為了獲得更好的運營效果，我們往往需要做好數據分析這項工作。這篇文章里，作者就以內容型小程序的數據分析作為切入點，提供了相關的分析思路和經驗總結，一起來看看，或許會對從事數據分析工作的同學們有所幫助。

背景：公司為了更好地打造品牌，往往會布局不同功用的小程序，如內容型、工具型、轉化型小程序，為了優化小程序生態，盤活小程序之間的用戶流量，往往需要做針對性的數據分析，本文謹以內容型小程序的數據分析作為切入點，為大家提供一個參考思路。

一、第一關鍵指標

據不同產品性質，以及產品不同的生命周期，錨定對應第一關鍵指標，同時參考第二關鍵指標。區分虛榮指標與可付諸實踐指標，活躍人數、累計訪問人數 vs 活躍人數/月訪問總人數、單位時間內新贈人數。

二、用戶維度數據

在明確第一關鍵指標后，確定小程序的關注重點，可以根據新客、老客戶的維度細化用戶旅程圖，并甄選重點優化的功能模塊。

針對不同類型用戶，甄選重點優化功能，并錨定對應指標針對性運營策略。內容小程序為例：

1. 用戶活躍度：周活躍人數/周訪問總數，目標>35%，參考近三月均值34%
2. 7天留存率目標>45%，參考近三月活躍用戶留存率42.36%；
3. 小程序分享率>23%，參考近三月轉發率20.82%. 分享率=用戶分享次數/用戶訪問次數。

舉例來說，內容型小程序的數據指標更關注活躍老用戶，則需要拉取用戶活躍度數據，進行對比。

如下圖，以近3月數據為基礎做活躍度環比分析，判斷整體用戶活躍走勢，Ex：

1. 用戶日活周活：反映用戶活躍的絕對值；
2. 7天活躍留存：體現總體活躍留存情況。

三、產品維度數據-主要流量分布

根據主要流量頁的分布圖，明晰可重點關注的功能模塊。Ex：下圖為內容小程序首頁近3月流量分布，每日推薦、內容精選等模塊為主要流量分布點。

此外，根據熱力圖反映首頁流量分布，根據視覺習慣做調整動作。Ex：每日推薦流量最大，若放在用戶視覺重點區-最左側，探索數據提升的可能性。

首頁資源位的點擊率可以充分反映用戶興趣，除此之外，搜索頁的熱搜關鍵詞高頻詞，更能反映對于主動搜索相關內容的興趣，特別是用戶自定義關鍵詞搜索，高頻詞的分析和布局可進一步提升用戶運營的質量。

四、產品維度-頁面流量斷點

一般來說，退出率和頁面訪問人數漏斗圖，能反應不同二級頁對用戶的吸引力，為此，我們可以通過這兩個數據指標看小程序需重點關注的頁面節點。如下圖所示，頁面B和頁面C之間的流量存在較大的斷點，用戶流失較多，可以重點關注。

可以由此再往下深挖，細拆不同頁面，特別是內容型小程序較關注的受訪頁、分享頁的人數/停留時長等指標。

五、時間維度-主要數據對比

除了流量頁面、二級頁面的分析外，為了更好地了解用戶習慣，需要對比不同時間段下用戶的數據指標，轉化類小程序更多關注GMV和轉化率，內容型小程序主要關注以下指標：

1. 產品主要數據指標對比：活躍度=活躍人數/總訪問人數、次均停留時長、受訪頁跳出率；
2. 主要受訪頁數據對比：次均停留時長、受訪頁退出率，結合運營調整策略，分析增長/下滑原因。

當然還可以根據流量趨勢來看，以24小時為時間顆粒度，判斷流量高峰期，結合受訪頁流量數據，判斷運營著力點：

六、最低增長指標-參考健康數據標準

數據分析的目的，是為了判斷產品健康程度，確定產品目標是否達成，明確改進的大致方向。就內容型產品來說，一般有以下幾個方向：

1. 用戶獲取，用戶成本/用戶帶來收益<=1/3
2. 用戶活躍，維持每周5%的新用戶增長，維持每天活躍用戶/總訪問人數>=10%
3. 用戶停留時長，活躍用戶的7天留存率目標值5%，主頁面跳出率<=30%
4. UGC內容，人均生產內容量每月>=3條
5. 傳播率，分享人數/總訪問人數的比值，理想病毒傳播系數75

參考1-5指標，以及當時產品的主要改進方向，我與團隊達成共識的著力點，確定為以上第2點。

七、產品改進點-目標策略度量

一旦確定產品的目標，則需繼續拆分具體的改進點，確定可執行的假想解決方案、印證指標有效的數據衡量標準。Ex：

八、日常數據指標監控

在日常運營中，特別是在產品迭代優化后，特別需關注數據指標，確保產品運營無bug。以每天/每周為最小時間單位，監控產品的日常數據，及時反饋異常，與復盤運營優化數據效果。

綜上所述，是繼我在兩家公司，負責2個內容型產品后的數據簡析框架，參考過國內外大神的數據分析書籍，加上自己的經驗總結出來的，希望曾經的經驗能幫到同路人。