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本文詳細解釋了公共賬戶數據分析的正確姿態。

   每個人都是產品經理。它是中國最大、最活躍的產品經理學習、交流和分享的社區。它集媒體、社區、招聘、教育和社區活動于一體,并為產品經理提供綜合服務。本文原由 人人都是產品經理社區 專欄作家 @ 李少佳 (微信公眾號: 少添加類。轉載請聯系大家。每個人都是產品經理。

  如果說,去年下半年起,廣大公眾號運營者就已經嗅到絲絲寒流,那今年以來,則可說是暴風雪前夕——大量公眾號出現各種退化現象(不妨翻下一些公眾號歷史數據即可發現):

  粉絲量明明還在增長,整體閱讀量卻下降

  粉絲量雖在增長,但增速明顯變慢、停滯

  以往屢試不爽的吸粉活動好像效果也微乎其微

  ……

  順其自然?當然不。

  在當下商業競爭的叢林世界中,「勝利」永遠只有一個標準:比別人跑得「更快」。

  因此,創新和自我進化總是唯一的出路,一種生活常態。(是的,這是謙遜工作進化操作的標題的起源。)

  但是,問題來了。

  當我們努力進行各種內容革新,比如定位調整、內容層次優化、內容創新、活動升級等等時……

  究竟怎樣才能知道「改變」究竟是變好了、還是變壞了、還是不溫不熱?

  也許你想到答案了:從公眾號后臺數據的蛛絲馬跡中捕獲「真相」。

  對,就是大家平常用來“看粉絲增了多少、看閱讀量、看轉發量、收藏量”然后就好像再沒啥作為的公眾號后臺的那一小丟丟“數據”。

  這個“利用數據洞察真相”的行為,江湖人士往往美其名曰:數據分析。

  然而,這個稱呼李少加認為極具誤導性。

  數據的真正用途不是分析驅動,而是設計驅動。

  下面,在正式進入公眾號數據分析前,我們不妨先花3分鐘時間科普個數據分析的正確用法:

  從運營視角來看,本質上,所有的“高階運營”無非只做兩件事:

  當運營數據的增速滿足目標時,則做提升運營效率的工作:比如,讓運營過程流程化、標準化,以此提升效率;

  當運營數據不滿足目標或想進一步提升增速時,則做提升運營「效度」的工作,比如,持續“采納新的運營策略”,并「快速驗證」策略的有效性。

  在當下以及未來漫長的時光里,絕大部分公司,尤其是身處互聯網叢林深處的運營人士,更需要做第二類事情:

  提升運營效度——即不斷通過數據驗證運營創新是否可行。從而比對手跑得更快,比昨天的自己跑得更快。

  這才是數據的最大用武之地:驗證新策略的有效性。否則任何運營創新無異于閉著眼睛上戰場,瞎打一通。

  注: 本文所指的數據尤其是指企業內部的 “小數據”,這與當前市場上流行的大數據概念有著本質的不同, 所以不要混淆它。

  由此,我們不難推測,數據的標準用法從來就不是:攀比誰的算法牛逼,誰的工具裝逼,更不是比誰的可視化效果漂亮……

  數據的標準玩法應當具備下述簡單清晰的5個步驟:

  聲明:由數據挖掘跨行業標準過程crisp-dm演化而來

  確定你想驗證的核心指標

  設計一個能夠驗證該指標變動的可靠數據模型

  實施新的運營策略

  收集測試前、測試后的環比周期數據

  將數據替換為模型公式進行驗證。

  一文詳解公眾號數據分析的正確姿態由此可見,所謂公眾號“數據分析”的第一步,應當是先問自己一個更底層更核心的問題:

  于公眾號運營而言,我們真正該關心的數據指標是什么?

  然后再基于這個核心指標去“設計數據驗證模型”。

  對于不同行業、不同戰略地位、不同變現模式的公司,其公眾號運營核心指標往往是不同的。

  但整體而言,李少加在拙作《進化式運營》中曾提出的公眾號商業價值公式:

  公眾號價值 = 活躍用戶數 * 對用戶影響力 * 用戶質量

  此公式中提到的三大核心指標對所有公眾號運營無疑都是極端重要的。

  如果您對公眾號的價值公式分析感興趣,請參考歷史文章: 公眾號的運營本質: 從原創到原創,從低價到無價

  下面,又到我們的示例時間。

  李少加將依據上述公眾號商業價值公式的核心指標作為目標,示例3個數據驗證模型,拋磚引玉。

  知悉這個思路后,后續各位可自行根據你們的運營情況靈活的設計各種數據驗證模型,進而科學的判斷:運營策略究竟是變好還是變差了。

  一個顯而易見的事實是:一個公眾號商業變現價值的質量取決于“公眾號對其自身粉絲的影響力”。

  但是,“對他人影響力”這個指標非常籠統,我們該如何設計數據驗證模型呢?

  我們可以從忠誠粉絲行為的蛛絲馬跡中捕獲相關數據。

  一般一個公號忠誠粉絲最典型的行為有哪些呢?我們運營方能看到的,那必然是:

  獎勵

  好評留言(即不包括吐槽、中性留言)

  李少加在自己的公眾號進行過為期一年的統計:上述兩類粉絲的掉粉率是整體掉粉率的1%左右,充分證明,將其作為“忠誠用戶”的參考變量是靠得住的。

  當然,具備批判性思維的你可能會問:

  這種統計方法豈不是忽略了“沉默的忠誠用戶”(即雖然背后默默支持,但既不打賞也不留言)?

  李少加在設計之初考慮到這個問題了。

  答案是:對于同一個公眾號而言,從行為學的角度來看,“發聲的用戶”其比例整體是趨于穩定的。我們的目標只是驗證前后不同的內容策略哪種效果「更好」,因此,對于相同維度的統計指標,其誤差幾乎可以忽略不計。

  那么,還有哪些參數能夠作為評估“公眾號影響力”的指標呢?

  另一個參數是每個推文的 “收藏與閱讀的比率”。考慮到 “經營效益最大化” 的原則,李少佳認為前兩個參數可以充分反映內容策略是否得到改進, 所以這個參數可以被視為一個備份指標。

  那怎么統計這兩個參數呢?

  打賞人數很容易統計,后臺直接可以查到,統計一個時間周期的打賞人數即可,而“正向留言”的用戶數,因為需要主觀判斷,李少加在拙作《進化式運營》中拋出的思路是:

  利用公眾號后臺的“標識功能”對用戶進行標識處理,進而可以在“用戶分析”欄中找到統計數據。

  比如下圖評論則顯然是一個正向留言:

  一文詳解公眾號數據分析的正確姿態而我們只需要在公眾號后臺用鼠標移動到該粉絲名上,在彈出的標簽窗口中點擊下圖所示出,打上標簽即可:

  一文詳解公眾號數據分析的正確姿態下面做個簡單示例:

  假設我們在4月份對公眾號內容主題進行了微調,然后想知道新的定位跟舊的定位誰更好,那么,我們就可以:

  提取位置微調前一周的數據;

  在定位微調后抽取同一周期的數據;

  當然,調整的這兩周盡量要避開大假期、或其他相關大事件的影響。

  將兩周數據匯總到下表,示例如下:

  一文詳解公眾號數據分析的正確姿態至此,我們可以簡單依照下述模型公式分別計算下調整前、后,各自一周的“影響力數值”:

  我們可以設計一個簡單的量化公式,如下:

  新增影響力指標 = 留言粉絲*權重 + 打賞粉絲*權重

  建議打賞粉權重適當高點(愿意用行動說話的更靠譜),比如1.5,而留言粉權重為1。

  這是轉化為小學數學問題,應用上述計算:

  調整前,一周的影響力指標=192*1 +92*1.5=330

  調整后,一周的影響力指標=357*1+248*1.5=729

  由于調整后這段時間還受到粉絲自然增長的正面影響,因此建議對調整后的影響力值(729)再扣除掉約2%的正向影響。

  因此,修正后的調整后影響力指標約為:

  729*98%=714

  整體影響力之差約為:714-330=384,這相比調整前一周的影響力(330),足足提升了116%,充分說明了內容定位調整后的正確性。

  當然,這個模型、公式、權重等都非常靈活,畢竟我們的目標是「對比」,而不是深究量化的指標精準度問題。

  長期駐軍,養成識別用戶的好習慣,并在關鍵時刻知道其重要價值。

  上述的“對用戶影響力”指標的數據驗證模型主要適合的情況有:

  內容定位調整

  內容風格調整

  商業化變現前后(即驗證變現行為是否傷害了忠誠用戶的感情)

  下面,再示范下另一個公眾號的核心指標:用戶活躍度應該怎么驗證

  時下稍微有點腦的投資人在評估公眾號價值時都會參考「用戶活躍率」。

  因此,在運營公眾號過程中確保活躍率是否健康、是否持續提升就尤為重要了。

  那么,我們應該選擇哪些指標作為用戶活動的參考因素呢?

  是常見的閱讀數、點贊數、打賞數、收藏數、還是轉發數、留言數?

  李少加認為,以上都不是。

  實際上,有參考價值的因子無非只有三個:

  閱讀完整率,即閱讀完文章的人數與閱讀總人數的比值;

  普通留言比率(剔除掉負面留言),即當天留言人數與閱讀總人數的比值;

  點贊比率,即當篇文章點贊人數與閱讀總人數的比值(閱讀完的人才會發生點贊行為)。

  我們只需分別統計一個周期內,上述指標各自的「均值」即可。然后彼此獨立與前一個周期的同一指標對比,看看是否三個指標各自都有所增長,彼此交叉驗證。

  當然,為了顯著改善數據差異,使用累積平方和的差異也是可以的。李少佳認為,我們的目的是比較哪種內容策略更好,只要是可以比較的,所以平均值可以滿足要求。

  下面進行示例。

  假設某位姓馬的老板投資了「少加點班」,于是我公眾號在4月份將內容層次整體提升了一個水平,然后我們想驗證下這種高水平的內容是否更符合用戶對內容的偏好,于是,我們同樣抽取四月份跟三月份的某一周的數據進行對比:

  我們先統計下每篇推文留言比率的變化:
一文詳解公眾號數據分析的正確姿態從上表可以看出,內容提升后留言平均比率比之前的變化幅度:

  (2.8%-1.8%)/1.8%=55.5%

  提升率超過了50%,這初步說明內容層次提升對用戶活躍起到了明顯的成效。

  緊接著再看下每篇推文點贊比率的變化:

  一文詳解公眾號數據分析的正確姿態從上表可以看出,內容提升后點贊平均比率比之前的變化幅度:

  (2.2%-1.5%)/1.5% = 46.7%

  提升率將近50%,交叉驗證了上述留言比率數據并無異常,亦說明內容層次提升起到了明顯的成效。

  最后,我們再看下閱讀完整率是否因為內容質量提升而有所下降(畢竟這年頭曲高和寡的現象廣泛存在)

  這時候,有經驗的運營人可能會問,公眾號后臺哪有閱讀完整率的數據啊?

  嘿嘿~這時候我們就可以利用“流量主”功能啦,流量主里面的“曝光數”幾乎就等于完整閱讀完文章的人數了。

  之前個別人對我放開廣告的行為表示不解,我目的是為了統計閱讀完整率,僅此而已。

  當然,如果你的公號暫不具備開通廣告展示功能,亦可以在文章末尾設計一個簡單的投票,變相獲得閱讀完整率。

  比如,可以詢問“覺得本文對你收獲大么?”通常閱讀完的人都會順手投個票,哪怕存在前述的“沉默用戶”,于「對比」而言,對兩個周期的影響是一致的,因而依然可行。

  根據上表中的數據,我們可以簡單地計算出內容得到改進后,與之前相比,平均閱讀完整率的變化范圍:

  (35%-33.3%)/35%=4.8%

  可見,盡管內容檔次提升了,但公眾號閱讀完整率依然保持了將近5%的提升,這初步打消了我們對“陽春白雪曲高和寡”的憂慮。

  綜合上述三個參數均值的提升幅度而言,我們基本上可以做出決策:

  此次內容策略的提升是值得保留繼續的,后續要做的就是在新內容的基礎上持續提升內容的產出效率。

  通過這兩個例子的分析,相信各位已經對“如何善用公眾號后臺數據”有個強烈的認知了。

  前面談的都是基于“新的內容策略”對公眾號核心指標是“變好還是變壞”的驗證,屬于大刀闊斧的動作。

  但是,現實中我們在運營公眾號時經常會做一些局部的,如春風拂面般的輕量級優化,那么面對輕量級優化我們又是否有更輕量級的數據分析策略呢?

  接下來,李少佳將分享另一種簡單的玩法:

  如何設計一些方法,局部優化公眾號某一核心環節的轉化率。

  看過《進化式運營》的朋友應該對“用戶視角”思考運營問題的方法論感觸很深。

  我們想下,對于公眾號的新粉絲而言,當他初次關注公眾號時,通常會推送一批新關注引導語,比如公眾號“混子曰”剛關注時會收到自動推送的圖片:

  大家是否想過,這其實是一個絕佳的“推薦機會”?

  抱著這個念頭,李少加設計了兩套新關注引導語。因此,需要測試哪套引導語能夠更好的提升新用戶對公眾號的印象,進而增加對歷史內容的瀏覽量,并最終提升內容的流動率。

  這意味著,讓歷史推文、那些優質內容能夠再次煥發青春,這無疑能夠增加流量,增加被轉發、曝光的幾率,同時也能被動的提升公眾號價值公式中:用戶活躍率、公眾號對其影響力,這兩個核心價值指標。

  一次極小成本的投入即可獲得一勞永逸的運營效益的提升,何樂而不為 ?

  那么,我們應該如何衡量指導語言呢?

  李少加常用的策略,通過“菜單點擊率”的變化判斷。

  很多運營人都不咋用這個數據,著實可惜

  優秀的“關注引導語”必然能夠提升粉絲對公眾號的“探索”熱情,而探索必然是通過菜單的點擊來完成。

  故此,我們同樣可以摘取兩個不同的引導語,在某一時間周期內,每天新增粉絲的數目、每天菜單的點擊人數,然后計算每天菜單點擊人數與新增粉絲的比值,最后算下平均值(為了削弱特殊情況的噪音影響)

  示例如下:

  我們不難計算出,b版本引導語的菜單點擊平均比率比a版本提升了:

  (0.69-0.49)/ 0.49 = 40.8%

  一目了然更好。

  我們經常會看到“數據驅動增長”的說法,但切勿望文生義的奢望數據本身能夠驅動用戶增長。

  驅動用戶增長永遠取決于:你的運營策略是否更好、更有創造性、更具吸引力。

  而“數據”只是為我們的各種新的運營策略是否“變好”提供了及其重要的客觀參考,是我們判斷真相的「眼睛」。

  這才是“數據驅動增長”的內涵:用數據科學的指導、優化工作

  當然,對于各位熱衷思考的讀者朋友們,必然明白本文的思路遠不止于應用在公眾號數據分析的范疇。

  無論你是做產品運營、做市場分析、客戶分析、做內部人力資源管理、行政管理甚至是炒炒股分析行業下的變化,或者分析你的阿貓阿狗是否喜歡新的玩具……都可以靈活應用本文的思路:

  明確需要“試驗的新方法”

  考慮強關聯數據參數

  設計評估方法

  獲取數據,套入模型

  對比新方法是否「更優」

  最終作出科學的判斷:是固化新方法呢,還是繼續探索更好的策略。

  通過本文也可以側面看出,對于廣大運營人而言,“思考力、想象能力、建模能力”遠比許多人認為的重要得多。

  如果一個操作員只是渴望找到一個可以被模仿、供參考和使用的套路,那么他被操作員淘汰只是時間問題。

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