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為了平衡用戶結構，本文作者到小紅書開通了賬號，針對小紅書薯條推廣運營情況做了復盤，并結合實例，分析一個典型的數據驅動運營的流程，可以遷移至內容業態的產品運營過程。一起來看一下吧。

公眾號運營一年多了，用戶畫像男性60%，年齡26歲及以上占比85%，最近想平衡一下用戶結構，增加些年輕的、女生同學們的占比。于是，就到小紅書開通了賬號，針對小紅書薯條推廣運營情況做個復盤，結合實例來看一個典型的數據驅動運營的流程，可以遷移至內容業態的產品運營過程。

一、明確運營目標：為什么要做薯條推廣

付費推廣的首要目標是增加小紅書粉絲量（為什么要增粉，公眾號運營久了，看見閱讀量高、粉絲增長，每天數據都有變化就開心，至少短期內沒想過變現），作為聚焦數據產品經理方向垂直類的賬號，小紅書一周漲粉300+算是比較不錯的，但是一周多后明顯感覺增長放緩，剛好粉絲數過500后就可以開通薯條推廣（付費買流量），就決定體驗下流量“買買買”的樂趣。

所以，第一步要衡量我運營效果的關鍵指標：新增粉絲數就確定下來了。（在實際運營工作過程中，每一次運營動作都需要有關鍵的KPI）

二、運營準備工作：推廣什么內容？

作為數據人，肯定要數據驅動嘛，所以下定決心要大洋買流量之后，下一步就是利用數據分析，對過往發過的筆記分析，以確定最佳的投放內容，實現ROI的最大化。利用OSM的指標體系建設方法，找到影響新增粉絲數指標的相關指標體系。

小紅書內容生態的業務流程是：用戶通過搜索或者逛小紅書首頁的推薦feed流看到筆記（曝光），被吸引后后（點擊），參與筆記內容的互動或者訪問作者主頁，看是否有其他干貨，判斷以后可能用得著后點擊關注。涉及的關鍵指標：

• 曝光人數
• 曝光次數
• 曝光點擊率
• 筆記查看人數
• 查看次數
• 主頁訪問次數
• 主頁訪問人數
• 新增粉絲數

互動類的指標：

• 點贊數
• 評論數
• 收藏數
• 分享數

小紅書的推薦策略是根據內容的熱度，也就是用戶互動，互動越高推薦的權重系數越大。所以在選擇推廣內容時，主要分析了查看人數、互動率以及粉絲轉化率幾個指標。

經過對筆記數據的對比分析（吐槽一下小紅書筆記分析排序指標過于單一），選擇了數據產品經理能力模型的這篇筆記作為推廣目標。初始數據指標：觀看數679，互動率8%，轉粉率2.1%。

三、推給誰：選擇目標受眾

賬號定位非常聚焦就是數據產品經理或者想從事數據產品工作的學生、轉崗的數據分析數據開發產品經理、產品運營等。

根據流量來源分析，80%的流量來自首頁推薦頁（這和我原來預想的多數來自搜索有些差別）。此外，在自定義選擇時，只能選擇城市、性別、年齡、粗粒度的興趣等基本的信息，我覺得不夠準確，所以在選擇推廣方式時，選擇了使用小紅書的自有推薦算法，認為基于算法的用戶興趣可能會更準確。

在我們日常運營工作中，通過用戶畫像和標簽體系的建設，不斷精細化用戶精準識別的能力，從而為業務數智化運營賦能。

四、數據復盤：推廣效果如何？未來怎么改進

5000的流量套餐很快就用完了（可選6小時、12小時、24小時），具體數據效果如何呢？個人感覺用一個詞形容“慘不忍睹”?；?5大洋，新增7個粉絲，新客CAC（單用戶獲取成本）10.71，對于我這種不創造任何商業價值的賬號，這個成本還是非常高的。

痛定思痛，復盤總結找出問題所在，以后才可以不斷迭代優化。根據能夠獲取到的效果數據，梳理推廣的轉化漏斗分析發現，關鍵的流失環節是曝光到點擊的轉化率非常低，也就是說雖然5000曝光看起來不錯，但實際上查看的只有228，潛在的原因可能包括：

1. 筆記內容質量不佳，比如頭圖視覺效果不好，或者不夠標題黨，沒有深入人心吸引用戶興趣
2. 小紅書的流量推薦算法問題，算法畢竟是黑盒，說不定為了完成5000曝光的KPI，用戶相似度系數門檻限制的非常低？

改進：

1. 如果下次再做推廣，首先在內容上，要精細準備下，至少頭圖和標題要考究一些，不能圖省事直接推廣粗糙的內容。
2. 可以嘗試下自定義選擇用戶標簽，人工經驗和算法推薦做下對比。

五、數據化運營過程總結

在這個數據化運營的過程，本質是利用數據來驅動決策，也就是在運營目標明確之后，我選擇推廣內容以及目標用戶的依據，要用數據說話。此外，對于運營效果過程監控，結果復盤。不斷地基于數據進行PDCA循環。

此外，如果你是在企業內部做數據產品或者運營，就還需要考慮數據的采集和指標體系的構建過程。數據產品經理則還需要考慮提供方便業務決策使用的高效數字化工具，后面有時間再分析下小紅書創造中心的數據產品設計的優缺點。