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我用三步,搭建一个高效的运营分析体系
2023-09-11 13:58:52

有指标,无体系

有数字,无分析

有图表,无结论

这是做数据的同学们在实际工作中最大痛点。今天拿运营做例子,系统讲解一下如何破局。运营的分支有八种,今天拿内容运营举例。因为内容运营,是最能体现“指标一大堆,分析屁没有”的(如下图)。

我用三步,搭建一个高效的运营分析体系

问题出在哪里

一提到内容运营,很多同学本能想到公众号、微博、抖音。于是数据指标是张口就来:粉丝量、新增粉丝量、常读粉丝量、阅读数、打开率、转发率……越说越起劲,喉咙里那句:“今天阅读低了,要搞高”几乎要破口而出。

而运营的同学只要一句话就能让数据哑火:“你来录一个搞高的视频,你来写一篇搞高的文章试试!”如果再补一刀:“这些常规数据我早知道了,有什么用!”就很有可能让数据无所适从了。

问题出在哪里?

问题在于(划重点):

1、指标本身只是数据度量,不说明问题

2、问题本身不带解决方案,要设计方案

3、方案本身不能自证效果,要论据支持

4、运营要的是问题提示,方案辅助,效果验证,不是一个或几个孤零零的数

所以从一堆数字到有用的结论,需要分步骤工作,一步步地用数据看现状、推导方案、检验效果。而不是单纯指望算出一个超神奇数字通杀。

第一步:说明问题

数据本身不说明问题,数据+标准才说明问题。标准从哪里来?当然从业务目标里来,能达到目标就是做得好。

所以第一步,得先问仨问题,整明白目标是啥:

1、互联网内容运营与传统企业有啥区别?

2、互联网内容运营有哪些任务?

3、当前我们企业要做的任务是?

其中,问题1、2是业务常识,需要自己做好功课。而问题3则是基于“企业现状+领导要求”推导出的结论。简单的话,可以用一句话概括:VS传统企业,互联网内容运营多了养鱼的过程,因此分化出三大目标:传播、圈粉、转化(如下图)。

我用三步,搭建一个高效的运营分析体系

认清了任务后可以树立具体目标。注意,互联网内容运营的工作模式,决定它不会单一地追求一个目标,也不会孤零零只看一个指标。在树目标的时候,常常是有一个阅读整体目标,再分配到每一次内容发布身上,用一个主要目标+一个考核条件的方法提供(如下图)。

我用三步,搭建一个高效的运营分析体系

这一步非常重要。因为在实际工作中,运营总喜欢走极端,例如:

1、过分强调单个指标,喜欢扯“0元涨粉100万”“一篇带货1个亿”之类牛皮 。其他指标崩了也不管。

2、各种指标一锅乱炖。他们会同时扯阅读量、转发数、转化率等等,然后很投机地看本次哪个指标好就报哪个。美其名曰:虽然我没有达成XX,但是YY指标表现很好呀。

这种偷鸡摸狗的做法,是对数据化运营、科学管理、数据分析的巨大破坏。因为它搞乱了标准,混淆了是非。连“对/错”判断都飘忽不定,何来总结经验,何来提升效果。所以想办成事,就得坚决推1主+1副的评价模式。每次任务聚焦主目标是否达成。不好就是不好,认错才能进步。

第二步:推演方案

有了第一步工作,我们能判断运营质量了。但是只知道好/坏还不够,并不能指导工作细节。想指导工作细节,得先了解运营到底在干啥,这就涉及工作流程梳理。很多同学觉得运营的工作很简单,可细看之下,大有乾坤(如下图)。

我用三步,搭建一个高效的运营分析体系

理解工作流程,是避免“要搞高”问题的关键。当你发现运营搓一篇文章需要考虑如此多要素的时候,就再也不敢轻言“要搞高”了。要考虑的细节真的太多,一着不慎满盘皆输。

可另一个问题就产生了:文章写作本身太过创意性,而且很多热点都是当时炒作有效,过期作废。这样复杂的环境下,如何用数据做辅助呢?先明确一点:数据本身代表的是理性、客观、有逻辑的思路,但内容创作很有可能就是感性、主观、情绪化的产物。所以数据不是替代创作,而是为创作提供机会点、帮创作规避风险。

想达成这一点,就得做三件事:

1、把内容标签化,提炼可量化的标签

2、基于标签,检验效果,积累经验

3、基于标签,收集外部数据,提示机会

举个简单的例子,某天,某个运营小编在搓文章,发现《三十而已》当时正火,想蹭个热点,来一波传播。数据助力的话,可以从以下三个角度做(如下图)。

我用三步,搭建一个高效的运营分析体系

这样能极大地提升运营小编的效率。而且说实话,大部分运营小编的创作能力,并没有强大到能够天马行空的地步,更多的是在照猫画虎。所以如果真的把内容标签建立起来,很多小编估计直接就对着标签做加减法了:

1、传播类的,写个人体验阅读好,故事编起来!

2、涨粉类的,派资料效果好,pdf包整起来!

3、转化类的,引发性别冲突效果好,直男癌喷起来!

严格来说,我们是不推荐这么无脑照抄的,这样贬低了运营的工作价值,还不如直接让数据分析师来搓文章算了。但是架不住它香啊!这时候,就得建立对运营效果的持续监控体系,在某一种套路失效的时候,及时提醒运营更换战术(如下图)。

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第三步:验证效果

设计完内容以后,可以观察投放效果了。这是很多同学都会做的事,就不再赘述了。有意思的是,回顾开头,同学们随口而出的:粉丝量、新增粉丝量、常读粉丝量、阅读数、打开率、转发率……其实都是在这一步产生的。这些都是结果类指标。只有结果类指标是无法深入分析的,就内容运营而言,我们至少还得有清晰的分类目标,与内容标签体系,才能起到判定效果,辅助方案的目的。

有些同学会说:不用这么麻烦,我直接问业务不就好了。问,是个很好的沟通习惯,但前提是我们自己有清晰的业务常识和判断力。不然光知道憨憨地直接问,如果运营自己很糊涂呢?如果运营很投机呢?如果运营会开头的手段忽悠大家呢?如果运营整包甩锅给数据:“我们没有人工智能大数据方法”所以运营能力不行呢?自己有基础认识,才不会被忽悠,在哪都一样。

小结

建立内容运营分析体系过程:

1、理解工作目标、流程

2、设立结果观察指标

3、设立评价标准

4、设立内容标签

5、评估内容传播/涨粉/转化效果

6、积累问题,积累有效标签

7、持续迭代,提升分析准确度

很多同学会说:我们公司的内容运营都自己写数据报告了,我不用参与那么多。是滴,这正是目前导致数据分析无法落地的重要原因。

要知道,作为一个用户,我们和企业打交道的第一关就是内容,传播话题不好,内容不吸引,就不可能有后续的转化了。数据分析师手不粘泥,不了解内容、不熟悉商品、不研究跳转流程、不关注用户反馈,吹着空调对着屏幕冥思苦想:体系、闭环、链路。最后就只能输出:要搞高。

接地气的陈老师
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