今天主要是想聊一聊數據運營，雖然市場上也有很多關于數據運營的文章，但大多數都只是談到對公眾號后臺數據概念的解讀，這對運營人來說，特別是剛入坑的運營人，顯然是治標不治本。只有數據概念而沒有可落地執行的方法論，那么運營工作也就不成體系。

微信公眾號從12年發展至今，整體的產業已經趨向成熟，市場對其運營框架也有了大致的共識，基本上可分為：內容運營、活動運營、用戶運營，以及渠道運營和數據運營等幾大模塊。每個不同的運營模塊，它們各自獨立，同時又相互地鏈接和影響。

所以，本文也更側重于對運營初學者來說，提供一套簡易、有效的數據運營方法論。

在開展數據運營工作之前，我們首先得了解數據在整個公眾號運營工作中，究竟充當著什么樣的角色？

我認為：

數據是運營的基礎，就像一條繩索，貫穿整個運營工作。它既是運營KPI考核的直接呈現方式，同時也是運營方向的理論支撐點。

數據運營是一個閉環、流程化的工作，要結合運營策略進行不斷地驗證和修正，這樣才能提高數據分析的精準度，這也是數據運營存在的價值體現。數據運營的流程節點，可分為：采集數據、分析數據和制定、執行運營策略。

如下圖：

（運營工作流程圖）

一、數據運營的三大原則

數據運營有三大原則，分別是：準確性、有效性和美觀性。

準確性：

無論是源數據的采集，還是關鍵數據的換算函數，這兩個過程到最終的可視化圖表呈現，都要保證數據的準確性，避免數據失真，從而影響運營判斷。

有效性：

數據分析的最終目的是為運營提供方向，所以，對于反饋意義不大或反饋目的高度重合的數據，則應該選擇放棄，無效的數據只是在增添運營的工作量。

美觀性：

數據最終的呈現方式最好是可視化圖表，即使是簡單的Excel制作，也應盡量保證整體的美觀，除了便于自己的觀察、分析外，當然也便于領導直觀地了解公眾號整體的運營情況。

二、數據運營的四大維度

1. 用戶數據

用戶畫像

用戶畫像是根據用戶的社會屬性，行為習慣等信息，以標簽化的形式構建一個抽象的用戶模型。

公眾號內容的生產是要建立在用戶畫像的基礎上，只有當內容與用戶標簽最大化匹配時，才能引起用戶的興趣。這就像一個大框架來界定內容的性質，跳出了用戶畫像的這個圈子，內容做的再好，也與你的用戶無關，俗稱“自嗨”。

舉個例子：

某情感號在3月份寫了一篇關于“下雨思念一個人”為主題的文章，整體的閱讀數據相對還不錯，大大超出歷史的平均閱讀量。同樣，該號在6月份又寫了一篇類似選題的文章，但是閱讀量卻少了將近三分之一，而且遠低于歷史平均水平。

當然，推送這兩篇文章的時候，前后幾天都是在連續地下雨。按道理來說，在這個大前提下，同樣的選題，即使標題差了些，那數據也不至于會相差這么多。

剛開始還百思不得其解，后來才發現，忽視了一個很重要的因素：用戶的地區分布。

原來，在前后兩次推送類似選題的文章時，這兩個時期的下雨地區是有差別的。雖然兩次在國內的沿海地區都是連續性地下雨，但是第二次的國內中部地區卻幾乎無雨，而恰恰該公眾號用戶的地區分布，在中部地區占了很大一部分的比例。

同樣，通過后臺兩篇文章閱讀人數的地區分布數據，也證實了這一點。

以上僅僅只是舉個例子，意在強調用戶畫像的重要性——如果內容的生產偏離了用戶畫像這個限定的大圈子里，那么，即使再好的選題，也可能只是你的一廂情愿。

目前公眾號后臺對于用戶畫像的數據主要集中在：

• 性別分布
• 語言分布
• 地區分布
• 終端分布

這些數據相對于構建用戶畫像還是比較局限，運營者可以通過其他運營手段來獲取更多、有效的用戶畫像數據。

例如：通過社群運營、微博工具等拉近與用戶之間的關系，近距離了解自己的用戶；或者通過活動運營，適當地收集用戶的相關數據。

當我們越了解用戶，才越能創作出符合用戶口味的內容。

用戶增長

用戶增長方面，主要包含：新增人數、取消關注人數、凈增人數以及累計人數。

這些數據相對是可以比較直觀的看出，平臺用戶的增長情況，也是直接關系到公眾號運營的好壞。而對于某一天的用戶增長出現異常時，則應該結合圖文數據或者其他運營策略（比如開展活動、付費推廣等）來進行分析，找出數據異常的原因。

至于分析的切入點，最主要的就是通過用戶新增渠道：

• 公眾號搜索：即通過搜索欄進行搜索關注，如多平臺引流。
• 掃描二維碼：常見的互推效果觀察，或其他附有二維碼的傳播活動。
• 圖文頁右上角菜單：文章內的右上角菜單查看公眾號添加關注。
• 圖文頁公眾號名稱：文章標題下的藍色公眾號名稱點擊關注，頭部的引導效果觀察。
• 名片分享：通過分享名片到微信群或好友對話框關注，在于公眾號的口碑傳播。
• 支付后關注：針對開通微信支付的公眾號，用戶支付后的默認關注。
• 其他合計：廣點通廣告，文章被單勾轉載顯示來源，卡券等其他形式。

2. 圖文數據

在公眾號后臺，對于圖文數據的呈現相對還是比較詳細的，有對單篇圖文的關鍵數據分析，也有對全部圖文的關鍵數據分析。當然，分析的周期也包含每小時、每天、每周、每月。

值得注意的是：在某些數據上，后臺的最大周期只截取到一周。

以下做詳細說明：

圖文送達率=實際送達人數/總用戶數

部分未送達的原因基本在于：用戶屏蔽消息推送、接近凌晨推送導致數據延遲、公眾號數據包丟失。按正常來說，圖文送達率的波動其實并不大，如果某天的數據有明顯的異常，那么則考慮上面說的三個因素中的后兩者。

圖文閱讀人數=點擊圖文頁的去重人數

在圖文分析中，有時候會出現，圖文閱讀人數要高于首頁上或者手機終端里的實際閱讀數。這是因為首頁或者終端的顯示閱讀數是以單個微信號訪問計算，而圖文閱讀人數以每日為周期，即使同一個訪客在第二天再次點擊圖文時，依然算有效的圖文閱讀人數。

（類似獨立訪客UV）

圖文閱讀次數=點擊圖文頁的次數

圖文的閱讀次數即是訪問量（PV），用戶每次刷新都被計算一次。這個數值反應的是，在一段時期內，用戶對于內容的復看率高低。如果是以輸出干貨、知識類為主的公眾號，可能這個數值就相對會高一些，與收藏人數基本呈正相關。

打開率=公眾號會話閱讀/送達人數

打開率是公眾號數據運營里非常重要的一個數據，它直接影響到圖文的閱讀數。而決定打開率高低的主要因素之一，則是文章的標題——標題取得好不好，直接就影響到文章的打開率高不高。

除了標題，影響打開率的還有文章選題、文章封面圖、內容摘要、發送時間等相對可控的主觀因素。

而隨著公眾號數量越來越多，用戶的信息渠道也越來越多。不同于早期單個用戶可能就關注幾個公眾號，現如今每個人的手機里都躺著數十個，甚至上百個的公眾號，扎推的推文時間重疊，信息覆蓋頻率加快，必然也就導致了打開率的降低。

在這種客觀的大環境因素下，想要提高打開率，就需通過相應的運營手段來改善現狀。

比如，微信16年推出的公眾號置頂功能，用戶可以自主選擇感興趣的公眾號，做為顯示在列表里的頭部位置。對運營者來說，搶占用戶的置頂選擇，就是在搶占用戶的注意力，由此來間接地提升公眾號的打開率。

• 一次傳播率=從公眾號分享到朋友圈/公眾號會話閱讀
• 二次傳播率=在朋友圈再次分享/從公眾號分享到朋友圈

微信公眾號不像今日頭條的推薦算法機制，即使在0粉絲的狀態下，依然可以在今日頭條打造出10W+的爆款。而微信公眾號顯然不行，除了現有的關注用戶閱讀外，只能靠文章的傳播來滲入到陌生用戶的信息接收渠道上，如：朋友圈、微信群、微信好友等其他渠道。

（補充：微信搜索占比較小，另外微信近期上線的看一看功能似乎有意打開這種閉環狀態，提供其他的閱讀來源）

圍繞現有占比較大的閱讀來源分布，除了公眾號會話打開，用戶的傳播是主要的影響因素，而決定用戶是否愿意進行傳播，權重依次是：文章選題、內容質量、標題、其他因素（誘導、技術等運營手段）。

傳播數是由一次傳播和二次傳播構成的，按正常這兩者的構成比例是趨于一個數值且比較穩定的，如果突然某篇的文章這個數值差距較大時，那么則要考慮一方偏弱的緣由了。

就比如二次傳播也有超過一次傳播，數值大于1的時候，像這種情況，基本上來說，要么是屬于跟熱點的效果，要么就是該文章的生命周期較長。

以上幾個圖文數據是比較重要的，至于其他的：如收藏人數、原文頁閱讀等就不做詳加介紹了，因為相對于前者來說，收藏人數、原文頁閱讀這些數據的分析維度比較單一，所以也就沒那么復雜。

3. 競品數據

首先對競品的選擇，這個沒什么好說的，兩者之間的用戶畫像重合度越高，那么競品的星級就越高，可以給自己的公眾號競品按第一梯隊、第二梯隊這樣進行分類。

競品是以同等量級的標準進行選擇的，以及行業領域內的標桿大號也是觀察的對象。

觀察競品的原因是，為自身的運營做參考——同樣包括內容選題上的參考。

確定好競品對象后，則對相應的數據進行監控，以及日常的一些運營動作做監控。這些能夠觀察到的數據其實也是有限的，如閱讀數、點贊量、留言質量等表面的圖文數據，這個工作可以借助新榜等內容平臺工具，或者自己建立監控表格。

4. 行業數據

互聯網是一個瞬息萬變的世界，附著于互聯網上的產業自然也就時刻充滿著變化。新媒體亦是如此，所以了解最新的行業資訊，有助于我們把握整體的運營方向。同時，對于切合公眾號調性的熱點進行實時跟進，這也是了解行業、社會動態的重要因素之一。

目前對新媒體行業資訊的了解，可以關注新榜、微果醬、微互動等幾個微信公眾號，另外多加入一些同行社群及好友，都有助于獲取最新的行業資訊，至于內容熱點，那肯定就少不了微博這個平臺了。

除了熱點之外，行業數據的關注點，主要在于：行業的主流趨勢、最新的業內政策、黑馬的運營方法、成功的變現模式、有效的資源渠道。

三、 數據分析的三大周期

在第二個部分，主要談的是對部分數據概念的解讀，因為每個號的特征性質不一樣，那可能所涉及到的關鍵數據分析也不大相同，運營者可以根據自己所需適當增減。

這一部分，講的則是對數據運營工作的實操執行層面。

1. 以日為單位

目前多數公眾號的推文頻率都是以日更為主，對部分的自媒體除外，有些只是兼職寫作，而有些則可能是單純的開個號玩玩。而對日更或者更新頻率較高的公眾號來說，每天的內容選題應該是重中之重。

所以，數據運營的每天職責之一，就是為內容選題提供有效的建議。

首先，內容選題的原則是要建立在用戶畫像上，這個上面也提到過了。所以，構建用戶畫像是大前提，那沒有用戶怎么辦？定位。后期再根據實際的用戶畫像進行內容框架的調整。其次，內容選題的確定方向，是根據自身的歷史圖文數據、競品的圖文數據以及實時的熱點數據。

歷史圖文數據：建立至少前三個月的圖文數據表，同時每天進行更新數據，涵蓋的指標選項主要有但不限于：日期、圖文位置、文章標題（超鏈接）、內容形式、閱讀數、點贊數、留言數、打開率、一次傳播率、二次傳播率、關鍵指標的平均數。（如下圖）

（模擬數據）

這些數據的采集都是以7天為周期，因為微信公眾號后臺對打開率等數據指標最長也只計算到第7天，況且7天后的數據增長波動相對來說也比較小，另外同周期的數據判斷也能更加的客觀。所以，每天除了更新前一天的數據外，還要對前7天內的數據進行回采。

那么，通過對歷史圖文數據的分析，就可以明確什么樣的內容是符合用戶需求的，在沒有其他選題的情況下，重寫以往的優質選題，是一個不錯的選擇。

至于具體的數據判斷，結合第二部分提到的數據概念進行解讀，這里就不加以闡述了。

競品圖文數據：建立一份競品數據監控日報表，通過新榜平臺對數據進行抓?。ㄐ掳窠厝‘斕熘形?2點的數據），同時標注競品的星級，以及對相關數據的環比計算。涵蓋的指標選項主要有但不限于：公眾號名稱、發文時間、發布位置、文章標題、閱讀量、閱讀環比、點贊量、點贊環比、原創與否、文章主題、特殊事件。

（模擬數據）

每份日報表為一個工作表，以一個月為一個工作簿，以便后期查看翻閱。

另外，對相關熱點可以在文章主題上用紅色字體，便于區分。

對于日報表的數據觀察，主要有：環比浮動較大的數據、熱點文章數據、閱贊比異常數據、其他特殊事件。至于具體的觀察順序，可依照個人習慣而進行，最終目的同樣是為自身的內容選題做參考，以及其他運營動作的了解。

實時熱點數據：內容選題的熱點數據獲取同行業數據的獲取渠道大致相同。做為一個運營者，必須要有極高的信息敏感度，除了競品外，要養成每天查看相應的公眾號、網站、社群以及朋友圈等。熱點都是有時效性的，在沒有新穎的角度跟進熱點時，通過時間的優勢也能相應的提高文章的傳播范圍。

附部分熱點趨勢網址：

• 新榜：http://www.newrank.cn/
• 微指數：http://data.weibo.com/
• 搜狗微信：http://weixin.sogou.com/
• 百度風云榜：http://top.baidu.com/

這三點是數據運營的每日基本工作內容，分析的第一個方向是圍繞在每日的內容選題上開展的，參考的重要性排序依次是：在有熱點的前提下，首要考慮的是以符合自身公眾號調性的角度及時跟進熱點，其次是考慮較為靚麗的競品圖文數據，最后才考慮歷史圖文數據——當然也可以在選題上進行創新，但是每天都有創新的選題，而且每次都符合用戶的興趣，這似乎不大現實。

每日數據分析的第二個方向，則是文章的標題——以同樣的方法對編輯已完成的內容標題提供建議，甚至是結合分析的數據提供相應的備選標題（建立標題庫，與編輯共同負責）。第三個方向，是對可做參考的重時效性運營動作提供建議，如果是非重時效性的運營動作，那么可做記錄至周、月總結。

以上每日數據運營的三點基本工作內容，以及三個分析的方向，主要還是以四個維度中的圖文、競品、行業（熱點）為主，對于用戶數據維度并沒有提到。

對此我的觀點是：每日的用戶數據觀察肯定是有必要的，但是否以圖表的形式呈現，則看各自所需。

原因在于：微信公眾號后臺的用戶數據呈現，相對還是比較直觀的，在數據報表的三大原則中，美觀性即是否可直觀地呈現關鍵數據，如果源數據的呈現符合這個原則，那么則可以省略。

所以，每日的用戶數據報表并非不可缺少的工作，對該數據的采集可加長周期至每周。

雖然可無需每日對用戶數據進行采集，但是分析的工作同樣不可落下，分析的關鍵指標見本文的第二部分，特別是在有其他運營動作情況下，用戶數據的分析是很重要的。比如：互推的效果，需要通過用戶新增渠道的二維碼掃描來分析。

2. 以周為單位

數據運營周工作主要分為兩部分：第一，搭建周數據儀表盤。第二，周數據工作總結。

搭建儀表盤就可以直觀、清晰的看出公眾號每周數據動態，提前設定好公式，每周只要進行源數據的采集便可自動生成儀表盤。

圖表呈現的維度主要有用戶數據、圖文數據以及競品數據，對于每個維度下的具體指標，可以根據自己的需求進行刪減，搭建儀表盤的承載工具可以是Excel也可以是BDP，以下圖表前者是我通過Excel搭建的，后者是在BDP上獲取的，僅作例子。

（Excel版本）

（BDP版本）

第二個周數據工作是做文字總結，當然你要以PPT的形式進行總結也是可以的?？偨Y的基礎是建立在周數據的儀表盤上，因為儀表盤呈現的更多只是表面的趨勢走向。所以，對于表面異常數據的背后深度分析，則需要以總結的形式來呈現，同時，總結還包含對一周的行業數據解讀。

3. 以月為單位

數據運營的月工作，其實和周工作相差無幾，只不過在原周數據的基礎上加以整理，形成以月為單位的數據報表。因為一個月的時間相對較長，所以對觀察運營趨勢的走向會更加明顯一些。

在月工作中，部分的關鍵數據也可以以折線圖的形式進行呈現，比如：用戶新增數據。

通過關鍵數據的走勢圖，可以分析當月的公眾號運營強弱，找出有力的增長點，再針對下月的運營計劃提供相應的建議。

以上就是數據運營每日、每周、每月的基礎工作，按三個時間劃分開展，按三個流程依次推進，同時針對四個維度進行分析。

值得注意的是：在進行四個維度的分析時，不同維度之間，甚至是同個維度不同關鍵指標之間，都存在相關性。所以，分析數據不能太過單向思維，要多向結合進行，否則就變得非常局限。

目前公眾號的發展相對成熟和平穩，傳統的靠感覺或者經驗運營，已經不是主流的觀點，精細化運營才是保證在這競爭極大的市場里得以生存，甚至是進步。

而數據的分析，是保障精細化運營開展的基礎，挖掘每個可能有價值的數據，都能帶動公眾號的發展，畢竟蒼蠅雖小，那也是肉啊。

最后說明：本文根據個人經驗，總結出的數據運營體系，其中包含概念解讀和實操方法論，相對比較適合初學者學習，如有遺漏或不妥之處，歡迎交流。

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