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【干貨】如何做訂閱號數據分析?有什么分析方法?

舉報 2015-08-26

有位讀者在微信里給我發私包,希望可以了解如何去做訂閱號的數據分析。

來源:張記雜貨鋪微信號:zhangleo1983)
作者:張亮 Leo
本文經授權轉載,轉載請聯系原作者

那,就簡單說一說,其實沒那么難。

數據來源

做數據分析,就一定有數據來源。
我們今天只討論微信公眾號后臺提供的統計功能,以及通過官方的統計功能,我們可以分析哪些數據,有什么分析方法。

首先看圖,這是微信公眾號的統計功能列表,在左側菜單上:

微信后臺截圖

很簡單可以看到,后臺提供了 4  類數據以供分析:

一、用戶

包括用戶增長統計和戶屬性統計。
用戶增長統計,是按日統計,有4個維度:
新關注、取消關注、凈增關注、累積關注。
他們的定義如下:

  • 新關注人數:新關注的去重用戶數。注意「去重」,意味著,如果今天你關注某個訂閱號算1個用戶,而 關注后取消關注再重新關注某個訂閱號,依然算1個用戶,而不是2個。

  • 取消關注人數:取消關注的去重用戶數。一樣,注意「去重」

以上兩個定義,都基于關注訂閱號的用戶為唯一ID。

  • 凈增關注人數=新關注人數-取消關注人數。

  • 累積關注人數:當前關注的用戶總數,按日累積。

用戶增長統計體現的是訂閱號關注量的變化。
由于微信把用戶來源也體現到了數據中,但是由于只體現趨勢,所以看看就好。
用戶屬性是全局統計,它包含下面幾個維度:
性別、語言、省份、城市、終端、機型。

這些數據有用,但一般情況下不會去做專門的分析,也沒有必要。知道以上數據,對于廣告投放有用處,對于需要深入整合進行商業操作有用戶。但我們今天不做展開。

二、圖文

包括圖文群發圖文統計
圖文群發就是單獨的一條圖文消息在發出后7日內的相關數據。
圖文統計則是按日統計的圖文消息相關數據。
這兩個的區別在于,圖文群發是單條圖文消息的數據,按日收集,但圖文發出后第8天開始就不繼續收集了;而圖文消息則是某一天整個訂閱號的閱讀情況,它會統計所有被用戶看到的圖文消息的數據。

圖文消息數據的維度與定義如下:
1、送達人數:圖文消息群發時,送達的人數
2、圖文頁閱讀人數:點擊圖文頁的去重人數,包括非粉絲
3、圖文頁閱讀次數:點擊圖文頁的次數,包括非粉絲的點擊
4、圖文轉化率=圖文閱讀人數/送達人數
5、原文頁閱讀人數:點擊原文頁的去重人數,包括非粉絲
6、原文頁閱讀次數:點擊原文頁的次數,包括非粉絲的點擊
7、原文轉化率=原文頁閱讀人數/圖文頁閱讀人數
8、分享轉發人數:轉發或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用戶數,包括非粉絲
9、分享轉發次數:轉發或分享到朋友、朋友圈、微博的次數,包括非粉絲的點擊
10、圖文頁:點擊圖文消息進入的頁面
11、原文頁:在圖文頁點擊“閱讀原文”進入的頁面。官方寫的很清楚,我就不畫蛇添足了。

三、消息

消息包含了消息分析消息關鍵詞兩類數據。
相比用戶和圖文兩類分析,消息分析在特定的情況下很有用。

四、接口

這個我沒啥要多說的,統計的是基礎消息接口,不含高級接口。一般性個人訂閱號用的不多,企業獲得了高級接口也不會在此展示。

但是,如果有一定的開發能力,作為開發者針對基礎接口做開發后,這些接口的調用次數和耗時會在這里做統計,不多說。


基礎分析

數據來源捋清楚之后,就可以對已有數據的訂閱號做基礎分析。我們來簡單的聊聊。
取亮哥訂閱號的數據,先看用戶數據:

用戶分析所有數據匯總

一個健康的訂閱號的用戶統計數據,具有以下幾個特征:

1、新關注和凈增關注的趨勢和曲線點一致且基本重合。
2、累積關注人數穩定增長。

再看圖文閱讀統計:

圖文閱讀統計

你會發現很簡單的事實:

圖文閱讀次數與閱讀人數是正相關的。


但是圖文閱讀次數會大于人數,因為要考慮轉發及多次閱讀的影響。

那么,如果我們把圖文閱讀次數和轉發放在一起看呢

圖文閱讀次數與分享轉發次數

證實了二次傳播對于閱讀次數是有幫助的,并且這種幫助,可能具有滯后性和延續性。
即:

今天的二次傳播動作會延續1、2天的效果

當然,如果你引爆了一個話題,可能它的延續效果會更明顯,這和分享轉發覆蓋的人群規模有極大關聯。


交叉分析

任何一個數據都不是孤立的,他們之間具有相關性。
我們看一下消息數據:

消息數據

為什么消息會有這樣的波動呢?

原因很簡單,5月20日我做了改版,將原本需要關鍵詞獲取的歷史文章,利用超鏈接功能做了一個單獨的素材。
用戶不再需要輸入N多關鍵詞,就可以獲取到歷史文章。

那為什么昨天又陡增呢?
因為昨天上了一個發送關鍵詞獲得照片和聯系方式的交友文章。
后臺數據顯示95個人發送了318次消息。

如何做訂閱號數據分析?

可見,社交需求是個多么旺盛的需求。即便這篇文章的閱讀還不到280,卻能夠讓將近30%的用戶發出了這么多的消息。
所以,你的行為和數據是正相關的。

如同上面我們可以看到我的訂閱號閱讀數每次到了周末都會降低,那是因為周末基本上不更新,即便更新了看得人也很少的緣故。
同樣,如果某一天,取關人數激增,你就要去考慮是否前一日的內容有問題。

事物之間是聯系的,不要孤立看待任何數據。


細節把握

最后聊一下細節。
我沒空去把從2月26日至今的所有文章的送達、閱讀的數據給單獨拉出來,但是這里有個很關鍵的事情。
所以你看,我沒有去對比每一篇文章對應帶來的新增用戶和取關用戶的情況。
圖文數據這里有一個很容易發生歧義的地方。即,圖文群發的數據統計和圖文統計并不是一回事。

維度上,一個統計發出后7天的效果,一個統計當日的總量閱讀。
有時候,如果粗心會誤以為當日的總量閱讀的數據=當日發出的圖文消息的閱讀數據。
這一點,請務必注意。
舉一個例子即可:

如何做訂閱號數據分析?

這是昨天的兩篇內容發出去后的閱讀情況,兩篇加起來,人數大概在800多。
但是看一下昨天的總量閱讀:

閱讀總量

人數相差500,是統計錯了嗎?
不是,是因為統計的維度不一樣,這兩個指標不能當成一個來看。
僅此而已。
另外,圖文群發的數據,只能考慮發出后7天的效果,其他的只能靠猜了。

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