《新媒体数据分析与应用》 课件 第7章 微信数据分析

新媒体数据分析与应用第7章：微信数据分析本章提纲CONTENTS微信数据分析概述01微信公众号数据分析02微信小程序数据分析03新榜数据分析平台047.1微信数据分析概述第7章：微信数据分析

7.1.1微信简介微信是腾讯公司于2011年1月21日推出的一款通过网络快速发送语音短信、视频、图片和文字，支持多人群聊的手机聊天软件。用户可以通过微信与好友进行形式上更加丰富的类似于短信、彩信等方式的联系。微信软件本身完全免费，使用任何功能都不会收取费用，使用微信时产生的上网流量费由网络运营商收取。截至2021年1月，腾讯公司推出的微信最新版本达到8.0。1．微信介绍第7章：微信数据分析2．功能特点（1）支持发送语音短信、视频、图片（包括静/动态表情）和文字。（2）支持多人群聊。（3）支持查看所在位置附近使用微信的人。（4）摇一摇功能结识世界各地的朋友。（5）支持腾讯微博、QQ邮箱、漂流瓶、语音记事本、QQ离线消息等功能。（6）支持视频聊天。（7）支持电脑网页登录。（8）把照片分享到朋友圈，可与好友进行互动等等。（9）查看热点新闻资讯。（10）随时随地收/写QQ邮件。（11）视频聊天。（12）支持微信小程序功能，用户不用下载App就能使用相关应用。第7章：微信数据分析

7.1.1微信简介3.微信优势（1）沟通无障碍微信支持主流的智能操作系统，用户在不同系统间互发畅通无阻。（2）轻松聊天不透露信息是否已读，降低收信压力。（3）图片压缩传输，节省流量。（4）输入状态实时显示带来手机聊天极速新体验，且微信能够显示对方实时输入状态。（5）移动即时通信，楼层式消息对话使聊天更简洁方便。第7章：微信数据分析

7.1.2微信数据的基本构成阅读量是指看到文章标题后打开文章的用户有多少人。通过阅读量可以检验文章的标题和摘要是否合适，因为只有吸引用户，用户才会打开文章进行阅读。1.阅读量第7章：微信数据分析

7.1.2微信数据的基本构成2.分享量分享量是指有多少人将这个文章分享到朋友圈或其他渠道。分享量反映了文章的质量。用户打开文章以后，看到喜欢的或质量高的文章，才会去分享。第7章：微信数据分析

7.1.2微信数据的基本构成当日掉粉量是指当日有多少用户取消了关注。取消关注的用户可能是新用户，进来以后看到自动回复的内容不喜欢，或者菜单栏的内容设置不喜欢，也有可能是老用户，微信公众号中发了一些不符合这些用户阅读喜好的文章。3．当日掉粉量第7章：微信数据分析

7.1.2微信数据的基本构成4．当日净增量当日掉粉量是指当日有多少用户取消了关注。取消关注的用户可能是新用户，进来以后看到自动回复的内容不喜欢，或者菜单栏的内容设置不喜欢，也有可能是老用户，微信公众号中发了一些不符合这些用户阅读喜好的文章，如图所示。第7章：微信数据分析

7.1.3微信数据分析的目的微信时代早已进入我们的生活，随着使用群体的逐渐扩大，微信营销也成了网络经济时代个人或企业营销模式的创新，也是当前最具有价值的网络营销方式之一，微信让人与人之间不存在距离，微信用户与商家之间的点对点的关系让商家与客户始终保持着联系，从而让营销产生最大价值。自从微信公众号上线以来，很快就成为自媒体矩阵中的核心领域，也是获取市场价值的重要渠道。因此，通过微信公众号的数据分析，运营人员可以了解粉丝活跃度、极具吸引力的图文发布形式、以及用户关注的需求点，进而提高企业的用户留存率及提高用户忠诚度。7.2微信公众号数据分析

7.2.1用户数据分析用户分析主要从用户增长、用户属性、关键词回复三方面数据入手。通过这些数据可查看粉丝人数的变化。单击公众号后台“用户分析”中的“用户增长”，页面显示具体的用户数据，包括新关注人数、取消关注人数、净增关注人数、累积关注人数等。可选择时段查看，在写周报、月报、季度数据分析报表时用处很大。新关注人数的变化，可以用来监测公众号内容或活动的优劣。如果新增用户多，以后可以多尝试这方面的内容或活动。如果新增用户少或呈负增长，那么活动或者公众号内容都需要调整。如图所示。第7章：微信数据分析1．用户分析简介

7.2.1用户数据分析关注来源。在用户分析这一栏里，主要看关注来源。通过这个数据的分析得出，目前这个公众号的新增用户主要来自两种模式：名片分享、扫描二维码。这个数据代表开源渠道。因此可以进行如下推测。名片分享：业务人员在销售时，指引用户关注公众号。扫描二维码：技术人员和电商运营人员在网站上面做了引流。所以通过这两个渠道的新增用户较多。用户属性。应当特别关注用户属性，用户属性对于内容运营方面有指导性作用。在这里可以查看用户的性别比例、语言分布，以及用户的省份分布、城市分布、终端分布、机型分布。第7章：微信数据分析2.用户属性分类

7.2.1用户数据分析利用AARRR模型对用户进行分析，过程如下。（1）获客。根据定位用户群，发现用户是一些对于数据、知识、报名、面试、转行关注的人群，然后在一些流量较大的平台发布文章吸引新用户。（2）激活。输出高质量的文章吸引用户。对于初关注的、对公众号茫然的用户要进行适当的文章推送，让用户从被动接收信息转变到主动在公众号中关注其他内容。（3）留存。根据掉粉量的分析，发现那些华而不实的枯燥的知识点让用户无法接受，要避免给用户推送这类文章，加大用户专注点内容的推荐。让用户真正觉得这是一个有帮助的公众号从而留存并使用。第7章：微信数据分析3．实践运用

7.2.1用户数据分析（4）变现。等用户真正对该公众号感兴趣后变成忠实用户，可以提供一些免费试听课，且试听课也不要空泛，要包含一些干货，启发用户听课的欲望，从而购买课程进行学习。（5）推荐。加强并保证公众号文章的高质量，有内涵有价值的文章才会让用户分享，这是关键。还可以采取奖励的方式促进用户分享。第7章：微信数据分析3．实践运用

7.2.2流量数据分析流量主要有以下来源：阅读量、转发量、点赞、留言等。之所以没有重点谈这些内容，主要是因为这些内容是人为可控的。比如留言，如果企业搞了一个留言点赞的活动，那么这一篇文章的阅读量、点赞数、留言率自然而然会提升。所以在进行内容分析的时候，要在明确常量的统一的情况下进行分析。第7章：微信数据分析1．流量分析简介（1）在没有活动的情况下，通过阅读数、转发率分析受用户欢迎的内容类型，并持续优化内容。（2）在有活动的情况下，通过分析用户行为数据找出受用户欢迎的活动类型，例如，活动如何提升，如何优化活动方式。总之，在进行数据分析的时候，一定要在统一常量的基础上分析变量，并进行大范围的分析才有价值。2.实践运用

7.2.3运营数据分析在公众号的菜单栏可以定位公众号的功用属性。如果是购物类的公众号，如京东、唯品会，基本菜单栏就是一个购物的入口。公众号的菜单栏里面有子菜单，合理地设计分类公众号子菜单的内容，通过菜单栏的单击率，了解用户关心什么，在乎什么，并做出对应的调整规划。建议在设置菜单栏时，可以将子菜单的内容同级分类，这样便于我们了解哪一个类别的产品更受用户欢迎。通过分类产品，来调查用户最感兴趣的是什么，从而更好地进行内容运营，创作出用户感兴趣的内容。因此建议菜单栏要跟产品一同使用，这样才可以充分发挥作用。一般有些公众号的菜单栏长期没有更换，或者只是单纯链接历史消息的。需要对菜单栏进行细分设置，可以好好利用菜单栏，来帮助我们更好地了解用户，做好内容运营。第7章：微信数据分析1．运营分析简介

7.2.3运营数据分析第7章：微信数据分析如图展示了一天内10万+文章阅读量在一天内各个时间段的转发次数和阅读人数的记录数据。很明显看出，在晚上20点到24点，用户和阅读量是直线上升的，也说明这个时间段阅读微信的人数是最多的。2.实践运用

7.2.3运营数据分析第7章：微信数据分析如图展示的是具体时间段的转发次数和阅读人数，我们重点关注下转发阅读比，这个数据的好处在于避开因为累积分享造成阅读量过高的数据误差。表格中凌晨1点到2点的时候比例较高，说明在这个时间段分享的人虽然少，但是朋友圈阅读率比较高，大部分人已经入睡，部分人还在刷屏看微信，很少的分享可以获得更高用户阅读率。这个数据占比比较高的时间段在中午、晚上，尤其是19点以后，都保持在10%以上，在这个时间段用户有更多的时间支配刷微信，也是很多公众号推送文章的高峰期。2.实践运用7.3微信小程序数据分析

7.3.1微信小程序简介小程序数据分析，是面向小程序开发者、运营人员的数据分析工具，提供关键指标统计、实时访问监控、自定义分析等，帮助小程序产品迭代优化和运营。其主要功能包括每日例行统计的标准分析，以及满足用户个性化需求的自定义分析。第7章：微信数据分析1.功能概述用户：使用过小程序的微信用户，根据openid来判断。分享：用户单击小程序内或小程序外的菜单，将小程序及其页面分享给好友的行为。新增：用户首次访问小程序页面称为新增。活跃：用户在一段时间内访问过小程序称为活跃。2.名词解释

7.3.1微信小程序简介第7章：微信数据分析停留：用户从打开小程序内页面，到主动关闭或超时退出小程序的过程。切换到后台、显示到聊天顶部或浮窗，均不算停留在小程序。留存：某个时间段内新增或活跃的用户，经过一段时间后仍然使用小程序，称为留存，区分新增留存和活跃留存。事件：自定义分析中进行用户行为数据收集和分析的模型，表示某个用户行为。漏斗：自定义分析中由一系列事件组成的数据分析模型，用于分析业务流程中每个步骤的用户转化与流失。2.名词解释

7.3.1微信小程序简介第7章：微信数据分析累计访问人数：历史累计访问小程序的用户数，同一用户多次访问不重复计。新访问人数：首次访问小程序页面的用户数，同一用户多次访问不重复计。打开次数：打开小程序的总次数。用户从打开小程序到主动关闭或超时退出小程序的过程，计为一次。访问次数：访问小程序页面的总次数。多个页面之间跳转、同一页面的重复访问计为多次访问。访问人数：访问小程序页面的总用户数，同一用户多次访问不重复计。人均停留时长：平均每个用户停留在小程序页面的总时长（单位为秒），即总停留时长与访问人数的比值。次均停留时长：平均每次打开小程序停留在小程序页面的总时长（单位为秒），即总停留时长与打开次数的比值。3．分析指标解释

7.3.1微信小程序简介第7章：微信数据分析平均访问深度：平均每次打开小程序访问的去重页面数。访问留存人数：本周期有访问且上一周期有访问的用户（如日粒度下则为当日访问且昨日有访问的用户）。访问回流人数：本周期有访问且上一周期没有访问，但历史有访问过的用户（如日粒度下则为当日访问且昨日没有访问，但历史曾经访问过的用户）。新增留存：指定时间新增（即首次访问小程序）的用户，在之后的第N天（或周、月），再次访问小程序的用户数占比。活跃留存：指定时间活跃（即访问小程序）的用户，在之后的第N天（或周、月），再次访问小程序的用户数占比。支付次数转化率：在小程序内，完成非免密支付转化的小程序打开次数占比，即小程序内非免密支付成功次数/小程序打开次数。支付人数转化率：在小程序内，完成非免密支付转化的小程序用户数占比，即小程序内非免密支付成功人数/小程序打开人数。3．分析指标解释

7.3.2用户数据分析用户行为是用户在产品上产生的行为，实际表现为相关的用户数据。运用不同的分析方法对不同的数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向。用户行为数据是通过埋点进行监控的。常见的用户数据分析主要包括性别、年龄、地区及其使用终端分布等。第7章：微信数据分析查看新增或活跃用户的性别及年龄分布，由于部分用户属性数据缺失，可能出现“未知”1．性别及年龄分布

7.3.2用户数据分析第7章：微信数据分析2．地区分布查看新增用户或活跃用户的主要省份和城市分布，可筛选展示全国或单个省份下的城市数据。3．终端及机型分布查看活跃或新增用户的终端及机型分布，终端包括iPhone、Android和其他，机型提供用户数最多的top10。

7.3.3运营数据分析查看昨日关键用户使用数据，以及对比一天、一周、一月前的变化率；可根据需求自定义展示个人关注的数据项。第7章：微信数据分析1．昨日数据

7.3.3运营数据分析查看使用分布情况，包括访问深度分布、使用频次分布、不同访问时长打开次数分布、不同访问时长打开人数分布等。第7章：微信数据分析2.分布情况

7.3.3运营数据分析整体来源分布即查看整体访问来源分布，包括打开次数和访问人数，可选择不同场景和时间段进行查看。第7章：微信数据分析3．来源分析

7.3.3运营数据分析查看不同场景下小程序打开人数和访问次数的趋势，可选择不同场景和时间进行查看和比对。第7章：微信数据分析4．分场景访问趋势

7.3.3运营数据分析查看一段时间内公众号文章或App分享带来的访问数据，包含打开次数和访问人数。第7章：微信数据分析5．渠道来源明细

7.3.3运营数据分析查看用户行为指标数据，包括打开、添加、访问大类下的各项。可选择不同数据指标和时间区间进行查看和比对。第7章：微信数据分析6．行为数据

7.3.3运营数据分析留存趋势即小程序的留存趋势，可查看小程序的新增留存和活跃留存率，可选择不同时间进行查看和比对。第7章：微信数据分析7．留存分析

7.3.3运营数据分析查看选定时间范围内，小程序的新增留存或活跃留存的详细数据，可按日/周/月的粒度进行展示。第7章：微信数据分析8．留存数据

7.3.3运营数据分析访问页面即查看选定时间范围内，每个页面访问、使用、退出、分享指标的数据。以上指标均为时间范围内的累计值。可以单击单个指标进行排序显示。第7章：微信数据分析9．页面分析7.4新榜数据分析平台

7.4.1新榜简介自媒体行业的兴起，越来越多的人选择投身其中。但自媒体运营，尤其是公众号运营，并不是一件简单的事情。除了每日编辑推送文章，还需要监控行业情况、阅读数据、用户增长率等强大的数据分析工作。在这种情况下，一些专门针对公众号平台的第三方工具就诞生了，新榜就是其中的佼佼者。新榜不仅提供了第三方文章排版编辑器，拥有丰富的图文模板，同时还具有强大的数据分析能力，能够直接给运营人员展示所需要的一切信息。如图所示是新榜的首页界面，其业务板块主要分为榜单、内容营销、数据服务、运营增长等板块。第7章：微信数据分析

7.4.1新榜简介

作为数据驱动的内容产业服务平台，新榜发挥行业枢纽作用，连接线上线下资源，提供内容营销、电商导购、用户运营、版权分发等产品服务，服务于内容产业，以内容服务产业。2018年，新榜荣获第二届“上海文化企业十佳”称号。同年，新榜上海母公司及北京全资子公司被评定为“国家级高新技术企业”。2020年，新榜荣获全国内容科技创新创业大赛商业A组第一名。第7章：微信数据分析1.新榜介绍

7.4.1新榜简介权威的微信大数据。作为中国首先提供微信公众号内容数据价值评估的第三方机构，新榜已遍历超过2000万个微信公众号。作为内容价值评估的重要产品，新榜每月和每年发布的中国微信500强榜单已成为行业公认的权威标准。基于抖音的短视频全场景AI数据平台“新抖”，新榜为用户带来全面的实时热门素材、热门商品、带货力分析等数据服务。领先的移动端全平台数据服务。除了以日、周、月、年的频率发布全类别微信公众号影响力排行榜外，新榜还与今日头条、腾讯媒体平台、搜狐、快手、快传号、西瓜视频、百家号、QQ空间、新浪看点、网易新闻客户端等平台分别达成合作协议，以独家优先形式联合发布数据榜单，构筑了移动端全平台内容数据体系。第7章：微信数据分析2.新榜平台特点

7.4.1新榜简介公正透明的新榜指数算法。建立在领先稳定的技术能力和平台保障的优先协议基础上，由复旦大学新闻学院提供全方位学术支持，新榜依据公开透明和不断优化的算法公式来生成新榜指数，以作为各类榜单排名的基础依据。依托分钟级监测和周期数据对比等技术，新榜对数据造假现象实施净化，确保公正权威。数据驱动商业化服务。作为数据驱动的内容产业服务平台，新榜发挥行业枢纽作用，连接线上线下资源，服务于内容产业，以内容服务产业。第7章：微信数据分析2.新榜平台特点第7章：微信数据分析“新榜指数”（NewRankIndex，NRI），由新媒体排行榜（）基于海量数据、用户深度反馈及专家建议推出，用于衡量新媒体（主要是两微一端）的传播能力，此指数反映该新媒体主体的热度和发展趋势。3.新榜指数新榜指数是由原始数据参照基数通过计算公式推导出来的标量数值，用以衡量原始数据在其所属维度的相对表现。例如，用户xxx点赞数为379，平台会将这一数据和点赞常数进行比较，以确定其点赞数的相对位置，进而转换为其点赞指数，其余指标以此类推。该算法相较于常规加权有四大优势。（1）不仅显示绝对表现，还能反映所处位置。（2）标准化后，不同维度的指标之间可以相互比较。（3）指标之间可以相互运算，从而得到综合考察各维度的新榜指数。（4）形成的指数为单调增函数，不仅可以用于用户间的比较，也可以用于用户自身的跨期比较。4．算法简介

7.4.1新榜简介

7.4.2新榜使用方法第7章：微信数据分析各新媒体平台的运营人员除了可以依据后台显示的各类数据表进行数据分析，还可以利用专业的数据统计平台的排行榜获得有价值的数据分析。在浏览器中输入网址https：///，即可打开新榜官网。1．访问平台在新榜平台首页单击“榜单”选项卡，并选择“微信”选项，即可进入新榜微信公众号榜单。2．选择榜单