微信公众号运营数据分析

现如今随着互联网技术以及移动端网络的发展，给大家带来很多便捷的同时也蕴含着大量商机。例如互联网时代盛行的粉丝经济，就让不少人尝到了甜头，无数人开始自己的个人创作之旅。而自媒体赚钱的方式本质是靠粉丝流量，流量越大赚取的利润就越高，微信公众号创作也是同样如此。目前公众号最赚钱的方式有三种，第一种是流量主，这个就是在公众号底部展示腾讯广告联盟平台的广告，根据展示量和点击量，给公众号结算；第二种是广告投放，随着粉丝及文章阅读量的增加，公众号的影响力也随之增大，同商家合作在自己的公众号投放广告，这部分的收益是很客观的。第三种是打造个人品牌，类似逻辑思维的罗振宇，对粉丝进行产品输出入商品、知识等，让粉丝买单。这些说起来轻松，做起来难度却不小，除了自媒体运营的技巧及相关知识的输入和坚持不断的做价值输出外，你可能还需要掌握一些公众号运营业务上的数据分析指标和方法来更好的运用公众号，吸引更多的流量，避免粉丝的流失。

目前公众号的发展较为成熟、平稳，传统的靠感觉或经验运营，已经不是主流的观点了，精细化运营才能保证在这竞争极大的市场里得以生存，并实现进步。而数据的分析，是保障精细化运营方向的准确性，挖掘每个可能有价值的数据，来带动发展。下面将从公众号的图文阅读分析、消息分析、菜单分析以及用户分析四个层面进行解读，并提出优化策略。

此次数据来源于本人参加的社群，数据为某公众号近一年的历史数据。

一、图文阅读分析

主要包括6个指标：阅读量、分享量、点赞数、留言数、掉分量、涨粉净增量。

1、图文阅读量排名前20的文章有哪些？

通过上面的阅读量排名表和文章标题词云图可以得出：

用户对带有时间、赚钱、学习、找工作等词的文章标题比较感兴趣

阅读量高的文章普遍存在价值观输出、技能输出等内容，这样能达到普遍价值的认知，引起思维上的共鸣。

建议：

作者可以将文章标题做的更精炼一些，做到根据不同需求读者，分类发送文章。

2分享转发量前20和后20的文章有哪些？

分享转发量前20的文章：

分享转发后20的文章：

由上表可得出：

分享转发量在前20的文章，多数是以知识技能和找工作为题的文章。分享转发量在后20的文章，多是一些散点的文章，没有实际的学习意义。读者不愿意分析这些内容。

建议：

作者可以针对寻找数据分析师的读者，多写一些与知识技能和找工作的实用性文章，以及业务类知识文章，少一些心灵安慰鸡汤类文章。

3用户留言最多的前15篇文章有哪些？

从上表可看出:

留言数最多的文章有两个特点，一是知识变现类，二是价值观传递类。知识变现类有实际利益驱动，激发欲望，提高参与性。价值传递类文章比较贴近现代人的生活工作方式，更容易引起共鸣。

建议：

在学习的过程中可以赚得利益是一件让人开心的事情，所以作者可以多发知识变现类文章，一来满足读者的小心思，还能达到现学现用的作用，二来也增加读者的粘性。并在文章中多设立奖励机制，奖励可以是作者付费内容的优惠券一类的虚拟物品。

4日粉丝净增长量最大的有哪几天？最小的呢？

日粉丝净增长最大：

日粉丝净增长最小：

由上图可得出：

日粉丝净增长过百的有18天（上图并未完全显示），30人以内的有14天。增长量大的集中在3月份，推测是春节后换工作大潮，这类人都在找数据分析相关的文章，使得日粉丝净增长量提高。还有‘鹿晗是如何成功表白关晓彤的’这篇文章，占了当时的热点使得粉丝增长量变大。日粉丝净增长少的文章，多是有生僻的专业词汇，又因为接触的读者都是第一次阅读，所以导致圈粉能力下降。

5日掉分量最多的有哪几天？

掉分量多的文章标题看起来都有点标题党的味道，属于每有干货的文章。

建议：

根据各类读者，多创作与数据分析相关的内容，以工作技能、工作寻找过程分享等特点来创作文章。

6用户最近一年每个月是增长还是下降？

由上图可知：

粉丝日净增长量是大于零的，所以新用户是在持续增加的。增长最大的时间在3月，该时间是春节后的换工作旺季，所以用户增长最多。

二、消息分析

微信公众号后台用户留言最多的是哪些词汇？

从上面的词语图可知：用户留言最多的是资料、猴子、社群、申请、数据分析、学习、工作等词汇（注：因为公众号的设定在回复猴子、资料等词时会出现数据分析相关的分享资料），符合学习数据分析相关知识的用户。

三、菜单分析

时间从20171215到20180909，共51个版本，更新时间没有规律，每个版块有3个一级菜单，由两个固定一级菜单为知识众筹和赚钱社区，和一个不定菜单。其中赚钱社群有3-5个二级菜单。如下图摘取部分版块数据：

一级菜单点击量：

一级菜单的赚钱社群和知识众筹点击量远超于其他菜单，表示用户还是关心知识变现的相关问题。

建议：

着重发展赚钱社群和知识众筹两个菜单内容，其他按用户需求做灵活调整即可。

二级菜单点击量：

二级菜单设立在一级菜单赚钱社群之下，其作用是引导用户选课。点击量最高的是数据分析（初级），而用户对统计概率思维和数据分析（入门）兴趣不大，这也是初级选手经常犯的错，应该注意入门级知识。

四、用户分析

‘AARRR’转化漏斗模型是经典的用户分析模型，分为用户获取 Acquisition 、用户活跃 Activation 、留存 Retention 、收入 Revenue 、传播 Referral 五个方面。

1用户获取

微信公众号获取用户的方式有以下几个要点：

线上推广：在各个有社交属性的平台上推广，如微博、知乎、百度贴吧、论坛等。

长期持续输出高质量内容。

2用户活跃

简言之就是增加与用户的互动，不让用户成为死粉。方法可以是优化菜单栏，引起用户的兴趣。然后是设置奖励机制，奖励可以是公众号内付费内容的优惠券等相关奖励，并尽量实时回复用户评论。

3提高留存

高留存率的用户才是能实现变现转化的用户。解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用。

4增加收入

公众号获取利益的方式主要是靠广告植入和知识内容付费。在知识付费的层面上，要评估哪个环节是夹点，应为用户在付费时没有第三方保证，所以多少会有疑虑，需要优化步骤，以此增加信任。

5自传播

以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。

公众号是以内容为主的平台，所以如何打造持续又高效的内容是一切的前提。

漏斗分析是通过将用户行为起始的各个行为节点作为分析模型节点，来衡量每个节点的转化效果。APP运营可使用漏斗分析模型梳理业务的关键流程环节，定位用户转化提升的关键环节，及时对低转化率环节进⾏优化，提升用户转化效率。

例如，电商类APP用户付费流程通常为：用户登录--浏览商品页面--点击立即购买--完成付款。针对用户付费转化进行分析，我们可以将该付费流程中的各个节点，定义为用户付费行为漏斗分析的节点，建立用户付费转化的漏斗分析，助力运营快速评估、发现有待提升的环节，进行针对性的优化，高效提升用户转化率。同时也能为后续产品运营优化提供数据支撑，打造APP运营数据闭环。

个推·用户运营为APP提供事件分析、漏斗分析、自定义分析等十余种数据分析模型，帮助产品运营更好进行产品迭代效果分析、运营效果分析、路径转化分析等多场景分析。目前，个推·用户运营产品限时免费中，欢迎您免费体验

漏斗分析

由于数据没有购买金额相关指标，因此本文只分析R和F两个指标：

R(Recently): 最近一天的购买时间差(以2014-12-18为基准)

F(Frequency): 近期的购买频率

根据R和F的情况，将R/F分为四组：

R值0-5、6-15、16-23,、24-30分别对应4、3、2、1分

F值1-5、6-10、11-20、21以上分别对应1、2、3、4分

（1）、计算R和F的判断值：

（2）给不同价值用户贴上价值标签

用户分层结果分析：

重要深耕用户的比例最高，这部分用户粘性比较大，可以派发大额度优惠券、大促活动或超低价商品来吸引用户，提高消费频率；

重要挽留用户占比较大，这种用户有即将流失的危险，需要主动联系用户，对用户进行调研，调查清楚哪里出了问题，可以通过短信，邮件，APP推送等唤醒客户，尽可能减少流失；

对于重要价值用户，消费频率高且最近消费距离现在时间短，需要倾斜更多资源，给其提供VIP服务或个性化服务；

对于重要唤回用户，这类用户忠诚度比较高，可以根据用户的购买记录推送用户偏好的品牌或品类，提高复购率。

结合AARRR模型对用户生命周期阶段进行划分，因为数据集没有金额，所以这里也只从R、F两个维度进行分析：

（1）指标选择

（2）权重计算

（3）计算得分排名

（4）周期划分

给每个用户打上标签之后，就可以根据用户所属的不同阶段，并结合具体情况进行精细化运营；

通过对运营指标、用户行为、漏斗模型特征、用户价值的分析，可得出如下结论：

1、总体运营指标方面：

1）从对流量指标和订单产生效率指标分析可知，促销活动对用户各项指标的影响非常大。

建议：要充分利用好节假日的机会，策划相关营销活动，提升用户活跃度，提高销售转化。

2）用户行为转化率很低但跳失率却不高，这说明用户在首页进行多次点击后并未找到中意的商品，有意向-购买转化率50%，说明有过半数的加购物车最终也没有成交。

建议：优化产品详情页、收藏页、购物车页面，可以通过活动、优惠券、倒计时购物车等方式增加客户购买紧近感，促进用户下单的利益“诱导。

2、用户行为特征：

1）时间上的活跃度特征：活动日活跃平日平稳；周末活跃平日平稳；晚间活跃白天一般。

建议：营销活动时间节点选择可根据用户以上活跃规律进行，实现活动效果最大化。

2）商品上的活跃度特征：仅购买一次的用户占47%，购买5次以内占比90%以上，说明留存率很低，结合基于独立访客的转化率来看，运营效果不好。

建议：针对活跃商品和用户提炼其画像，分析其背后的需求逻辑，优化商品结构，建立用户详细信息库，通过合适的渠道，进行精准营销活动推送，提高用户复购率。

3）购买路径上的特征：直接购买占比58%、浏览购占比47%，用户并不会走完每一个步骤，商品品质和首页引导对销量转化非常关键。

建议：优化商品结构，确保商品品质，提升用户满意度；优化首页界面，减少用户购物筛选难度，提升下单概率，提升转化效率。

4）复购率上的特征：总体复购率53%，可针对复购率高的商品和用户，分析其画像，提升复购，增加留存。

3、漏斗模型

通过漏斗模型发现用户从浏览到购买的转化率低。

建议：

1）优化电商平台的搜索匹配度和推荐策略，主动根据用户喜好推荐相关的商品，优化商品搜索的准确度和聚合能力，对搜索结果排序优先级进行优化。

2）商品在详情页突出展示用户感兴趣的信息，优化信息呈现的方式，减少用户的时间成本。

3）从商品本身考虑，根据客户反馈对商品进行改进优化，增加点击后的购买率。

4、用户价值

有购买行为的用户中，大概有53%的用户会重复购买，整体上看用户的忠诚度较高。通过RFM模型对用户进行分层，分析得到用户主要集中在重要深耕用户和重要挽留用户上。

1）、重要价值客户仅为67%，高价值用户比例低。

建议：提高重要价值客户比例，可通过提升重要深耕客户的购买频次等方式实现

2）、重要保持客户649%，最近有购买，但是购买次数很少的客户比例较高。

建议：建立用户画像进行深耕，进行精细化个性化运营，刺激消费，转化为重要价值用户。

3）、重要挽留/唤回客户仅为285%，这部分客户已经很久没有购买了，要防止流失。

建议：分析历史购买记录，分析用户画像，挖掘需求点，尽可能挽回这部分用户。

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