移动商务内容运营（吴洪贵）项目五 运营效果监测

项目五运营效果监测任务一Contents目录一内容运营效果监测二内容运营方案优化思维导图1.理解内容运营监测数据的基本概念2.了解内容运营核心监测指标3.掌握数据分析的方法【知识目标】1．能根据不同运营平台的特点提炼出核心监测指标结合数据分析目标2．能够选择恰当的数据分析方法进行分析。【能力目标】案例思考----微信公众号后台数据分析微信强大的后台数据统计系统提供了公众号优化的重要参考指标。01用户分析02图文分析03菜单、消息分析提供用户精准度分析验证可作为内容分析重要指标为用户行为分析提供指导想要运营好自己的产品——一个公众号或者一个APP，都需要对已有的信息进行挖掘，分析数据背后的深层次的原因，然后不断的对产品进行优化来满足用户，这有这有才能给用户带来更好的体验。任务一内容运营效果监测CONTENTS目录内容运营的数据分析03数据01内容运营的监测数据02运营数据的分析方法04一、数据所谓数据，其实就是反映产品运营效果的一些数据。这些具体的数值，可以借助第三方工具或通过自行开发的软件进行统计，这些数据是我们研究和分析运营效果的基础素材。下图中向我们展示了微信用户的增长，通过这张图我们清楚地看到微信用户主要来源于“搜索公众号”和其他这两个渠道。“二、内容运营的监测数据内容黏性数据阅读页停留时长单位用户阅读数量用户重复活跃次数......内容扩散数据分享渠道回流率分享次数......内容展示数据阅读次数覆盖人数阅读页停留时长......内容转化数据付费人数付费金额......（一）内容运营的监测指标关键指标概念解读451236流量(traffic)是指平台的访问量，是用来描述访问一个平台的用户数量以及用户所浏览的平台数量等指标。转化量也叫做转化页面到达次数，指独立访客达到转化目标页面的次数。浏览用户量指在一分钟内完成的访问页面数的比率。点赞量是指在浏览完网页内容之后，给予点赞行为的用户数量。评论量是指在浏览完网页内容之后，采取评价行为的用户数量。阅读页停留时长是指访客浏览阅读页时所花费的时长，阅读页的停留时长=进入下一个页面的时间-进入阅读页的时间。关键指标概念解读回访者比率用于衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性。积极访问者比率用于衡量有多少访问者是对网站的内容具有高度的兴趣。转化率(ConversionRate)是在一个统计周期内，完成转化占推广信息页面到达的次数的比率。跳出率是指在只访问了入口页面就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。（二）内容运营的维护

内容在发布之后,我们还需要对它的走向进行持续跟进和维护。内容营销不仅仅是做出一个很有创意的视频并进行病毒性传播那么简单,它的运行有一个周期性的循环。基本按照“前期分析一内容规划一内容制作一内容使用一效果评估”的流程走,每一个循环之间又不是简单的并列关系,而是有各种形式的重叠和累加。内容贡献和消费的生态，不只是简单的两个人群之间的循环，还有可能变成复杂的多个人群之间的循环，这就是用户分层。用户分层的运营模式，不只是为了精细化运营，也是为了打造用户生态循环。三、内容运营的数据分析

内容的展示数据是进行运营数据分析最基础的数据,该数据展示了内容被点击、查阅的情况,通过对该数据的分析，可以了解该内容对应的覆盖人数、及对该内容感兴趣的用户人数等。内容的点击次数内容页面的停留时长（一）内容的展现数据才（二）内容的转化数据

内容的转化数据,用于判断内容是否能够促进用户的转化,比如能否利用内容让用户从活跃转向付费。01内容中付费链接的点击次数、付费成功次数02内容页面广告的点击次数、广告的停留时间、二次转化成功率（三）内容的黏性数据

黏性数据和展示数据相关,但二者有一些区别。考虑展示数据时,如果进一步分析用户重复阅读的次数,那么结合每次阅读的停留时间,就可以得到黏性数据。（四）内容的扩散与分享数据

内容的扩散数据或称“分享”数据,是社会化浪潮中一个新增可监测的数据。内容的分享频次和分享后带来的流量统计,可以说明内容对某类用户的价值和作用情况,这对需要通过分享带来用户的网站(产品)，以及需要引爆热点和病毒传播的运营有着重大的意义和价值。四、运营数据的分析方法

首先，我们应明白:运营数据分析的关键不在于数据,而在于分析。其次，我们要明确数据分析的能力是渐进的,对数据的敏感度是需要培养的。最后,，我们要懂得一个事实:数据表达出的信息与多种因素相关。$数据分析的定义数据分析是把藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，采用适当的统计分析方法进行分析，总结出所研究对象的内在规律，以求最大化地开发数据的功能，指导店铺的运营。A抛开预设立场，确保获取数据的准确性运营前期C做好数据的保存工作,如果网站(产品)要结束运营,应提前做好各种准备和通知。衰退期B关注用户流失的速度、分析流失的原因,对依然留存与活跃的用户给予重点的关注。成熟期常见的数据分析方法

漏斗分析法平均分析法分组分析法7矩阵数据分析法135246交叉分析法结构分析法对比分析法“两个或两个以上的数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的定义0102同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较。静态比较同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。动态比较（一）对比分析法（二）分组分析法

A分组分析法是指通过统计分组的计算和分析，来认识所要分析对象的不同特征，不同性质及相互关系的方法。分组分析法通过对现象的内部结构或现象之间的依存关系从定性或定量的角度做进一步的分析研究，以便寻找事物发展的规律，正确的分析问题和解决问题。（三）结构分析法

结构指标计算公式：结构指标（%）=（总体中某一部分/总体总量）×100%在统计分组的基础上，计算被分析总体内的各部分占总体的比例，进而分析某一总体现象的内部结构特征，总体的性质，总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。（四）平均分析法

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运用计算平均数的方法来反映总体在一定的时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均分析法可以比较同类现象之间的本质性差距、对某一现象在不同时间上的水平进行比较，以说明现象的发展趋势及规律，及分析现象之间的依存关系并进行数量上的推算。（五）交叉分析法

在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由低级到高级的一种分析方法。通常用于分析两个变量之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉节点，形成交叉表。（六）漏斗分析法

漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率。（七）矩阵数据分析法

通过数据定量化来表示矩阵图上各元素间的关系，可以帮助人们更准确地整理和分析结果，这种用数据表示的矩阵图法称为矩阵数据分析法。矩阵数据分析法是在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在对应的行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素是相对比较重要的。数据处理关键步骤解析检查数据在录入的过程中，因为人为因素造成的数据错误。比如在录入物流信息的时候，将物流公司名称录入错误，导致在统计面单信息的时候数据对不上。纠错数据分析过程中，会遇到数据记录中某些属性的值是不完整的情况。比如：在订单数据表中，未付款的订单是没有物流单号信息的，在统计有效订单的时候是需要把这条订单信息排除在外的。查缺包括去重、查缺、纠错等。数据清洗清除数据列表中重复的记录。如从订单数据中统计买家的ID，订单数据中可能会包含某个买家多次购买的记录，需要先进行查重后进行统计。去重包括数据抽取、数据分组、数据转化、数据抽样及数据计算。数据加工谢谢观看！任务二

内容运营方案优化CONTENTS目录数据分析工具03数据的获取01数据分析内容02效果评估优化模型04A/B测试05一、数据的获取

自己开发第三方工具获取数据主要通过埋点的技术来获取。提高数据精准性的方式注意剔除干扰项保持客观的视角重视长期的数据监测确保数据维度的合理性、数据统计的准确性。明确影响数据的因素。快速找到一个月内阅读量最高的几篇文章，看哪些文章阅读量高于平均阅读量，找到阅读量高的文章，进行利于统计数据，可以从标题、排版、文风等方面找到提升运营的途径。文章分析性别比例分析，快速找到分析群体用户；年龄分布，快速查看用户群体与文章定位是否一致。通过了解粉丝群体，从而快速为选题提供依据。粉丝分析养成每周统计和截图头条号指数的习惯，截图时要保留某一个维度的分数，通过两图或者多图的对比，看到指数的变化，总结出相应指数提高的措施和策略。头条指数分析二、数据分析内容三、数据分析工具伯格运营GrowingIO新榜清博大数据神策数据数说风云易赞微指数西瓜数据大数据导航网微信指数添加标题四、效果评估优化模型（一）效果评估标准对于内容营销，一般的从业者都会从文字文章阅读量，转发量，评论量来评估。专业的传播维度主要从以下五个方面来评论内容传播的效果。潜在的受众范围转化率（二）“RESULTS”模型五、A/B测试（一）基本定义与战略意义