怎样在新媒体营销中做好数据分析工作?

第四节新媒体活动数据分析

无论是企业还是个人，要想做好、做大、做强自己的新媒体事业，策划、举办一些新媒体活动会是很有效的手段。除了举办新媒体活动，新媒体运营者更应该学会如何进行新媒体活动数据分析，从而了解新媒体活动的成功与不足、性价比以及后续可以改进的地方。

一、新媒体活动的类型

新媒体活动的类型

新媒体活动按照不同的划分方法，可以有不同的分类。

（一）按照活动目的分类

按照活动的目的，可以分为以下 4 个类型。

（1）拉新类活动，指通过新媒体手段获得新增粉丝一类的活动，如微博上常见的关注并转发以及「@3 个好友」的抽奖活动，就是拉新类活动。

（2）促活类活动，指的是为了促进现有粉丝活跃的活动，如在微信后台发起的留言活动，鼓励粉丝与作者留言互动，就是促活类活动。

（3）转化类活动，指的是为了促进粉丝进行下载、购买等一系列转化行为的活动，如目前在微信公众号上很常见的售卖课程一类的活动，就是转化类活动。

（4）品牌类活动，指的是通过新媒体渠道宣传和推广品牌的活动，如微信群线上发布会。

（二）按照活动平台分类

按照不同的活动举办平台，可以分为以下 3 个类型。

（1）微信类新媒体活动，如朋友圈常见的「萌娃投票」类活动。

（2）微博类新媒体活动，如常见的「转发微博抽奖」类活动。

（3）其他平台类新媒体活动，除了微博、微信两大主流平台，在其他平台举办的新媒体活动，可以统称为其他平台类新媒体活动，包括今日头条、知乎、网易号等。

二、活动前的数据准备

在举办一个新媒体活动前，往往都有很多准备工作需要做，如了解现阶段市场情况、了解竞品情况、确定活动目的、了解活动受众属性、做好活动策划以及确定活动预算等。完成准备工作，才能够顺利开展新媒体活动。

为了监测新媒体活动的举办效果，运营者在活动开始前，还需要确定活动目标，根据活动目标确定此次活动的 KPI。在确定 KPI 后需要完成以下两个准备工作。

（1）根据 KPI，拆解出此次需要重点监测的数据维度。

（2）记录现有数据概况，方便在活动后进行对比分析。

例如，因为最近粉丝增长乏力，为了在短期内获得较多新增粉丝，某地区影楼的微信公众号策划了一个「萌娃投票」的微信活动，活动内容就是给参选的「萌娃」投票，投票优胜的「萌娃」会获得影楼提供的免费儿童摄影套餐。只有关注了影楼的微信公众号才能投票，每一个微信 ID 每天可以投一票。

那么，这个活动的 KPI 就是微信公众号新增粉丝，围绕这个 KPI，可以监测的数据维度包括投票活动参与人数、投票活动报名人数、微信公众号新增关注数、微信公众号取消关注数、微信公众号净增关注数、微信公众号累计关注数等。然后记录各项数据维度在活动开始前的数据，并且在活动举办期间，逐日记录各项数据。

三、活动中的数据监测

新媒体活动过程也是一个非常关键的阶段。运营者需要搜集与分析数据，包括实时监控数据、分析宣传渠道优劣和留意用户反馈。

（一）实时监控数据

活动展开后，运营者可以通过后台自带工具、活动页面数据埋点（针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的处理），甚至人工手动统计的方式，去监控在活动开始前确定的各项数据维度。运营者需要对活动数据进行实时监控，及时了解活动实时走向，掌握数据变化趋势。一旦活动数据出现异常，运营者便能反推出活动的问题在哪里，并决定如何调整。

例如，某公司开展了一个微信公众号新增粉丝的活动，主要的方法就是在多个微信群中投放宣传海报，引导群内用户扫描海报上的公众号二维码获得奖品。可是当活动主办方在多个群内投放了海报后，后台的新增粉丝数并没有多大变化。经过运营者主动查找发现，由于海报上的二维码被设计人员进行了缩放调整，导致用户在长按二维码进行扫描识别的时候，会出现无法识别的情况，从而无法扫出微信公众号，最终导致新增粉丝的效果大打折扣。了解到这个情况之后，运营者紧急调整二维码设计，重新在一些渠道进行活动海报投放，后续的新增粉丝数就逐渐符合预期了。

（二）分析宣传渠道优劣

不论是在什么新媒体平台举办活动，运营者最终都希望活动可以火爆到「刷屏」，取得更好的传播效果。为了活动能够快速取得成效，运营者就需要挑选合适的宣传渠道对新媒体活动进行宣传推广。

在宣传新媒体活动的过程中，运营者需要对各个不同渠道的转化数据进行采集和分析。运营者可以利用转化漏斗分析，分析不同渠道的转化率，分析哪个渠道性价比更高、带来的用户更精准、用户转化率更高等。

例如，某公司完成了一套新媒体课程的研发，需要多个合作伙伴一起对外推广。该公司利用网站 Banner、论坛帖子、微信公众号软文等渠道进行推广，最终发现来自微信公众号软文的成交量最高。在活动的后期，运营者就逐渐将更多资源投放到微信公众号宣传上，挖掘更多优质的微信公众号用于投放软文。

（三）留意用户反馈

不论是什么类型的活动，最终都会需要特定的用户参加。在这期间，运营者会从各种渠道取得不同的用户反馈。对于用户提出的建议，运营者可以积极思考是否可以采纳。对于用户提出的问题或批评，则需要评估其合理性，并决定是否需要马上改进。

对于一些比较有效的用户反馈，如对活动亮点的赞扬、活动过程中不足的反思、用户提出的改良建议等，都可以进行收集、归纳和整理，以方便活动后的总结复盘，为之后举办活动提供参考。

四、微博内容数据分析

微博内容数据分析主要包括「博文分析」和「文章分析」。其中「博文分析」指对所发博文进行数据分析，「文章分析」指对微博头条文章进行数据分析。

（一）博文分析

运营者单击「管理中心」—「数据助手」—「博文分析」，即可对所发博文进行数据分析，博文分析如图 7-31 所示。

图 7-31　博文分析

在「博文分析」模块，运营者可对「微博阅读趋势」「微博转发、评论和赞」「单篇微博分析」进行详细数据分析。

1.微博阅读趋势

在「微博阅读趋势」模块中，运营者可对发博数和阅读数进行数据分析。这两个参数的定义如下。

发博数：账号发出微博的条数。

阅读数：账号近 30 日内发布的微博被阅读的次数，一条微博可以被同一用户阅读多次。

将发博数和阅读数显示在一个坐标系下，便可知阅读量与原创微博数呈正相关，故运营者在空闲时可发几条有价值的微博，进而提升阅读数据，增强运营效果。

图 7-32 所示为微博阅读趋势，运营者也可以单击该图右上角的「导出」按钮，将数据导出至 Excel 中，对数据进一步分析，以探索提高运营效率的方法。

图 7-32　微博阅读趋势

2.微博转发、评论和赞

在「微博转发、评论和赞」模块中，运营者可对互动数进行数据分析。

微博转发、评论和赞：账号发布的微博被转发、评论和点赞次数的累加，微博转发、评论和赞如图 7-33 所示。

图 7-33　微博转发、评论和赞

3.单篇微博分析

在「单篇微博分析」模块，运营者可对阅读人数、点击数进行数据分析。这 2 个参数的定义如下。

阅读人数：单篇微博发出后累计被阅读的去重人数，微博阅读人数如图 7-34 所示。

图 7-34　微博阅读人数

点击数：账号发布的微博中带有的短链（含头条文章）或者图片被点击次数的累加，点击数如图 7-35 所示。

图 7-35　点击数

在「单篇微博分析」模块中，阅读人数、点击数等将以折线图直观显示出来。运营者也可以单击右上角的「导出」按钮，将详细数据导出至 Excel 中对数据进一步处理。

运营者可以快速找到阅读人数和点击数高的微博，从而对相应微博内容、发文时间进行统计，以便找出更佳的运营策略。单击右侧「查看详情分析」按钮，运营者可以看到微博阅读量随时间改变发生的变化情况。单击「查看原微博」按钮，运营者可以快速查看微博内容，有利于统计分析。

阅读量一般会随着时间的延长不断缓慢增加，但如果微博发布一段时间后被「大 V」转发，则阅读量还会攀升，故运营者发布微博时可以提醒相关「大 V」，这样可以确保阅读量不断增长。

（二）文章分析

运营者单击「管理中心」—「数据助手」—「文章分析」，即可对所发头条文章进行数据分析，文章分析如图 7-36 所示。

图 7-36　文章分析

在「文章分析」模块中，运营者可以对「文章阅读趋势」「文章转发、评论和赞」「单篇文章阅读趋势分析」进行数据分析。

1.文章阅读趋势

在「文章阅读趋势」模块中，运营者可对两个参数进行数据分析。这两个参数的定义如下。

文章阅读数：账号近 7 日内发布的头条文章被阅读的次数，一篇文章可以被同一用户阅读多次。

文章发布数：账号发出的头条文章的篇数。

运营者同样可以对两个指标进行对比分析，并可将所有数据导出至 Excel 中，文章阅读趋势如图 7-37 所示。

图 7-37　文章阅读趋势

2.文章转发、评论和赞

在「文章转发、评论和赞」模块中，运营者可对 3 个参数进行数据分析。这 3 个参数的定义如下。

转发总数：账号发布的头条文章被转发的次数累加。

评论总数：账号发布的头条文章被评论的次数累加。

点赞总数：账号发布的头条文章被点赞的次数累加。

运营者同样可以对 3 个指标进行对比分析，并可将所有数据导出至 Excel 中，文章转发、评论和赞如图 7-38 所示。

3.单篇文章阅读趋势分析

在「单篇文章阅读趋势分析」模块中，运营者可对 3 个指标进行数据分析，它们的定义如下。

图 7-38　文章转发、评论和赞

阅读数：账号发布的头条文章被阅读的次数，一篇文章可以被同一用户阅读多次。

文章转评赞数：账号发布的头条文章被转发、评论和点赞的次数累加。

阅读互动率：点赞数 ÷ 文章阅读数。

与「单篇微博分析」类似，运营者同样可以查看以数据条显示的头条文章的阅读数和文章转评赞数，并可将详细数据导出至 Excel 中。单击右侧「查看详情分析」按钮，运营者可以查看阅读数和转评赞数随时间变化的具体数据，从而进行统计分析，单篇文章阅读趋势分析、单篇文章转发、评论和赞如图 7-39、图 7-40 所示。

图 7-39　单篇文章阅读趋势分析

图 7-40　单篇文章转发、评论和赞

五、微博推广数据分析

当运营者粉丝数量很少时，若想提高微博阅读量，可以使用微博推广工具——粉丝头条。当某条微博使用粉丝头条后，在 48 小时内，它将出现在粉丝微博首页信息流的第一位。

粉丝头条需要运营者花钱购买，所需费用根据投放粉丝覆盖数及潜在粉丝数的多少而定。运营者在某条微博的左下角单击「推广」，便可使用粉丝头条功能进行推广，进而提升微博阅读量，推广如图 7-41 所示。

图 7-41　推广

在粉丝头条推广中，运营者可以推广给我的粉丝、潜在粉丝、指定账号粉丝的相似用户和兴趣用户，推广人群如图 7-42 所示。

如果微博定位是初入职场的人群，可以使用粉丝头条推广给兴趣用户「初入职场」及具有相同定位、粉丝兴趣相近的账号，从而有的放矢地提升投放精准性及运营效率。

图 7-42　推广人群

将进行了粉丝头条推广的微博与普通微博进行数据对比、分析，可知使用粉丝头条推广的微博极大地提升了阅读量，有利于提高影响力。

当粉丝较少时，运营者可以有计划地对优质微博进行粉丝头条推广，从而提升微博的运营效率。

案例 7-3

政务新媒体优秀案例「大学宿舍煮火锅被点名」

（1）案例概述

2019 年 8 月 26 日 9 时，「中国消防」发布微博并附上「大学生宿舍煮火锅」的照片，称：「开学了，又开始了是吗？」该微博表达了对学生用电安全的关心。截至 2019 年 8 月 28 日 12 时，这条微博获得了 3 655 次转发，评论数为 6 878 条。近 3 个月来「@中国消防」发布的「大学宿舍」相关消防安全微博达 30 余条，内容包括点名警告，还有在线普及宿舍防火安全知识，传播效果较好，好评不断。

（2）传播数据

2019 年 8 月 26 日至 2019 年 8 月 28 日 12 时，中国消防发起的「#晒宿舍火锅照被消防微博点名#」话题在全网引发 7.3 万条相关讨论。

2019 年 8 月 26 日的「中国消防」微博「点名」现场，在传播中共形成 6 个转发层级，覆盖微博用户约 3 000 万人。在微博转评用户中，消防类账号参与度较高，各消防类账号带动的转发数有 45 条，评论数有 58 条，网友转评的微博中，「捂脸笑」「笑哭」「狗头」「憨笑」「二哈」「偷笑」等古灵精怪的表情纷纷上线，总体反馈轻松向上，公众对这种宣传方式较为认可。

在 2019 年 8 月 26 日的政务微博关注度排行榜中，「中国消防」位列第二，在周榜中仍居第四位。在 2019 年 8 月 27 日政务类官微的互动数中，「中国消防」更是以 50 万的互动数「一骑绝尘」，博主与粉丝间的真实活跃情况可见一斑，政务微博关注度排行榜如图 7-43 所示。

图 7-43　政务微博关注度排行榜

案例解读：「中国消防」抓准时机对大学生消防安全问题发声，并准确把握受众情绪进行传播，官方微博下的「有趣灵魂」让「中国消防」建立起一个新媒体时代的「年轻的生命」。以「中国消防」为代表的新媒体传播正在把更生活化、口语化的内容融入其中，更照顾受众的心理，让受众的主动性、互动性增强，进而实现传受一体化。

四、活动后的数据复盘

「复盘」这个词最早来源于棋类术语「复局」，指对局完毕后复演该盘棋的记录，以检查对局中对弈者的优劣与得失关键，有效地加深对这局对弈的印象，也可以找出双方攻守的漏洞。复盘的目的是通过向过去学习，达到能力的提升。

（一）数据复盘的意义

复盘是一个有意识地利用自身过去的行为经验进行学习的行为。但是往往很多运营者忽略了这个有效的途径。其实活动后的数据复盘，对于运营者而言有重大意义。

1.了解活动最终执行效果

进行数据复盘，运营者可以把各项活动数据按照时间维度列出，从而一览整个活动的走势。运营者可以结合最终活动数据，对比活动目标，参照活动成本，判断这场活动的投入产出比是否合理，是否完成了最终活动目标，以及今后如何做得更好。

2.分析不足，避免重复犯错

每举办一场新媒体活动，最终都可能会出于各种原因导致活动结束后仍有一些缺憾。即使每次活动都不可能做到百分百完美，但运营者在复盘的时候，也需要知道哪些地方做得不够好，做得不够好是因为客观原因还是主观原因，下次如何避免。如果能找到一些之前没有注意到的错误，对运营者而言将会有较大收获，可以避免在后续活动中犯下同样的错误。

3.总结经验，确保下次做得更好

对新媒体活动进行数据复盘，会让运营者从头到尾将活动剖析一遍。在这个过程中，运营者会逐步回忆起活动举办过程中的各项细节，最终沉淀出宝贵的活动经验，知道哪些环节做得不好、哪些环节有可能做得更好，确保下次活动取得更好的效果。

（二）数据复盘的步骤

活动后的数据复盘，可以从以下 4 个步骤进行操作。

1.回顾目标

在活动结束后，运营者找出当初策划活动时确定的活动目标，并思考后续的活动执行是否在朝着目标迈进，期间是否出现过波折，以及出现波折的原因。

2.对比结果

通过找出活动目标，并对比最终活动数据，从而确定是否完成了既定目标。这个对比的过程可以通过表格的形式进行，最好能够将结果量化。

3.分析原因

通过活动数据的对比，分析活动最终成功或者失败的根本原因，包括主观和客观两个方面。

4.总结经验

结合对原因的剖析，思考后续举办类似的活动时需要采取哪些措施、注意避免犯什么错误，同时要挖掘一些新的办法，让后续活动成功率得到保证。

版权保护: 本文由 小咪 原创，转载请保留链接: https://www.wechatadd.com/artdet/10067