02 買粉絲買粉絲數據分析案例(買粉絲買粉絲后臺數據分析怎么做？)

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。

手把手教你買粉絲買粉絲數據分析

手把手教你買粉絲買粉絲數據分析

這是一篇買粉絲運營科普文

適用于買粉絲運營初級選手

歡迎誤入的大神強插指點

閑話少敘，直接脫褲子進入正題：

買粉絲運營數據分析的地位

數據分析……

重要嗎？

重要！

是最重要的嗎？

不是最重要的！

沒有數據分析就不能買粉絲了嗎？

絕對能做，但是很可能做不好！

方向定位、內容運營、用戶運營、活動運營、數據運營，有機結合起來才是買粉絲買粉絲運營的完全體。

買粉絲運營數據分析的作用

如果把買粉絲運營比作“在黑暗中前行”

那數據分析則可以當成“探路的拐棍”

鎖定300米遠的目標要靠感覺

掃清3米內的障礙要靠拐棍

數據分析在買粉絲運營中的作用主要有兩個

1、驗證，驗證前面是路還是坑

2、啟發，發現路上的金子

好吧，不要打這種稀奇古怪的比方了，咱說正經的。

買粉絲運營的過程一般是這樣：

拍腦袋運營策略——初始狀態的策略怎么定出來的？拍腦袋拍出來的唄！聽了那么多講座，看了那么多攻略，喝了那么多雞湯，覺得自己啥都會了，腦袋一拍，啪，方案出來了；按策略運營執行——不管方案如何，磕磕絆絆先做出來；用數據驗證策略——數據出來，潮水退去就能看到誰沒穿褲子了，重新調整策略，把那些穿褲子的弄死……哦，不，留下那些穿褲子的好策略，干掉不好的策略；從數據獲得啟發——從數據中發現潛在的問題，發現新的機會；重新制定策略略——再來一輪循環，越做越牛逼。

可以看出，有了數據分析，上面這個循環才能不斷優化不斷完善，這就是數據分析最重要的作用。

啥？數據分析最重要的作用是寫報告給領導看？

stop！眼光長遠一點，牛逼的結果才是領導真想要的，想要牛逼的結果就必須讓上面的循環高速、高效地跑起來！

 

買粉絲運營數據分析的方法

0、滿滿的好奇的心

如果只是隨便玩玩，或者應付公司的差事，那你看了本文前兩部分知道數據分析大概的是啥，可以去吹牛逼就夠了。

如果你有很強烈的欲望把自己買粉絲做牛逼，那就接著往下看，因為，欲望越強烈，對數據的好奇心才會越大。

而好奇心是最好的老師，從現象和數據中追溯背后的原因，發現關鍵的因素和節點，在這個過程中獲得樂趣和成就感。

只有如此，才能把數據分析這個工具的作用體現出來。

 

1、基礎數據有什么

首先，我們要了解，買粉絲買粉絲的基礎數據有什么：

基礎數據在哪能看到？

買粉絲的數據后臺已經做得比較完善，在后臺左側的菜單欄，“統計”那個模塊所有基礎數據都在這里。

基礎數據有哪些？

用戶數據——與時間維度相關的用戶數量（增，減，和）、用戶來源等，可以多維度組合查看，還有基于全量用戶的地域、性別、手機型號等屬性的分布；

圖文數據——與時間維度及文章維度相關的圖文閱讀量、轉發量、點贊量、收藏量等數據，可以多維度組合查看；

消息數據——與時間維度及關鍵詞維度相關的消息數據；

接口數據——調用技術接口的次數，非技術人士這塊可以略過（恩，因為我也不會……）。

2、帶著問題看數據

如果你沒有“帶著問題看數據”思想，那么，你看到上面幾組基礎數據時，心里一定在想：這特么都啥玩意兒啊。

只有當你強烈地想解決某個問題的時候，你才能從這些數據里看出些門道。

比如

當你很想知道圖文頭部放一個引導點擊“藍字”關注的提示，是否有用時，你才回去看用戶來源的數據對比。

你才會發現，原來80%的新關注用戶都來源于其他（其中點“藍字”又是主要的）。

你才會發現把引導點“藍字”提示做的更誘人是有效的。

 

3、從數據中發現問題

發現了數據中的樂趣之后，就要時不時去玩一玩數據，各種維度、各種交叉，從中發現不尋常的數據，再從不尋常中挖掘背后的原因。

比如上圖

在圖文分析-圖文統計頁面有排閱讀渠道的按鈕，可以查看各渠道的閱讀來源對比。

你會發現朋友圈的閱讀量遠高于其他渠道，說明標題、內容有促轉發到朋友圈的因素，才有可能成為爆文。

你就會有意識在標題、內容里布置促轉發到朋友圈的元素了。

 

4、常規數據分析方法

a、列表

簡單的列表，買粉絲數據后臺已經提供，更全的數據表格可以選定維度后導出excel表，做更深度的處理。

b、作圖

基礎的圖形展示，買粉絲后臺也已提供，更復雜的圖標，可以利用下載的數據表格進一步處理。

c、數學處理

簡單數學運算統計快速傅里葉變換平滑和濾波基線和峰值分析

上面這些方法，是百度搜的，其實只用簡單數學運算，對于普通買粉絲運營者完全夠用了。

表格和數據列出來到底看什么呢？

看對比，看變化，看異常

比如觀察基于時間維度的各數據項：比如按月、按日、按小時去分析各類數據項的變化，不同的維度可以發現不同的問題；

比如觀察圖文的各種數據變化：每篇文章的閱讀量增長、衰減趨勢、閱讀、轉發數據變化，找到你粉絲群體的喜好；

比如每天把后臺給出的各種基礎數據都掃一遍：發現與日常趨勢不一樣的異常數據，再挖掘背后的原因，很可能挖出金礦哦。

買粉絲運營數據分析的示例

1、幾點群發好？

2、標題和內容哪個更重要？

3、頭條和二條有區別嗎？

4、粉絲都是用什么方式關注你的？

5、什么樣的內容是好內容？

你一定以為接下來，我會用數據分析工具解答一下上面的問題

然而，并沒有

方法你已經學會了，打開后臺，去如饑似渴地玩弄自己的數據吧！

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，即參與文章評論及轉發的人數的多少。

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