01 買粉絲用戶分析怎么寫(如何分析一個買粉絲？應該從哪些方面進行分析？)

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

如何分析一個買粉絲？應該從哪些方面進行分析？

分析一個買粉絲應該從用戶分析、圖文分析、菜單分析、消息分析等方面進行分析。

1、用戶分析：

包括用戶的增長，用戶的屬性。在用戶增長方面，需要去觀察用戶增長以及負增長背后的邏輯。用戶量激增，是因為我們的某篇文章的某個點打動了用戶；還是某次活動，形成了裂變傳播。在用戶屬性方面，包括對于用戶的性別比例，年齡層次，地域分布，興趣標簽等的分析。

2、圖文分析：

包括閱讀來源，閱讀量等。單篇圖文分析包括轉化率朋友圈傳播分享等。通過對單篇圖文的深度剖析，深挖用戶的興趣點，做針對性的內容生產。舍棄用戶不感興趣的點，在用戶感興趣的點去深度挖掘。

3、菜單分析：

舍棄冗余的菜單設置。通過菜單的點擊率了解用戶對哪方面的需求更敢興趣，對哪些菜單設置視而不見。點擊率較低的菜單設置，分析其原因，不斷舍棄不受歡迎的菜單，增加新的菜單。

4、消息分析：

用戶公眾后臺留言。統計用戶對設置關鍵詞的回復數量，從而來指導判斷文章的好壞。以及對用戶留言的統計分析，客服與用戶深度交流，了解用戶的影藏需求。

買粉絲的分類：

買粉絲買粉絲分為訂閱號和服務號。

1、訂閱號，任何組織和個人都可以申請，每天群發一條信息，認證后有自定義菜單。沒有高級接口，不能用開發模式。

2、服務號只面向企業或組織機構申請注冊，申請后自帶自定義菜單。認證后可以有高級接口，每周群發一條信息。均不可主動添加買粉絲好友。

買粉絲買粉絲如何進行常讀用戶分析？

新媒體小伙伴都知道運營買粉絲過程中，我們經常需要用到數據分析，再加上現在買粉絲打開率越來越低，所以數據分析就顯得更為重要了。

接下來我們就來看一下買粉絲買粉絲如何進行常讀用戶分析。

1、首先打開瀏覽器搜索買粉絲公眾平臺并進行登錄；

2、進入買粉絲，點擊左側導航欄的【統計】-【用戶分析】；

3、在用戶分析欄目，可以看到【常讀用戶分析】，包含了常讀用戶數、常讀用戶比例以及常讀用戶增長趨勢，數據表格更加直觀明了；

4、還可以對常讀用戶進行性別分析、年齡分析、城市分布、終端分布，全方位了解你的買粉絲用戶；

5、買粉絲里的常讀用戶就是指訂閱號消息里面，有多少用戶的頂部常讀的訂閱號是包含你的買粉絲的。

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。

買粉絲公眾平臺怎么分析每日用戶數據？

1、首先進入買粉絲公眾平臺后臺，在統計里面找到用戶分析進入。

2、進入用戶統計之后，可以看到你每日的數據統計，最直觀看到的是昨日的用戶增長數據。

3、點擊下方的新增關注數，可以查看你新增關注數的用戶屬性，是怎么來的。

4、接著是取消關注數，取消關注數之后了，可以看到每天有多少人取消了

5、凈增人數指的是，你新增人數減去取消關注數得到的人數，就是最后的數量。

6、累積人數，值得是你所有時間累積的關注數，也就是你用戶的總數。

來自百度經驗，望采納！

買粉絲://jingyan..買粉絲/article/c910274be2d867cd371d2d43.買粉絲

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~

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