新媒体营销 第8章 新媒体数据分析

第8章

新媒体数据分析新媒体营销--营销方法+平台工具+数据分析目录CONTENTS8.1新媒体数据分析概述8.2新媒体数据分析的基本方法8.4微博数据分析8.3微信公众号数据分析8.5课堂实训8.1.1新媒体数据的类型31．数值型数据数值型数据可以直观地通过数字对营销情况进行对应的统计和分析，可以很好地总结并评估营销的结果。常见的数值型数据包括阅读数据（阅读量）、粉丝数据（粉丝量）、网店销售数据、网站浏览数据以及各种活动的参与统计数据等。8.1.1新媒体数据的类型42．图文型数据图文型数据可以帮助我们找到正确的营销方向。图文型数据主要通过问卷调查、结构化比较、分析汇总等形式获得。网站栏目分类、账号粉丝分类、消费者反馈及各种平台矩阵分布等都是比较常见的图文型的数据。8.1.1新媒体数据的类型51．网站数据UV统计PV统计用户来源关键词分析用户地区分析浏览路径UV即网站的独立访客数，只对唯一IP访问数量进行统计，一天内同一访客多次访问网站只计算为1个访客，UV统计等同于访问网站的用户数量。PV即页面浏览量。用户每打开网站上的一个页面就会被统计工具记录1次PV。用户来源指用户进入网站的路径，如来自百度、搜狐等搜索引擎，来自其他网站或直接访问等。关键词分析指对用户访问关键词进行的统计，即用户是通过哪些关键词进入网站的。用户地区分析主要用于统计用户地区、地区用户数量及不同地区的用户比例等。浏览路径指用户在网站的浏览路径，如浏览了什么网页、在某网页停留的时间以及从什么网页离开等。着陆页分析记录用户进入网站的第一个页面，在其中可统计出用户进入数量和比例。8.1.1新媒体数据的类型61．网站数据网站数据可以通过各种网站分析工具来获得，如百度统计、CNZZ统计、站长工具等，也可以通过网站自带的统计分析工具来获得，如图所示为淘宝电商平台中某店铺网店数据的分析。8.1.1新媒体数据的类型72．微信数据根据微信营销的不同类型，微信数据也分为个人微信号营销数据与微信公众号营销数据两种类型。个人微信号营销数据主要是指微信朋友圈的数据，其分析指标主要有好友数量、点赞数量、购买数量、文章转化率等。个人微信号营销数据微信公众号数据微信公众号数据通过变换内容分析阅读的数据，可以分析出粉丝的浏览情况。微信公众号数据主要包括新增关注数、取消关注数、单篇图文阅读量、全部图文阅读量等。8.1.1新媒体数据的类型83．微博数据在微博平台中进行新媒体营销可通过微博“数据助手”来获取数据并进行分析。在“数据助手”页面中可查看微博粉丝、博文、互动、视频、文章等数据，根据这些数据可进行微博营销效果的分析。8.1.1新媒体数据的类型94．今日头条数据在今日头条的后台首页可以直接查看文章的订阅数量，了解文章的整体营销效果。也可通过文章分析查看文章在某个时间段内的情况，如推荐数量、阅读数量、转发数量和收藏数量等数据。通过粉丝数据分析，还可以查看新增的粉丝数量和取消关注的数量；查看粉丝属性，包括性别、年龄、省份订阅数量；分析粉丝兴趣，从而知道用户都喜欢哪些分类的文章，更好地进行针对性营销。目录CONTENTS8.1新媒体数据分析概述8.4微博数据分析8.3微信公众号数据分析8.5课堂实训8.2新媒体数据分析的基本方法8.2.1新媒体数据分析的步骤11制定目标挖掘数据处理数据分析数据总结数据12345对于数据分析人员而言，新媒体数据分析是为了能够更科学地制订营销计划、更精准地评估营销效果。在进行数据分析前，首先应当制订目标。挖掘数据前首先需要进行数据来源分析，然后从后台数据、第三方数据以及手动统计3方面进行数据的挖掘操作。挖掘出来的新媒体数据往往不能直接使用，还需要数据分析人员对数据进行处理。处理数据主要包括删除无效数据、合并重复数据、组合相关数据3个部分。数据在经过处理后就可以进行分析了，常见的数据分析类别有流量分析、销售分析、内容分析和执行分析。在数据分析完成后，还需要总结数据。总结数据不仅有利于沟通新媒体营销的情况，还便于分析新媒体营销结果、总结新媒体营销规律、制订新媒体整体营销规划。8.2.2新媒体数据分析的方法121．直接评判法直接评判法是指营销人员根据营销经验，直接对具有分析性的数据下定义，判断它的好与坏，通常是从评估近期阅读量、销量以及当日文章推送量是否正常等下手。用直接评判法来进行数据分析，需要满足以下两个条件。分析人员必须有丰富的新媒体运营经验，可以对阅读量等信息有正确的评估能力。经过加工处理的数据要够直观，可以直接代表某数据的某个指标。8.2.2新媒体数据分析的方法132．对比分析法对比分析法是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。对比分析法分为纵向分析法和横向分析法，纵向是指不同时间段同一指标的对比，横向是指同一时间段不同指标的对比。通过对比分析法可以直接了解营销的质量，以及目前的营销水平。一方面可以找到当前比较有优势的环节，后期予以保持；另一方面可以及时发现当前的薄弱的地方，进行优化突破。8.2.2新媒体数据分析的方法143．结构分析法结构分析法是指在有统计分组的基础上，将组内数据与总体数据进行对比分析的一种方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例，属于相对指标。8.2.2新媒体数据分析的方法154．漏斗图分析法漏斗图分析法是指通过对营销各个环节的流程进行对比分析，能够直观地发现并说明问题，如对营销各个环节的转化（从展现、点击、访问、咨询、订单生成的角度进行分析）和用户各阶段的转化比较等进行分析。8.2.2新媒体数据分析的方法165．雷达图分析法雷达图分析法常用于指数分析，如通过对新媒体账号的内容质量、领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。雷达图分析法下，分数越高，代表账号的质量越好，百家号指数、大鱼号星级指数用的都是雷达图分析法。8.2.3新媒体数据分析的常见误区17错误选取分析样本过度依赖数据忽略沉默用户逻辑关系混乱目录CONTENTS8.1新媒体数据分析概述8.4微博数据分析8.5课堂实训8.2新媒体数据分析的基本方法8.3微信公众号数据分析8.3.1微信公众号数据分析基本概述19用户分析用户分析包括用户增长和用户属性两个方面的内容。用户增长是对新增人数、取消关注人数、净增人数、累积人数的统计与分析，用户属性分析主要是对用户的性别、语言、地域、终端等数据的分析。菜单分析菜单分析主要是对微信公众号的一级菜单、子菜单的点击数进行统计分析。接口分析接口分析主要是对调用次数、失败率、平均耗时、最大耗时等数据进行分析。图文分析图文分析包括单篇图文和全部图文两种类型。单篇图文主要对图文发布的时间、送达人数、图文阅读人数、分享人数等数据进行统计；全部图文主要是对图文总阅读、原文页阅读、分享转发、微信收藏、阅读渠道等数据进行统计分析。消息分析消息分析主要是对消息发送人数、消息发送次数、人均发送次数、消息关键词等数据进行统计分析。网页分析网页分析主要是对页面访问量进行统计分析。进行微信公众号数据分析，能够帮助营销人员更好地运营微信公众号，发现问题并根据数据分析的结果解决问题。微信公众号的后台数据分析包括以下6大版块的内容。8.3.2微信公众用户数据分析20在使用用户数据分析模块时，分析的数据主要是用户增长和用户属性。通过用户增长可以了解账号粉丝的增长趋势和原因，通过用户属性可以熟悉粉丝情况。用户增长用户增长模块在微信公众号后台中有4个指标，需要重点关注新增人数，以便准确关注粉丝增长趋势。在监测这部分数据的时候，需要留意特别的数据和突然变化的数据。通过用户增长模块，除了能看到某个时间段的数据外，还可以查看新增用户的增长来源。用户属性用户属性中比较有价值的数据包括男女比例、城市分布等。男女比例数据可以帮助营销人员调整发布内容和推广内容。对于城市分布数据而言，在知道用户所在地区后，策划后续活动时就可以优先选择用户比较集中的地方，另外还可以进行针对性营销。用户属性数据分析的最大意义就是可以更加精准地投放广告。8.3.3微信公众号图文数据分析21全部图文分析的数据是微信公众号图文数据分析中比较关键的数据，其关键指标主要包括以下4种。原文页阅读次数图文页阅读次数微信收藏人数分享转发次数所有图文在某个时间段里的阅读次数（包括非粉丝）。所有图文在某个时间段里被分享转发的次数。点击一篇文章的“阅读原文”的次数。文章被用户收藏的人数总数，一般来说，干货类、工具类、教程类的内容被收藏的可能性较大。8.3.3微信公众号图文数据分析221．按照时间维度分析按照时间维度的不同，微信公众号提供了最近7天、最近15天、最近30天的阅读来源和趋势图分析，通过分析阅读来源，可以推测出读者的阅读场景，优化营销渠道。通过分析趋势图，可以查看用户感兴趣的内容以及推送文章的时间段。针对以上4项指标，微信公众号主要提供了两种分析方法。8.3.3微信公众号图文数据分析232．按照不同时段的趋势对比分析在选择图文页阅读次数后，然后任意选择7时间维度为、15、30天，再单击页面右侧的“按时间对比”按钮，即可进行不同时段的趋势对比分析。8.3.4微信公众号菜单数据分析24单击菜单分析可以看到昨日关键指标的3项数据：菜单点击次数、菜单点击人数和人均点击次数。用户可以选择查看最近7、15、30天等菜单点击情况的数据。通过对菜单栏的数据分析可以查看公众号粉丝的满意和活跃程度，点击次数越多说明公众号的覆盖人群越多，人均点击次数越多说明用户的活跃度越高。8.3.5微信公众号消息数据分析25可以分别查询最近7、14、30天里，前200名用户的消息关键词。可先选择小时报、日报、周报、月报等时间范围，然后查看消息发送人数、消息发送次数、人均发送次数等数据。消息分析消息关键词分析微信公众号消息数据分析包括消息分析和消息关键词分析两个部分。目录CONTENTS8.1新媒体数据分析概述8.5课堂实训8.2新媒体数据分析的基本方法8.3微信公众号数据分析8.4微博数据分析8.4.1微博基本数据分析27昨日关键指标昨日关键指标主要包括净增粉丝量、阅读量、发博量、文章发布量、文章阅读量、视频发布量以及视频播放量。营销人员可以对以上指标随时间的变化进行分析，红色表示数据情况变差，绿色表示数据增长。粉丝变化文章和视频粉丝变化包括新增粉丝量和减少粉丝量两个关键数据，其中减少粉丝量包括粉丝主动取消账号的关注数据和账号主动移除粉丝的关注数据。对于该项数据，营销人员可以关注粉丝变化较明显的时间段，从而找到增强营销效果的方法。我发布的内容包括发博量、发出评论量和原创微博量3个关键指标，在数据概览中可以查看发布内容的详细数据。对该项数据进行分析，可以对营销人员的“勤劳程度”进行反映，还可以分析其是否抓住了热点时间，从而合理规划营销时间段，确保营销效果最大化。通过文章和视频模块的数据分析，即对文章阅读量和视频播放量进行分析。与粉丝变化模块的数据分析相似，工作人员也可以分析文章和视频变化数据较大的时间段，从而总结用户比较喜欢观看的文章和视频内容。我发布的内容8.4.2微博内容数据分析28视频分析博文分析文章分析博文分析包括微博阅读趋势、微博阅读人数、微博转发评论和获得点赞的数据、点击趋势分析，以及单条微博分析的数据。文章分析可以对文章阅读趋势，文章转发、评论和点赞量，以及单篇文章的数据进行分析。视频分析包括视频播放趋势、视频播放人数、视频转发、评论和点赞量，以及单条视频分析的相关数据。8.4.3微博粉丝数据分析29粉丝趋势活跃分布粉丝画像包括粉丝趋势分析和近7日取关粉丝列表两个关键指标，在粉丝趋势分析中，工作人员可以选择任意两个指标进行数据分析，通过数据分析图，可以快速分析粉丝增长或减少情况，利于对当天发布内容的分析，找出粉丝变化的原因。在该版块中，营销人员可以对活跃粉丝数（即在某一时间登录过微博的粉丝）进行分析。在活跃分布中，包括近7日粉丝活跃分布和粉丝按小时分布，通过前者可以查看账号的粉丝活跃数，后者可以查看粉丝按小时分布的情况，总结出合理的发文时间。该版块中可以查看的数据