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短视频运营数据分析,要分析哪些数据?(短视频运营干货)
2022-05-03 15:15:33

在短视频发布前后,甚至更早在策划短视频这个项目的时候,数据分析的存在就非常强烈,几乎每一个环节我们都要用数据分析的方法来进行推进。

01 数据分析:对的时间对的人对的方式

企业做短视频的根本目的一定不是涨粉和迎合市场,我们最终的目的一定是非常简单的:获客和变现。

为什么我一定要一直强调这个问题,因为很多做短视频的朋友往往在运营当中为了获取用户的关注,迎合用户的喜好,渐渐离自己最初的目的越来越远。

这一点也是我们企业运营短视频和其他素人和网红机构运营短视频根本上的不同,希望大家能够记住!

回到正题,也许很多朋友都没有意识到,早在我们做账号定位的时候,就已经开始做数据分析了。

短视频运营数据分析,要分析哪些数据?(短视频运营干货)

1. 寻找目标用户(对的人)

在定位之初,我们就对目标用户进行了调查和分析:

哪个年龄段的用户是我们最有可能成为我们的忠实用户,他们在哪个城市?收入水平是什么样的?有什么爱好吗?对我们的产品有什么样的需求?和产品相关有什么痛点……

分析出我们的用户当中的大多数人的共性。

2. 寻找合适的时间(对的时间)

在对我们的用户进行分析的时候,其实已经对用户的活动时间进行了分析,他们平常经常在哪个时间段比较不忙,有时间刷短视频?

这个时间就是我们活跃的时候。

除此之外,我们在运营的过程中,也会根据发布过的短视频的数据进行分析,看看我们的潜在用户他们的活跃时间,看看我们的视频在哪个时间段,获得的推荐和流量最好,然后根据这份数据,寻找到更加合适的时间。

3. 寻找合适的方式(对的方式)

确定了目标用户和合适的发布时间,接下来我们就该考虑用什么样的方式,出现在目标用户的眼前,吸引到他们的目光。

盲目地尝试耗费时间和精力,使用数据分析的方法,能够让你非常省心。

大家都清楚抖音的算法和推荐机制—通过标签来帮助我们推荐内容给我们的目标用户。

那我们就应该通过对视频的数据分析,及时调整内容的方向,优化我们的标签,生产出更符合我们目标用户需求的内容。

这些数据包括:播放完成率、点赞数、转发数、评论数、关注量等等。通过对比如一周或一个月内,哪些视频的收藏数高、哪些转发高、哪些评论高,从中分析出最适合我们的内容形式。

短视频运营数据分析,要分析哪些数据?(短视频运营干货)

02 数据分析:每项数据背后的意义

每项数据的背后都是有意义的,每项数据都代表了我们用户对内容的一个反馈,作为一个运营人员,我们必须要清楚知道这些数据代表了什么,并且能够给出一个优化的方向。

简单为大家总结了一下:

打开的背后是标题和封面的吸引力

关注的背后是视频的可看性/价值

点赞的背后是对内容的认可/共鸣

评论的背后是带来了思考

收藏量背后是实用性

帮大家梳理一下大家比较关注的完播率、关注量、转发量和评论量这四个数据分析的思路吧。

短视频运营数据分析,要分析哪些数据?(短视频运营干货)

1. 完播率

完播率背后代表着我们的视频内容和分发到用户的匹配度,越精准就越代表我们找对了方向,如果完播率不高,我们就要从两个方面去考虑原因并且给出解决的方案。

从视频内容方面:这个内容是用户喜欢看的吗?是不是标题和封面太夸张了,导致视频内容和用户期望不同?

从用户精准度方面:内容没有问题的话,是我们账号的标签不够精准,推荐的用户是不是大部分都不是我们的目标用户?

相对应地我们能给出的解决方向也有两个:优化内容和继续优化账号的标签。

2. 关注量

用户为什么会关注我们?用户关注企业账号的最大原因一定是我们的内容对他们有用,也就是有价值。

比如说:

“企业短视频的十个优化方向”

“直播间100个商品介绍话术”

“7个短视频渠道分别适合哪些行业?”

……

这些一次性记不住的但是有极大价值的内容会让用户产生关注账号的动力,这就要求我们必须持续并且稳定输出用户认为有价值的内容。

3. 转发量

转发量比较高的内容,一般来说都是热度比较高或者质量比较高的内容,用户或是出于跟风的目的,或者是出于分享的目的转发视频。

这就要求我们在选题上要下点儿功夫。

4. 评论量

用户有的时候很懒,尽管他觉得你的视频不错,但是他最多也就给你点一个赞而已,想要他给我们评论,就必须给他一个评论的动力。

所以有的账号会引导用户留言领东西,有的人会在视频当中留下一个问题和用户讨论,也有的人会故意做出有争议的问题或者槽点,让用户忍不住在评论区进行吐槽,表达自己的观点。

你看数据分析是不是贯穿了我们整个运营的过程当中?

通过对数据的不断分析,我们对账号和内容进行不断优化,最后我们的账号将获得指数级的增长,是不是越来越接近我们理想中账号应该达成的效果?

赵同学
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    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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