公众号后台数据那么多，分析这4方面就够了

公众号后台数据那么多，分析这4方面就够了

然后呵呵！这位老师没有理会我。

其实也情有可原，你没交人家学费，又没有什么身份地位，人家凭什么用自己的时间来给你解答疑惑。

对于一个对数据严重无感的人，看着密密麻麻的数字，简直一脸懵逼。

怎么办？谁叫我们是做运营的呢？

记得以前领导交待了任务，每周的微信后台数据都要做数据分析，并且把数据提交周报告。

于是那时候提交的周报告一般都是这样写的：文章、阅读量、新关注人数，取消关注人数、总粉丝人数。

通过一些简单的方式，把后台的数据复制粘贴，把那些人人看得到的数据写出来。

就叫数据分析了吗?

显然这样的数据分析，并不能帮到我们什么，这样的数据工作也没有什么意义。

那我们应该怎么做才能利用有限的数据分析出背后的重点。这件事领导不会教你，同行不会教你，只能通过自己的经验不断积累，或者付费课程。

当然我现在想说的也只是工作一段时间后的总结，不一定正确，希望对初入运营的你有所启发。

一、用户分析

1.关注来源

在用户分析这一栏里，主要看关注来源：

推测：

所以通过这两个渠道的新增用户较多。

知道了这个数据怎么用：

这样子可以节省人力物力，在有效的渠道上，设计增长机制，增长用户。

2.用户属性

特别关注用户属性，用户属性对于内容运营方面有指导性作用。

在这里可以查看用户的性别比例、语言分布：

用户的省份分布、城市分布、终端分布、机型分布：（这个点开后台就一目了然，不一一截图）

如果性别和地区，这个数据明显的偏向于某一部分人群，可以在做内容的时候，进行针对性营销。比如女性多于男性，北方地区的多于南方地区的。

这些都有助于在做内容的时候，大致迎合用户的喜好。

二、图文分析

1.小时报

这个数据值得好好统计，至少要按月分析。

在分析变化的数据过程中，我们首先要明确常量，再用变量来对比，才能找出规律。

这是我在分析一个阶段的大概数据，先通过每一天24小时的数据观察，得出每一天的关键流量点。

将每一天出现的关键点，分别标注出来，并做成表格。

你们会看到：

18点出现的次数是4，15点出现的次数是6，8点出现的次数6。

通过数据找出流量点，再通过流量点来测试，从而找出最适合的推文时间。

2.阅读量

关于阅读量的分析，主要包括：阅读量、转发量、点赞、留言之类的。之所以没有重点谈这些，主要是因为这些是人为可控的。比如留言，如果你搞了一个留言点赞的活动，那这一篇文章的阅读量，点赞数，留言率自然而然会提上去。

所以在做内容分析的时候，要明确常量的统一的情况下，进行分析：

都没有做活动的情况下，通过阅读数、转发率，分析出受用户欢迎的内容类型，并持续的优化内容。在活动的情况下，通过分析数据，找出受用户欢迎的活动类型，活动的不足，活动如何提升，优化活动方式。

总之：在数据分析的时候，一定要在统一常量的基础上，分析变量，并做大范围的分析才有价值。

三、菜单分析

那问题来了，菜单栏的数据分析怎么用？

建议在设置菜单栏的时候，可以将子菜单的内容同级分类，这样便于我们了解哪一个品类的产品更众用户欢迎。

比如：

服装类：女装，男装，儿童装…文学类：情感专栏、故事专栏、时事专栏…

通过分类产品，来调查用户最感兴趣的是什么，从而更好的进行内容运营，产出用户感兴趣的内容。

好好利用，菜单栏可以帮助我们更好的了解用户，做好内容运营。

四、消息分析

1.小时报

在消息分析这一项，我们先来看看小时报。

2.消息关键词

关于消息关键词，是我们要重点关注的地方。

通过关键词的分析，从而找出用户的主要疑惑点，做好FAQ，通过FAQ高效的节省客服工作，这才是我们做这一部分数据分析的主要目的。

至于剩下的接口分析与网页分析，北小小不是技术专业，目前还分析不了，就不做阐述了。

五、总结

数据分析主要从四个方面入手：

用户分析：找到关键用户属性，找到主要开源渠道；图文分析：找到关键流量点，找出内容规律；菜单分析：找到用户感兴趣的内容，合理化菜单与产品充分结合；消息分析：找到用户集中访问时间，找到关键词，做好FAQ。

数据分析最重要的是：找出规律，并将规律用于迭代工作。

以上分享完毕，祝愿我们在新媒体运营的路上越走越远，越来越成功！

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