国内新媒体发展现状

作为国内最大的社交媒体平台，微信的月活用户达到10亿，活跃的公众号数量350万个。截止2017年底新浪微博的月活也达到了3.92亿，创下上市以来最大数量的净增长。紧接其后的今日头条的月活也有2.5亿。而去年迅速崛起的短视频平台也有赶超这些老平台的架势，可见现在新媒体平台已经成为巨大的流量入口。对于企业的社会化营销转型，新媒体平台无疑是最重要的战场。企业对新媒体的重视程度越来越高，整个市场对新媒体的岗位需求量也不断上升。

而流量增长的同时，面临的挑战也是很大的。据《2017中国新媒体趋势报告》称，2017年有超过2/3的微信公众号用户数量不再增加，其中1/4还有所下降。经过混沌期的混战，红利消退，有大波不能持续输出优质内容的媒体被逐渐淘汰。头部大号已经逐渐规范化，团队化，资本化，小号面临严峻考验。

目前移动互联网发展已经进入“下半场”，新媒体行业的从业难度会越来越高。这就意味着对从业者的要求也相应提高了，现在的新媒体从业者不能只会仅凭感觉写写文章搞搞活动，还要掌握数据分析这个有利工具，实现数据驱动的新媒体运营。

如何玩转新媒体数据分析

现在的企业都在讲“大数据”、“数据分析”，相信很多新媒体运营人员也都在做数据分析。但是固化的思维往往会阻碍我们的脚步，我们在做数据分析的时候要时不时停下来问问自己，我的数据整理是否是高效的？我的报表是否是准确的及时的？我的分析和察觉是否能为企业带来增长？

壹哥在这里就和大家分享一下如何玩转新媒体数据分析。

一、了解数据指标，把握关键数据点

现代管理学之父彼得·德鲁克说过：“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。”首先我们要了解新媒体都有哪些数据指标。基本上可以分为两大类：用户和内容。

用户类：

累计用户，反应了账号的体量，可以初步触达的总用户量。

新增关注人数，即所谓涨粉数，是非常重要的KPI之一。我们的推广拉新活动都是为了提高这个指标

取消关注人数，一定程度上反应了用户粘性。

用户来源，像微信有二维码，搜索，阅读原文关注等，可以反应拉新方式的效果。

用户属性（性别，年龄、地域，职业，星座，兴趣），帮助你给用户画像，了解你的受众，可以帮助你更准确的把握选题，打磨调性风格，选择活动形式等。

内容类（以微信公众号为例）：

图文发布数，图文是承载你内容的主体，定时定量的输出能在一定程度上保证用户的活跃和粘性。

阅读量，传播效果的直接体现，是重要的KPI之一。

评论数，反应文章质量的指标之一。有时评论的阅读情况胜过文章本身。用户为什么会主动去看评论，据《2017中国新媒体趋势报告》显示，除了帮助判断新闻本身的对错和价值，单纯只是喜欢看其他人的调侃和吐槽是55.1%的人的诉求。因此如何激活、管理好用户的评论，直接影响到内容型产品的活跃度甚至传播。

分享转发数，反应文章的质量和传播性。最能体现新媒体自传播特点的指标。

二次传播数，指从朋友圈看到后再次分享转发的行为，非常直接的体现内容的传播力和影响力。

点赞数，收藏数，同样是反应文章质量的指标。

文章阅读来源，反应了用户在什么场景下阅读的文章，例如公众号内阅读，朋友圈阅读，好友转发，历史信息等。它也反应出文章的特点，在后面分析的例子中会讲到。

原文阅读量，根据需要转到注册页面或官网页面等，反应文章的转化率。

二、选对工具，事半功倍

有人会问，“微信、微博后台都有数据分析模块，为什么还需要数据分析工具？”

一般新媒体后台的数据都只能保存一段时间的，有的后台当遇到跨时间的分析时会有一些令人抓狂的设定，比如下图，微信公众号就不能检索跨度31天以上的数据。

而且新媒体后台的数据报表统一的模式并不能满足您企业特殊的需求，如果想要做到更深刻的洞察，这些死板的图表往往无法满足你的需要。

为了保存数据资产，方便分析，最常见的做法是，运营人员定期到后台将数据下载成excel表，将其汇总、加工。很多时候，企业会运营多个新媒体平台，有时在同一平台上还会有多个账号，这就给数据获取数、数据整理带来了很大的工作量和难度。想象一下，你每天要登录各种后台，把一个一个文章的数据复制粘贴到excel表。这种方式简直是弱爆了。

所谓工欲善其事，必先利其器，选择好的数据分析工具你将事半功倍。

对于数据工具的选择，要把握住三点：一、数据获取的自动化；二、数据整合的自动化；三、可视化分析的自助化。对于第三点壹哥想在这里解释一下。我们固有的思维往往不重视可视化这一点，认为只看一张张表格就足以完成数据分析工作。没有意识到选择适当的可视化图表对于数据的洞察是有着至关重要的作用的。

如下图所示，一种是记录文章阅读量和互动量的表格，一种是将其可视化展现的图表。如果我想对比文章间的阅读量和看总阅读量随时间的趋势，哪一种更能看出问题呢？

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（图）可视化：从数据到洞察

【壹看板】支持新浪微博、微信公众平台、今日头条、一点资讯等主要新媒体平台的数据源接入。你只要简单的扫码就可以链接您的数据，并且每天自动同步。当您有多个平台，或同一平台有多个账号时，会自动将数据整合帮助你跨平台分析数据。同时【壹看板】支持多种可视化图表类型的选择，经过简单的拖拽即可生成图表及看板。保障你的分析安全、准确、高效。

三、将数据带入场景，真正做到数据驱动

新媒体从业者每天都面临着不同的挑战，在这里作者总结出几个典型的场景，尝试讲解如何以数据分析为武器应对它们。

• 如何选择渠道？

选哪里做我的战场？我们上网一搜就会看到诸如“2018年最火的新媒体渠道分析”这样的文章，给你举出不同渠道的优势劣势。当然这些都是你可以参考的，但是哪些渠道真正适合你还是要数据来说话。

在运营之初，与其在所有渠道上火力全开，不如先拿少量数据试水。初步试验出哪些渠道效果较好，可以先主攻这些，再慢慢拓展。

在做到一定程度的时候不同渠道的偏向也会慢慢展现，我们可以将用户属性数据，不同类别文章的阅读数据等数据指标在渠道间做横向对比。了解不同渠道的受众特点，传播特点。做到有针对性的运营。

关键因素：多渠道数据融合。渠道间隔离的去看数据是没有意义的，孤立的数据无法发挥价值，哪些渠道推广的效果好，哪些渠道适合什么样的内容，哪些渠道适合什么样的活动都是不同的。我们需要把所有渠道数据整合起来进行分析。

• 怎么优化内容？

新媒体运营经常问“我的文章效果不好，但是不知道哪里不好，怎么优化？”为了写出好内容，你是否绞尽脑汁，恨不得十八般武艺全用上，想方设法蹭热点追热词，变成无节操的标题党。这里作者不是教大家怎么写出牛文章，而是帮助大家找到一条运用数据分析帮助指导如何优化内容优化运营的方法。

我们以微信公众号为例。目的是优化文章内容，我们将文章质量拆分成如下几个指标来看：选题质量，标题质量，传播质量。首先，如何选题？我们通过对比阅读量找出高于平均阅读量的文章，研究它们在选题方面有哪些共性。词云分析可以作为一个辅助手段，来了解他们的共性。

其次，标题怎么取？标题的好坏和公众号内打开率有关，即公众号阅读人数/送达人数。我们要比较文章的打开率，研究那些吸引眼球标题的特性。但是要注意，不能为了打开率变成纯标题党，如果用户打开几次看到的内容和标题落差太大，往后也就不愿意打开了。

第三，文章传播性。自传播性是新媒体最大的特点，优质的文章一定是有着高传播度的文章，以传播作为杠杆达到超高阅读量。我们可以对比不同文章的转发率，二次转发率，研究那些有高传播度文章的特点。

文章的标题影响打开率，文章内容影响转发率。标题至上还是内容至上也是运营人争论和纠结的话题。我们这里可以将转发率和打开率放在一起对比分析，如下图。问题来了，我们看到有两篇文章明显的转发率大大高于打开率，我们继续深究原因，也许这两篇有着优质内容的文章没有配上与其相当的响亮的标题。当然这里还可能有另一个原因，就是发文时间。发文时间包括整体运营的排期也是值得推敲的，它在一定程度上也会影响打开率。

下面我们就来谈一下发文时间，我们把阅读量和一天中的时间或者一周中的日子联系起来，得到两个分布图。

我们可以得出两个结论：第一，不要在晚上发文。第二，周三的阅读量相比是最高的，我们可以适当考虑这个因素安排主推的文章。

关键因素：深入业务场景， 拆分指标，找到逻辑关系，确定优化方向。

总结，要想让数据分析在新媒体行业中真正做到有效率有效果，需要思维方式的整体提升。了解业务永远是前提，然后用对工具，不要把时间花在无谓的报表下载报表整理上，最后数据分析一定要深入场景，通过探索式的分析找到问题提出解决方法，最后用数据去验证。真正做到用数据的思维指导新媒体的运营。

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