如何做微信公眾號數據分析?

來源:運營研究社(U_quan)

作者:陳維賢

不久前,我受邀給某百萬大號的運營團隊做企業內訓,驚訝地發現他們竟然不會做數據分析,基本都是在憑感覺做運營工作。

我立馬讓他們調出后臺數據,給他們演示了數據分析,結果發現,一些問題已經嚴重到讓他們瞠目結舌的地步了。

對于你,我也想問幾個問題:

你知道過去 90 天寫的文章里,哪篇文章閱讀量最高,哪篇文章在朋友圈最受歡迎,哪種類型的文章吸粉效果最好?以及公眾號哪個時間點推送最合適?....

不能馬上回答上來的也不用慌,小賢將圍繞“發現問題、分析問題、提出假設、實踐和檢驗假設”的問題處理流程,讓你學會用數據驅動公眾號運營,在實現閱讀量提升和漲粉的同時,做出高(裝)大(逼)上的公眾號數據報表。

熟知基礎圖文指標

在微信公眾平臺自帶有的圖文數據我們稱之為基礎圖文指標,這應該 80% 的公眾號運營都會去看的數據。

通過它們你可以知道每篇公眾號圖文送達給多少人,有多少人閱讀了(來源分布),多少人點贊轉發了,具體來公眾號基礎圖文指標主要包含如下字段:

1)單篇圖文基礎數據

① 送達人數

圖文消息群發時,送達的人數。

② 圖文頁閱讀人數

點擊圖文頁的去重人數,包括非粉絲;閱讀來源包括公眾號會話、朋友圈、好友轉發、歷史消息等。

③ 圖文頁閱讀次數

點擊圖文頁的次數,包括非粉絲的點擊;閱讀來源包括公眾號會話、朋友圈、好友轉發、歷史消息等。

④ 分享轉發人數

轉發或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用戶數,包括非粉絲。

⑤ 分享轉發次數

轉發或分享到朋友、朋友圈、微博的次數,包括非粉絲的點擊。

⑥ 微信收藏人數

收藏到微信的去重用戶數,包括非粉絲。

⑦ 原文頁閱讀人數

點擊原文頁的去重人數,包括非粉絲。

2)單篇圖文傳播數據

點擊單篇圖文詳情分析還可查看公眾號打開率、一次二次傳播率、閱讀來源以及閱讀趨勢。

① 一次傳播數據

指的關注該公眾號的用戶通過公眾號會話閱讀文章或者從公眾號分享文章到朋友圈的行為數據。

一次傳播轉化率越高,說明公眾號推送文章內容受到現有粉絲的喜歡,有利于維護現有的粉絲,增強其粘性。從后臺數據上看,一次傳播共有兩個核心數據。

a. 公眾號會話閱讀率(俗稱打開率)

公眾號會話閱讀人數/送達人數,如果想提升文章的打開率,那應該著重考慮文章的標題應該怎么取,但是別做出格的標題黨。

b. 從公眾號會話分享率(圖文轉發率)

從公號分享到朋友圈的人數/公眾號會話閱讀人數,該是衡量這篇推送文章價值的標準,圖文轉化率越高說明這篇文章質量越好。

② 二次傳播

它是用戶在未關注公眾號的情況下,在朋友圈點擊閱讀或者在朋友圈再次分享傳播的行為。

相比一次傳播,二次傳播更加能夠說明該篇文章推送的傳播力和影響力,是深度傳播,比一次傳播的數據更有價值。

③ 閱讀來源及趨勢

這是圖文分析中非常關鍵的數據,我們通過分析閱讀來源,可以推測出讀者的閱讀場景,知道他們是在哪個渠道看到文章的,方便我們做運營優化。

目前公眾號閱讀來源包含如下渠道:

a.公眾號會話

文章在選定的時間內通過公眾號推送、預覽、手動回復來獲得的閱讀量統計。

b.好友轉發

將文章轉發給好友或者推送到群的閱讀量統計。

c.朋友圈

將文章轉發至朋友圈后文章的閱讀量統計。

d.歷史消息

在公眾號歷史消息里點擊文章的閱讀量統計。

e.其他

按照微信官方的解釋“其他”閱讀來源,總結下來有以下 7 種。

微信自定義菜單,包括引用圖文素材,引用歷史消息等。

頁面模板,原創開通后頁面模板引用圖文素材,引用歷史消息等。

微信搜索,在微信->發現->搜一搜里搜索到的“相關文章”。

朋友圈熱文,在微信->發現->看一看,被推薦到朋友圈的文章。

關鍵詞回復,關鍵詞自動回復時彈出的圖文素材。

文章內部鏈接,閱讀原文鏈接。

微信收藏。閱讀微信收藏內的文章。

廣告大師約翰·沃納梅克曾說過"我知道我的廣告費有一半是浪費的,但我不知道浪費的是哪一半"。看完公眾號自帶的基礎圖文數據,你或許也會有同樣的困惑:

“我的公眾號圖文寫不好,但是到底哪些圖文不好,我應該怎么優化?。”

為了找到問題的答案,這時候你需要學習的下邊我分享給大家的圖文的多維度數據分析。

導出圖文多維度數據

如何導出公眾號圖文數據呢?如果你還在一篇圖文一篇圖文的把數據復制粘貼到 Excel 表,那真的是要把人蠢哭了。

這里推薦兩款款圖文數據導出神器——新媒體管家和壹伴。它可以幫助你非常快的創建并下載一個圖文多維度數據報表,該工具提供任意時間跨度的圖文數據下載服務,第一次做多圖文數據分析建議把它全部圖文數據下載下來。

更人性化的是它在幫你快速到處圖文數據的同時,已經把數據進行了初步的加工了,比如分享率、點贊率、評論率、朋友圈打開率,并對每一個數據字段都做了標注說明。

有了這些圖文數據,可以說你已經打敗了 60% 的公眾號運營,想要做到用數據驅動公眾號運營,你還需要學會如何搭建圖文數據分析模型和圖表化呈現。

這里我想推薦另外一款非常棒的數據分析神器——BDP。它提供了 26 種數據模型,接下來你只需要跟我一起,隨意拖動一些數據指標,可以看到很多讓人意想不到的結果。(前方高能,請坐穩扶好!腦洞不夠的可以在「運營研究社」訂閱號回復“圖文數據”看視頻教程)。

圖文整體運營情況

通過 BDP 的詞云分析模型,我們可以通過它快速的知道,自己過去 90 天是否圍繞公眾號定位的進行圖文寫作。詞云上關鍵詞的大小是和它在標題里出現的頻率成正相關,看到“運營”這個詞占地面積最大,那我就放心了。

那過去 90 天的整體圖文閱讀情況是怎么樣的?最高閱讀量是 9904,最高打開率是 7%,最低是 1368,最低打開率是 2%。平均閱讀量 4019,平均打開率 4.1%,平均分享率 5%。

另外,我意識到運營研究社在圖文推送時間上一直不太穩定,那到底什么時候推送比較合適呢?

通過對推送時間、閱讀量、標題三個數據字段構建散點圖,去分析運營研究社的推送時間是否集中以及哪個時間段推送閱讀量效果最佳。

還別說,通過這么一分析確實給了我不少公眾號優化方向:

1)在8、 12 點這個時間段的出現的高閱讀量點數最多,那我們就把推送時間就集中在這兩個點了。

另外,作為對推送時間的假設的驗證,建議大家可以跟我一樣,看看目前自己所關注的訂閱號里邊在這個時間點推送的數量有多大,如果少于 10 個那就初步證明這是合理的。

2)在過去 90 天我們并沒有達到平均閱讀量 5000 的目標,運營社套路編輯部仍需多努力哈。根據閱讀量來源分布,我們要么提高打開率,要么提升分享率,要么提升整體選題質量。

圖文選題質量

深夜發媸徐老師曾說“選題大于一切”,為了達成平均閱讀量 5000 的目標,我需要去找到那些適合我們的選題。

于是我用圖文標題、圖文閱讀量兩項數據,在 BDP 上快速生產一個閱讀折線圖用它來分析。在過去 90 天,哪些圖文的閱讀是高于平均值的,這些文章在選題上是否有著某項共性是值得去總結的。

分析結果,著實讓我倍受打擊。我每次辛辛苦苦寫的超長干貨類選題,其實在運營研究社里非常的不受歡迎,反而那些大眾熟知的熱點、商業、工具、影視以及職場撕逼場景的選題才是大家所熱衷的。(大家再去看看運營研究社訂閱號,其實可以發現我們已經按照此結論做了選題調整)

圖文標題質量

與公眾號圖文閱讀量,另一項最為相關影響因素是標題質量,相信起標題也是目前很多公眾號最迫切需要提升的能力,當然也包括我們運營研究社。

于是我把過去 90 天的圖文打開率的從低到高進行了排名,嘗試分析那些用戶認可的標題都有哪些特征。

《戰狼 2 為什么這么火?因為吳京懂運營》

《吳京直播事件:當套路成為主流,運營也就完了》

《我在騰訊面了上百人,有些潛規則必須告訴你》

《我改了 2000 份簡歷,這些你必須知道!》

《非名校進 BAT 有多難?我用悲慘的經歷告訴你》

《新媒體運營是怎么死的,哈哈哈哈》

看到圖文打開率的趨勢圖,我發現運營研究社過去標題真的起的太糟糕了,此刻我最想知道的是到底有哪些好文章被標題耽誤了。

帶著這樣的問題,我需要去確認下我的設想,是不是高質量的內容真的因為標題被拖了后腿。于是把過去 7 天的打開率、分享率、漲粉率拉了一個雷達圖。

當看到《你被哪些好友拉黑了》、《為什么你無法戰勝晚睡,而我可以?》的分享率大于打開率,就知道在過去 7 天就有倆文章被標題耽誤了。另外這 2 篇文章都是在晚上 20:00 被我們推送的,這再一次警醒我千萬別晚上推文。

通過對標題打開率的趨勢與雷達圖分析,我們定下以下 2 個起標題原則:

1)標題最好要蹭熱點和名人、標題不能太局限在運營,最好要覆蓋到潛在目標人群。標題最好要直戳用戶痛點,而且用疑問句式。

2)每周對打開率低于分享率的標題進行獨立復盤,以防下次再犯。

圖文傳播質量

閱讀量的來源主要靠兩大渠道:一個是公眾號會話,一個是朋友圈。為了完成平均閱讀量 5000 的目標,在用選題和標題提升公眾號會話閱讀量的同時,我需要讓來自朋友圈的潛在用戶閱讀量也提升。

來自朋友圈的閱讀量 = 分享量 × 朋友圈打開率

且分享量又同文章質量和公眾號會話閱讀量有關,朋友圈打開率又與標題質量有關。

于是我初步判斷,如果我想提升來自朋友圈的閱讀量,那么我們就需要提升公眾號打開率、分享率、朋友圈打開比例。

緊接著又有兩個問題:

① 這 3 個因素哪個對朋友圈閱讀量影響最大?

② 朋友圈打開比例是否直接受標題影響,如果是的話是否與公眾號打開率成正成相關?

為了找到答案,我做了兩組的趨勢對比。我把朋友圈閱讀量、打開率、分享率、打開比例 4 個數據放在一起做趨勢對比,又將圖文打開率與朋友圈打開比例做趨勢對比。

通過數據量化分析發現:

1)對朋友圈的閱讀量影響最大的是朋友圈的打開比例,其次是分享率,最后是公眾號打開率。

其實《你被好友拉黑了嘛?別在傻乎乎的群發測試了》 公眾號打開率低,但是分享率高,原因竟然是小編在圖文底部留了一句“建議大家將文章推薦給身邊每一個人,予人玫瑰手留余香。”

2)朋友圈的打開比例與公眾號打開率關系很復雜。

一方面,朋友圈打開比例高的公眾號打開率通常也比較高。這也跟之前在標題優化那邊提到的一樣,標題可以往更泛一點人群的需求上去靠,借熱點、蹭名人、直戳人性痛點,比如《我打王者榮耀,全是為了工作》。

另一方面,有趣的是,公眾號打開率高的,朋友圈打開比例卻不一定高,比如《我在騰訊面了上百人,這些潛規則你必須知道》《發現老板給我工資開低了,你呢》。

對于運營研究社來說,如果想提升來自朋友圈的閱讀量,就少提跳槽、老板等話題,因為你講的再干貨他們都不敢分享到朋友圈,大部分人應該都分享到群里邊去了。

圖文漲粉效率

做公眾號不是做慈善,我們寫公眾號圖文要么是可以變現要么是可以漲粉。就運營研究社目前的階段來說,我們比較關心的是一篇圖文能帶來多少粉絲。對于漲粉效果好的圖文選題就要投入精力多寫,不太好的就要放棄。

因此,我們建立了閱讀量與漲粉量兩個數據維度的氣泡圖,并去分析角標右上角的圖文選題類型。

右上角的氣泡代表了活動類的《運營試卷出爐!2017 普通高等運營入學考試》、熱點類的《戰狼為什么會火?因為吳京懂運營!》、《讓你懵逼的阿里雙 11,憑什么做到 1500 億》....等文章,這樣也更加明確了我們的文章寫作方向要同熱點、影視、工具結合,畢竟它們不僅閱讀量高,而且漲粉效果也好。

用數據驗證假設

通過數據發現選題和標題的問題,并做出了選題與標題的優化假設之后,我們需要運營一段時間,用數據來驗證假設。于是我們把公眾號閱讀量、朋友圈閱讀量、漲粉率以周為單位做了對比。

看到閱讀量和漲粉效果提升明顯,我喜出望外,這說明我們的選題和標題覆蓋到了潛在目標用戶。

唯一遺憾的是,我們的打開率并沒有如預期的那樣提升,看來我的小皮鞭需要繼續揮起來了。

最后,問題來了,運營研究社通過數據分析發現問題、做出假設并且優化運營策略之后,到底把平臺閱讀量做到 5000 了嘛?

數據在這里:

是不是很有效?

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