自媒体营销数据分析
为什么要进行数据分析?数据分析不仅能帮助运营者持续了解用户的真实需求，基于分析结果不断优化选题和标题，还能分析来自不同的渠道的用户占比、取关人数的相对峰值……1、了解用户增长趋势和用户属性特性，构建粉丝群体画像。……
为什么要进行数据分析?
数据分析不仅能帮助运营者持续了解用户的真实需求，基于分析结果不断优化选题和标题，还能分析来自不同的渠道的用户占比、取关人数的相对峰值……
1、了解用户增长趋势和用户属性特性，构建粉丝群体画像。
2、分析图文阅读量增长变化趋势，了解粉丝内容喜好，从而优化图文内容、选题、标题及推送时间。
就拿推文的最佳发送时间来说，什么时间段是微信生态圈内的共同黄金时段?其实没有一定的数据支持，你的内心难免会有一种“不踏实”的感觉。
通常人们认为的合适推送时间，是中午午休或者下班以后，也有可能不太适合了，当大量的文章都聚集在同一个时间，人们能看到的内容又有多少呢?
有调查统计，从傍晚6点开始是公众号推文最密集的时段，直到夜晚10点左右迎来最高峰，这4个小时占据了全天推文总数的30.04%。
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(中国微信500强24小时分布规律)
这时，你要知道属于自己的最佳推送时间，推文最密集的时段只能作为参考，还需要根据自己发送过的文章，进行数据记录及分析了。
3、对用户来源渠道和图文消息传播渠道分析，判断粉丝来源途径，了解核心用户所在渠道，方便产品传播造势。
公众号数据分析类别
就以公众号为例，自媒体数据分析主要有以下的类别，根据其中的类型分类统计并作出分析。
朋友圈平均打开人数
=在朋友圈阅读人数/总分享人数
分享转发
=分享到朋友圈+转发给好友+转发到微信群
公众号的内容传播潜力
=标题的朋友圈打开人数分享率时间参数空间参数
微信公众号的后台数据分析主要有六大类(用户分析、内容分析、菜单分析、消息分析、接口分析、网页分析)。
1、用户分析数据
包括了用户增长、用户属性、常读用户分析。
在用户增长数据中可以看到新增人数及对应的时间、取消关注人数及对应的时间及用户来源。
在用户属性可以看到粉丝的人口特征、地域归属和访问设备。
常读用户分析即在订阅号消息列表顶部“常读订阅号”横栏常驻你的公众号的用户人数。
2、内容分析数据
包括了单片图文数据、全部图文数据和视频数据。
单片图文中包含的数据包含送达人数、图文阅读人数、分享人数。全部图文数据包含图文阅读、公众号会话阅读、朋友圈阅读、分享转发、微信收藏人数。
通过分析单篇、多篇文章的数据详情，可以得出用户的真实阅读需求，之后可以更多的根据用户的喜好来推送文章。
公众号会话阅读
已关注用户贡献的阅读量，决定因素标题、账号粘性
从公众号分享到朋友圈
一次分享，可以体现已关注用户的分享需求
在朋友圈分享
二次分享，体现出未关注用户的需求
在朋友圈阅读
文章的二次曝光，直观体现了文章传播力，并决定了此篇文章能够带来的关注人数
3、菜单分析数据
包括了菜单点击次数、菜单点击人数、人均点击次数。
菜单栏作为粉丝互动的基础入口，通过对其数据的观察分析可以看出粉丝的活跃程度，点击次数越多说明锁定的人群越多，人均点击次数越大说明用户越活跃。所以，菜单文案的撰写，应该最大限度的提升粉丝好奇心，促进粉丝的点击互动。
4、消息分析数据
包括了消息分析和消息关键词两部分。
运营者可以设置关键词让用户在后台进行回复，对关键词的回复数据分析，有助于了解用户对于公众号内容的喜好，从而后续可以围绕这些“高频”关键词继续创造类似的内容。
数据分析逻辑与方法
明确数据定义
统计关键数据
进行对比分析
基于分析迭代
1.直接评判法
直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判，通常用于内部过往运营状况评估，如评估近期阅读量是否过低，评判近期销售量是否异常，评估当日文章推送量是否正常。
2.对比分析法
对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。
对比分析包括了横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比，例如在同一时间段在不同的平台发送了相同的文章;分析数据的差异，从而探寻各个平台的规则和不同;纵向比较不间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比，本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。
通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优秀水平的方面，后续予以保持;另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。
3.平均分析法
例如，在分析今日头条的文章阅读量时，借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章，接下来可以继续挖掘这些文章的标题，排版，配图等规律，便于后续内容质量的提升。
新媒体必备的数据分析工具
除了对自己的内容进行必要的数据分析之外，各大自媒体平台的数据，它们是新媒体平台中最具有参考性的数据，也值得你去参考和分析。以下是你可以获取数据的一些工具。
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