新媒体数据分析完整课件

新媒体数据分析Megan新媒体数据分析MeganCONTENTS01新媒体数据分析概述02新媒体数据分析指标03新媒体内容运营的关键04微信公众号数据分析目录CONTENTS01新媒体数据分析概述02新媒体数据分析指标CONTENTS06今日头条数据分析07新媒体广告投放数据分析08活动策划数据分析目录05微博数据分析CONTENTS06今日头条数据分析07新媒体广告投放数据分第1章新媒体数据分析概述1.1常见的新媒体平台1.2认识新媒体数据分析1.3新媒体分析的四大价值1.4新媒体数据分析流程1.5基本的数据分析方法1.6常用的数据分析工具第1章新媒体数据分析概述1.1常见的新媒体平台1.1常见的新媒体平台

“新媒体”新媒体是利用数字技术和网络技术，通过互联网、宽带局域网、无线通信网、卫星等渠道，以及计算机、手机、数字电视机等终端，向用户提供信息和娱乐服务的传播形态表1-1处于上升期的新媒体平台如果按照大型互联网公司各自的生态去划分，表1-1所示为目前处于上升期的新媒体平台。百度生态百度网站手机百度百度百科百家号百度知道阿里生态天猫

淘宝支付宝

钉钉微博腾讯生态

QQ空间企鹅号微视

微信公众号头条生态今日头条

抖音

其他趣头条快手哔哩哔哩豆瓣知乎51.1常见的新媒体平台“新媒体”新媒体是利用数字1.1常见的新媒体平台1、微博微博是一个可以公开发布实时内容的新媒体平台，入门简便，发布形式，非常多样包括文字、图片、视频，其发送数量也没有限制，是一个全民皆可参与发布和分享的平台。有自己的数据分析后台，在个人主页中单击“管理中心”下的“数据助手”即可查看。61.1常见的新媒体平台1、微博微博是一个可以公开发布实时内1.1常见的新媒体平台微博数据分析后台71、微博1.1常见的新媒体平台微博数据分析后台71、微博1.1常见的新媒体平台2、微信公众号微信公众号是在微信公众平台上申请的应用账号，发布形式包括文字、语音、图片、视频，是商家通过微信进行互动营销及自媒体人与用户群体进行互动的平台。微信公众号也有自己的数据分析后台，在首页中单击“统计内容”即可查看。81.1常见的新媒体平台2、微信公众号微信公众号是在微信公众1.1常见的新媒体平台公众号数据分析后台91、微信公众号1.1常见的新媒体平台公众号数据分析后台91、微信公众号1.1常见的新媒体平台3、今日头条今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品。它根据每个用户的社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等信息，挖掘出每个用户的兴趣点，再进行个性化推荐。推荐内容包括新闻、音乐、电影、游戏等。101.1常见的新媒体平台3、今日头条今日头条是一款基于数据挖1.1常见的新媒体平台头条数据分析后台113、今日头条1.1常见的新媒体平台头条数据分析后台113、今日头条1.2认识新媒体数据分析“数据分析”的两层含义狭义的数据分析是指数据分析师这一岗位的工作内容，广义的数据分析是指用数据指导运营工作、驱动运营决策的一种思维方式。具体来说，数据分析就是收集数据后加以详细研究，提取有用信息，并形成结论的过程。本书所定义的“新媒体数据分析”，是指在新媒体运营中，利用数据驱动业务决策，解决业务问题的思维方式和工作方法。

如电视媒体对中老年人更有影响力，而广播电台越来越多地关注私家车主和专车司机，每一类媒体都有自己人群到达的有效半径。121.2认识新媒体数据分析“数据分析”的两层含义狭义的数据分1.2认识新媒体数据分析课堂讨论表1-2数据分析的工作描述你认为以下哪些工作描述属于狭义的数据分析、哪些工作属于广义的数据分析？请在表1-2中选择。工作描述广义的数据分析狭义的数据分析建立流量增长策略模型和实验工具

搭建数据分析体系，完善埋点事件设计和追踪

定期整理运营数据，对相关运营数据进行监控、分析、独立完成各项数据报表自动化或数据取数的需求

进行市场调研和数据分析，分析同行业微博、微信内容结构及话题热点，调研目标用户群体喜好

131.2认识新媒体数据分析课堂讨论表1-2数据分析的工作1.2优质媒体的三大特征2．要了解不同媒体覆盖场景的不同即便是同样的人群覆盖，不同的媒体对人群传播达到的效果也是不同的，这是因为不同的媒体产生转化的场景是不同的。例如，同样是城市的上班族，是报纸达到的效果好，还是调频电台、地铁广告更好，这并不是一件容易判断的事情。因为你首先要判断你的目标用户采用的是何种通勤方式，一个走路或者跑步上下班的人，眼睛要观察路况，就不能太分心看手机，那么依赖手机到达的新媒体就不太适合这类上班族。要选择新媒体，其实先要仔细分析要影响的目标人群的到达场景到底有怎样的细节，会经过哪些流程环节，这样才能设计合适的新媒体传播方式。141.2优质媒体的三大特征2．要了解不同媒体覆盖场景的不同1.2认识新媒体数据分析数据及数据分析思维应用15工作KPI数据分析发现业务增长点活动运营内容运营1.2认识新媒体数据分析数据及数据分析思维应用15工作数据1.2认识新媒体数据分析课堂讨论某公司新媒体运营人员的岗位职责：1．负责微信公众号的日常运营和维护工作；2．策划有传播性的内容和活动，提升产品销售额。假设现在有一家饮料公司，为了销售自己的产品，开通了微信公众号，并招聘了新媒体运营人员。下方是这位新媒体运营人员的岗位职责和KPI，请你分析一下这个KPI设置得是否合理？如果你认为合理，请说明原因；如果你认为不合理，是否有更好的建议？16月度考核KPI：1．图文发送数量，不低于25篇/月；2．图文平均阅读量，不低于1万；3．粉丝增长量，每月增长超过1万。1.2认识新媒体数据分析课堂讨论某公司新媒体运营人员的岗位职1.3新媒体发展七大趋势3．参与感时代来临课堂讨论表1-7文章分享如果你要写一篇微信公众号文章，你认为哪些方式会让文章更有参与感？打开你的手机微信公众号或者朋友圈，找一些擅长利用这些手段的典型微信号填写表1-7，然后和同学们分享一下手段案例文章名有场景代入感的标题

抓住萌点的配图

跟上潮流的表情包

有趣的话题投票

插入对胃口的背景音乐

发一段真人语音

播放个性视频

171.3新媒体发展七大趋势3．参与感时代来临课堂讨论表1-1.3新媒体数据分析的四大价值广义的数据分析主要是为了驱动业务决策而存在。总体来说，新媒体数据分析的价值包含以下四点。18梳理用户画像明确运营方向评估运营效果把握市场变化1.3新媒体数据分析的四大价值广义的数据分析主要是为了驱1.3新媒体数据分析的四大价值1．梳理用户画像新媒体运营工作围绕用户展开，明确用户画像是很关键的一步。如果不清楚用户是谁，在运营工作中就会没有着力点，也就无法评估工作开展的好坏。19用户画像（UserProfile）即用户标签化信息，是指企业通过数据分析后得出的，包含人口属性、兴趣爱好、社交信息、消费习惯等特征的用户信息全貌。1.3新媒体数据分析的四大价值1．梳理用户画像新媒体运营1.3新媒体数据分析的四大价值2．明确运营方向用户需求可以通过分析后台用户反馈数据得到，如用户留言、用户点赞等。自身优势可以从既往推送情况得到，如在内容运营中，哪些选题的文章比较受欢迎。20运营方向一般由用户需求和自身优势综合决定。1.3新媒体数据分析的四大价值2．明确运营方向用户需求可1.3新媒体数据分析的四大价值2．明确运营方向21课堂讨论表1-3某公众号发布文章情况表1-3所示为某公众号在2019年5月发布的文章情况，试分析该账号接下来的内容运营策略。序号文章类型发布日期阅读量打开率分享率1行业内幕2019年5月24日50205

3.9%10.5%2热点事件

2019年5月29日442224.9%9.4%3颠覆认知

2019年5月13日465365.2%7.2%4干货文章2019年5月18日

192183.6%5.2%5深度长文2019年5月6日240362.1%7.6%1.3新媒体数据分析的四大价值2．明确运营方向21课堂讨1.3新媒体数据分析的四大价值3．评估运营结果22通过数据评估运营结果也是新媒体工作中的重要一环。新媒体运营工作具体可以分为以下四个方面：内容运营产品运营活动运营用户运营1.3新媒体数据分析的四大价值3．评估运营结果22通过数1.3新媒体数据分析的四大价值3．评估运营结果23评估结果时，除了要关注收益情况和数据进展，也要结合成本投入，综合得到投入产出比（ReturnonInvestment，ROI）。其计算公式如下：ROI=项目收益/项目成本1.3新媒体数据分析的四大价值3．评估运营结果23评估结1.3新媒体数据分析的四大价值3．评估运营结果24课堂讨论表1-4不同渠道投放广告情况某公司为了销售一款产品，在不同渠道投放广告，各渠道推广费用及销售数量如表1-4所示，请分析在这次投放中，哪个渠道的投入产出比最高，并给出ROI排名。。渠道编号推广费用

销售数量ROI排名

渠道一1000元97

渠道二500元20

渠道三

2500元200

渠道四

1500元121

渠道五

2000元1341.3新媒体数据分析的四大价值3．评估运营结果24课堂讨1.3新媒体数据分析的四大价值4．把握市场变化25腾讯、百度等大型互联网公司都开放了以海量网民行为数据为基础的数据分享平台，网民可以登录相关网站查看大数据，通过大数据研究关键词关注趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势等，还可以从行业视角分析市场特点、洞悉品牌表现。常见的互联网大数据包括百度指数、微信指数、头条指数、微博热搜等，也可以直接登录清博大数据平台进行一站式的查看，如图1-5所示。1.3新媒体数据分析的四大价值4．把握市场变化25腾讯、1.4新媒体数据分析流程1．搭建指标体系搭建指标体系的第一步是梳理业务流程，并搭建影响关键指标的数据模型。26课堂讨论小李毕业后去了一家汽车品牌公司从事新媒体工作，负责微信公众号的日常运营，平常主要发布一些汽车的介绍、汽车行业新闻、汽车保养知识等。他做了很多工作，如原创、翻译、转载，但是阅读量大多数时候都很低（只有几十），粉丝量也提升得很缓慢（运营了一个月，粉丝数量从40涨到200）。你觉得小李的工作方式有哪些问题？有什么改进建议吗？1.4新媒体数据分析流程1．搭建指标体系搭建指标体系的第1.4新媒体数据分析流程1．搭建指标体系运营时，先确认核心指标是什么？再拆解关键指标，梳理关系，以公众号为例：27搭建好指标体系后，就可以对关键指标设定监控机制，如平均阅读量是一万的公众号，如果当日阅读量低于六千，则作为异常情况上报，启动问题分析流程。1.4新媒体数据分析流程1．搭建指标体系运营时，27搭建1.4新媒体数据分析流程1．搭建指标体系课堂讨论经验发现，文章整体阅读量和发布后十分钟阅读量有相关联系。请问是否可以将发布后十分钟达到的阅读量作为一个监控指标？请说明理由。281.4新媒体数据分析流程1．搭建指标体系课堂讨论经验发现1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题29确定和分析问题数据整理和分析评估数据给结论整合结论做决策真正有效的数据分析并不是事后才进行数据工作，而是应该在运营事件开始前就有数据分析意识，并且在运营执行过程中要不断地观察数据和调整方案。基本流程如下：1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题29确定和分析问1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题准确定义问题，是成功解决问题的第一步。30课堂讨论某公众号处在冷启动阶段（互联网产品获取第一批用户的阶段），其核心指标是用户总数，关键指标是每天的新增用户数和用户留存率（新用户留下来继续使用产品的比例）。为了快速涨粉，该公众号开展了“关注送书”的活动。据预测，该公众号一周内“涨粉”数量达到1200，每天的新增用户数在200～300，用户次日留存率在60%，表1-5所示为实际情况的数据记录，根据该表格，你能看出他们的问题出在哪里吗？1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题准确定义问题，是1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题31序号新增用户第一天第二天第三天第四天第五天第六天第一天20020080

70656060第二天200

-2001002007065第三天300

-

-300200120100第四天400---300200180第五天300----300180第六天400-----400当天用户总数200280470695750985确定和分析问题：准确定义问题，是成功解决问题的第一步。表1-5公众号新增用户数记录1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题31序号新增用户1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题数据整理和分析：在实际业务过程中会产生大量数据，因此要对不相关数据进行清洗和整理。32课堂讨论学习了数据整理与分析之后，不难发现，上一个课堂讨论中的数据表格给出的数据与待解决的问题并不是直接相关的，会干扰到问题分析。请你将上面的数据按留存率重新整理在表1-6中。1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题数据整理和分析：1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题33序号新增用户第一天第二天第三天第四天第五天第六天第一天20020040%第二天200

-200第三天300

-

-300第四天400---300第五天300----300第六天400-----400当天用户总数200280470695750985表1-6公众号新增用户数记录数据整理和分析：在实际业务过程中会产生大量数据，因此要对不相关数据进行清洗和整理。1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题33序号新增用户1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题评估数据给结论：经过前两个步骤，我们已经能判断出问题出在哪个指标上，接下来就是罗列影响该指标的情况可能有哪些，并结合实际情况给出分析和结论。34课堂讨论通过和预测数据的对比，发现该公众号的问题出现在次日留存率上，即关注第二天取消关注的用户比想象的多，请分析一下可能的原因有哪些？1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题评估数据给结论：1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题整合结论做决策：整合结论后，即可展开具体业务决策，调整接下来的运营策略，同时还要保持对数据的记录和观测，以验证问题是否得到有效解决。35课堂讨论在前面的例子中，运营人员经过分析，找到了公众号次日留存率低的原因，主要包括内容发布量少、送书活动吸引的粉丝不精准等，请你根据这些原因，综合制订出几条业务决策，以提升公众号涨粉留存率。1.4新媒体数据分析流程2．解决具体问题整合结论做决策：1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述36对比分析法对比分析法是指将两个数据进行横向或纵向比较，分析出两者之间的数据规律差异。其中，横向比较是同一时间维度不同指标的对比，如同类账号的关注总量对比、文章阅读量对比；纵向比较是同一指标在不同时间维度的对比，如今年的账号关注总量与去年的对比、本月文章阅读量与上月的对比等。通过对比分析，运营人员可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优势的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述36对比分析法1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述37平均分析法平均分析法是指用平均数来衡量某个指标的一般水平，能帮助运营人员衡量业务的健康度。平均数包括算术平均值、几何平均值、对数平均值等，其中最常用的是算术平均值，算术平均值=总体各数据的总和/数据个数。平均分析法分组分析法是指将数据对象划分为不同的组别，以便进一步分析得到不同特征之间的相互关系。运营人员在分组时要注意遵循相互独立完全穷尽原则（MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive，MECE），即各个小组之间相互独立，每个数据只能属于某一组，而且要分组后各部分数据完全穷尽总体数据，分组后不能遗漏任何数据。例如按照用户所在城市，可以分为一线城市、二线城市、三线城市、四线及以下城市。1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述37平均分析法1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述38平均分析法结构分析法是指在分组的基础上，将组内数据和总体数据进行对比，分析各组占总体的比例。结构相对指标越大，代表该组在整体中所占权重越大，对整体的影响性越大。图1-7所示为某账号的常读用户所在城市分布图，可以很明显地看出该账号的常读用户主要来自一二线城市。表1-7某账号常读用户所在城市分布图1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述38平均分析法1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述39平均分析法回归分析法是通过研究变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实际获得的数据来求解模型中的各个参数，争取让回归模型可以拟合实际数据。如果可以较好地拟合，则该模型可以用来预测数据发展走势。在Excel中可以利用趋势线功能进行拟合，下面以预测某账号的涨粉趋势为例，其具体操作步骤如下。1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述39平均分析法1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述40平均分析法第一步，下载账号数据，并保留日期和累计关注人数两列，如图1-8所示。第二步，选中这两列数据，单击“插入”→“折线图”，效果如图1-9所示。第三步，选中折线图，用鼠标右键单击，在弹出的快捷菜单中选择“添加趋势线”命令，即可看到虚线显示的趋势线，如图1-10所示。图1-8账号关注人数据图1-9账号累计关注人数折线图图1-10制作曲线图1.5基本的数据分析方法1．分析方法概述40平均分析法1.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型41交叉分析法交叉分析法是指将多个有一定联系的变量放在一张表格里，使各变量值成为不同变量的结点，从而找到变量之间的关系，发现数据特征、找到异常数据。1.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型411.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型42课堂讨论某公司运营人员发现运营了3个月以后，账号的关注量没有明显的增长，在分析新增关注量时，发现iOS端新增用户1400名，Android设备新增用户4200名。仅凭该数据无法得出有效的结论，因此又引入了时间维度，得到表1-7所示的表格。试分析账号关注量没有明显增长的原因。1月2月3月总计ios3604505901400Android1500140013004200总计1860185018905600表1-7公众号新增用户数记录1.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型421.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型43留存分析留存分析是指分析新用户留下来继续使用产品的情况。常用于衡量留存的指标包括次日留存率、7日留存率、30日留存率等。用户分群用户分群是分组分析的一种具体应用，是对用户实现精细化运营的基础。常用的用户分群方法有两种，一种是根据用户基本属性进行分群，如按省份划分、按登录设备划分；另一种是根据用户行为进行分群，如微信公众号的常读用户和非常读用户。1.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型431.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型44漏斗分析法漏斗分析法用于衡量运营过程中的转化效率，分析一个多步骤的运营过程中每一步的转化与流失情况。1.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型441.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型45步骤环节流失率1浏览商品80%2添加购物车40%3结算60%4核对订单40%5提交订单40%6选择支付方式20%7完成支付1%表1-8购物流程环节和流失率课堂讨论表1-8所示为用户在某电商平台的购物流程，包括浏览商品、添加购物车、结算、核对订单、提交订单、选择支付方式、支付完成。试计算该购物流程的总转化率。（提示：转化率=1-流失率）1.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型451.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型46下钻分析查看下钻分析查看是指对数据基于同一纬度的纵向深入分析，例如在分析文章阅读量时，就可以从选题的维度进行细分，深入分析某一类选题的阅读量，这样就能更加精准地了解哪些选题更受欢迎。1.5基本的数据分析方法2．新媒体常用的数据分析模型461.6常用的数据分析工具1．网站流量分析工具47常见的网站流量分析工具包括谷歌分析（GoogleAnalytics）、百度统计、友盟等。这些工具的分析页面中主要包含浏览量（PV）、访客数（UV）及其变化趋势。图1-11所示为百度统计的分析页面。图1-11百度统计的分析页面1.6常用的数据分析工具1．网站流量分析工具47常见的网1.6常用的数据分析工具2．用户行为分析平台48用户行为分析平台通过采集用户行为数据，用数据驱动用户精细化运营，目标是提高核心用户使用时长和用户转化。常见的用户行为分析平台包括神策数据、诸葛io、易观方舟、GrowingIO等。图1-12所示为神策数据的分析页面。图1-12神策数据的分析页面1.6常用的数据分析工具2．用户行为分析平台48用户行为1.6常用的数据分析工具3．分析报告49QuestMobile、易观千帆、极光、TalkingData等平台会发布一些互联网行业的数据研究报告，对于了解行业动态很有帮助。图1-13所示是极光的报告合集。图1-13极光的报告合集1.6常用的数据分析工具3．分析报告49QuestMob1.6常用的数据分析工具4．数据分析软件50Excel是一款比较常见和基础的数据分析软件，其中的函数、图表、数据透视表等功能能满足基本的数据分析需求。但当数据量很大的时候，Office中的Access是更适合的选择，它是一种关系数据库，可以用于表格之间的各种关联和查询。此外，数据分析平台BDP也有着强大的数据可视化分析功能，如图1-14所示。图1-14数据分析平台BDP1.6常用的数据分析工具4．数据分析软件50Excel1.6常用的数据分析工具5．其他常用工具51除了上面这些类别的工具以外，还有很多新媒体工作中常用的工具，例如提供微信微博和头条号等新媒体排行榜的清博大数据、提供新媒体账号发展状况的新榜（见图1-15）、可以分钟级检测公众号阅读量的西瓜数据、视频内容分析平台卡思数据等。图1-15新榜中的新媒体账号榜单1.6常用的数据分析工具5．其他常用工具51除了上面这些本章小结1．大型互联网公司各自生态中都有新媒体平台，其中常见的是微博、微信公众号和今日头条，

且它们都有各自的数据分析后台。2．广义的数据分析是指在新媒体运营中，利用数据驱动业务决策，解决业务问题的思维方式

和工作方法。3．新媒体数据分析的价值包括梳理用户画像、明确运营方向、评估运营结果、把握市场变化。4．在用数据分析方法解决具体问题时，其采用的基本流程：确定和分解问题、数据整理和分

析、评估数据给结论、整合结论做决策。5．直接观察源数据往往不能发现问题，因此要借助数据分析方法和数据分析模型。6．运用各种数据分析工具，可以有效提升新媒体工作效率。本章小结52本章小结1．大型互联网公司各自生态中都有新媒体平台，其中常见第2章新媒体数据分析指标2.1新媒体数据指标体系2.2数据运营四大维度2.3用户增长数据2.4用户属性数据2.5图文数据2.6用户互动数据53第2章新媒体数据分析指标2.1新媒体数据指标体系53

2.1新媒体数据指标体系54图2-1AARRR模型AARRR是运营行业普遍认可的一个业务分析模型，可以简单理解为：用户怎么来，来了以后怎么活跃，活跃以后怎么留下来，留下来以后怎么为产品付费，付费以后怎么进行口碑传播，如图2-1所示。2.1新媒体数据指标体系54图2-1AARRR模55在拉新环节，潜在用户体验产品后如果觉得不错，才会注册为正式用户。在评估拉新效果时，常用的指标如下。1．拉新指标浏览量注册用户数获取成本浏览量也叫曝光量，指产品或内容被多少潜在用户看到，与之相关的是点击量，两者的比例叫作点击率（Click-Through-Rate，CTR），很多广告平台会用CTR来评估广告质量。注册用户数是衡量拉新效果的结果指标，当潜在用户进行注册后，就正式被定义为用户。获取新用户很多时候需要成本，常见的成本计算方式包括千次曝光成本（CostPerMille，CPM）、单次点击成本（CostPerClick，CPC）、单次获客成本（CostPerAcquisition，CPA）。

2.1新媒体数据指标体系55在拉新环节，潜在用户体验产品后如果觉得不错，才会注册为正

2.1新媒体数据指标体系56用户注册后，可能会表现活跃或不活跃甚至流失，表现活跃的用户即活跃用户。2．活跃指标活跃用户数活跃率相比于注册用户数，活跃用户数可以更直接地反映产品或账号的实际运营情况。常用指标是日活跃用户数量（DailyActiveUser，DAU），指的是24小时内活跃用户的总量。在微信公众号有一个类似指标为常读用户数。活跃率=活跃用户数/注册用户数，用来衡量产品或账号的健康程度。假如某微信公众号账号有30万关注量，但常读用户数只有1%，表示其运营状况不佳。2.1新媒体数据指标体系56用户注册后，可能会表现活跃

2.1新媒体数据指标体系57在某段时间使用其产品，过了一段时间后，仍旧继续使用的用户，被称为留存用户。3．留存指标留存率流失率留存率=留存用户/当初的用户总量，常用的是次日留存率、七日留存率和三十日留存率。例如，某平台某天通过某渠道新增用户1000人，第二天仍旧登录的有350人，第七天仍旧登录的有100人，则这个渠道获取的用户次日留存率为35%，七日留存率为10%。流失率与留存率恰好相反，如果次日留存率是30%，那么说明有70%的用户流失了。流失率的意义在于它在一定程度上能预测产品或账号的发展趋势。如果某账号现有用户10万，月流失率为20%，那么如果没有新增用户，5个月后该账号会失去所有用户。2.1新媒体数据指标体系57在某段时间使用其产品，过了

2.1新媒体数据指标体系58企业往往都是以盈利为目的的，因此衡量有多少有价值的用户被转化非常重要。对于不同类型的产品或账号来说，用户的转化指标也是不同的，常见的是在交易类产品中，用户直接为产品付费，产生购买。4．转化指标GMV成交额付费用户数复购率总成交额（是一个虚荣指标，只要用户下单，不管是否支付成功，这笔订单就可以计算在GMV里。成交额是指用户付款的实际流水，是用户购买后的消费金额，能比较真实地反映实际交易情况。产生过购买行为的用户，被称为付费用户。想要研究用户付费潜力，我们可以计算付费用户比例，即付费用户比例=付费用户数÷注册用户数。复购率可以衡量付费用户对产品的满意度，计算方式为消费两次以上的用户数占购买总用户数的比例。2.1新媒体数据指标体系58企业往往都是以盈利为目的的

2.1新媒体数据指标体系59课堂讨论某电商平台在第一季度有184642个付费用户，购买次数在两次以上的用户有35258人，该平台的第一季度复购率是多少？2.1新媒体数据指标体系59课堂讨论某电商平台在第一季

2.1新媒体数据指标体系60凭借老用户的传播，能够有效降低获客成本，因此现在的推广都会内嵌分享功能，内容创作者也会鼓励用户多多分享和传播。4．传播指标分享率传播率病毒K因子分享率即现有用户中有多少比例的用户进行了分享。在新媒体运营中，我们通常会按单篇内容来计算分享率，即点击分享按钮的人占阅读人数的比例。传播时的转化率是指分享后有多少比例的用户被转化为新用户。例如某天发布文章后带来300个新用户，这篇文章的分享量是1000，则转化率是20%。。病毒K因子又称病毒系数，是病毒式传播中的一个核心指标，用来衡量现有用户能够为产品获取的新用户数，通俗地理解，就是一位老用户可以带来多少位新用户。口口相传的病毒营销。2.1新媒体数据指标体系60凭借老用户的传播，能够有效

2.1新媒体数据指标体系61K=（分享数/现有用户数）×（新用户数/分享数）=分享率×转化率病毒K因子计算公式：2.1新媒体数据指标体系61病毒K因子计算公式：2.2数据运营四大维度621．用户数据用户数据包括用户增长数据、用户属性数据和用户互动数据。其中，用户增长数据是指每天粉丝人数的变化情况，用户属性数据是指当前新媒体平台的粉丝画像，用户互动数据是指用户对内容的点赞、留言等互动的情况。2．图书数据我们通常将新媒体平台自带的图文数据称为基础图文指标，这是新媒体运营必看的数据。通过它们运营人员可以知道每篇公众号图文送达人数、阅读人数、转发人数。以微信公众号为例，公众号基础图文指标主要包含单篇图文阅读数据、单篇图文传播数据以及多篇图文阅读数据。2.2数据运营四大维度621．用户数据2．图书数据2.2数据运营四大维度633．竞品数据在新媒体运营过程中，除了分析自身数据，对于竞品的数据观测和分析也是很重要的一项工作。做好竞品数据分析可以更客观地评估自身运营状况，也可以从中发现新的机会。2.2数据运营四大维度633．竞品数据2.2数据运营四大维度643．竞品数据课堂讨论某新开设的运营类公众号想要根据竞品的运营数据来制订自己的运营策略，包括每个月发几次推送、每次多少条内容、原创及转载的比例、推送时间等，请填写表2-1，并给出结论。账号名称运营研究社脑洞运营运营小卖部月推送次数360450590月推送条数150014001300月推送原创数186018501890表2-1某运营类公众号竞品运营数据2.2数据运营四大维度643．竞品数据课堂讨论某新开设的2.2数据运营四大维度654．行业数据行业数据能帮助新媒体运营者了解市场格局和行业变化，制订适宜的运营策略。例如，QuestMobile、易观千帆、极光、TalkingData等平台，以及清博大数据、新榜、西瓜数据等新媒体数据榜单平台，都会发布一些行业数据报告。2.2数据运营四大维度654．行业数据2.3用户增长数据661．核心数据指标以微信公众平台为例，可以在微信公众号后台查看昨天的关注人数变化，以及与前天、7天前、30天前进行对比，体现为日、周、月的百分比变化，如图2-2所示。图2-2微信公众平台核心数据指标2.3用户增长数据661．核心数据指标图2-2微信公2.3用户增长数据671．核心数据指标对于新媒体运营来说，其优先需要关注的指标是“新关注人数”，它是账号拉新能力的体现。如果某一天发现“新关注人数”相比平时的数据有明显上升，要么说明上一篇文章内容对用户来说很受用，要么就是某一项推广，起效果了，这样就可以多准备一些与之相关的内容。与新关注人数相关的其他数据指标及其含义如下：①新关注人数：新关注的用户数（不包括当天重复关注用户）。②取消关注人数：取消关注的用户数（不包括当天重复取消关注用户）。③净增关注人数：新关注与取消关注的用户数之差。④累积关注人数：当前关注的用户总数。2.3用户增长数据671．核心数据指标2.3用户增长数据682.关键指标趋势图除了查看当前数据，我们还可以针对新关注人数、取消关注人数、净增关注人数、累计关注人数进行趋势分析。图2-3所示为某微信公众号最近30天的关注人数变化图。图2-3某微信公众号最近30天的关注人数变化图2.3用户增长数据682.关键指标趋势图除了查看当前数2.3用户增长数据692.关键指标趋势图如果想做上个月与这个月的用户增长情况对比分析，则可以选择按时间做单月的数据对比分析，如图2-4所示。如果对比后发现自己的账号新增涨粉人数比上个月同期涨粉数量少，那就需要去寻找原因了。图2-4某微信公众号新关注人数趋势图2.3用户增长数据692.关键指标趋势图如果想做上个月2.3用户增长数据703.新增关注来源分析以微信公众号为例，目前用户关注公众号的方式主要分为：搜一搜扫描二维码图文页右上菜单图文页内公众号名称名片分享支付后关注其他2.3用户增长数据703.新增关注来源分析搜一搜扫描图2.3用户增长数据713.新增关注来源分析如果有40%的关注量来自公众号搜索，说明这类公众号已经有一定的品牌知名度，定位也相对垂直，或者是在广告宣传方面做得比较到位。想要提高公众号来自搜索的关注量，除了推广要给力，还要给自己取一个高搜索量的关键词，例如某个城市或者某个人群。需要注意的是，如果公众号名称出现业务关键词排名靠后的情况，可以选择申请认证、注册商标、提高粉丝互动率等方式提高公众号排名。搜一搜2.3用户增长数据713.新增关注来源分析搜一搜2.3用户增长数据723.新增关注来源分析最常见的关注方式，用户通过扫描二维码关注主要分为线上和线下两种场景。线上包括公众号互推、图文文末的引导关注，二维码海报活动的宣传，PC端页面，视频广告等；线下包括通过宣传单、促销活动海报等来进行关注。为了满足用户渠道推广分析和用户账号绑定等场景的需要，公众号提供了生成带参数二维码的接口。使用该接口可以获得多个带不同场景值的二维码，用户扫描后，公众号可以接收到事件推送，通过带参数二维码亦可做各个推广渠道的效果统计。扫描二维码2.3用户增长数据723.新增关注来源分析扫描2.3用户增长数据733.新增关注来源分析在阅读文章的界面，选择右上角菜单中“查看公众号”即可进入公众号主页进行关注。这个方法较为隐秘，所以通过这个方式关注公众号的占比通常很低。图文页右上角菜单图文页右上角菜单对文章标题下方的蓝色字体进行关注也是一种较为常见的关注方式，很多公众号也会在文章开头提示用户通过此方式来关注公众号。2.3用户增长数据733.新增关注来源分析图文页图文页2.3用户增长数据743.新增关注来源分析名片分享一般是用户主动将公众号推荐给朋友或者分享到群，如果这个渠道带来了新增用户，则说明公众号质量很不错。名片分享支付后关注通过支付后关注的公众号必须认证过，并且开通了微信支付功能。用户通过微信付款后会默认关注该公众号。其他微信常见的几种关注方式，微信公众平台上已有具体类别，至于其他，平台上并没有具体说明，通常情况下包括朋友圈广告、广点通广告、被转载后显示来源等。2.3用户增长数据743.新增关注来源分析名片分享支付2.3用户增长数据75课堂讨论表2-2所示为某公众号近一周的关注来源数据分布图，请分析运营人员该采取怎样的运营策略，以提升自己的关注人数？提示：该公众号近一周内发布了一篇文章，并在三天后被其他公众号转载。来源搜一搜扫描二维码图文页右上角菜单图文内公众号名称名片分享支付后关注其他合计个数412312017表2-2某运营类公众号竞品运营数据2.3用户增长数据75课堂讨论表2-2所示为某公众号2.4用户属性数据761.人口特征人口特征包括性别分布、年龄分布和地区分布等。新媒体运营人员可以根据这些数据对文章的风格侧重调整。图2-6、图2-7、图2-8分别为某平台粉丝管理中心的粉丝性别、粉丝年龄分布和粉丝地区分布。图2-6粉丝性别图2-7粉丝年龄分布图2-8粉丝地区分布2.4用户属性数据761.人口特征图2-6粉丝性别2.4用户属性数据772.地域归属这块数据的参考价值较大，可以非常清晰地知道自己在各个城市的分布情况，依据此数据就可以做一些关键的决策。图2-9和图2-10分别是微信公众号关注用户省级分布图和关注用户地级分布图。图2-9关注用户省级分布图图2-10关注用户地级分布图2.4用户属性数据772.地域归属图2-9关注用2.3用户增长数据78课堂讨论图2-11所示为某公众号关注用户的城市分布情况，如果接下来要选择3个城市做落地推广，你会优先选择哪3个？图2-11关注用户城市分布图2.3用户增长数据78课堂讨论图2-11所示为某公众2.4用户属性数据793.访问设备同样的标题和封面在不同手机显示的效果是不一样的，重点按照关注中占比最多的设备，做排版优化。图2-12所示为微信公众号后台关注用户终端分布图。图2-12关注用户终端分布图2.4用户属性数据793.访问设备图2-12关注2.5图文数据801.单篇图文数据单篇图文是对单次推送的图文数据分析。对于已群发的内容，可以在内容分析→群发数据→单篇群发里看到群发后7天的基础数据，如图

2-13所示。图2-13单篇群发数据2.5图文数据801.单篇图文数据图2-13单篇2.5图文数据811.单篇图文数据数据注解？①送达人数：图文消息群发时送达的人数。②阅读人数：点击图文页的去重人数，包括非粉丝，具体阅读来源包括公众号会话、朋友圈、好友转发、历史消息等。③分享人数：转发或分享至朋友、朋友圈、微博的去重用户数，包括非粉丝的分享。2.5图文数据811.单篇图文数据数据注解？2.5图文数据821.单篇图文数据单击单篇内容右侧的“详情”，还可查看送达转化、分享转化、数据趋势、阅读完成情况以及用户画像。①．送达转化：送达转化=众号消息阅读人数/送达人数，俗称打开率，如图2-14所示如果想提升文章的打开率，就应该着重考虑文章的标题应该怎么取，但是切标题党图2-14送达转化图2.5图文数据821.单篇图文数据单击单篇内容右侧的2.5图文数据831.单篇图文数据单击单篇内容右侧的“详情”，还可查看送达转化、分享转化、数据趋势、阅读完成情况以及用户画像。②．分享转化首次分享次数/公众号消息阅读次数，代表这篇文章的首次分享率；另一个是分享产生的阅读次数/总分享次数，这体现了用户分享带来了多少阅读量，其中阅读来源包括好友会话、群聊、朋友圈、朋友在看，如图2-15所示。图2-15分享转化图2.5图文数据831.单篇图文数据单击单篇内容右侧的2.5图文数据841.单篇图文数据课堂练习表2-3所示为运营研究社某段时间内的图文数据统计结果。请判断运营研究社哪些选题较受用户欢迎？哪些好文章被标题“耽误”了？哪些文章的涨粉效果最好？并说明理由。提示：“被标题耽误了的好文章”是指打开率不高但分享率较高的文章。2.5图文数据841.单篇图文数据课堂练习表2-32.5图文数据851.单篇图文数据表2-3运营研究社不通天塔标题对应的图文数据2.5图文数据851.单篇图文数据表2-3运营研2.5图文数据861.单篇图文数据单击单篇内容右侧的“详情”，还可查看送达转化、分享转化、数据趋势、阅读完成情况以及用户画像。③．数据趋势数据趋势包括该文章在不同传播渠道中图文阅读情况（阅读的人数及次数）和图文分享情况（转发或分享到好友会话、群聊、朋友圈及选择朋友在看的人数及次数），如图2-16所示。图2-16数据趋势图2.5图文数据861.单篇图文数据单击单篇内容右侧的“2.5图文数据871.单篇图文数据单击单篇内容右侧的“详情”，还可查看送达转化、分享转化、数据趋势、阅读完成情况以及用户画像。④．阅读完成情况在单篇文章的阅读完成情况里，文章被分为20等分，每5%为一个锚点，可以看到用户每个锚点位置的跳出率，如图2-17所示。一般开头5%的跳出是相对比较高的，这也侧面体现了文章开头的重要性。图2-17阅读完成情况图2.5图文数据871.单篇图文数据单击单篇内容右侧的2.5图文数据881.单篇图文数据单击单篇内容右侧的“详情”，还可查看送达转化、分享转化、数据趋势、阅读完成情况以及用户画像。④．用户画像用户画像包括性别分布、年龄分布和地域分布，可以对照账号的用户画像来查看。图2-18～图2-20分别为性别分布图、年龄分布图和地域分布情况。2.5图文数据881.单篇图文数据单击单篇内容右侧的2.5图文数据891.单篇图文数据图2-18性别分布图2.5图文数据891.单篇图文数据图2-18性别2.5图文数据901.单篇图文数据图2-18性别分布图2.5图文数据901.单篇图文数据图2-18性别2.5图文数据911.单篇图文数据图2-20地域分布情况2.5图文数据911.单篇图文数据图2-20地域2.5图文数据922.全部图文数据全部图文是对公众号整体内容质量分析，是该公众号发出去所有图文在某时间段里阅读数据总和。全部图文数据主要包含4个核心数据字段：图文总阅读次数、原文阅读次数、分享转发次数、微信收藏人数，如图2-21所示。图2-21全部图文数据核心数据字段2.5图文数据922.全部图文数据全部图文是对公众号2.5用户互动数据931.留言点赞我们可以用留言或点赞与阅读量的比值来衡量用户对该篇文章的互动情况，数值越高，互动越明显。图2-22所示是某公众号的后台已群发消息留言点赞数的数据情况。图2-22已群发消息留言点赞数2.5用户互动数据931.留言点赞我们可以用留言或点2.5用户互动数据942.用户消息新媒体运营人员为了引导用户互动和关注，经常会策划一些送福利的活动。例如在微信公众号中常用的方法是设置关键词自动回复，如果想要知道这次活动的参与情况，就必须关注公众号消息数据指标。在微信公众平台→统计→消息分析，可查看粉丝在公众号互动情况。通过选择小时报、日报、周报或月报，新媒体运营人员可以查看相应时间内的消息发送人数、次数以及人均发送次数，如图2-23所示。2.5用户互动数据942.用户消息新媒体运营人员为了2.5用户互动数据952.用户消息基础关键指标主要包括昨天消息发送的变化，以及与前日、7日前、30日前进行对比，体现为日、周、月的百分比变化。消息发送人数：关注者主动发送消息的人数（不包括当天重复关注用户）。消息发送次数：关注者主动发消息的次数。人均发送次数：消息发送总次数/消息发送的去重用户数。以上关键指标还可选择7日、14日、30日或某个时间段的消息发送变化来查看趋势分析图，也可以选择“按时间对比”。图2-23不同时间消息发送情况2.5用户互动数据952.用户消息基础关键指标主要包2.5用户互动数据962.用户消息在“消息关键词”分析里，可分别看到7日、14日、30日里，前200名的消息关键词是什么，如图2-24所示。图2-24不同时间消息关键词情况2.5用户互动数据962.用户消息在“消息关键词”分本章小结971．新媒体运营可以分为拉新、活跃、留存、转化、传播5个阶段。2．在利用数据驱动新媒体运营工作的过程中，我们主要利用的数据可分为四大维度，分别是用户数据、图文数据、竞品数据和行业数据。3．用户增长数据是指新媒体平台粉丝人数的变化情况，其中新增关注来源可以体现哪个渠道的推广方式效果更好。4．微信公众号的用户属性数据包括人口特征、地域归属和访问设备，可以帮助新媒体运营人员进行更有针对性的运营。5．做新媒体运营，不仅要分析每一篇内容的数据，也要分析整体数据。6．用户互动数据反映了用户对新媒体账号或平台的黏性。本章小结本章小结971．新媒体运营可以分为拉新、活跃、留存、转化、传第3章新媒体内容运营关键流程3.1运营关键流程概述3.2内容发布环节数据分析3.3内容点击环节数据分析3.4用户阅读环节数据分析3.4用户阅读环节数据分析3.5互动评论环节数据分析3.6分享转发环节数据分析98第3章新媒体内容运营关键流程3.1运营关键流程概述3.43.1运营关键流程概述991234内容发布内容点击用户阅读互动评论5分享转发数据及数据分析思维在新媒体运营中一大应用就是内容运营。为了更好地理解数据分析思维如何在内容运营中发挥作用，我们将新媒体内容运营的业务流程拆分为5个环节，建立以流程为导向的数据指标体系。这5个环节分别是：3.1运营关键流程概述991234内容发布内容点击用户3.2内容发布环节数据分析100内容更新总量又称内容发布总量，即在某段时间内，总共会更新多少篇符合要求的内容。这是内容运营做数据分析时优先要做的数据统计。关于更新多少内容量才算合格，与内容质量、平台要求有关，下面是大致的参考数据：①如果更新的内容属于深度原创内容，那么一天能够产出1篇就足够了。②如果更新的内容属于复制粘贴拼凑而成的“伪原创”内容，那么一天能够产出3篇就算合格了。③如果更新的内容属于转载内容，但需要重新排版、起标题，那么一天能够产出20篇就算合格了。④如果更新的内容只需超链导入即可，那么一天更新200篇才能够算合格。1.内容更新总量3.2内容发布环节数据分析100内容更新总量又称内容发布3.2内容发布环节数据分析101内容发布量趋势是指在单位时间周期内，内容发布总量的变化趋势，它是内容编辑能力提升与否的数据体现。当某账号在单位时间周期内的内容更新总量呈递增趋势，这意味着该账号拥有更强的内容生产能力。2.内容发布量趋势课堂讨论A账号1月份更新了1000篇文章，2月份更新了2300篇文章；B账号1月份更新了2000篇文章，2月份更新了2450篇文章。以下说法中，不正确的是（）。A．B账号的内容生产能力比A账号更强B．A账号的内容生产能力比B账号更强C．这两个账号的内容生产能力都有所成长D．A账号的内容生产能力成长速度比B账号更快3.2内容发布环节数据分析101内容发布量趋势是指在单位3.3内容点击环节数据分析102内容点击量又称内容阅读量，指的是内容在某个时间周期内的总点击数。与之对应的是内容点击人数，指的是内容在某个时间周期里被多少用户点击了，它体现的是内容的有效服务人数。这两个数据通常会有所差异，且内容点击量略大于内容点击人数，因为同一个用户可能点击了不止一次，这些不同的点击次数会计算到内容点击量中，但只会在内容点击人数中计算一次。1.内容点击量/内容点击人数3.3内容点击环节数据分析102内容点击量又称内容阅读3.3内容点击环节数据分析103如果内容在多个新媒体平台发布，那么可以计算出不同分发渠道的内容点击量总和，例如，在2019年，运营研究社的内容阅读总量为1200万，其中脉脉495万、36氪157万等，如表3-1所示。1.内容点击量/内容点击人数渠道阅读量订阅号94万脉脉495万百科Ta说151万36氪151万人人都是产品经理127万公众号转载100万人人都是产品经理1124万表3-1各渠道阅读量3.3内容点击环节数据分析103如果内容在多个新媒体平3.3内容点击环节数据分析104内容平均点击量又称内容平均阅读量，指的是在某个时间周期里阅读量的平均水平，内容平均点击量=内容点击总量/内容数量。2.内容平均点击量课堂讨论表3-2所示为某公众号一周内的头条文章阅读量，请计算出该公众号在这周的头条文章平均阅读量。表3-2某公众号一周内的头条文章阅读量时间周一周二周三周四周五周六周天阅读量1190892311087712180128597853398263.3内容点击环节数据分析104内容平均点击量又称内容3.3内容点击环节数据分析105内容点击率=内容阅读人数/内容送达人数对于单篇内容来说，内容点击率通常反映内容标题对用户的吸引程度。3.内容点击率3.3内容点击环节数据分析1053.内容点击率3.3内容点击环节数据分析1063.内容点击率课堂讨论表3-3所示为某公众号各篇文章的阅读数据，请计算各篇文章的点击率，并分析哪些标题较受欢迎。表3-2某公众号一周内的头条文章阅读量标题送达人数阅读人数点击率1分钟卖5亿，华为的营销策略如何让苹果、小米都坐不住50588223800从李佳琦到李子柒，2019年“十大网红”你错过了几个50487623992山寨小红书登上App榜首！蹭流量背后有哪些灰色操作50288733833海底捞都关了，为何星巴克、麦当劳还在营业50246529614比炒鞋还烧钱的盲盒，如何让人“中毒”1年花70万元500027426633.3内容点击环节数据分析1063.内容点击率课堂3.4用户阅读环节数据分析1071.在线时长在线时长指的是用户在一次登录、退出行为之间，用于阅读内容的时间总和，它是评估内容质量的一个数据指标。如果用户在某个新媒体平台的在线时长非常短，说明该平台的内容对用户来说不够好，不能够让用户留下来长时间地阅读。2.人均阅读次数人均阅读次数=内容阅读次数/内容点击人数，它体现的是内容的黏性，其中人均阅读次数越多，越能够说明目前平台的内容黏性高。3.4用户阅读环节数据分析1071.在线时长在线时长3.4用户阅读环节数据分析1083.完成阅读率完成阅读率简称完读率，是针对单篇内容的阅读数据指标，它等于完成该内容阅读的人数除以该内容的总点击人数，体现的是内容写作质量，通常完成阅读率越高，说明内容质量越高。3.4用户阅读环节数据分析1083.完成阅读率完成阅3.5互动评论环节数据分析1091.内容评论量/内容评论人数内容评论量指的是在统计周期里，内容功能里的总内容评论次数，评论量越高，意味着用户对文章发表见解的意愿越强烈。内容评论人数则是指在统计时间周期里，产生过内容评论行为的用户总和。内容评论量会略高于内容评论人数，因为有的用户可能发布了多条评论3.5互动评论环节数据分析1091.内容评论量/内容3.5互动评论环节数据分析1102.内容评论率内容评论率是指在统计时间周期里，产生过内容评论行为的用户占内容阅读点击人数的比重，即内容评论率=内容评论人数/内容点击人数。内容评论人数则是指在统计时间周期里，产生过内容评论行为的用户总和。通过这个指标，我们可以分析得到用户对于哪些内容更有讨论的欲望，一般比较有争议的话题内容评论率会较高。3.内容平均评论量内容平均评论量指的是在某个时间周期里的内容分享的平均水平，即每篇内容平均有多少条评论。内容平均评论量=内容评论量/内容图文量，这个指标可以反映用户对内容的黏性。3.5互动评论环节数据分析1102.内容评论率内容评3.5互动评论环节数据分析1114.内容平均评论量趋势内容平均评论量趋势指的是在同样的时间周期里用户活跃度是否有提升。内容平均评论量趋势向上，通常说明内容越来越受用户欢迎。对于增长或下跌趋势明显的节点，我们需要去分析产生的原因。例如，7月份的留言量出现明显增长，原因在于图文底部新增了留言互动引导，如图3-5所示。3.5互动评论环节数据分析1114.内容平均评论量趋3.5互动评论环节数据分析1124.内容平均评论量趋势图3-5内容平均评论量趋势图3.5互动评论环节数据分析1124.内容平均评论量趋3.5互动评论环节数据分析1135.内容最高评论量内容最高评论量指的是过去某段时间内，单篇内容获得的最多的评论量。除了找到最高评论数值及其对应的文章，还可以分析其内容特征，并总结出该类内容的选题和编辑技巧。3.5互动评论环节数据分析1135.内容最高评论量内3.6分享转发环节数据分析1141.内容分享量/内容分享人数内容分享量指的是内容被分享出去的总数量。分享量越高，通常意味着内容功能里的内容越受目标用户喜欢。分享人数则是指在统计时间周期里，产生过内容分享行为的用户总和。因为分享用户可能分享了不止一次，所以内容分享量的数值通常略大于内容分享人数。3.6分享转发环节数据分析1141.内容分享量/内容3.6分享转发环节数据分析1152.内容分享率内容分享率是指在统计时间周期里，产生过内容分享行为的用户占内容阅读点击人数的比重，即内容分享率=内容分享人数/内容点击人数。内容平均分享量指的是在某个时间周期里的内容分享的平均水平，即每篇内容平均有多少次分享。内容平均分享量=内容分享总量/内容总量。3.内容平均分享量3.6分享转发环节数据分析1152.内容分享率内容分3.6分享转发环节数据分析1164.内容平均分享量趋势内容平均分享量趋势指的是在同样的时间周期里，内容平均分享量是否有提升。趋势向上的分享量说明内容越来越被目标用户认可，文章的结构和长度也都是符合用户阅读习惯的。对于增长或下跌趋势明显的节点我们需要分析产生的原因。例如，从7月份开始的分享量出现明显的增长趋势，主要原因在于加大了热点解读类图文的写作投入。3.6分享转发环节数据分析1164.内容平均分享量趋3.6分享转发环节数据分析1175.内容最高分享量内容最高分享量指的是过去某段时间内，单篇内容获得的最高的分享量。建议持续分析具有高分享量的文章具有哪些特征，并在后续的写作中进行验证。课堂讨论四篇文章的打开率和分享率如下，试分析哪篇的“涨粉”量可能较大？A．打开率2.2%，分享率2.7%。B．打开率3.4%，分享率4.1%。C．打开率7.3%，分享率7.2%。D．打开率3.0%，分享率5.3%。3.6分享转发环节数据分析1175.内容最高分享量内本章小结1181．新媒体内容运营的业务流程分为5个环节，分别是内容发布环节、内容点击环节、用户阅读环节、互动评论环节和分享转发环节。2．不同阶段的新媒体平台或账号需要重点分析的模块不同，初期重点关注内容发布环节、内容点击环节；中期重点关注内容点击环节、用户阅读环节；成熟期重点关注互动评论环节与分享转发环节。3．内容发布主要有3种方式，分别是专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）和职业生产内容（OGC）。4．现在我们在分析新媒体文章的时候，已经不是只看绝对的阅读量，还会同时参考分享量。高阅读量和高分享量的文章，更有可能带来新增粉丝。本章小结本章小结1181．新媒体内容运营的业务流程分为5个环节，第4章微信公众号数据分析4.1公众号数据分析概述4.2公众号涨粉量分析4.3公众号用户画像分析4.4公众号图文阅读量分析4.5案例：公众号文章分类复盘4.6案例：公众号竞品数据分析4.3工具：第三方公众号数据分析平台119第4章微信公众号数据分析4.1公众号数据分析概述4.54.1公众号数据分析概述120微信公众平台简称公众号，于2012年正式上线，可以实现消息推送、品牌传播、分享等一系列活动。在微信公众平台的官网上，有这样一句深入人心的话：再小的个体，也有自己的品牌。截至2019年8月，微信公众平台已经汇聚超2000万个公众账号，关注用户达8.5亿，毫无疑问是最重要的新媒体平台之一。4.1公众号数据分析概述120微信公众平台简称公众号，于4.1公众号数据分析概述1211.用户分析用户分析模块包括用户增长数据和用户属性数据，分别对应微信公众号的涨粉量和用户画像。2.内容分析内容分析模块包括群发数据和视频数据，除了可以看到总体数据以外，还可以看到单篇群发数据和单个视频数据。对于主要发布形式为图文的公众号运营人员来说，经常分析的模块是单篇群发数据，即针对每次推送的图文进行数据分析，分析主要围绕图文阅读量展开。4.1公众号数据分析概述1211.用户分析用户分析模4.1公众号数据分析概述1223.菜单分析微信公众号可以在消息界面底部设置自定义菜单，作为用户互动的入口。用户可以通过点击菜单选项，收到设定的响应，如收取消息、跳转链接。通过菜单数据分析，我们可以看出公众号用户对菜单功能的满意程度和活跃程度，点击次数越多，说明服务的覆盖人群越多；人均点击次数越大，说明用户越活跃。图4-2公众号底部菜单栏4.1公众号数据分析概述1223.菜单分析微信公众号4.1公众号数据分析概述1233.菜单分析我们还可以看到每个菜单的点击数据，如图4-3所示，并据此调整菜单设置。图4-3菜单分析数据4.1公众号数据分析概述1233.菜单分析我们还可以4.1公众号数据分析概述1244.消息分析消息分析模块包括消息分析和消息关键词，如图4-4所示，其中消息是指公众号的关注用户主动发送的消息。图4-4公众号消息分析4.1公众号数据分析概述1244.消息分析消息分析模4.1公众号数据分析概述1254.消息分析消息关键词是指公众号运营人员设置好一定关键词规则后，用户在公众号消息页面发送该关键词，公众号会自动回复设置好的内容。回复内容的形式包括图文消息、纯文字、图片等，如图4-5所示。在公众号后台，我们可以看到不同关键词的出现次数，并可以据此了解用户喜好。图4-5关键词自动回复4.1公众号数据分析概述1254.消息分析消息关键词4.2公众号涨粉量分析126在微信公众号后台单击“用户增长”，可以看到该账号最近的涨粉情况。在微信公众号生态里，新媒体运营人员关注的要么是可以变现，要么是可以涨粉。因此，“涨粉”量也是新媒体运营人员需要高度重视的一项指标。新关注人数取消关注人数净增关注人数累积关注人数4.2公众号涨粉量分析126在微信公众号后台单击“用户增4.2公众号涨粉量分析127图4-6微信公众号“用户增长”数据4.2公众号涨粉量分析127图4-6微信公众号“用户4.2公众号涨粉量分析128在“用户增长”数据中，除了查看关键指标数据，我们还可以针对新关注人数、取消关注人数、净增关注人数、累积关注人数进行趋势分析，趋势分析可选择时间周期为7天、14天、30天或365天之内某个时间段的关注人数变化，还可以与上月数据做对比分析，如图4-7所示。图4-7微信公众号新关注人数对比分析4.2公众号涨粉量分析128在“用户增长”数据中，除了查4.2公众号涨粉量分析129针对大多数以图文推送为主要运营手段的公众号，公众号运营人员需要分析图文对“涨粉”的影响，对于涨粉效果好的图文选题就要投入精力多写，对于不太好的就要放弃。4.2公众号涨粉量分析129针对大多数以图文推送为主要运4.2公众号涨粉量分