01 買粉絲買粉絲運營數據分析(如何做好買粉絲買粉絲數據運營？)

怎么分析一個買粉絲的運營情況？

分析一個買粉絲的運營情況，是從數據去分析，數據的分析至關重要，也可以對比買粉絲后臺提供的數據，比如閱讀量、轉發量、新增粉絲數量、粉絲總量、收藏量

如何做買粉絲運營數據分析

從我個人的經驗出發，我覺得買粉絲買粉絲主要從以下數據方面去分析，一般以周、月為單元，當然以天為單位也是OK的，看每個買粉絲的頻次需求。買粉絲買粉絲主要集中于：用戶分析、圖文分析、流量分析、菜單分析、活動分析。

1）用戶分析：買粉絲買粉絲后臺可以導出excel數據，然后用excel或BDP個人版進行分析本月每周數據和其環比情況；

用戶增長：包括關注、取關、累計人數等，分析用戶近期變化的趨勢是怎樣分布的，變化的原因何在？還要分析和之前同一個周期的同比情況，變化的原因何在？無論是上升還是下降，你都要分析數據并找到原因，這都是運營買粉絲的寶貴經驗，為你之后的工作提供很多思路和依據。

用戶屬性：后臺的數據包括性別、省份等信息，我覺得分析用戶屬性是很有趣的。比如性別占比，假如你買粉絲是和汽車相關，這周突然女性粉絲漲了很多，是不是最近買粉絲做了什么活動呢？而我的買粉絲男性占比72.46%，是因為我的買粉絲跟互聯網科技相關，所以關注的多為男性，這也不奇怪，你的買粉絲如何你要自己分析。再比如新增用戶多來自哪些省份、哪些城市，分布的原因是不是也要分析下。

分析用戶屬性可以幫助網站或產品更好地定位目標用戶，也幫助運營童鞋更好地了解自己的用戶，為以后做營銷、活動等都奠定很好的數據基礎。

（這是微博的粉絲屬性，買粉絲的類似）

2）圖文分析

全部圖文：

—基礎：主要圖文頁閱讀、原文頁閱讀、互動數據（分享、轉發、評論、收藏等，互動數據一是可以評判圖文的質量，二是能評判你粉絲的互動質量）；

—延伸：本月一共幾篇文章，文章類型怎么分布，評判下工作情況；

每篇圖文：數據指標參考全部文章分析；

這里簡單做了一個閱讀、轉發等基礎數據的圖表，其他數據大家自行分析吧！這里簡單做了一個閱讀、轉發等基礎數據的圖表，其他數據大家自行分析吧！

3）流量分析

主要是用戶通過什么渠道關注買粉絲的（主要可以輔助你了解怎么去推廣你的買粉絲）、閱讀圖文的流量都來自哪些渠道。

4）菜單分析

一般買粉絲菜單都設置了網站、平臺需要突出的內容，需要展示給用戶看的內容，所以菜單的點擊情況也顯得很重要。

菜單有多少用戶點擊了，是不是達到預期了？每個菜單模塊點擊數據是如何分布的，一眼就能看出用戶對什么內容更感興趣，作為依據可以對菜單內容進行調整修改。

5）活動分析：后臺沒有這個數據，這是我結合實際情況得出的結論

對于我們而言，買粉絲的活動一般是配合網站的活動，作為網站活動的宣傳平臺，可以統計下活動期間買粉絲的數據，和平時數據做個對比。我舉個例子吧，比如我們之前做了一個活動，主要分析的維度是這樣：

了解活動單條的閱讀量、曝光量、互動等數據，并和平日的平均閱讀量、曝光量、互動等數據做個對比；除了閱讀量那些，我們是電商，更關注單條帶來了多少的購買轉化，并和平日的購買情況作對比；

若活動是分期進行，還需要對比不同期的活動數據，然后去總結經驗；

不管買粉絲你做了什么“內容”，一定一定要學會從數據角度去分析問題，總結問題，不要只是傻傻地發文章、上活動，每次做了什么，都要懂得從數據、從用戶反饋上驗證每次做的事情是否合理，是否需要改進，這樣才會不斷進步，用戶才會不斷變多多，領導也才會看到你的進步和努力！別說你不會數據分析，數據分析很難，復雜的數據分析工作的確很難，不然數據分析師怎么混；

但是作為買粉絲運營的你只要學一些簡單的數據分析，分析常見的數據維度就夠了。而且買粉絲后臺的數據指標是固定，只是具體的數值在變，在BDP個人版中第一次做完可視化儀表盤后，第二次在BDP直接將你的買粉絲數據追加/替換原來數據（對了，會員的話可以直接用本地同步工具：首次將買粉絲后臺的數據都導為excel，然后將excel文件打包都放到同步工具，之后買粉絲數據變了，BDP上的數據也跟著變了），其數據結果也跟著改變了，所以數據分析也不是那么復雜，一次就解決了，不需要每次都做，分析速度也很快。

如何做好買粉絲買粉絲數據運營？

買粉絲買粉絲從12年發展至今，整體的產業已經趨向成熟，市場對其運營框架也有了大致的共識，基本上可分為：內容運營、活動運營、用戶運營，以及渠道運營和數據運營等幾大模塊。每個不同的運營模塊，它們各自獨立，同時又相互地鏈接和影響。

今天主要是想聊一聊數據運營，雖然市場上也有很多關于數據運營的文章，但大多數都只是談到對買粉絲后臺數據概念的解讀，這對運營人來說，特別是剛入坑的運營人，顯然是治標不治本。只有數據概念而沒有可落地執行的方法論，那么運營工作也就不成體系。

所以，本文也更側重于對運營初學者來說，提供一套簡易、有效的數據運營方法論。在開展數據運營工作之前，我們首先得了解數據在整個買粉絲運營工作中，究竟充當著什么樣的角色？

我認為：

數據是運營的基礎，就像一條繩索，貫穿整個運營工作。它既是運營KPI考核的直接呈現方式，同時也是運營方向的理論支撐點。

數據運營是一個閉環、流程化的工作，要結合運營策略進行不斷地驗證和修正，這樣才能提高數據分析的精準度，這也是數據運營存在的價值體現。數據運營的流程節點，可分為：采集數據、分析數據和制定、執行運營策略。（如下圖）

一、數據運營的三大原則

數據運營有三大原則，分別是：準確性、有效性和美觀性。

準確性：無論是源數據的采集，還是關鍵數據的換算函數，這兩個過程到最終的可視化圖表呈現，都要保證數據的準確性，避免數據失真，從而影響運營判斷。

有效性：數據分析的最終目的是為運營提供方向，所以，對于反饋意義不大或反饋目的高度重合的數據，則應該選擇放棄，無效的數據只是在增添運營的工作量。

美觀性：數據最終的呈現方式最好是可視化圖表，即使是簡單的Excel制作，也應盡量保證整體的美觀，除了便于自己的觀察、分析外，當然也便于領導直觀地了解買粉絲整體的運營情況。

二、數據運營的四大維度

1.用戶數據

用戶畫像

用戶畫像是根據用戶的社會屬性，行為習慣等信息，以標簽化的形式構建一個抽象的用戶模型。

買粉絲內容的生產是要建立在用戶畫像的基礎上，只有當內容與用戶標簽最大化匹配時，才能引起用戶的興趣。這就像一個大框架來界定內容的性質，跳出了用戶畫像的這個圈子，內容做的再好，也與你的用戶無關，俗稱“自嗨”。

舉個例子：

某情感號在3月份寫了一篇關于“下雨思念一個人”為主題的文章，整體的閱讀數據相對還不錯，大大超出歷史的平均閱讀量。同樣，該號在6月份又寫了一篇類似選題的文章，但是閱讀量卻少了將近三分之一，而且遠低于歷史平均水平。

當然，推送這兩篇文章的時候，前后幾天都是在連續地下雨。按道理來說，在這個大前提下，同樣的選題，即使標題差了些，那數據也不至于會相差這么多。

剛開始還百思不得其解，后來才發現，忽視了一個很重要的因素：用戶的地區分布。

原來，在前后兩次推送類似選題的文章時，這兩個時期的下雨地區是有差別的。雖然兩次在國內的沿海地區都是連續性地下雨，但是第二次的國內中部地區卻幾乎無雨，而恰恰該買粉絲用戶的地區分布，在中部地區占了很大一部分的比例。同樣，通過后臺兩篇文章閱讀人數的地區分布數據，也證實了這一點。

以上僅僅只是舉個例子，意在強調用戶畫像的重要性，如果內容的生產偏離了用戶畫像這個限定的大圈子里。那么，即使再好的選題，也可能只是你的一廂情愿。

目前買粉絲后臺對于用戶畫像的數據主要集中在：

-性別分布

-語言分布

-地區分布

-終端分布

用戶增長

用戶增長方面，主要包含：新增人數、取消關注人數、凈增人數以及累計人數。

這些數據相對是可以比較直觀的看出，平臺用戶的增長情況，也是直接關系到買粉絲運營的好壞。而對于某一天的用戶增長出現異常時，則應該結合圖文數據或者其他運營策略（比如開展活動、付費推廣等）來進行分析，找出數據異常的原因。

至于分析的切入點，最主要的就是通過用戶新增渠道：

-買粉絲搜索：即通過搜索欄進行搜索關注，如多平臺引流。

-掃描二維碼：常見的互推效果觀察，或其他附有二維碼的傳播活動。

-圖文頁右上角菜單：文章內的右上角菜單查看買粉絲添加關注。

-圖文頁買粉絲名稱：文章標題下的藍色買粉絲名稱點擊關注，頭部的引導效果觀察。

-名片分享：通過分享名片到買粉絲群或好友對話框關注，在于買粉絲的口碑傳播。

-支付后關注：針對開通買粉絲支付的買粉絲，用戶支付后的默認關注。

-其他合計：廣點通廣告，文章被單勾轉載顯示來源，卡券等其他形式。

2.圖文數據

在買粉絲后臺，對于圖文數據的呈現相對還是比較詳細的，有對單篇圖文的關鍵數據分析，也有對全部圖文的關鍵數據分析，當然，分析的周期也包含每小時、每天、每周、每月。值得注意的是，在某些數據上，后臺的最大周期只截取到一周。以下做詳細說明：

圖文送達率=實際送達人數/總用戶數

部分未送達的原因基本在于：用戶屏蔽消息推送、接近凌晨推送導致數據延遲、買粉絲數據包丟失。按正常來說，圖文送達率的波動其實并不大，如果某天的數據有明顯的異常，那么則考慮上面說的三個因素中的后兩者。

圖文閱讀人數=點擊圖文頁的去重人數

在圖文分析中，有時候會出現，圖文閱讀人數要高于首頁上或者手機終端里的實際閱讀數。這是因為首頁或者終端的顯示閱讀數是以單個買粉絲號訪問計算，而圖文閱讀人數以每日為周期，即使同一個訪客在第二天再次點擊圖文時，依然算有效的圖文閱讀人數。（類似獨立訪客UV）

圖文閱讀次數=點擊圖文頁的次數

圖文的閱讀次數即是訪問量（PV），用戶每次刷新都被計算一次。這個數值反應的是，在一段時期內，用戶對于內容的復看率高低。如果是以輸出干貨、知識類為主的買粉絲，可能這個數值就相對會高一些，與收藏人數基本呈正相關。

打開率=買粉絲會話閱讀/送達人數

打開率是買粉絲數據運營里非常重要的一個數據，它直接影響到圖文的閱讀數。而決定打開率高低的主要因素之一，則是文章的標題，標題取得好不好，直接就影響到文章的打開率高不高。除了標題，影響打開率的還有文章選題、文章封面圖、內容摘要、發送時間等相對可控的主觀因素。

而隨著買粉絲數量越來越多，用戶的信息渠道也越來越多。不同于早期單個用戶可能就關注幾個買粉絲，現如今每個人的手機里都躺著數十個，甚至上百個的買粉絲，扎推的推文時間重疊，信息覆蓋頻率加快，必然也就導致了打開率的降低。在這種客觀的大環境因素下，想要提高打開率，就需通過相應的運營手段來改善現狀。

比如，買粉絲16年推出的買粉絲置頂功能，

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