國內新媒體發展現狀

作為國內最大的社交媒體平臺，微信的月活用戶達到10億，活躍的公眾號數量350萬個。截止2017年底新浪微博的月活也達到了3.92億，創下上市以來最大數量的凈增長。緊接其后的今日頭條的月活也有2.5億。而去年迅速崛起的短視頻平臺也有趕超這些老平臺的架勢，可見現在新媒體平臺已經成為巨大的流量入口。對于企業的社會化營銷轉型，新媒體平臺無疑是最重要的戰場。企業對新媒體的重視程度越來越高，整個市場對新媒體的崗位需求量也不斷上升。

而流量增長的同時，面臨的挑戰也是很大的。據《2017中國新媒體趨勢報告》稱，2017年有超過2/3的微信公眾號用戶數量不再增加，其中1/4還有所下降。經過混沌期的混戰，紅利消退，有大波不能持續輸出優質內容的媒體被逐漸淘汰。頭部大號已經逐漸規范化，團隊化，資本化，小號面臨嚴峻考驗。

目前移動互聯網發展已經進入“下半場”，新媒體行業的從業難度會越來越高。這就意味著對從業者的要求也相應提高了，現在的新媒體從業者不能只會僅憑感覺寫寫文章搞搞活動，還要掌握數據分析這個有利工具，實現數據驅動的新媒體運營。

如何玩轉新媒體數據分析

現在的企業都在講“大數據”、“數據分析”，相信很多新媒體運營人員也都在做數據分析。但是固化的思維往往會阻礙我們的腳步，我們在做數據分析的時候要時不時停下來問問自己，我的數據整理是否是高效的？我的報表是否是準確的及時的？我的分析和察覺是否能為企業帶來增長？

壹哥在這里就和大家分享一下如何玩轉新媒體數據分析。

一、了解數據指標，把握關鍵數據點

現代管理學之父彼得·德魯克說過：“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它?！笔紫任覀円私庑旅襟w都有哪些數據指標?；旧峡梢苑譃閮纱箢悾河脩艉蛢热?。

用戶類：

累計用戶，反應了賬號的體量，可以初步觸達的總用戶量。

新增關注人數，即所謂漲粉數，是非常重要的KPI之一。我們的推廣拉新活動都是為了提高這個指標

取消關注人數，一定程度上反應了用戶粘性。

用戶來源，像微信有二維碼，搜索，閱讀原文關注等，可以反應拉新方式的效果。

用戶屬性（性別，年齡、地域，職業，星座，興趣），幫助你給用戶畫像，了解你的受眾，可以幫助你更準確的把握選題，打磨調性風格，選擇活動形式等。

內容類（以微信公眾號為例）：

圖文發布數，圖文是承載你內容的主體，定時定量的輸出能在一定程度上保證用戶的活躍和粘性。

閱讀量，傳播效果的直接體現，是重要的KPI之一。

評論數，反應文章質量的指標之一。有時評論的閱讀情況勝過文章本身。用戶為什么會主動去看評論，據《2017中國新媒體趨勢報告》顯示，除了幫助判斷新聞本身的對錯和價值，單純只是喜歡看其他人的調侃和吐槽是55.1%的人的訴求。因此如何激活、管理好用戶的評論，直接影響到內容型產品的活躍度甚至傳播。

分享轉發數，反應文章的質量和傳播性。最能體現新媒體自傳播特點的指標。

二次傳播數，指從朋友圈看到后再次分享轉發的行為，非常直接的體現內容的傳播力和影響力。

點贊數，收藏數，同樣是反應文章質量的指標。

文章閱讀來源，反應了用戶在什么場景下閱讀的文章，例如公眾號內閱讀，朋友圈閱讀，好友轉發，歷史信息等。它也反應出文章的特點，在后面分析的例子中會講到。

原文閱讀量，根據需要轉到注冊頁面或官網頁面等，反應文章的轉化率。

二、選對工具，事半功倍

有人會問，“微信、微博后臺都有數據分析模塊，為什么還需要數據分析工具？”

一般新媒體后臺的數據都只能保存一段時間的，有的后臺當遇到跨時間的分析時會有一些令人抓狂的設定，比如下圖，微信公眾號就不能檢索跨度31天以上的數據。

而且新媒體后臺的數據報表統一的模式并不能滿足您企業特殊的需求，如果想要做到更深刻的洞察，這些死板的圖表往往無法滿足你的需要。

為了保存數據資產，方便分析，最常見的做法是，運營人員定期到后臺將數據下載成excel表，將其匯總、加工。很多時候，企業會運營多個新媒體平臺，有時在同一平臺上還會有多個賬號，這就給數據獲取數、數據整理帶來了很大的工作量和難度。想象一下，你每天要登錄各種后臺，把一個一個文章的數據復制粘貼到excel表。這種方式簡直是弱爆了。

所謂工欲善其事，必先利其器，選擇好的數據分析工具你將事半功倍。

對于數據工具的選擇，要把握住三點：一、數據獲取的自動化；二、數據整合的自動化；三、可視化分析的自助化。對于第三點壹哥想在這里解釋一下。我們固有的思維往往不重視可視化這一點，認為只看一張張表格就足以完成數據分析工作。沒有意識到選擇適當的可視化圖表對于數據的洞察是有著至關重要的作用的。

如下圖所示，一種是記錄文章閱讀量和互動量的表格，一種是將其可視化展現的圖表。如果我想對比文章間的閱讀量和看總閱讀量隨時間的趨勢，哪一種更能看出問題呢？

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（圖）可視化：從數據到洞察

【壹看板】支持新浪微博、微信公眾平臺、今日頭條、一點資訊等主要新媒體平臺的數據源接入。你只要簡單的掃碼就可以鏈接您的數據，并且每天自動同步。當您有多個平臺，或同一平臺有多個賬號時，會自動將數據整合幫助你跨平臺分析數據。同時【壹看板】支持多種可視化圖表類型的選擇，經過簡單的拖拽即可生成圖表及看板。保障你的分析安全、準確、高效。

三、將數據帶入場景，真正做到數據驅動

新媒體從業者每天都面臨著不同的挑戰，在這里作者總結出幾個典型的場景，嘗試講解如何以數據分析為武器應對它們。

• 如何選擇渠道？

選哪里做我的戰場？我們上網一搜就會看到諸如“2018年最火的新媒體渠道分析”這樣的文章，給你舉出不同渠道的優勢劣勢。當然這些都是你可以參考的，但是哪些渠道真正適合你還是要數據來說話。

在運營之初，與其在所有渠道上火力全開，不如先拿少量數據試水。初步試驗出哪些渠道效果較好，可以先主攻這些，再慢慢拓展。

在做到一定程度的時候不同渠道的偏向也會慢慢展現，我們可以將用戶屬性數據，不同類別文章的閱讀數據等數據指標在渠道間做橫向對比。了解不同渠道的受眾特點，傳播特點。做到有針對性的運營。

關鍵因素：多渠道數據融合。渠道間隔離的去看數據是沒有意義的，孤立的數據無法發揮價值，哪些渠道推廣的效果好，哪些渠道適合什么樣的內容，哪些渠道適合什么樣的活動都是不同的。我們需要把所有渠道數據整合起來進行分析。

• 怎么優化內容？

新媒體運營經常問“我的文章效果不好，但是不知道哪里不好，怎么優化？”為了寫出好內容，你是否絞盡腦汁，恨不得十八般武藝全用上，想方設法蹭熱點追熱詞，變成無節操的標題黨。這里作者不是教大家怎么寫出牛文章，而是幫助大家找到一條運用數據分析幫助指導如何優化內容優化運營的方法。

我們以微信公眾號為例。目的是優化文章內容，我們將文章質量拆分成如下幾個指標來看：選題質量，標題質量，傳播質量。首先，如何選題？我們通過對比閱讀量找出高于平均閱讀量的文章，研究它們在選題方面有哪些共性。詞云分析可以作為一個輔助手段，來了解他們的共性。

其次，標題怎么??？標題的好壞和公眾號內打開率有關，即公眾號閱讀人數/送達人數。我們要比較文章的打開率，研究那些吸引眼球標題的特性。但是要注意，不能為了打開率變成純標題黨，如果用戶打開幾次看到的內容和標題落差太大，往后也就不愿意打開了。

第三，文章傳播性。自傳播性是新媒體最大的特點，優質的文章一定是有著高傳播度的文章，以傳播作為杠桿達到超高閱讀量。我們可以對比不同文章的轉發率，二次轉發率，研究那些有高傳播度文章的特點。

文章的標題影響打開率，文章內容影響轉發率。標題至上還是內容至上也是運營人爭論和糾結的話題。我們這里可以將轉發率和打開率放在一起對比分析，如下圖。問題來了，我們看到有兩篇文章明顯的轉發率大大高于打開率，我們繼續深究原因，也許這兩篇有著優質內容的文章沒有配上與其相當的響亮的標題。當然這里還可能有另一個原因，就是發文時間。發文時間包括整體運營的排期也是值得推敲的，它在一定程度上也會影響打開率。

下面我們就來談一下發文時間，我們把閱讀量和一天中的時間或者一周中的日子聯系起來，得到兩個分布圖。

我們可以得出兩個結論：第一，不要在晚上發文。第二，周三的閱讀量相比是最高的，我們可以適當考慮這個因素安排主推的文章。

關鍵因素：深入業務場景， 拆分指標，找到邏輯關系，確定優化方向。

總結，要想讓數據分析在新媒體行業中真正做到有效率有效果，需要思維方式的整體提升。了解業務永遠是前提，然后用對工具，不要把時間花在無謂的報表下載報表整理上，最后數據分析一定要深入場景，通過探索式的分析找到問題提出解決方法，最后用數據去驗證。真正做到用數據的思維指導新媒體的運營。

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