02 買粉絲買粉絲運營數據分析(如何做好買粉絲買粉絲數據分析)

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）圖片來自BDP個人版~

   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！

   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，不要只是傻傻的發文章、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，畢竟你也不是分析師嘛，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（數據圖表皆來自BDP個人版）后，第二次在BDP直接將你的買粉絲數據替換原來的，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，也不會搞得很復雜，數據分析也很快。我附上買粉絲的數據模板，圖表數據只是示例，大家主要參考模板分析的思維。

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。

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