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原来数据分析可以这样用!10W+不是梦!

新媒体宝典

原作者:新媒体宝典 2018-11-06

数据分析 数据驱动 转化

2018-11-06 1463 9
分析用户取关数可以提高微信内容质量、提高活动转化率,还可以。。。
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作者:新媒体宝典

来源:运营公举小磊磊

本文为作者授权鸟哥笔记发布,转载请联系作者并注明出处



开头先讲一个大家都熟悉的案例。


10月16日上午,赵丽颖和冯绍峰官微宣布领证结婚。喜讯宣布后,微博热搜榜直接就瘫痪了。


瘫痪原因很明显,由于用户访问量太大,导致服务器承载不了那么大的流量。


当时微博的日活流量显然远远>平时日活流量。至于究竟有多少,并不重要。


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重要的是,可以通过这个结果得出:明星公布结婚,可以促进用户活跃度。


那么以后发生类似事件,微博作为平台运营方可以主动把“明星结婚话题”推到热搜榜,吸引用户关注。


这是一个很简单很标准的“通过数据分析改进产品”的运营技巧。


小公举认为“数据分析”本身是一种行为过程,也是一种工作,是为了服务项目/业务/产品而存在的。


数据分析可以使我们作出更好的决策,达到更好的效果。


比如,通过数据分析,提高涨粉数量:


分析用户增长数和用户取关数,可以算出公众号文章质量是高还是低,从而影响到未来公众号的内容选题定位。(在下面的内容里,小公举会详细讲一下这个技巧)


比如,通过数据分析,提高销售额:


可以算出,人流量大的地方,产生的GDP就大,商品销售额相对就大;人流量小的地方,产生的GDP就小,商品销售额相对就小。


比如,通过数据分析,提高投资回报率:


分析房价增长趋势,可以算出未来增值幅度有多少,通过比对两个地区的房价增长幅度,可以算出哪个地方的房子更值得投资。


● 究竟该怎么进行数据分析?

● 怎么通过数据分析有效改进项目产品?

01 分析用户取关数提高微信内容质量

比如通过数据分析“公众号用户取消关注数”,可以算出文章质量高还是低。


比如下面这组用户增长数据(这种情况经常会发生):


● 前天增长1100,取关100,净增1000

● 昨天增长1200,取关200,净增1000

 今天增长1300,取关300,净增1000

 以此类推......



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虽然每天用户净增长数量都是1000,但很明显,后面的情况更加危险。


通过小公举多年的运营经验,以及第三方插件检测“用户增长小时数据”,可以得出:


如果公众号没有发布文章,用户主动想起关注了一个公众号,并主动取消关注,这种情况是小概率事件。


用户取关行为首先源于“发布文章”导致,也就是要统计“文章发布后首小时内取关用户数”


以小公举的公众号为例,比如下面这张图,绿色线条是新增用户数,蓝色线条是取消关注数,0:00是文章发布时间。


很显然,公众号文章发布后的首小时是用户取消关注高峰期。


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我们都知道,高质量的文章取关数少,低质量的文章取关数多。


如何通过数据确定文章质量是高还是低?


用户的行为说明一切。


通过比对公众号每天的“文章发布后首小时内取关用户数”,很轻松得出两个结果:


1、取关用户数最多的那天,发布的文章是用户不爱看的

2、取关用户数最少的那天,发布的文章是用户最爱看的


得出这两个结果后,就必须采取一些措施了。


以后创作的文章,“类型”、“风格”、“质量”等要和第二种保持一致,这样用户不爱看都难。


通过上面这个案例,可以总结出一套基本的数据分析逻辑:


1、掌握数据的实时变化

2、捕捉某个时间段内的数据

3、通过数据总结因果关系

4、通过日/月/年数据对比得出影响业务的关键因素


那么数据分析,还可以用于哪些用途?

02 提高活动转化率

策划线上活动时,经常会赠送礼品,目的是提高转化率。


比如策划了一个活动,“赠送礼品,前2000位报名参加,人人都有”


目的是通过赠送礼品吸引用户关注,报名,转发等。


那么究竟赠送什么样子的礼品,转化的用户数更多?


这肯定不是拍脑子决定的,不是你觉得用户喜欢什么礼品就送什么。


通过数据分析,可以解决这个问题:


第一步:

选取三种类型的礼品,分别是“生活用品”、“科技产品”、“虚拟礼品”


第二步:

前后策划三次这种赠送活动,每次赠送的礼品不一样,但总价值都一样


第三步:

统计每次活动转化的用户数


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比如这张图


虽然三次活动投入的资金一样,但不同的礼物转化用户数却不一样。


那么以后策划活动,赠送礼品就要选用生活用品。


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那么究竟该选用哪种生活用品,算出哪种生活用品转化率更高?


可以继续采用上面三个步骤进行数据分析:


第一步:

选取三种礼品,分别是“台灯”、“键盘”、“爱奇艺会员”


第二步:

前后策划三次这种赠送活动,每次赠送的礼品不一样,但总价值都一样,而且总数量也不一样(比之前多了这项数据)


第三步:

统计每次活动转化的用户数


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比如这张图


虽然三次活动投入的资金一样,但是不同的礼物,转化用户数却不一样;


而且不同的数量,转化用户数也不一样。


其中赠送键盘,转化的用户数最多。


也就是说:礼品类型和礼品数量共同决定了用户转化数。


这才是这个世界的真理:在绝大多数时候,结果都是由于多方面因素导致的。


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通过这组数据可以得出:


1、虽然键盘价值低,但是由于数量多,却带来了最多的转化

2、虽然爱奇艺会员价值高,但是由于数量少,带来的转化少


那么以后策划活动,赠送礼品就要选用键盘。


总结:


同一个活动,每次发布,都加入不同因素或剥离一个因素。

通过数据分析,可以算出影响转化效果最大的因素是什么,活动中哪些关键点会影响转化效果。


PS:以上两组数据只是作为参考案例,证明数据分析的可行性采用效果

03 改版是否成功

改版就是指产品迭代升级,升级到新版本后,效果究竟是变好了还是变差了?


拿最简单的例子来说,比如“菜单栏命名,哪种名字更吸引用户点击?”


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比如小公举的三个菜单栏,运营资料、进群学习、商务合作。


通过公众号后台的“菜单栏分析”,可以统计到相应的点击次数是1593、890、532。


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很明显,“运营资料”点击数最高,“商务合作”点击数最少。


那么是否可以把“商务合作”改成其他名称?


比如“找我合作”、“加我微信”等。


通过修改菜单栏名称,提高用户点击量。


由于每次修改并发布都会产生一次版本,再去统计修改后的菜单栏日均点击量有没有提升。


最后分析哪种名称带来转化最高。


全文总结:


1、数据分析可以归纳总结出影响产品/项目/业务的因素

2、通过归纳总结出因素,把产品/项目/业务优化到更完美的状态


你使用过哪些数据分析方法?


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