01 買粉絲買粉絲數據分析怎么做(手把手教你如何做好買粉絲買粉絲數據分析！)

買粉絲買粉絲數據分析怎么做？

微問數據提示可以從以下幾個方面分析：

1、內容：是否有持續的內容提供，評估內容質量（以其目標用戶的標準），在內容推送上有沒有自己的鮮明特色，原創內容占比

2、用戶互動：留言功能，消息回復功能

3、活動：是否有提升買粉絲活躍度，吸引粉絲關注的活動開展

4、數據：重在穩定性。

5、日常運營：是否定期更新；是否有菜單欄，如果有，設置上是否用心一個買粉絲要擁有大量真粉，一定是在用心和有意識、有策略地運營的。

買粉絲買粉絲后臺數據分析怎么做？

一、用戶分析

后臺中會展示買粉絲的粉絲情況，如新增人數、取關人數、凈增人數等信息，還有用戶屬性的信息，如性別、省份、城市、終端、機型等屬性。通過用戶分析可以看到買粉絲買粉絲的粉絲情況，如粉絲的分布大部分是女性，可以選擇一些大部分女性都關注的話題發布，迎合粉絲的愛好。

二、圖文分析

大家可以從買粉絲買粉絲的后臺看到一些圖文數據的相關情況，主要包括圖文頁閱讀次數、原文頁閱讀、分享轉發和買粉絲收藏。這些都可以看到買粉絲以及所發內容的受喜愛程度。買粉絲的運營者可以發現粉絲比較喜歡哪種類型的文章。

三、菜單分析

菜單分析主要是觀察菜單點擊次數、點擊人數和人均點擊數。然后根據數據反饋的情況來優化菜單欄。可以適當的添加或刪除一些菜單欄，給用戶更好的使用體驗。

四、消息分析

大家可以根據給買粉絲發消息的人數、次數和人均次數這幾項數據來判斷買粉絲的互動度，還有關鍵詞的分析，了解用戶想要了解什么，有什么需求，然后根據用戶的需求來定制內容。

五、其他數據

其他數據可以從評論數、閱讀數、點贊數、打賞數中了解買粉絲買粉絲的運營情況。閱讀數可以看出內容是否受到喜愛，評論數可以看出買粉絲的受歡迎程度或者說人氣，點贊數可以看出內容的質量，打賞數則可以看出買粉絲的商業成功度。

買粉絲買粉絲怎樣做數據分析

1買粉絲買粉絲左側菜單欄有圖文分析，可以查看你文章的閱讀量。

2還有菜單分析算你的菜單點擊次數

3消息分析查看消息發送次數和收藏轉發等

互動量=菜單點擊次數+消息發送次數+收藏次數+分享次數

一般統計的就是這些數據，分析也已這些為主

手把手教你如何做好買粉絲買粉絲數據分析！

同是買粉絲運營，為啥ta就能夠做到每天不加班？

自從新媒體興起后，越來越多的人選擇進入新媒體行業，而制作直觀且高效的數據報告則是一個“大坑”。不僅是因為老板要經常看報告，更是因為這些數據可作為優化買粉絲運營的參考依據，因此制作買粉絲數據分析報告的重要性就不言而喻了！ 買粉絲的數據分析報告主要包含哪些內容呢? 用戶分析：包含新增用戶，新增用戶來源渠道，累計關注人數、用戶性別占比，省份、城市、地域分布等等等等； 圖文分析：圖文頁閱讀、圖文轉化率、原文頁閱讀人數、原文頁閱讀次數、原文轉化率、分享轉發人數、分享轉發次數等等； 菜單分析：菜單點擊次數、菜單點擊人數、人均點擊次數等； 以上只是常見的數據指標，需要“因地制宜”哈~

如何快速分析買粉絲數據呢？ 數據分析的第一步，當然得有數據！打開BDP個人版后，在數據源選擇“買粉絲公眾平臺”，連接完配置之后，只要一鍵掃碼同步數據就能夠實時更新，也可以接入多個賬號數據哦~

對接完數據之后，接下來就是進行分析了。BDP會自動提供一份買粉絲買粉絲分析模板，會跟進你的買粉絲數據自動生成數據報表，就叫“買粉絲公眾平臺分析”，連分析的流程都省了，直接就能看專屬你的買粉絲報表，而且可視化效果很贊。

當然大家也可根據自己的需求靈活地進行自定義分析數據，制作個性化數據報表。之前BDP還沒上線買粉絲模板報表，所以我是自己做好了數據報表，目前BDP上線了此功能，對于新媒體運營者來說確實很方便，很貼心的功能。

我們再來詳細卡看下各個指標的數據分析： 1.用戶行為（圖文分析、菜單分析） 用戶在買粉絲的行為，能夠收集到的大致有：關注（新增人數）、菜單欄點擊量、取關人數、閱讀文章、分享轉發等等。

本周的新增人數為111人，完成進度為56%。選用計量圖的好處就在于，當圖表中設計好目標值后，可以一目了然看到本周新增人數情況。 數據驅動：本周新增人數的指標沒有完成，是不是跟本周的文章選題有關，可以結合新增人數、取關人數具體分析下原因。

圖表中可以看出，在工作日期間，新增人數平均在20左右，周三（8月16日）新增人數雖有增多，卻并沒有明顯的上升趨勢。 數據驅動：說明文章的傳播性不夠，是不是文章的選題大家不太感冒，我們可以后面結合用戶屬性數據來綜合分析下用戶的偏好。

取關率=取關人數/新增人數，本周前五天的取關率穩定在17%，但是周末的取關率特別高，為37.5%。 數據驅動：可能跟內容輸入以及用戶習慣有關，后續可以考慮在周末的時候輸出一些話題性內容。

打開率是一個比較重要的指標，通過打開率可以看出你的文章內容是否有吸引力，用戶是否活躍。 圖中分析的是一篇關于熱力圖的打開率分析，打開率為13.91%，后面又針對經緯度地圖話題進行了文章推送，發現打開率都在14%左右。 數據驅動：說明用戶對于經緯度地圖的操作還是很感興趣的，后面可以多做這方面的案例收集。

了解粉絲用戶來源渠道，能夠更好的調整運營策略。在上圖的來源渠道中，掃描二維碼來源的用戶數依然是最多的，占比44.6%。 數據驅動：說明在文章中末尾放置二維碼還是很有效的。如果有線下活動推廣的話，二維碼來源渠道也是一個重要的關注指標。并且，通過分析買粉絲搜索渠道的占比，還可以進一步分析出線上推廣活動宣傳的效果。

2.用戶屬性（用戶分析） 用戶屬性，就是指用戶的性別、地域、終端比例、社交偏好等等

用戶性別決定了買粉絲的調性，了解用戶主要受眾性別之后，才能夠更好的開展后續的運營推廣活動。 從圖中可以看出，男性粉絲占59.3%，女性粉絲占40.7%。 數據驅動：說明買粉絲的粉絲人群以男性居多，那么后續可以針對男性人群多開展一些活動，如買粉絲的選題多偏向黑科技、專業領域等。 反之，如果買粉絲的主要受眾為女性的話，那么選題、排版則可以多感性一些，也可以在節日中多下功夫，比如雙十一的買買買等活動。

從以上兩張圖表中可以看出，使用iPhone的用戶占53.7%，Android用戶占46.3%。而iPhone中，iPhone7和iPhone 7 Plus占了28.1%。 數據驅動：說明大部分粉絲用戶具有一定的消費能力，可以多推廣宣傳一些高檔產品、付費功能等等。

再來看用戶地域分布，在這里使用的是一張行政地圖，圖中數值越大對應的顏色越深，上圖說明北上廣深的用戶數量比較多。 數據驅動：后期如果需要開展線下活動的話，可以先安排北京、上海、廣州這些地方，多組織一些線下見面會、線下培訓等等

3.消息關鍵詞（消息分析） 明確消息關鍵詞有助于清晰化用戶需求，也有助于通過大數據分析流量主的點擊率。

從關鍵詞分析中可以看出，用戶回復“數據”的次數最多，其次是“軌跡”，說明用戶對軌跡地圖數據還是很感興趣的，這也從側面說明之前推送經緯度地圖話題是正確的。

如何讓老板看到自己的勞動成果？ 你以為數據分析完成了就沒事了嗎？當然不是這樣的，小草莓再偷偷的告訴你，在儀表盤的右上角有一個“分享”的按鍵，如下圖：

選擇“我要分享”生成鏈接之后就可以輕松一鍵分享給老板，且分享鏈接的數據也是實時同步的，這速度也是沒sei了，直觀（發現數據背后的問題）、美觀（可視化圖表）、高效（數據快速、實時同步）的數據分析報告誰不愛，升職加薪簡直指日可待~

如何做好買粉絲買粉絲數據分析

買粉絲買粉絲其實可以和數據分析中的方法與技巧是一樣的，看看下面就知道了。

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

①分類。分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特征，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

④關聯規則。關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶數據庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定制客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

⑤特征。特征分析是從數據庫中的一組數據中提取出關于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶的流失。

⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。

⑦Web頁挖掘。隨著 Inter買粉絲的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，并根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

重要的是用心做，上面是這些方法，也可以用到買粉絲買粉絲上。

買粉絲買粉絲數據分析應該從哪些方面入手?

粉絲數量：粉絲數量代表了最基本的買粉絲買粉絲影響力，是運營者運營效果的直接體現，也是廣告商衡量該買粉絲商業價值的重要指標。

閱讀量與粉絲數之比，該比重代表著買粉絲的有效轉換率，數值越高，代表買粉絲實際影響力越大。

讀完率，即關注公眾后的讀者打開一片文章后讀完該文章的比率。

互動率，即參與文

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