微信運營之數據分析整理

在微信運營的過程當中，文章的UV直接影響到內容的擴散程度和受眾。除了從內容層面專心做好文章之外，我們還能夠從數據當中獲取到哪些相關信息呢？以下結合最近工作當中的數據分析，做一些整理。

基礎指標 ：

內部UV：公眾號的粉絲查看文章的UV

外部UV：非粉絲，通過轉發而看到文章所產生的UV

內部粉絲閱讀率：內部UV/前一日的粉絲總量

1、歷史數據指導發文的節奏

在沒有運營活動影響的前提下，我們所運營的微信公眾號的文章閱覽量呈現從周一到周日低開走高，到周日達到頂峰的效果。

對于這一情況，我們給出的可能性解釋是：大家的忙碌程度通常隨工作日遞減，因而周末可能比周一有更多的粉絲閱讀者。

結合這一經驗數據，就可以調整我們發文的節奏：對于那些話題性較高、傳播性較強的文章，最優選的方式是放在周四以后發布。在不明顯改進文章質量的情況下，最大化文章的內部UV。

2、預判突發事件的影響

討論文章閱覽量的時候，有一個大前提，即：人們的注意力是有限的。那么，作為微信運營者在發布文章和活動的時候，就應該盡量避免同熱點活動相沖突。

近期最典型的例子就是雙十一：雙十一期間，我們按照既有頻率發布了系列文章，這些文章的UV無論在同比和環比都有明顯的下降，降幅逾50%。

這不正是汪峰上頭條的節奏么？盡管處心積慮準備，卻依然被半路殺出的程咬金搶了風頭。

3、分析有效渠道

在微信推廣當中，我們采用了地推、新榜微博易投放、微信MP投放、微信公眾賬號內活動等方式來增加粉絲量。如何衡量各個渠道的有效值呢?

我們采用的指標有：

次日留存；2-7日活躍；7日后留存、7日后活躍；單個增粉成本&單個用戶的付費金額等指標。

• 次日留存指標通常能夠快速粗略的估計一個渠道的有效性。如果一個渠道的次日留存度較低，那么可以直接放棄。
• 2-7日活躍是用戶對于產品的一個體驗周期，在這個體驗周期內能否留住用戶，就是對產品形態和產品價值的考量
• 7日后留存和7日后活躍考察的是一個新用戶轉化為老用戶的過程，在這一過程之后的流失與渠道無關，至于產品相關。在這里，主要需要監控是否有某個渠道的用戶活躍度顯著低于平均值，這通常代表了該渠道找來的用戶并非目標用戶，需要重新考慮投放。
• 單個增粉成本 vs 單個用戶的付費金額是衡量增粉這件事情是否劃算的一個直接指標。也能夠一定程度上幫助決策來分析某一個渠道上的用戶是否更優質。

例：

最近做了各渠道用戶付費金額的統計表，來自集贊有禮渠道的用戶因為其用戶基數大，所以貢獻的消費總金額較高，但是平均到單個用戶上，即單個用戶的付費金額就相當有限了。這也從側面印證了：對于垂直性微信公眾號，集贊有禮未見得是一個好方式的結論。

4、篩選可復制模式

微信公眾號的售賣和運營活動通常有一些固有的節奏，那么在運行一段時間之后，就往往容易觀測出一些穩定的波動情況。找到造成那些波峰的售賣or運營活動，成為了最簡潔可復制的模式。

例如，對于我們的受眾來說，微課通常能夠引起一批流量的高峰；而通過提前預熱、課前報名，課后回顧的方式，能夠將一節微課的效益放大到多天，形成更經濟、良好的效果。

又比如，在售賣商品的過程上，是打包賣package的方式效果更好，還是以頭條帶爆款的方式更好，在不同的微信公眾號上是有不同的體現的。不一而足，不再贅述。

5、關注數據異常

數據異?？赡苁菨撛诘臋C會，也會是潛在的問題。通過及時關注數據異常，見微知著、一葉知秋。

周環比數據是我們最值得關注的點。每個月，以上月的平均數據作為基礎考量KPI，對比各項指標的波動情況，其中：

1）整體互動方面，用戶在一日的使用上，有明顯的分布。我們對于自身產品的認知，峰值應該出現在晚上；但實際的效果來看，用戶在每天清晨也有一個產品使用的高峰。那么，一旦充分挖掘并推廣這批用戶的使用習慣，就給我們的產品帶來了新的使用場景和機會。

2）文章的平均閱讀量依靠編輯的素養和判斷力，但文章突發的高 或者 突發的低都值得分析和利用。

對于突發的高，可以嘗試復制此類題材，試驗用戶的偏好性；

對于突發的低，則首先應該先查看下當日有無沖突的熱點事件，其次再排查文檔的調性問題。

3)銷售方面，訂單量、訂單金額分布是兩個值得關注的指標。

例如，最近我們公眾號接連做了：一元奪寶 和 活躍老用戶達成任務支付郵費體驗產品兩個活動。這兩個活動單從訂單量上來說是有正收益的，但是從訂單金額來說，是整體拉低訂單金額的。

那么，對于銷售方面的分析，就應該將這兩場活動摘除出去，才能更好的評估銷售效果。