新媒體技術(shù)應(yīng)用模塊六：新媒體數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用單元一：數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具02新媒體數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系數(shù)據(jù)分析工具新媒體數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析方法目

錄040103新媒體數(shù)據(jù)分析價(jià)值了解用戶需求分析用戶特征和需求，能夠幫助企業(yè)更好地了解受眾群體，掌握更強(qiáng)的主動(dòng)性，采用更為合理的營(yíng)銷手段，以提高效益。把握市場(chǎng)變化通過(guò)大數(shù)據(jù)研究關(guān)鍵詞關(guān)注趨勢(shì)、洞察用戶需求變化、監(jiān)測(cè)媒體輿情趨勢(shì)等，還可以從行業(yè)視角分析市場(chǎng)特點(diǎn)、洞悉品牌表現(xiàn)。明確運(yùn)營(yíng)方向運(yùn)營(yíng)方向一般由用戶需求和企業(yè)自身優(yōu)勢(shì)綜合決定。對(duì)于用戶需求,企業(yè)可以通過(guò)分析后臺(tái)用戶反饋數(shù)據(jù)得到。對(duì)于自身優(yōu)勢(shì),企業(yè)可以從既往推送內(nèi)容中得到。評(píng)估運(yùn)營(yíng)結(jié)果通過(guò)數(shù)據(jù)分析評(píng)估新媒體運(yùn)營(yíng)結(jié)果時(shí),除了要關(guān)注收益情況和數(shù)據(jù)進(jìn)展外,也要結(jié)合投入的成本，如成本與收益效果的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為投入產(chǎn)出比（ROI）。01新媒體數(shù)據(jù)分析流程PARTONE新媒體數(shù)據(jù)分析具有極強(qiáng)的實(shí)踐性和應(yīng)用性。其流程通常包括以下5個(gè)環(huán)節(jié)：明確運(yùn)營(yíng)目標(biāo)、搭建指標(biāo)體系、監(jiān)測(cè)收集數(shù)據(jù)、分析運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、評(píng)估運(yùn)營(yíng)結(jié)果。新媒體數(shù)據(jù)分析流程02新媒體數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系PARTTWO數(shù)據(jù)分析維度用戶數(shù)據(jù)圖文數(shù)據(jù)競(jìng)品數(shù)據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)用戶數(shù)據(jù)包括用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)和用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)。用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)是指每天用戶人數(shù)的變化情況，用戶屬性數(shù)據(jù)是指當(dāng)前新媒體平臺(tái)的用戶畫(huà)像,用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)是指用戶對(duì)內(nèi)容的點(diǎn)贊、留言等情況。新媒體平臺(tái)自帶的圖文數(shù)據(jù)稱為基礎(chǔ)圖文數(shù)據(jù)，包含圖文內(nèi)容送達(dá)人數(shù)、閱讀人數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)。例如：微信公眾號(hào)基礎(chǔ)圖文指標(biāo)主要包含單篇圖文閱讀數(shù)據(jù)、單篇圖文傳播數(shù)據(jù)和多篇圖文閱讀數(shù)據(jù)。在做競(jìng)品數(shù)據(jù)分析前，首先要確定自己的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，一般會(huì)將所屬領(lǐng)域相同、目標(biāo)用戶相同、目標(biāo)市場(chǎng)一致的賬號(hào)視為直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，可以針對(duì)某一個(gè)賬號(hào)做細(xì)致的調(diào)研，也可以同時(shí)對(duì)比多個(gè)賬號(hào)，其最終都是得到對(duì)自身運(yùn)營(yíng)有用的結(jié)論。行業(yè)數(shù)據(jù)能幫助運(yùn)營(yíng)人員了解市場(chǎng)格局和行業(yè)變化，制訂適宜的運(yùn)營(yíng)策略。例如，

QuestMobile、極光、TalkingData等平臺(tái)，以及艾瑞咨詢、清博大數(shù)據(jù)等新媒體數(shù)據(jù)榜單平臺(tái)發(fā)布的行業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告。1234數(shù)據(jù)來(lái)源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)社交平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)行為日志網(wǎng)絡(luò)輿情網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)主要是指基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)新媒體內(nèi)容及相關(guān)信息進(jìn)行存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，如新聞內(nèi)容數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)資源數(shù)據(jù)、用戶注冊(cè)（關(guān)注）數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、商品庫(kù)存數(shù)據(jù)、銷售財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。網(wǎng)絡(luò)社交數(shù)據(jù)主要是指用戶參與和使用新媒體社交平臺(tái)、系統(tǒng)、軟件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，具有雜亂、異構(gòu)等特點(diǎn)。目前以“三微一端”（微博、微信、微視頻及新聞客戶端）為代表的新媒體平臺(tái)是網(wǎng)絡(luò)社交數(shù)據(jù)的重點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)行為日志數(shù)據(jù)主要是指移動(dòng)終端和物聯(lián)網(wǎng)智能終端等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括人為交易記錄、瀏覽訪問(wèn)記錄等數(shù)據(jù)，通常為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。用戶行為日志數(shù)據(jù)主要有：用戶每次訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí)所有的行為數(shù)據(jù)，用戶行為軌跡，流量日志等。網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)主要是指基于某熱點(diǎn)話題或事件，大量用戶通過(guò)新媒體平臺(tái)參與而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。用戶通過(guò)社交新媒體進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參與的便捷性大大提高，參與的熱度和廣度大大增強(qiáng)，導(dǎo)致大量輿情數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。1234指標(biāo)體系新媒體運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系根據(jù)不同的運(yùn)營(yíng)目的，關(guān)注的核心指標(biāo)會(huì)有所不同。但總體來(lái)說(shuō)主要從拉新指標(biāo)、活躍指標(biāo)、留存指標(biāo)、轉(zhuǎn)化指標(biāo)和傳播指標(biāo)這五個(gè)方面的一級(jí)指標(biāo)分解到具體的二級(jí)指標(biāo)，再根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況分解到到新媒體運(yùn)營(yíng)的行動(dòng)指標(biāo)，建立指標(biāo)體系如表所示。實(shí)際運(yùn)營(yíng)根據(jù)需求，對(duì)指標(biāo)體系內(nèi)的內(nèi)容進(jìn)行拆解調(diào)整。一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)行動(dòng)指標(biāo)拉新指標(biāo)瀏覽量曝光量、點(diǎn)擊量（PU）、點(diǎn)擊率（CTR）注冊(cè)用戶數(shù)注冊(cè)用戶數(shù)（關(guān)注用戶數(shù)）獲取成本千次曝光成本（CPM）、單次點(diǎn)擊成本（CPC）、單次獲客成本（CPA）活躍指標(biāo)活躍用戶數(shù)日活躍用戶數(shù)量（DAU）活躍率活躍率=活躍用戶數(shù)/注冊(cè)用戶數(shù)指標(biāo)體系新媒體運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)行動(dòng)指標(biāo)留存指標(biāo)留存率次日留存率、7日留存率、30日留存率流失率流失率=流失用戶總量/當(dāng)初的用戶總量轉(zhuǎn)化指標(biāo)總成交額總成交額（GMV）成交額成交額付費(fèi)用戶數(shù)付費(fèi)用戶數(shù)、付費(fèi)用戶比例=付費(fèi)用戶數(shù)/注冊(cè)用戶數(shù)復(fù)購(gòu)率復(fù)購(gòu)率=消費(fèi)兩次以上的用戶數(shù)/總購(gòu)買用戶傳播指標(biāo)分享率分享率=分享次數(shù)/閱讀次數(shù)（通常以單篇內(nèi)容計(jì)算）轉(zhuǎn)化率轉(zhuǎn)化率=新用戶數(shù)/單篇內(nèi)容分享次數(shù)病毒K因子K=分享率×轉(zhuǎn)化率03數(shù)據(jù)分析方法PARTTHREE營(yíng)銷漏斗模型指的是營(yíng)銷過(guò)程中，將非潛在客戶逐步變?yōu)榭蛻舻霓D(zhuǎn)化量化模型。營(yíng)銷漏斗模型的價(jià)值在于量化了營(yíng)銷過(guò)程各個(gè)環(huán)節(jié)的效率，幫助找到薄弱環(huán)節(jié)。所以整個(gè)漏斗模型就是先將整個(gè)購(gòu)買流程拆分成一個(gè)個(gè)步驟，然后用轉(zhuǎn)化率來(lái)衡量每一個(gè)步驟的表現(xiàn)，最后通過(guò)異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問(wèn)題的環(huán)節(jié)，從而解決問(wèn)題，優(yōu)化該步驟，最終達(dá)到提升整體購(gòu)買轉(zhuǎn)化率的目的，整體漏斗模型的核心思想其實(shí)可以歸為分解和量化。如圖所示，為某產(chǎn)品的銷售轉(zhuǎn)化情況。數(shù)據(jù)分析模型1.

漏斗分析模型AARRR模型即：Acquisition

(獲取用戶)Activation

(激活用戶)Retention（提高留存)Revenue

(獲取收入)Refer

(傳播推薦)是運(yùn)營(yíng)行業(yè)普遍認(rèn)可的一個(gè)業(yè)務(wù)分析模型?？梢院?jiǎn)單理解為：用戶從哪里來(lái)？用戶的第一次實(shí)用體驗(yàn)如何？用戶是否會(huì)重復(fù)使用？怎樣賺錢(qián)？用戶是否愿意推薦其他用戶？如圖所示。數(shù)據(jù)分析模型2.AARRR模型GRAI復(fù)盤(pán)法包括4個(gè)步驟：即目標(biāo)回顧(Goal)、結(jié)果描述(Result)、過(guò)程分析(Analysis)、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)(Insight)。具體來(lái)說(shuō),可以按照以下順序展開(kāi)工作復(fù)盤(pán)：（1）回顧目標(biāo):當(dāng)初的目的或期望是什么？（2）評(píng)估結(jié)果:和原定目標(biāo)相比有哪些亮點(diǎn)和不足？（3）分析原因:事情成功和失敗的根本原因？（4）總結(jié)規(guī)律:通過(guò)以上的分析找到事物更有效、更符合本質(zhì)規(guī)律的做法。數(shù)據(jù)分析模型3.GRAI復(fù)盤(pán)模型對(duì)比分析法是把客觀事物加以比較，以達(dá)到認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)和規(guī)律并做出正確評(píng)價(jià)的方法。對(duì)比分析法通常是把兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從數(shù)量上展示和說(shuō)明研究對(duì)象規(guī)模的大小、水平的高低、速度的快慢以及各種關(guān)系是否協(xié)調(diào)。對(duì)比分析包括絕對(duì)數(shù)比較和相對(duì)數(shù)比較兩種形式。絕對(duì)數(shù)比較是利用絕對(duì)數(shù)進(jìn)行對(duì)比，從而尋找差異的一種方法。相對(duì)數(shù)比較包括結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)、比例相對(duì)數(shù)、比較相對(duì)數(shù)、強(qiáng)度相對(duì)數(shù)、計(jì)劃完成程度相對(duì)數(shù)和動(dòng)態(tài)相對(duì)數(shù)。數(shù)據(jù)分析方法1.

對(duì)比分析法數(shù)據(jù)分析方法分組分析法是指通過(guò)統(tǒng)計(jì)分組的計(jì)算和分析，來(lái)認(rèn)識(shí)所要分析對(duì)象的不同特征、不同性質(zhì)及相互關(guān)系。分組分析法是在分組的基礎(chǔ)上，對(duì)現(xiàn)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)或現(xiàn)象之間的依存關(guān)系從定性或定量的角度做進(jìn)一步分析研究，以便尋找事物發(fā)展的規(guī)律，正確地分析問(wèn)題和解決問(wèn)題。粉絲中各年齡段的組成占比

2.

分組分析法平均分析法就是用平均數(shù)來(lái)衡量總體在一定時(shí)間和地點(diǎn)條件下某數(shù)據(jù)的一般水平。平均數(shù)據(jù)比總量指標(biāo)更具說(shuō)服力，更能幫助運(yùn)營(yíng)者預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律。平均分析法包括數(shù)值平均數(shù)和位置平均數(shù)。數(shù)值平均數(shù)又包括算術(shù)平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)和幾何平均數(shù)。位置平均數(shù)又包括眾數(shù)和中位數(shù)，眾數(shù)直觀地反映了總體的集中趨勢(shì)，中位數(shù)代表了現(xiàn)象的一般水平。數(shù)據(jù)分析方法矩陣分析法是一種定量分析數(shù)據(jù)的方法，它是指以數(shù)據(jù)兩個(gè)重要指標(biāo)作為分析依據(jù)，并將這兩個(gè)指標(biāo)作為橫、縱坐標(biāo)軸，構(gòu)成四個(gè)象限，從而找出解決問(wèn)題的方法，為運(yùn)營(yíng)者提供數(shù)據(jù)參考。3.

平均分析法4.

矩陣分析法網(wǎng)絡(luò)分析法是一種分析處于同一網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的互動(dòng)以及各節(jié)點(diǎn)的權(quán)重關(guān)系的方法。新媒體時(shí)代的交互性和去中心化更加凸顯了網(wǎng)絡(luò)分析法的重要價(jià)值。相關(guān)性分析是指分析連續(xù)變量之間線性相關(guān)程度的強(qiáng)弱，并用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)表示出來(lái)的過(guò)程。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系比因果關(guān)系更加重要。在新媒體營(yíng)銷中，可以通過(guò)比較兩個(gè)商品的相關(guān)關(guān)系強(qiáng)弱來(lái)選擇是否進(jìn)行組合銷售?；貧w分析是通過(guò)研究事物發(fā)展變化的因果關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)事物發(fā)展的趨勢(shì)，它是研究變量間相互關(guān)系的一種定量預(yù)測(cè)方法。可通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理來(lái)確定因變量與某些自變量的相關(guān)關(guān)系，建立一個(gè)相關(guān)性較好的回歸方程（函數(shù)表達(dá)式），并加以外推，用于預(yù)測(cè)今后的因變量的變化的分析方法。數(shù)據(jù)分析方法5.

網(wǎng)絡(luò)分析法6.

相關(guān)性分析法7.

回歸分析法04數(shù)據(jù)分析工具PARTFOUR數(shù)據(jù)分析工具網(wǎng)站分析工具網(wǎng)站分析工具包括百度統(tǒng)計(jì)、CNZZ統(tǒng)計(jì)、Google分析工具、愛(ài)站網(wǎng)等，網(wǎng)站分析工具最重要的作用就是為網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)者提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)分析工具自媒體分析工具自媒體分析工具是操作和使用最簡(jiǎn)單的一類新媒體數(shù)據(jù)分析工具，在這類數(shù)據(jù)分析工具上，所有的數(shù)據(jù)都可一鍵生成，如微博、微信、抖音、今日頭條等。數(shù)據(jù)分析工具第三方分析工具第三方分析工具，指的是非官方平臺(tái)自帶的、需要官方平臺(tái)授權(quán)后才可以使用的數(shù)據(jù)分析工具。如新榜數(shù)據(jù)、西瓜助手、友盟等。數(shù)據(jù)分析工具本地分析工具利用本地分析工具分析的數(shù)據(jù)主要有兩種，人工統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)和新媒體平臺(tái)后臺(tái)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)?？梢越柚恍┸浖M(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析者常用到的軟件:Excel、SPSS和SATA等。數(shù)據(jù)分析工具網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)分析工具有兩種類型：一種是利用Tableau等新型工具處理后臺(tái)導(dǎo)出數(shù)據(jù)；一種是利用H5類平臺(tái)工具處理后臺(tái)導(dǎo)出數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)分析工具新媒體技術(shù)應(yīng)用課程南京奧派信息產(chǎn)業(yè)股份公司新媒體技術(shù)應(yīng)用模塊六：新媒體數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用單元二：內(nèi)容運(yùn)營(yíng)效果復(fù)盤(pán)02內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析內(nèi)容運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵流程分析目

錄030101內(nèi)容運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵流程分析PARTONE為了更好地對(duì)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)效果進(jìn)行復(fù)盤(pán)，我們將新媒體內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)流程拆分為5個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：內(nèi)容發(fā)布、內(nèi)容點(diǎn)擊、用戶閱讀、互動(dòng)評(píng)論和分享轉(zhuǎn)發(fā)，并建立以流程為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵流程分析內(nèi)容運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵流程內(nèi)容發(fā)布內(nèi)容點(diǎn)擊用戶閱讀互動(dòng)評(píng)論分享轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)02內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立PARTTWO分享轉(zhuǎn)發(fā)環(huán)節(jié)關(guān)注：

內(nèi)容分享量、內(nèi)容分享人數(shù)、內(nèi)容分享率、內(nèi)容平均分享量、內(nèi)容平均分享

量趨勢(shì)和內(nèi)容最高分享量等指標(biāo)。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立內(nèi)容運(yùn)用過(guò)程中每個(gè)環(huán)節(jié)關(guān)注的指標(biāo)不同。內(nèi)容發(fā)布環(huán)節(jié)關(guān)注：

內(nèi)容更新總量、內(nèi)容發(fā)布量趨勢(shì)、內(nèi)容發(fā)布頻率和內(nèi)容生產(chǎn)用戶量等指標(biāo)；內(nèi)容點(diǎn)擊環(huán)節(jié)關(guān)注：

內(nèi)容點(diǎn)擊量、內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)、內(nèi)容平均點(diǎn)擊量和內(nèi)容點(diǎn)擊率等指標(biāo)；用戶閱讀環(huán)節(jié)關(guān)注：

在線時(shí)長(zhǎng)、人均閱讀次數(shù)和完成閱讀率等指標(biāo)；互動(dòng)評(píng)論環(huán)節(jié)關(guān)注：

內(nèi)容評(píng)論量、內(nèi)容評(píng)論人數(shù)、內(nèi)容評(píng)論率、內(nèi)容平均評(píng)論量、內(nèi)容平均評(píng)論

量趨勢(shì)和內(nèi)容最高評(píng)論量等指標(biāo)；內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立內(nèi)容發(fā)布環(huán)節(jié)內(nèi)容更新總量?jī)?nèi)容發(fā)布量趨勢(shì)內(nèi)容發(fā)布頻率內(nèi)容生產(chǎn)用戶量指標(biāo)解釋：某段時(shí)間內(nèi)總共更新多少篇符合要求的內(nèi)容，也稱內(nèi)容發(fā)布總量作用與說(shuō)明：體現(xiàn)內(nèi)容編輯人員能力提升狀況指標(biāo)解釋：內(nèi)容發(fā)布頻率=某時(shí)間周期內(nèi)容更新總量/時(shí)間周期作用與說(shuō)明：體現(xiàn)內(nèi)容編輯人員能力提升狀況指標(biāo)解釋：?jiǎn)挝粫r(shí)間周期內(nèi),內(nèi)容發(fā)布總量的變化趨勢(shì)作用與說(shuō)明：體現(xiàn)內(nèi)容編輯人員能力提升狀況指標(biāo)解釋：參與內(nèi)容的用戶數(shù)作用與說(shuō)明：體現(xiàn)平臺(tái)活躍度內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立內(nèi)容點(diǎn)擊環(huán)節(jié)內(nèi)容點(diǎn)擊量?jī)?nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)內(nèi)容平均點(diǎn)擊量?jī)?nèi)容點(diǎn)擊率指標(biāo)解釋：內(nèi)容在某個(gè)時(shí)間周期內(nèi)的總點(diǎn)擊數(shù)，也稱內(nèi)容閱讀量。作用與說(shuō)明：體現(xiàn)內(nèi)容受歡迎的程度指標(biāo)解釋：內(nèi)容平均點(diǎn)擊量(內(nèi)容平均閱讀量)=內(nèi)容點(diǎn)擊總量/內(nèi)容數(shù)量作用與說(shuō)明：某個(gè)時(shí)間周期閱讀量的平均水平指標(biāo)解釋：內(nèi)容點(diǎn)擊率=內(nèi)容閱讀人數(shù)/內(nèi)容送達(dá)人數(shù)作用與說(shuō)明：反映內(nèi)容標(biāo)題對(duì)用戶的吸引程度指標(biāo)解釋：內(nèi)容在某個(gè)時(shí)間周期里被多少用戶點(diǎn)擊了作用與說(shuō)明：體現(xiàn)內(nèi)容有效服務(wù)人數(shù)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立用戶閱讀環(huán)節(jié)人均閱讀次數(shù)在線時(shí)長(zhǎng)完成閱讀率指標(biāo)解釋：指用戶在一次登錄、退出行為之間，用于閱讀內(nèi)容的時(shí)間總和作用與說(shuō)明：評(píng)估內(nèi)容質(zhì)量指標(biāo)解釋：完成閱讀率簡(jiǎn)稱完讀率=完成該內(nèi)容閱讀的人數(shù)/該內(nèi)容的總點(diǎn)擊人數(shù)作用與說(shuō)明：體現(xiàn)的是內(nèi)容寫(xiě)作質(zhì)量指標(biāo)解釋：人均閱讀次數(shù)=內(nèi)容閱讀次數(shù)/內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)作用與說(shuō)明：體現(xiàn)內(nèi)容的黏性內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立互動(dòng)評(píng)論環(huán)節(jié)內(nèi)容評(píng)論量?jī)?nèi)容點(diǎn)贊量?jī)?nèi)容評(píng)論人數(shù)內(nèi)容評(píng)論率內(nèi)容平均評(píng)論量?jī)?nèi)容平均評(píng)論量趨勢(shì)內(nèi)容最高評(píng)論量指標(biāo)解釋：統(tǒng)計(jì)周期里總內(nèi)容評(píng)論次數(shù)作用與說(shuō)明：體現(xiàn)用戶對(duì)內(nèi)容發(fā)表見(jiàn)解的意愿指標(biāo)解釋：統(tǒng)計(jì)周期里總內(nèi)容點(diǎn)贊次數(shù)作用與說(shuō)明：體現(xiàn)用戶對(duì)內(nèi)容歡迎程度指標(biāo)解釋：統(tǒng)計(jì)時(shí)間周期里產(chǎn)生過(guò)內(nèi)容評(píng)論行為的用戶總和作用與說(shuō)明：體現(xiàn)內(nèi)容熱度指標(biāo)解釋：內(nèi)容評(píng)論率=內(nèi)容評(píng)論人數(shù)/內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)作用與說(shuō)明：體現(xiàn)用戶對(duì)哪些內(nèi)容更有討論的欲望指標(biāo)解釋：內(nèi)容平均評(píng)論量=內(nèi)容評(píng)論量/內(nèi)容圖文量作用與說(shuō)明：反映用戶對(duì)內(nèi)容的黏性指標(biāo)解釋：在同樣的時(shí)間周期用戶活躍度變化情況作用與說(shuō)明：趨勢(shì)向上,說(shuō)明內(nèi)容越受用戶歡迎指標(biāo)解釋：過(guò)去某段時(shí)間內(nèi),單篇內(nèi)容獲得的最多的評(píng)論量作用與說(shuō)明：便于總結(jié)該類內(nèi)容的選題和編輯技巧內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立分享轉(zhuǎn)發(fā)環(huán)節(jié)內(nèi)容分享量指標(biāo)解釋：內(nèi)容被分享出去的總數(shù)量作用與說(shuō)明：內(nèi)容分享量越高,通常意味著內(nèi)容越受目標(biāo)用戶喜歡內(nèi)容平均分享量指標(biāo)解釋：內(nèi)容平均分享量=內(nèi)容分享總量/內(nèi)容總量作用與說(shuō)明：在某個(gè)時(shí)間周期里的內(nèi)容分享的平均水平內(nèi)容分享人數(shù)指標(biāo)解釋：統(tǒng)計(jì)時(shí)間周期內(nèi)產(chǎn)生過(guò)內(nèi)容分享行為的用戶總?cè)藬?shù)作用與說(shuō)明：內(nèi)容分享量通常略大于內(nèi)容分享人數(shù)內(nèi)容平均分享量趨勢(shì)指標(biāo)解釋：指的是在同樣的時(shí)間周期,內(nèi)容平均分享量變化情況作用與說(shuō)明：趨勢(shì)向上說(shuō)明內(nèi)容越來(lái)越被目標(biāo)用戶認(rèn)可,文章的結(jié)構(gòu)和長(zhǎng)度也都是符合用戶閱讀習(xí)慣內(nèi)容分享率指標(biāo)解釋：內(nèi)容分享率=內(nèi)容分享人數(shù)/內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)作用與說(shuō)明：在統(tǒng)計(jì)時(shí)間周期里,產(chǎn)生過(guò)內(nèi)容分享行為的用戶占內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)的比重內(nèi)容最高分享量指標(biāo)解釋：指的是過(guò)去某段時(shí)間內(nèi),單篇內(nèi)容獲得的最高的分享量作用與說(shuō)明：分析高分享量的內(nèi)容具有哪些特征,并在后續(xù)的創(chuàng)作中進(jìn)行驗(yàn)證03內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析PARTTHREE1.

內(nèi)容更新總量和內(nèi)容發(fā)布量趨勢(shì)內(nèi)容更新總量是運(yùn)營(yíng)人員針對(duì)做數(shù)據(jù)分析時(shí)優(yōu)先要做的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。把單位時(shí)間內(nèi)容的內(nèi)容總量進(jìn)行時(shí)序分析，就會(huì)得到內(nèi)容發(fā)布量趨勢(shì)。它是內(nèi)容編輯人員能力提升與否的數(shù)據(jù)體現(xiàn)。當(dāng)某賬號(hào)在單位時(shí)間周期內(nèi)的內(nèi)容更新總量呈遞增趨勢(shì)，這意味著該賬號(hào)擁有更強(qiáng)的內(nèi)容生產(chǎn)能力。通常用變化率的形式表示。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析某微博賬號(hào)1-9月的發(fā)文量變化情況一、內(nèi)容發(fā)布環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析在內(nèi)容發(fā)布環(huán)節(jié)，對(duì)于內(nèi)容運(yùn)營(yíng)最基礎(chǔ)的考核指標(biāo)就是內(nèi)容發(fā)布量。與內(nèi)容發(fā)布量相關(guān)的指標(biāo)包括：內(nèi)容更新總量、內(nèi)容發(fā)布量趨勢(shì)，內(nèi)容發(fā)布頻率、內(nèi)容生產(chǎn)用戶量。2.

內(nèi)容發(fā)布頻率如在24小時(shí)里更新30篇文章，那么內(nèi)容發(fā)布頻率為1.25篇/小時(shí)或30篇/天?！局R(shí)拓展】需要注意的是，在新媒體運(yùn)營(yíng)工作中，內(nèi)容更新量不是在一段時(shí)間內(nèi)平均分布的，通常會(huì)在用戶閱讀量比較高的時(shí)間點(diǎn)附近聚集。例如，運(yùn)營(yíng)人員在8點(diǎn)、11點(diǎn)、17點(diǎn)、21點(diǎn)這些時(shí)間點(diǎn)發(fā)布的內(nèi)容，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于在其他時(shí)間發(fā)布的內(nèi)容。3.

內(nèi)容生產(chǎn)用戶量對(duì)于UGC類型的內(nèi)容平臺(tái)，運(yùn)營(yíng)人員在內(nèi)容發(fā)布環(huán)節(jié)還需要重點(diǎn)關(guān)注參與內(nèi)容生產(chǎn)的用戶量。從整體來(lái)看，參與內(nèi)容生產(chǎn)的用戶量越多，平臺(tái)活躍度就會(huì)越高，如今日頭條推出的“青云計(jì)劃”，入選作者將直接得到現(xiàn)金。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析一、內(nèi)容發(fā)布環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析內(nèi)容更新總量展示了內(nèi)容編輯情況，而內(nèi)容點(diǎn)擊則體現(xiàn)了內(nèi)容的真實(shí)價(jià)值，因?yàn)閮?nèi)容只有被用戶消費(fèi)了才算是有價(jià)值的?？梢詮囊韵聨讉€(gè)方面對(duì)內(nèi)容點(diǎn)擊環(huán)節(jié)進(jìn)行評(píng)價(jià)：內(nèi)容點(diǎn)擊量、內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)、內(nèi)容平均點(diǎn)擊量、內(nèi)容點(diǎn)擊率。1.

內(nèi)容點(diǎn)擊量/內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)內(nèi)容點(diǎn)擊量與內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)通常會(huì)有所差異，且內(nèi)容點(diǎn)擊量略大于內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)，因?yàn)橥粋€(gè)用戶可能點(diǎn)擊了不止一次，這些不同的點(diǎn)擊次數(shù)會(huì)計(jì)算到內(nèi)容點(diǎn)擊中，但只會(huì)在內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)中被計(jì)算一次。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析二、內(nèi)容點(diǎn)擊環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析【典型案例】在2020年某公司的內(nèi)容閱讀總量為1346萬(wàn)，其中新浪微博495萬(wàn)、36氪157萬(wàn)、訂閱號(hào)94萬(wàn)、公眾號(hào)轉(zhuǎn)載100萬(wàn)、脈脈360萬(wàn)、人人都是產(chǎn)品經(jīng)理140萬(wàn)等，把數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel，采用直方圖進(jìn)行火種對(duì)比分析，表示如圖所示?！景咐治觥繌膱D上可以看出新浪微博和脈脈的閱讀量最大，可以作為未來(lái)內(nèi)容投放渠道的重點(diǎn)方向。新媒體運(yùn)營(yíng)內(nèi)容通常會(huì)在多個(gè)平臺(tái)發(fā)布，可以根據(jù)不同分發(fā)渠道的內(nèi)容閱讀情況進(jìn)行匯總計(jì)算總點(diǎn)擊量。2020年某公司的內(nèi)容閱讀總量不同渠道分布內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析二、內(nèi)容點(diǎn)擊環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析2.

內(nèi)容平均點(diǎn)擊量計(jì)算出內(nèi)容平均點(diǎn)擊量后，可以分析內(nèi)容平均點(diǎn)擊量趨勢(shì)。內(nèi)容平均點(diǎn)擊量趨勢(shì)又稱內(nèi)容平均閱讀量趨勢(shì)，它體現(xiàn)的是內(nèi)容更新質(zhì)量是否有提升、內(nèi)容影響力是否在加速擴(kuò)大，以及運(yùn)營(yíng)人員是否已經(jīng)找到行之有效的內(nèi)容傳播增長(zhǎng)點(diǎn)，如內(nèi)容曝光渠道增加、做出符合用戶口味的選題。對(duì)于增幅明顯的點(diǎn)，運(yùn)營(yíng)人員還可以分析具體的運(yùn)營(yíng)原因。例如，某公眾號(hào)在2020年個(gè)月的平均閱讀量（如圖所示），其中6月和11月量?jī)蓚€(gè)峰值，得益于618和雙11的系列熱點(diǎn)內(nèi)容策劃，相對(duì)來(lái)說(shuō)雙11的策劃效果更佳。某公眾號(hào)2020年每月平均閱讀量?jī)?nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析3.

內(nèi)容點(diǎn)擊率對(duì)于單篇內(nèi)容來(lái)說(shuō)，內(nèi)容點(diǎn)擊率通常反映內(nèi)容標(biāo)題對(duì)用戶的吸引程度。【典型案例】選取春雨醫(yī)生公眾號(hào)的7篇文章，統(tǒng)計(jì)其閱讀情況數(shù)據(jù)，選取送達(dá)人數(shù)和閱讀人數(shù)兩個(gè)指標(biāo)，然后根據(jù)點(diǎn)擊率公式計(jì)算點(diǎn)擊率。標(biāo)題送達(dá)人數(shù)閱讀人數(shù)點(diǎn)擊率無(wú)痛分娩孩子會(huì)變傻？信這種謠言才更容易傻28098810867338.68%父母如何應(yīng)對(duì)熊孩子？4809860311092964.68%【花式補(bǔ)充秘籍】早產(chǎn)兒如何補(bǔ)充能量和蛋白質(zhì)250288070288028.08%科學(xué)新招！一招打破嬰幼兒反復(fù)腹瀉的魔咒3978901210288052.85%兒童補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)的誤區(qū)，寶媽們踩雷了沒(méi)？36783410288027.97%新冠肺炎來(lái)襲，產(chǎn)檢和打疫苗怎么辦5809880290288049.96%哄娃神器竟是“死亡搖椅”？嬰兒睡眠要注意哪些安全問(wèn)題？1256731922315.30%【案例分析】從表中可以看出，新生代父母面對(duì)熊孩子的應(yīng)對(duì)方式和嬰幼兒腹瀉問(wèn)題十分關(guān)注，在2021年大家對(duì)新冠肺炎疫苗的擔(dān)心問(wèn)題也很關(guān)注。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析用戶點(diǎn)擊具體內(nèi)容后，就會(huì)花費(fèi)時(shí)間閱讀它，對(duì)于喜歡的內(nèi)容就會(huì)把它讀完，對(duì)于不喜歡的內(nèi)容就會(huì)中途放棄閱讀。具體來(lái)說(shuō)，閱讀環(huán)節(jié)會(huì)分析以下指標(biāo)數(shù)據(jù)：在線時(shí)長(zhǎng)指的是用戶在一次登錄、退出行為之間，用于閱讀內(nèi)容的時(shí)間總和，它是評(píng)估內(nèi)容質(zhì)量的一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)。閱讀指標(biāo)數(shù)據(jù)123人均閱讀次數(shù)=內(nèi)容閱讀次數(shù)/內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)，它體現(xiàn)的是內(nèi)容的黏性，其中人均閱讀次數(shù)越多，越能夠說(shuō)明目前平臺(tái)的內(nèi)容黏性高。完成閱讀率簡(jiǎn)稱完讀率，是針對(duì)單篇內(nèi)容的閱讀數(shù)據(jù)指標(biāo)，它等于完成該內(nèi)容閱讀的人數(shù)除以該內(nèi)容的總點(diǎn)擊人數(shù)，體現(xiàn)的是內(nèi)容寫(xiě)作質(zhì)量，通常完成閱讀率越高，說(shuō)明內(nèi)容質(zhì)量越高。在線時(shí)長(zhǎng)人均閱讀次數(shù)完成閱讀率內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析三、用戶閱讀環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析圖中為微信公眾號(hào)后臺(tái)單篇文章的閱讀完成情況，文章被分為20等份，每5%為一個(gè)錨點(diǎn)，可以看到用戶在每個(gè)錨點(diǎn)位置的跳出比例，到最后100%位置的數(shù)值即本文的完成閱讀率。需要注意的是，如果某篇文章的完成閱讀率比另一篇文章高，并不一定是文章質(zhì)量更高，也可能是文章篇幅較短，或者閱讀人數(shù)較少等其他原因。所以用完成閱讀率來(lái)比較內(nèi)容質(zhì)量時(shí)，最好是針對(duì)閱讀人數(shù)、篇幅和選題等差不多的文章來(lái)比較。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析【案例分析】可以看出一般用戶在文章開(kāi)頭5%位置的跳出比例是相對(duì)比較高的，這也側(cè)面體現(xiàn)了內(nèi)容開(kāi)頭的重要性。內(nèi)容互動(dòng)主要指用戶的點(diǎn)贊和評(píng)論情況，大量的互動(dòng)行為意味著內(nèi)容深入人心，也體現(xiàn)用戶對(duì)內(nèi)容的黏性更強(qiáng)。內(nèi)容互動(dòng)環(huán)節(jié)會(huì)分析以下指標(biāo)數(shù)據(jù)：1.

內(nèi)容評(píng)論量/內(nèi)容評(píng)論人數(shù)內(nèi)容評(píng)論量越高，意味著用戶對(duì)文章發(fā)表見(jiàn)解的意愿越強(qiáng)烈。內(nèi)容評(píng)論人數(shù)則是指在統(tǒng)計(jì)時(shí)間周期里，產(chǎn)生過(guò)內(nèi)容評(píng)論行為的用戶總和。與內(nèi)容閱讀量和內(nèi)容閱讀人數(shù)類似，內(nèi)容評(píng)論量會(huì)略高于內(nèi)容評(píng)論人數(shù)，因?yàn)橛械挠脩艨赡馨l(fā)布了不止一條評(píng)論。2.

內(nèi)容評(píng)論率通過(guò)這個(gè)指標(biāo)，我們可以分析得到用戶對(duì)于哪些內(nèi)容更有討論的欲望，一般比較有爭(zhēng)議的話題內(nèi)容評(píng)論率會(huì)較高。3.

內(nèi)容平均評(píng)論量?jī)?nèi)容平均評(píng)論量指的是在某個(gè)時(shí)間周期里的內(nèi)容評(píng)論的平均水平，即每篇內(nèi)容平均有多少條評(píng)論，這個(gè)指標(biāo)可以反映用戶對(duì)內(nèi)容的黏性。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析四、互動(dòng)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析4.

內(nèi)容平均評(píng)論量趨勢(shì)內(nèi)容平均評(píng)論量趨勢(shì)向上，通常說(shuō)明內(nèi)容越來(lái)越受用戶歡迎。對(duì)于增長(zhǎng)或下跌趨勢(shì)明顯的節(jié)點(diǎn)，運(yùn)營(yíng)人員需要去分析產(chǎn)生的原因。例如，

某平臺(tái)7月份的內(nèi)容評(píng)論量出現(xiàn)明顯增長(zhǎng)，原因在于圖文底部添加了留言引導(dǎo)。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析四、互動(dòng)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析5.

內(nèi)容最高評(píng)論量運(yùn)營(yíng)人員除了找到最高評(píng)論數(shù)值及其對(duì)應(yīng)的文章，還可以分析其內(nèi)容特征，并總結(jié)出該類內(nèi)容的選題和編輯技巧?！镜湫桶咐咳鐖D為2021年5月1日20點(diǎn)的新浪微博的熱搜榜，其中頭新聞號(hào)發(fā)的《西湖斷橋五一假期變?nèi)藰颉废ⅲ喿x累計(jì)1.9億次、評(píng)論1.3萬(wàn)次?！景咐治觥客ㄟ^(guò)互動(dòng)情況，說(shuō)明當(dāng)天西湖斷橋景點(diǎn)的受歡迎程度很大，選用五一假期相關(guān)主題內(nèi)容為近期熱點(diǎn)?；?dòng)情況也是輿論情況的體現(xiàn)，也是社會(huì)對(duì)內(nèi)容中的話題關(guān)注程度的體現(xiàn)，也是社會(huì)熱點(diǎn)的體現(xiàn)，內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析四、互動(dòng)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析內(nèi)容分享量/內(nèi)容分字人數(shù)內(nèi)容分享率內(nèi)容平均分享量?jī)?nèi)容平均分享量趨勢(shì)內(nèi)容分享量越高，通常意味著內(nèi)容越受目標(biāo)用戶喜歡。內(nèi)容分享人數(shù)則是指在統(tǒng)計(jì)時(shí)間周期，產(chǎn)生過(guò)內(nèi)容分享行為的用戶總和。內(nèi)容分享率是指在統(tǒng)計(jì)時(shí)間周期里，產(chǎn)生過(guò)內(nèi)容分享行為的用戶占內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)的比重，即內(nèi)容分享率-內(nèi)容分享人數(shù)/內(nèi)容點(diǎn)擊人數(shù)。內(nèi)容平均分享量指的是在某個(gè)時(shí)間周期里的內(nèi)容分享的平均水平，即每篇內(nèi)容平均有多少次分享。內(nèi)容平均分享量=內(nèi)容分享總量/內(nèi)容總量。內(nèi)容平均分享量趨勢(shì)指的是在同樣的時(shí)間周期，內(nèi)容平均分享量是否有提升。內(nèi)容平均分享量趨勢(shì)向上說(shuō)明內(nèi)容越來(lái)越被目標(biāo)用戶認(rèn)可，文章的給構(gòu)和長(zhǎng)度也都是符合用戶閱讀習(xí)慣的。12345內(nèi)容最高分享量指的是過(guò)去某段時(shí)間內(nèi)，單篇內(nèi)容獲得的最高的分享量。運(yùn)營(yíng)人員應(yīng)分析具有高分享量的文章的特征并進(jìn)行驗(yàn)證。內(nèi)容最高分享量?jī)?nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析五、分享轉(zhuǎn)發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析新媒體技術(shù)應(yīng)用課程南京奧派信息產(chǎn)業(yè)股份公司新媒體技術(shù)應(yīng)用模塊六：新媒體數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用單元三：活動(dòng)運(yùn)營(yíng)效果復(fù)盤(pán)02活動(dòng)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立活動(dòng)運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析活動(dòng)運(yùn)營(yíng)類型分析目

錄030101活動(dòng)運(yùn)營(yíng)類型分析PARTONE拉新類活動(dòng)是指通過(guò)新媒體手段增加粉絲數(shù)量的活動(dòng)，這類活動(dòng)的核心指標(biāo)通常是新增粉絲數(shù)。例如，微信公眾號(hào)上常見(jiàn)的微課“漲粉”活動(dòng)、微博上常見(jiàn)的關(guān)注并@三個(gè)好友的抽獎(jiǎng)活動(dòng)，都屬于拉新類活動(dòng)。促活類活動(dòng)是指為了促進(jìn)現(xiàn)有粉絲活躍程度的活動(dòng)，這類活動(dòng)的核心指標(biāo)通常是活躍粉絲數(shù)或活躍率。例如，微信公眾號(hào)發(fā)起的留言互動(dòng)，就屬于促活類活動(dòng)。留存類活動(dòng)是指為了增加粉絲黏性、減少粉絲流失的活動(dòng)，這類活動(dòng)的核心指標(biāo)通常是次日留存率、7日留存率和30日留存率。留存類活動(dòng)的特點(diǎn)是持續(xù)性，例如，公眾號(hào)在文章底部放現(xiàn)金紅包抽獎(jiǎng)鏈接?；顒?dòng)運(yùn)營(yíng)類型分析1.

拉新類活動(dòng)2.

促活類活動(dòng)3.

留存類活動(dòng)活動(dòng)運(yùn)營(yíng)類型分析傳播類活動(dòng)是指通過(guò)新媒體渠道推廣品牌、實(shí)現(xiàn)傳播品牌的活動(dòng)，核心指標(biāo)包括病毒K因子、傳播周期。例如，新世紀(jì)主辦的“逃離北上廣”、“丟書(shū)大作戰(zhàn)”就屬于傳播類活動(dòng)。付費(fèi)類活動(dòng)是指引導(dǎo)粉絲付費(fèi)的活動(dòng)，核心指標(biāo)即電商類平臺(tái)的轉(zhuǎn)化指標(biāo)，包括付費(fèi)人數(shù)、新增付費(fèi)人數(shù)、銷售總額、付費(fèi)訂單總量、人均客單價(jià)。例如，商家在新媒體社交平臺(tái)上賣產(chǎn)品服務(wù)，即為付費(fèi)類活動(dòng)。5.

傳播類活動(dòng)4.

付費(fèi)類活動(dòng)02內(nèi)容運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立PARTTWO活動(dòng)類型及對(duì)應(yīng)指標(biāo)根據(jù)上述五類不同目的，每個(gè)目的所對(duì)應(yīng)的活動(dòng)核心指標(biāo)如下?；顒?dòng)類型活動(dòng)目的核心指標(biāo)行動(dòng)指標(biāo)具體指標(biāo)拉新活動(dòng)增加粉絲數(shù)量新增粉絲數(shù)瀏覽量點(diǎn)擊量（PU）、點(diǎn)擊率（CTR）注冊(cè)用戶數(shù)或關(guān)注人數(shù)粉絲量獲取成本千次曝光成本(CPM)、點(diǎn)擊成本(CPC)、單次獲客成本(CPA）促活活動(dòng)促進(jìn)現(xiàn)有粉絲活躍程度活躍粉絲數(shù)或活躍率活躍粉絲數(shù)活躍用戶數(shù)量(DAU)粉絲活躍率活躍率留存活動(dòng)增加粉絲黏性、減少粉絲流失留存率和流失率留存率次日留存率、7日留存率和30日留存率流失率流失率活動(dòng)類型及對(duì)應(yīng)指標(biāo)活動(dòng)類型活動(dòng)目的核心指標(biāo)行動(dòng)指標(biāo)具體指標(biāo)付費(fèi)活動(dòng)引導(dǎo)粉絲付費(fèi)平臺(tái)的轉(zhuǎn)化指標(biāo)付費(fèi)人數(shù)付費(fèi)人數(shù)、新增付費(fèi)人數(shù)銷售總額總成交額(GMV)、成交額付費(fèi)訂單總量付費(fèi)訂單總量、復(fù)購(gòu)率人均客單價(jià)人均客單價(jià)傳播活動(dòng)推廣品牌、實(shí)現(xiàn)傳播品牌病毒K因子、傳播周期分享率分享率=分享次數(shù)/閱讀次數(shù)轉(zhuǎn)化率轉(zhuǎn)化率=新用戶數(shù)/單篇內(nèi)容分享次數(shù)病毒K因子K=分享率×轉(zhuǎn)化率根據(jù)上述五類不同目的，每個(gè)目的所對(duì)應(yīng)的活動(dòng)核心指標(biāo)如下。設(shè)定核心數(shù)據(jù)指標(biāo)數(shù)值過(guò)往數(shù)據(jù)如果這類活動(dòng)不是首次組織，運(yùn)營(yíng)者可以直接根據(jù)過(guò)往的活動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)設(shè)定核心數(shù)據(jù)指標(biāo)數(shù)值。例如，某公眾號(hào)要做一場(chǎng)微課“漲粉”活動(dòng)，運(yùn)營(yíng)者可以拿之前做過(guò)的活動(dòng)數(shù)據(jù)作為基數(shù)，乘以目前比當(dāng)時(shí)高出的用戶倍數(shù)，再來(lái)設(shè)定漲粉目標(biāo)。竟品指標(biāo)參考競(jìng)品數(shù)據(jù)指標(biāo)可以幫助運(yùn)營(yíng)者了解行情、避免在設(shè)定目標(biāo)時(shí)盲目樂(lè)觀。如果是第一次做活動(dòng)，可以多參考競(jìng)品的數(shù)據(jù)情況。在確定活動(dòng)類型、明確核心指標(biāo)之后，接下來(lái)還需要為核心指標(biāo)設(shè)定合理的指標(biāo)數(shù)值，這里推薦兩種指標(biāo)數(shù)值的設(shè)定方式，分別是看競(jìng)品指標(biāo)和看過(guò)往數(shù)據(jù)。拆解行動(dòng)指標(biāo)新媒體運(yùn)營(yíng)者設(shè)定了與目的相匹配的數(shù)據(jù)指標(biāo)還不夠。為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與活動(dòng)優(yōu)化，還需要對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行拆解，將總目標(biāo)拆解為可執(zhí)行、可量化的子目標(biāo)。常用的拆分維度包括:按人群、按渠道、按業(yè)務(wù)流程。1．按人群最基本的按人群拆分方式是將用戶拆成新用戶和老用戶。例如，某社交平臺(tái)舉辦一次微課，

目標(biāo)參與人數(shù)為1000人，其中600人是老用戶，

400人是老用戶邀請(qǐng)的新用戶，如圖所示。如果平臺(tái)已經(jīng)對(duì)用戶有了更細(xì)致的分層，目標(biāo)還可以拆解地更為細(xì)致。例如，微博用戶可以分為普通用戶、認(rèn)證用戶，或者按粉絲量級(jí)來(lái)劃分為粉絲數(shù)在100人以下、粉絲數(shù)在100到1000人、粉絲數(shù)在1000到10000人的用戶等。拆解行動(dòng)指標(biāo)2．按渠道如果活動(dòng)需涉及不同渠道，則可以按渠道進(jìn)行拆分。例如，“運(yùn)營(yíng)研究社”在銷售《知識(shí)日歷2020》的活動(dòng)中，將渠道分為了社群、公眾號(hào)、KOL推廣、企業(yè)定制等，并為每個(gè)渠道設(shè)置了不同目標(biāo)。新媒體運(yùn)營(yíng)者設(shè)定了與目的相匹配的數(shù)據(jù)指標(biāo)還不夠。為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與活動(dòng)優(yōu)化，還需要對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行拆解，將總目標(biāo)拆解為可執(zhí)行、可量化的子目標(biāo)。常用的拆分維度包括:按人群、按渠道、按業(yè)務(wù)流程。拆解行動(dòng)指標(biāo)3．按業(yè)務(wù)流程在實(shí)際的活動(dòng)策劃過(guò)程中，幾種拆分維度會(huì)混合使用。因此，在拆解目標(biāo)時(shí)，要拆到可執(zhí)行、可觀測(cè)的目標(biāo)為止。例如，某平臺(tái)計(jì)劃在春節(jié)期間通過(guò)一周準(zhǔn)備活動(dòng)達(dá)到100萬(wàn)日活躍用戶數(shù)的目標(biāo)，可以先根據(jù)新用戶和老用戶進(jìn)行人群拆分，再針對(duì)新用戶按渠道拆分為公眾號(hào)、今日頭條、應(yīng)用寶和社群等，對(duì)老用戶繼續(xù)按人群拆分為活躍用戶、流失用戶、預(yù)警用戶。針對(duì)這些二級(jí)指標(biāo)，還可以按業(yè)務(wù)流程進(jìn)行拆解。例如，活躍流失用戶時(shí)，可以采取推送的手段，過(guò)程指標(biāo)主要包括推送總量、送達(dá)率和點(diǎn)擊率。新媒體運(yùn)營(yíng)者設(shè)定了與目的相匹配的數(shù)據(jù)指標(biāo)還不夠。為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與活動(dòng)優(yōu)化，還需要對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行拆解，將總目標(biāo)拆解為可執(zhí)行、可量化的子目標(biāo)。常用的拆分維度包括:按人群、按渠道、按業(yè)務(wù)流程。03內(nèi)容運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析PARTTHREE活動(dòng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)監(jiān)控對(duì)于一場(chǎng)活動(dòng)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析絕不是在活動(dòng)結(jié)束后才實(shí)施的，運(yùn)營(yíng)者要在活動(dòng)過(guò)程中就對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，關(guān)注活動(dòng)數(shù)據(jù)是否偏離目標(biāo)，并在活動(dòng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在，轉(zhuǎn)變活動(dòng)方向。在活動(dòng)數(shù)據(jù)監(jiān)控中，通常會(huì)經(jīng)過(guò)3個(gè)步驟：010203提前測(cè)試環(huán)節(jié)分析渠道對(duì)比活動(dòng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)監(jiān)控如果是比較重要的活動(dòng)，運(yùn)營(yíng)者最好先進(jìn)行測(cè)試，確保整體方向沒(méi)有問(wèn)題后再全面開(kāi)展?！镜湫桶咐俊斑\(yùn)營(yíng)研究社”在推送一場(chǎng)課程優(yōu)惠活動(dòng)之前，先將課程優(yōu)惠活動(dòng)的海報(bào)發(fā)送至“忠實(shí)用戶群”，想了解用戶是否認(rèn)為這場(chǎng)活動(dòng)的優(yōu)惠力度很大。沒(méi)想到第一版海報(bào)發(fā)出后，很多用戶都反映看不懂優(yōu)惠規(guī)則。運(yùn)營(yíng)者重新設(shè)計(jì)第二版海報(bào)后，避免了這種情況，活動(dòng)也得以順利推進(jìn)，海報(bào)個(gè)版本如圖所示。【案例分析】如果運(yùn)營(yíng)者沒(méi)有經(jīng)過(guò)測(cè)試環(huán)節(jié)，就直接發(fā)布海報(bào)，活動(dòng)效果肯定不好，損失也難以挽回。1.

提前測(cè)試活動(dòng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)監(jiān)控?zé)o論在活動(dòng)的哪個(gè)環(huán)節(jié)，活動(dòng)數(shù)據(jù)如果出現(xiàn)了異常，運(yùn)營(yíng)者首先要確定是哪個(gè)環(huán)節(jié)出了問(wèn)題?！镜湫桶咐吭谀骋荒觌p11期間，

“運(yùn)營(yíng)研究社”做了一次清空購(gòu)物車漲粉活動(dòng)，主要的活動(dòng)形式是讓用戶分享活動(dòng)海報(bào)、參加抽獎(jiǎng)。該活動(dòng)規(guī)則簡(jiǎn)單易懂，但活動(dòng)上線后的第3天，

“漲粉”量只有500，照此趨勢(shì)，最終目標(biāo)很難完成，清空購(gòu)物車“漲粉”活動(dòng)數(shù)據(jù)如圖所示。2.

環(huán)節(jié)分析活動(dòng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)監(jiān)控【典型案例】通過(guò)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)活動(dòng)分享率很高，但是成功邀請(qǐng)率（一次海報(bào)分享可以帶來(lái)的粉絲量）很低，說(shuō)明活動(dòng)的整體思路正確，問(wèn)題可能出現(xiàn)在活動(dòng)傳播載體上。如是對(duì)海報(bào)進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)，最終版海報(bào)突出“幫你清空購(gòu)物車”，讓用戶有獲得感，如圖所示。將成功邀請(qǐng)率提升了1.5倍，達(dá)到每次分享可以帶來(lái)3個(gè)用戶的效果。運(yùn)營(yíng)者在活動(dòng)最后3天，加大推廣這張高邀請(qǐng)率海報(bào)的力度，最終超額完成目標(biāo)，活動(dòng)數(shù)據(jù)如圖所示?！景咐治觥炕顒?dòng)只關(guān)注一級(jí)指標(biāo)活動(dòng)“漲粉”量是不夠的，還需要進(jìn)行二級(jí)指標(biāo)監(jiān)測(cè)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)活動(dòng)分享率很高，但是成功邀請(qǐng)率（一次海報(bào)分享可以帶來(lái)的粉絲量）很低，說(shuō)明活動(dòng)的整體思路正確，問(wèn)題可能出現(xiàn)在活動(dòng)傳播載體上。最終版海報(bào)突出“幫你清空購(gòu)物車”，讓用戶有獲得感，最終超額完成目標(biāo)?；顒?dòng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)監(jiān)控渠道對(duì)于活動(dòng)來(lái)說(shuō)是很重要的要素，不論是在哪個(gè)新媒體平臺(tái)舉辦活動(dòng)，運(yùn)營(yíng)者都希望活動(dòng)可以取得良好的傳播效果。為了快速引爆活動(dòng)，運(yùn)營(yíng)者在活動(dòng)策劃時(shí)就需要挑選合適的宣傳渠道。在活動(dòng)運(yùn)營(yíng)中，活動(dòng)在不斷調(diào)整，監(jiān)控活動(dòng)數(shù)據(jù)有助于指導(dǎo)活動(dòng)修改的方向。活動(dòng)應(yīng)當(dāng)盡量不涉及大的調(diào)整，調(diào)整的內(nèi)容一般包括商品賣點(diǎn)提煉、文案的優(yōu)化、商品位置的上移、活動(dòng)嘉賓介紹文字的潤(rùn)色等。如果活動(dòng)涉及非常大的變動(dòng)，那么活動(dòng)策劃者就需要反省，是否在最開(kāi)始的策劃環(huán)節(jié)就沒(méi)有做好。3.

渠道對(duì)比活動(dòng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)

活動(dòng)結(jié)束后，需要活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)盤(pán)。將核心數(shù)據(jù)指標(biāo)與最終的實(shí)際完成情況進(jìn)行對(duì)比，了解這次活動(dòng)的最終結(jié)果，并分析其中的問(wèn)題，避免重復(fù)犯錯(cuò)，確保下次會(huì)做得更好。通常利用GRAI復(fù)盤(pán)法對(duì)活動(dòng)運(yùn)營(yíng)進(jìn)行復(fù)盤(pán)?；顒?dòng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)目標(biāo)回顧在做復(fù)盤(pán)時(shí)，首先要回顧目標(biāo)，不僅包括活動(dòng)核心指標(biāo)，也包括拆解后的行動(dòng)指標(biāo)。需要注意的是，在回顧目標(biāo)時(shí)，要注意回顧目標(biāo)本身是否合理，分析當(dāng)初是基于什么條件設(shè)定的目標(biāo)。結(jié)果描述基于原有的活動(dòng)目標(biāo)，對(duì)比最終的活動(dòng)數(shù)據(jù)，從而確定本次活動(dòng)是否完成了目標(biāo)。為了更直觀地反映結(jié)果，可以把各項(xiàng)行動(dòng)指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)與目標(biāo)數(shù)據(jù)做對(duì)比。過(guò)程分析基于各項(xiàng)行動(dòng)指標(biāo)的對(duì)比數(shù)據(jù)，可以具體分析此次活動(dòng)的需些環(huán)節(jié)開(kāi)展得好，哪些環(huán)節(jié)還有待提升。經(jīng)驗(yàn)總結(jié)分析得到的原因如果能得到數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，運(yùn)營(yíng)者就可以把原因總結(jié)成經(jīng)驗(yàn)。新媒體技術(shù)應(yīng)用課程南京奧派信息產(chǎn)業(yè)股份公司新媒體技術(shù)應(yīng)用模塊六：新媒體數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用單元四：用戶運(yùn)營(yíng)效果復(fù)盤(pán)02用戶運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立用戶運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析用戶運(yùn)營(yíng)過(guò)程分析目

錄030101用戶運(yùn)營(yíng)過(guò)程分析PARTONE用戶運(yùn)營(yíng)過(guò)程分析用戶運(yùn)營(yíng)是以最大化提升用戶價(jià)值為目的。用戶運(yùn)營(yíng)實(shí)質(zhì)是持續(xù)關(guān)注用戶從接觸、認(rèn)知、體驗(yàn)、使用、習(xí)慣、分享、上癮等這一系列的過(guò)程，并通過(guò)各類營(yíng)銷手段提升用戶新增、活躍、留存、付費(fèi)、分享傳播。用戶運(yùn)營(yíng)通常采用AARRR模型，把用戶運(yùn)營(yíng)的過(guò)程梳理為：獲取用戶、活躍用戶、提高留存、獲取收入、傳播推薦等五個(gè)階段。02用戶運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立PARTTWO用戶運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系建立根據(jù)AARRR模型可以從拉新指標(biāo)、活躍指標(biāo)、留存指標(biāo)、轉(zhuǎn)化指標(biāo)和傳播指標(biāo)等五個(gè)一級(jí)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建指標(biāo)體系。在實(shí)際用戶運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，在不同階段主要關(guān)注用戶增長(zhǎng)、用戶畫(huà)像和用戶行為指標(biāo)，進(jìn)過(guò)拆解。根據(jù)不同的平臺(tái)和運(yùn)營(yíng)內(nèi)容具體行動(dòng)指標(biāo)的描述會(huì)有一些差異，如在微博、公眾號(hào)平臺(tái)用戶為關(guān)注用戶，在一些APP推廣平臺(tái)又稱為注冊(cè)用戶。03用戶運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù)分析PARTTHREE用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)是指新媒體平臺(tái)粉絲人數(shù)的變化情況。其核心數(shù)據(jù)指標(biāo)是平臺(tái)或賬號(hào)的關(guān)注人數(shù)，在復(fù)盤(pán)過(guò)程中主要分析關(guān)注人數(shù)的變化趨勢(shì)及關(guān)注人員的來(lái)源。1.

用戶增長(zhǎng)趨勢(shì)分析用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析，優(yōu)先需要關(guān)注的指標(biāo)是新關(guān)注人數(shù)，它是賬號(hào)拉新能力的體現(xiàn)。與之對(duì)應(yīng)的指標(biāo)有：新關(guān)注人數(shù)(不包括當(dāng)天重復(fù)關(guān)注用戶)、取消關(guān)注人數(shù)(不包括當(dāng)天重復(fù)取消關(guān)注用戶)、凈增關(guān)注人數(shù)、累積關(guān)注人數(shù)等。用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析1.

用戶增長(zhǎng)趨勢(shì)分析大部分新媒體平臺(tái)都自帶用戶分析功能，如圖某微信公眾號(hào)后臺(tái)用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以導(dǎo)出到Excel表格中進(jìn)行綜合分析。用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析針對(duì)新關(guān)注人數(shù)、取消關(guān)注人數(shù)、凈增關(guān)注人數(shù)、累積關(guān)注人數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)分析。在微信公眾號(hào)后臺(tái)，趨勢(shì)分析可選擇時(shí)間周期為7天、14天、30天或365天之內(nèi)某個(gè)時(shí)間段的關(guān)注人數(shù)變化，如圖所示為某微信公眾號(hào)最近30天的新關(guān)注人數(shù)變化圖。如果某一天發(fā)現(xiàn)新關(guān)注人數(shù)相比平時(shí)的數(shù)據(jù)有明顯上升，要么說(shuō)明上一篇文章內(nèi)容對(duì)用戶來(lái)說(shuō)很受用，要么就是某一項(xiàng)推廣起效果了，這樣就可以多準(zhǔn)備一些與之相關(guān)的內(nèi)容。典型案例某關(guān)于考研的公眾號(hào)14天內(nèi)心關(guān)注人數(shù)變化情況分析，導(dǎo)出數(shù)據(jù)到Excel中如圖所示，并在通過(guò)一個(gè)曲線圖中呈現(xiàn)新關(guān)注人數(shù)、取消關(guān)注人數(shù)和凈增關(guān)注人數(shù)?！景咐治觥堪l(fā)現(xiàn)4月4日開(kāi)始發(fā)布關(guān)于考研面試的內(nèi)容能吸引新用戶，同時(shí)在7日和13日兩天為面試時(shí)間，進(jìn)行了疊加，用戶數(shù)有兩個(gè)峰值。用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，經(jīng)常需要把當(dāng)月數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，來(lái)看運(yùn)營(yíng)效果，如果對(duì)比后發(fā)現(xiàn)自己的賬號(hào)“漲粉”數(shù)比上個(gè)月同期“漲粉”數(shù)少，那就需要去尋找原因了。如圖，為兩個(gè)月新關(guān)注人數(shù)的對(duì)比情況，發(fā)現(xiàn)9月1日-2日由于做了開(kāi)學(xué)拉新活動(dòng)，新關(guān)注人數(shù)明顯上漲，而且活動(dòng)效果明顯。用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析粉絲累計(jì)數(shù)量也是用戶運(yùn)營(yíng)關(guān)注的指標(biāo)，粉絲數(shù)量大說(shuō)明賬號(hào)或者應(yīng)用程序的影響力大，如一些大V，粉絲量超過(guò)千萬(wàn)級(jí)，其影響力非凡，在推廣中其轉(zhuǎn)化能力也強(qiáng)。在用戶運(yùn)營(yíng)過(guò)程中還通過(guò)留存率和流失率來(lái)反應(yīng)用戶增長(zhǎng)情況：1）留存率常用的指標(biāo)是次日留存率、7日留存率和30日留存率。例如，某平臺(tái)某天通過(guò)某渠道新增用戶為1000人，第二天仍舊登錄的有350人，第七天仍舊登錄的有100人，則這個(gè)渠道獲取的用戶次日留存率為35%，

7日留存率為10%。2）流失率流失率與留存率恰好相反，如果次日留存率是30%，那么說(shuō)明有70%的用戶流失了。流失率的意義在于利用它能在一定程度上能預(yù)測(cè)產(chǎn)品或賬號(hào)的發(fā)展趨勢(shì)。如果某賬號(hào)現(xiàn)有用戶數(shù)為10萬(wàn)，月流失率為20%，那么如果沒(méi)有新增用戶，

5個(gè)月后該賬號(hào)會(huì)失去所有用戶。用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析對(duì)新增關(guān)注來(lái)源的研究?jī)r(jià)值在于了解目前哪個(gè)推廣方式效果更好，用戶來(lái)源一般分為平臺(tái)內(nèi)部和不同平臺(tái)兩種方式進(jìn)入，也分免費(fèi)和付費(fèi)兩種形式。如某微信小程序從微信平臺(tái)進(jìn)入的方式如圖所示。

某微信小程序新增用戶來(lái)源分析

2.

新增關(guān)注來(lái)源分析用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析對(duì)新增關(guān)注來(lái)源的研究?jī)r(jià)值在于了解目前哪個(gè)推廣方式效果更好，用戶來(lái)源一般分為平臺(tái)內(nèi)部和不同平臺(tái)兩種方式進(jìn)入，也分免費(fèi)和付費(fèi)兩種形式。如某微信小程序不同平臺(tái)進(jìn)入的情況如圖所示。某微信小程序新增用戶不同平臺(tái)來(lái)源分析在推廣中還有收費(fèi)的方式，如今日頭條、DOU+、MCN機(jī)構(gòu)等，一般推廣計(jì)費(fèi)分為按展現(xiàn)和按點(diǎn)擊兩種計(jì)費(fèi)方式。2.

新增關(guān)注來(lái)源分析用戶畫(huà)像用戶畫(huà)像也是用戶屬性分析。用戶屬性數(shù)據(jù)是指對(duì)用戶按照性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、地域等不同屬性進(jìn)行劃分，通過(guò)了解用戶屬性、運(yùn)營(yíng)人員可以更有針對(duì)性地、更好地為用戶提供內(nèi)容和服務(wù)。很多新媒體平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析后臺(tái)會(huì)包括用戶屬性數(shù)據(jù)。用戶屬性分析主要包括的用戶屬性數(shù)據(jù)有人口特征、地域?qū)傩院驮L問(wèn)設(shè)備。用戶畫(huà)像1．人口特征人口特征包括性別分布和年齡分布等。運(yùn)營(yíng)人員可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)對(duì)文章的風(fēng)格進(jìn)行調(diào)整。例如，在中年男性用戶占比較大的情況下，通常不適合多討論美妝、時(shí)尚相關(guān)的話題，或者使用可愛(ài)的語(yǔ)言風(fēng)格。圖中分別為某平臺(tái)粉絲管理中心的用戶性別、用戶年齡分布。用戶畫(huà)像2．地域?qū)傩杂脩舻赜驅(qū)傩钥梢郧宄谋硎居脩粼诟鱾€(gè)地區(qū)的分布情況，可以對(duì)一些關(guān)鍵決策作為參考。如圖，某次招生宣傳活動(dòng)中H5頁(yè)面用戶地域?qū)傩苑治?，可以看出廣東省為招生的重點(diǎn)區(qū)域。用戶畫(huà)像微信公眾號(hào)后臺(tái)可以直接進(jìn)行用戶地區(qū)屬性分析，可以按照省和城市進(jìn)行細(xì)分，這樣可以更精確知道自己的用戶在哪里，為運(yùn)營(yíng)提供指導(dǎo)。在LBS的應(yīng)用越來(lái)越深入，很多時(shí)候我們可以精確的更細(xì)致的范圍，在精準(zhǔn)營(yíng)銷中應(yīng)用廣泛。2．地域?qū)傩杂?/p>