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如何搭建適合自身社群的數據分析體系？作者指出了五個關鍵步驟。繼上篇文章后，本文作者繼續講解了后面的三個步驟，一起來看看吧。

今天我們繼續來聊關于社群運營數據分析的內容，上一篇文章我們說到，社群運營數據分析，關鍵是要搭建一套適合自己社群的數據分析體系，其大致可以分為設計用戶路徑圖、梳理關鍵數據指標、數據接入、搭建數據分析框架以及決策支持，這五個步驟。

上一篇文章，我們講過了如何設計用戶路徑圖以及根據這個路徑圖，怎么去梳理關鍵節點上的關鍵數據指標。那今天我們就接著來聊社群運營數據體系的剩下三個環節。

第三步：數據接入

當我們根據設計完用戶路徑圖，并梳理好關鍵的數據指標之后，我們就要確定，我們如何獲得這些數據。也就是數據接入。

這一步其實比較簡單，就是確定你的數據統計工作是人工統計還是利用第三方工具，比如像微伴助手等等來獲取。那一般情況來說，最好還是利用工具，這樣會讓整個運營工作更加輕松一些。而且現在的工具基本上都能夠滿足社群運營對所有路徑的實時監控，數據也都能導出到自己的數據庫里，不管是基礎類數據還是轉化數據，甚至用戶行為分析、熱力圖等等這些也都能滿足。所謂的數據分析，首先你得有數據才行是吧！

好，那到這一步，我們手上已經有了社群運營中的各項數據了，也根據用戶路徑圖和各個關鍵節點，將這些數據進行了分類。接下來就是進入分析的階段了。也就是我們需要搭建分析框架。

第四步：搭建數據分析框架

為什么要先搭建一個分析框架，而不是直接對著數據進行分析呢？是因為，數據分析的方法太多了。針對某個數據，你用不同的數據分析方法去進行分析，往往可能會得出不同的結論。而且隨著社群規模的不斷擴大，數據庫里的數據，無論是類型、數量等都會達到一個比較龐大的規模，這個時候，我們就要學會從這些海量的數據中找出關鍵數據，進行分析，得出跟我們最初的運營指標相關聯的就夠了。

所以，對于數據分析方法，你未必一定要掌握全部的分析方法，你只要抓住幾個最重要的，知道哪個環節用那一套分析方法就可以了。而且搭建分析框架的好處，一方面可以提高我們的工作效率，另一方面可以讓我們養成一個良好的數據分析習慣。

那具體的分析框架應該怎么搭建呢？

首先我們還是根據用戶路徑圖來，我們繼續用上一篇文章中提到的案例來說，整個的用戶路徑可以大致分為：廣告曝光、公眾號、客服微信、社群以及付費下單這五個關鍵節點。

那針對這個路徑，我們可以選擇用漏斗分析方法來對整個用戶路徑進行分析。

1. 方法一：漏斗分析方法

是一套流程式的數據分析，它能夠科學反應用戶行為狀態，從起點到終點各個階段轉化率情況的重要分析方法。

用戶從最開始的看到我們的廣告內容，到最后的付費下單，在這整個過程中，用戶每經過一個關鍵節點，他的轉化率是多少，從而讓我們知道，哪一步用戶轉化率偏低了，那么我們就可以針對這個環節作出調整。

2. 方法二：流失分析方法

那跟漏斗分析方法對應的，就是用戶流失分析。通過這個方法我們可以定位到流失的是哪類用戶，主要是在哪個環節中流失的，以及進一步分析為什么流失。

那以上這兩種方法，一般是對整個社群運營，從引流到最后付費下單，甚至后面的分享環節，整個過程的分析。

那針對不同的運營環節，我們同樣可以采取不同的分析方法。

3. 方法三：渠道分析

比如針對引流環節中廣告曝光的部分，我們可以采用渠道分析方法。而針對社群活躍的部分，我們可以采用關鍵行為分析方法。當然用這種方法，你首先得先定義什么樣的行為是屬于關鍵行為，比如公眾號后臺回復關鍵字，社群話題參與、活動打卡等等。

4. 方法四：ROI預測

而付費下單環節，最重要的就是進行ROI預測，說白了就是你要知道，你運營這個社群整體的營銷預算打算出多少，銷售額打算完成多少，整個的投入產出比如何。這樣也便于我們給自己的社群產品，包括付費社群這里的，進行一個合理的定價。

當然對于某些社群來說，企業通過運營社群并不是要來提升銷售額的，而是提升客戶服務質量的。那這一塊可能還要算上品牌溢價。

所以關于ROI預測，關鍵就要看最開始的時候，你對社群的定位是如何的了。那這里就不多展開聊了。

5. 方法五：用戶分層

最后在分享環節，我一般喜歡對用戶分層，通過四象限法則來測算用戶的忠誠度與滿意度。其實關于這一部分的分析方法，不一定是在分享階段的。像一些成長性社群來說，也可以定期通過這個方法來分析用戶。

那這種方法，可能不像前面幾種方法，相信大多數同學都有所了解，所以我就沒有展開聊。而用戶忠誠度與滿意度的測算，可能大家了解的不多，那我就簡單說一下。

我們在運營社群的時候，之所以要對用戶進行分層，包括先添加客服微信，再由客服拉入群，其實目的都是為了對用戶打上一個標簽，以便于區分不同類型用戶的比例。從而設計不同的社群內容、活動等。以實現更好的滿足用戶需求的目的。

那我們可以通過四象限法則來進行分析，首先我們可以根據滿意度和忠誠度的強弱，把用戶分成4個類型：比如像下面這個圖一樣。

橫坐標代表滿意度，越往右滿意度越高；縱坐標代表用戶忠誠度，越往上則越忠誠。

這樣用戶就被我們劃分為四個類型了。分別是：忠實型用戶、需求型用戶、羊毛型用戶以及低需求用戶。（當然這個標簽名稱各位可以自定義）

但是，用戶區分判定標準則需要我們提前定義好。

比如：

1. 忠實型用戶（高滿意度、高忠誠度）：每月都會復購，成功推薦朋友購買過1次以上
2. 羊毛型用戶（低滿意度、高忠誠度）：會因為價格實惠而購買，不會進行產品相關對推薦，平均客單價低于xx元
3. 需求型用戶（高滿意度、低忠誠度）：對產品需求強烈，品牌忠誠度低，3個月內無復購
4. 低需求用戶（低滿意度、低忠誠度）：只購買用1次甚至無購買過的用戶

我們可以通過一張表格，把這些信息都填進去，然后把用戶進行區分。然后有針對性地采取不同的運營策略。

比如：針對羊毛型用戶，一般我們可以通過組合型優惠、提升客單價，或是以邀請好友砍價的方式進行促銷，提升活動流量；而針對忠實型用戶多的社群可以推薦一些高客單價的單品，提供更加周到的服務。等等。

好，那以上就是根據用戶路徑圖，針對不同環節搭建的分析框架。里面的這些數據分析方法，都是比較實用的。

其實到這里，相信大多數人對于社群運營的數據分析工作已經很清楚了，整個的思路肯定也已經清楚了。知道該怎么做，需要掌握哪些數據，不同的環節應該用什么樣的數據分析方法。但是我們之所以要做數據分析，可不是為了分析而分析的，所有的數據分析最后都是要為我們的社群運營目標去服務的。所以數據分析體系搭建，最后一步就是完成決策支持。

第五步：決策支持

所謂的決策支持，其實大致可以分為三個部分：運營策略制定、貢獻度評價以及尋找增長點。

我們所有的數據分析，最終的目的都是要能夠得到反饋，并且幫助解決以上這些問題的。

1. 首先是運營策略的制定

我們通過各種數據分析，要知道我們在運營過程中存在哪些問題，比如我們的話題是否可以有效提升用戶的參與度，內容輸出方面是否能讓用戶滿意，社群活動能不能激發用戶欲望等等。然后進行AB測試，最終制定并沉淀出合適的運營策略。這樣等到我們擴大運營規模的時候就可以直接拿來套用了。

2. 其次是進行貢獻度的評價

主要是針對運營人而言的。通過的各個環節的數據指標分析，比如社群質量打分、活動效果評估，運營手段評分、社群內成交金額等等多個維度計算權重，最終計算出綜合得分，對運營人進行評級。

我接觸過很多的企業，他們在做社群運營的時候，對運營人的績效考核還是比較簡單粗暴的，就是用最終的成交金額來作為運營的考核內容。

但是我們都知道運營其實是一個系統工程，過程的重要性、復雜性很多時候其實比結果更重要，而如果忽略了這一點，不光是社群運營無法做大，連社群運營人自身也無法從工作中得到滿足感，那也就更不用提能力的提升了。

3. 最后尋找增長點

這一部分對于一些已經有一定規模的社群運營來說，可算是最為重要的了。

尤其當流量運營進入留量運營的時代，如何從現有的運營模型中，找到新的增長點，包括用戶增長、業績增長，都是最為重要和關鍵的了。而且合理利用我們搭建的社群運營數據分析體系，在框架中運用各種分析方法，尋找到業務的突破口，也是對企業和運營團隊最重要的挑戰了。

總結

OK，那關于社群運營的數據分析內容就全部講完了，我們最后再總結一下：

社群運營的數據分析工作，最主要核心的，就是要搭建屬于自己的數據分析體系。具體的搭建流程大致可以分為5個步驟，分別是設計用戶路徑圖、梳理關鍵節點及節點上的關鍵數據指標、數據接入、搭建分析框架以及最后的決策支持。

其中設計用戶路徑，可以根據實際的運營來定，那也可以根據前面課程上講過的社群運營模型來確定，比如把整個運營過程劃分為三個階段：用戶引流、社群活躍以及付費轉化。

每個階段又可以梳理出一些關鍵節點，同時呢，在關鍵節點上把一些核心的數據指標，根據基礎數據、轉化數據和用戶行為這三個類型，一一羅列出來。

接著，我們要提前準備好相應的運營工具，來完成數據的接入。這樣我們才可以根據獲得數據，利用搭建好的分析框架，對數據進行有針對性的分析。

那整個數據分析體系，我們用一張圖來呈現，就是這樣的！

這個呢更多的是從思維的角度出發，來把社群運營的數據分析工作講清楚，至于里面涉及到的一些具體的細節內容，還是需要結合我們最初的社群定位和實際運營策略來進行調整。

我們說社群運營，本身就屬于用戶運營的范疇，是離用戶最近的地方。而且運營本身就不是一個以結果來作為唯一評判標準的崗位。所以這就更加要求我們運營人掌握模塊化的工具，武裝起自己，通過數據提升專業度，通過更合理的輔助判斷來讓每一次的決策更好，讓整個過程更清晰可見。

當然，里面涉及到的一些具體的分析方法，比如像渠道分析法、漏斗分析法等等，因為時間的原因，我并沒有詳細、具體的展開聊。但我之所以寫這篇文章的目的，就是希望能夠幫助大伙去建立社群運營數據分析，整體的框架搭建思路。它可能并沒有那么實操，但卻是一種底層邏輯，它更像是一個工作指引，幫助我們更好地去開展工作。