深度推荐｜如何做好微信公众号数据运营？

今天主要是想聊一聊数据运营，虽然市场上也有很多关于数据运营的文章，但大多数都只是谈到对公众号后台数据概念的解读，这对运营人来说，特别是刚入坑的运营人，显然是治标不治本。只有数据概念而没有可落地执行的方法论，那么运营工作也就不成体系。

微信公众号从12年发展至今，整体的产业已经趋向成熟，市场对其运营框架也有了大致的共识，基本上可分为：内容运营、活动运营、用户运营，以及渠道运营和数据运营等几大模块。每个不同的运营模块，它们各自独立，同时又相互地链接和影响。

所以，本文也更侧重于对运营初学者来说，提供一套简易、有效的数据运营方法论。

在开展数据运营工作之前，我们首先得了解数据在整个公众号运营工作中，究竟充当着什么样的角色？

我认为：

数据是运营的基础，就像一条绳索，贯穿整个运营工作。它既是运营KPI考核的直接呈现方式，同时也是运营方向的理论支撑点。

数据运营是一个闭环、流程化的工作，要结合运营策略进行不断地验证和修正，这样才能提高数据分析的精准度，这也是数据运营存在的价值体现。数据运营的流程节点，可分为：采集数据、分析数据和制定、执行运营策略。

如下图：

（运营工作流程图）

一、数据运营的三大原则

数据运营有三大原则，分别是：准确性、有效性和美观性。

准确性：

无论是源数据的采集，还是关键数据的换算函数，这两个过程到最终的可视化图表呈现，都要保证数据的准确性，避免数据失真，从而影响运营判断。

有效性：

数据分析的最终目的是为运营提供方向，所以，对于反馈意义不大或反馈目的高度重合的数据，则应该选择放弃，无效的数据只是在增添运营的工作量。

美观性：

数据最终的呈现方式最好是可视化图表，即使是简单的Excel制作，也应尽量保证整体的美观，除了便于自己的观察、分析外，当然也便于领导直观地了解公众号整体的运营情况。

二、数据运营的四大维度

1. 用户数据

用户画像

用户画像是根据用户的社会属性，行为习惯等信息，以标签化的形式构建一个抽象的用户模型。

公众号内容的生产是要建立在用户画像的基础上，只有当内容与用户标签最大化匹配时，才能引起用户的兴趣。这就像一个大框架来界定内容的性质，跳出了用户画像的这个圈子，内容做的再好，也与你的用户无关，俗称“自嗨”。

举个例子：

某情感号在3月份写了一篇关于“下雨思念一个人”为主题的文章，整体的阅读数据相对还不错，大大超出历史的平均阅读量。同样，该号在6月份又写了一篇类似选题的文章，但是阅读量却少了将近三分之一，而且远低于历史平均水平。

当然，推送这两篇文章的时候，前后几天都是在连续地下雨。按道理来说，在这个大前提下，同样的选题，即使标题差了些，那数据也不至于会相差这么多。

刚开始还百思不得其解，后来才发现，忽视了一个很重要的因素：用户的地区分布。

原来，在前后两次推送类似选题的文章时，这两个时期的下雨地区是有差别的。虽然两次在国内的沿海地区都是连续性地下雨，但是第二次的国内中部地区却几乎无雨，而恰恰该公众号用户的地区分布，在中部地区占了很大一部分的比例。

同样，通过后台两篇文章阅读人数的地区分布数据，也证实了这一点。

以上仅仅只是举个例子，意在强调用户画像的重要性——如果内容的生产偏离了用户画像这个限定的大圈子里，那么，即使再好的选题，也可能只是你的一厢情愿。

目前公众号后台对于用户画像的数据主要集中在：

• 性别分布
• 语言分布
• 地区分布
• 终端分布

这些数据相对于构建用户画像还是比较局限，运营者可以通过其他运营手段来获取更多、有效的用户画像数据。

例如：通过社群运营、微博工具等拉近与用户之间的关系，近距离了解自己的用户；或者通过活动运营，适当地收集用户的相关数据。

当我们越了解用户，才越能创作出符合用户口味的内容。

用户增长

用户增长方面，主要包含：新增人数、取消关注人数、净增人数以及累计人数。

这些数据相对是可以比较直观的看出，平台用户的增长情况，也是直接关系到公众号运营的好坏。而对于某一天的用户增长出现异常时，则应该结合图文数据或者其他运营策略（比如开展活动、付费推广等）来进行分析，找出数据异常的原因。

至于分析的切入点，最主要的就是通过用户新增渠道：

• 公众号搜索：即通过搜索栏进行搜索关注，如多平台引流。
• 扫描二维码：常见的互推效果观察，或其他附有二维码的传播活动。
• 图文页右上角菜单：文章内的右上角菜单查看公众号添加关注。
• 图文页公众号名称：文章标题下的蓝色公众号名称点击关注，头部的引导效果观察。
• 名片分享：通过分享名片到微信群或好友对话框关注，在于公众号的口碑传播。
• 支付后关注：针对开通微信支付的公众号，用户支付后的默认关注。
• 其他合计：广点通广告，文章被单勾转载显示来源，卡券等其他形式。

2. 图文数据

在公众号后台，对于图文数据的呈现相对还是比较详细的，有对单篇图文的关键数据分析，也有对全部图文的关键数据分析。当然，分析的周期也包含每小时、每天、每周、每月。

值得注意的是：在某些数据上，后台的最大周期只截取到一周。

以下做详细说明：

图文送达率=实际送达人数/总用户数

部分未送达的原因基本在于：用户屏蔽消息推送、接近凌晨推送导致数据延迟、公众号数据包丢失。按正常来说，图文送达率的波动其实并不大，如果某天的数据有明显的异常，那么则考虑上面说的三个因素中的后两者。

图文阅读人数=点击图文页的去重人数

在图文分析中，有时候会出现，图文阅读人数要高于首页上或者手机终端里的实际阅读数。这是因为首页或者终端的显示阅读数是以单个微信号访问计算，而图文阅读人数以每日为周期，即使同一个访客在第二天再次点击图文时，依然算有效的图文阅读人数。

（类似独立访客UV）

图文阅读次数=点击图文页的次数

图文的阅读次数即是访问量（PV），用户每次刷新都被计算一次。这个数值反应的是，在一段时期内，用户对于内容的复看率高低。如果是以输出干货、知识类为主的公众号，可能这个数值就相对会高一些，与收藏人数基本呈正相关。

打开率=公众号会话阅读/送达人数

打开率是公众号数据运营里非常重要的一个数据，它直接影响到图文的阅读数。而决定打开率高低的主要因素之一，则是文章的标题——标题取得好不好，直接就影响到文章的打开率高不高。

除了标题，影响打开率的还有文章选题、文章封面图、内容摘要、发送时间等相对可控的主观因素。

而随着公众号数量越来越多，用户的信息渠道也越来越多。不同于早期单个用户可能就关注几个公众号，现如今每个人的手机里都躺着数十个，甚至上百个的公众号，扎推的推文时间重叠，信息覆盖频率加快，必然也就导致了打开率的降低。

在这种客观的大环境因素下，想要提高打开率，就需通过相应的运营手段来改善现状。

比如，微信16年推出的公众号置顶功能，用户可以自主选择感兴趣的公众号，做为显示在列表里的头部位置。对运营者来说，抢占用户的置顶选择，就是在抢占用户的注意力，由此来间接地提升公众号的打开率。

• 一次传播率=从公众号分享到朋友圈/公众号会话阅读
• 二次传播率=在朋友圈再次分享/从公众号分享到朋友圈

微信公众号不像今日头条的推荐算法机制，即使在0粉丝的状态下，依然可以在今日头条打造出10W+的爆款。而微信公众号显然不行，除了现有的关注用户阅读外，只能靠文章的传播来渗入到陌生用户的信息接收渠道上，如：朋友圈、微信群、微信好友等其他渠道。

（补充：微信搜索占比较小，另外微信近期上线的看一看功能似乎有意打开这种闭环状态，提供其他的阅读来源）

围绕现有占比较大的阅读来源分布，除了公众号会话打开，用户的传播是主要的影响因素，而决定用户是否愿意进行传播，权重依次是：文章选题、内容质量、标题、其他因素（诱导、技术等运营手段）。

传播数是由一次传播和二次传播构成的，按正常这两者的构成比例是趋于一个数值且比较稳定的，如果突然某篇的文章这个数值差距较大时，那么则要考虑一方偏弱的缘由了。

就比如二次传播也有超过一次传播，数值大于1的时候，像这种情况，基本上来说，要么是属于跟热点的效果，要么就是该文章的生命周期较长。

以上几个图文数据是比较重要的，至于其他的：如收藏人数、原文页阅读等就不做详加介绍了，因为相对于前者来说，收藏人数、原文页阅读这些数据的分析维度比较单一，所以也就没那么复杂。

3. 竞品数据

首先对竞品的选择，这个没什么好说的，两者之间的用户画像重合度越高，那么竞品的星级就越高，可以给自己的公众号竞品按第一梯队、第二梯队这样进行分类。

竞品是以同等量级的标准进行选择的，以及行业领域内的标杆大号也是观察的对象。

观察竞品的原因是，为自身的运营做参考——同样包括内容选题上的参考。

确定好竞品对象后，则对相应的数据进行监控，以及日常的一些运营动作做监控。这些能够观察到的数据其实也是有限的，如阅读数、点赞量、留言质量等表面的图文数据，这个工作可以借助新榜等内容平台工具，或者自己建立监控表格。

4. 行业数据

互联网是一个瞬息万变的世界，附着于互联网上的产业自然也就时刻充满着变化。新媒体亦是如此，所以了解最新的行业资讯，有助于我们把握整体的运营方向。同时，对于切合公众号调性的热点进行实时跟进，这也是了解行业、社会动态的重要因素之一。

目前对新媒体行业资讯的了解，可以关注新榜、微果酱、微互动等几个微信公众号，另外多加入一些同行社群及好友，都有助于获取最新的行业资讯，至于内容热点，那肯定就少不了微博这个平台了。

除了热点之外，行业数据的关注点，主要在于：行业的主流趋势、最新的业内政策、黑马的运营方法、成功的变现模式、有效的资源渠道。

三、 数据分析的三大周期

在第二个部分，主要谈的是对部分数据概念的解读，因为每个号的特征性质不一样，那可能所涉及到的关键数据分析也不大相同，运营者可以根据自己所需适当增减。

这一部分，讲的则是对数据运营工作的实操执行层面。

1. 以日为单位

目前多数公众号的推文频率都是以日更为主，对部分的自媒体除外，有些只是兼职写作，而有些则可能是单纯的开个号玩玩。而对日更或者更新频率较高的公众号来说，每天的内容选题应该是重中之重。

所以，数据运营的每天职责之一，就是为内容选题提供有效的建议。

首先，内容选题的原则是要建立在用户画像上，这个上面也提到过了。所以，构建用户画像是大前提，那没有用户怎么办？定位。后期再根据实际的用户画像进行内容框架的调整。其次，内容选题的确定方向，是根据自身的历史图文数据、竞品的图文数据以及实时的热点数据。

历史图文数据：建立至少前三个月的图文数据表，同时每天进行更新数据，涵盖的指标选项主要有但不限于：日期、图文位置、文章标题（超链接）、内容形式、阅读数、点赞数、留言数、打开率、一次传播率、二次传播率、关键指标的平均数。（如下图）

（模拟数据）

这些数据的采集都是以7天为周期，因为微信公众号后台对打开率等数据指标最长也只计算到第7天，况且7天后的数据增长波动相对来说也比较小，另外同周期的数据判断也能更加的客观。所以，每天除了更新前一天的数据外，还要对前7天内的数据进行回采。

那么，通过对历史图文数据的分析，就可以明确什么样的内容是符合用户需求的，在没有其他选题的情况下，重写以往的优质选题，是一个不错的选择。

至于具体的数据判断，结合第二部分提到的数据概念进行解读，这里就不加以阐述了。

竞品图文数据：建立一份竞品数据监控日报表，通过新榜平台对数据进行抓取（新榜截取当天中午12点的数据），同时标注竞品的星级，以及对相关数据的环比计算。涵盖的指标选项主要有但不限于：公众号名称、发文时间、发布位置、文章标题、阅读量、阅读环比、点赞量、点赞环比、原创与否、文章主题、特殊事件。

（模拟数据）

每份日报表为一个工作表，以一个月为一个工作簿，以便后期查看翻阅。

另外，对相关热点可以在文章主题上用红色字体，便于区分。

对于日报表的数据观察，主要有：环比浮动较大的数据、热点文章数据、阅赞比异常数据、其他特殊事件。至于具体的观察顺序，可依照个人习惯而进行，最终目的同样是为自身的内容选题做参考，以及其他运营动作的了解。

实时热点数据：内容选题的热点数据获取同行业数据的获取渠道大致相同。做为一个运营者，必须要有极高的信息敏感度，除了竞品外，要养成每天查看相应的公众号、网站、社群以及朋友圈等。热点都是有时效性的，在没有新颖的角度跟进热点时，通过时间的优势也能相应的提高文章的传播范围。

附部分热点趋势网址：

• 新榜：http://www.newrank.cn/
• 微指数：http://data.weibo.com/
• 搜狗微信：http://weixin.sogou.com/
• 百度风云榜：http://top.baidu.com/

这三点是数据运营的每日基本工作内容，分析的第一个方向是围绕在每日的内容选题上开展的，参考的重要性排序依次是：在有热点的前提下，首要考虑的是以符合自身公众号调性的角度及时跟进热点，其次是考虑较为靓丽的竞品图文数据，最后才考虑历史图文数据——当然也可以在选题上进行创新，但是每天都有创新的选题，而且每次都符合用户的兴趣，这似乎不大现实。

每日数据分析的第二个方向，则是文章的标题——以同样的方法对编辑已完成的内容标题提供建议，甚至是结合分析的数据提供相应的备选标题（建立标题库，与编辑共同负责）。第三个方向，是对可做参考的重时效性运营动作提供建议，如果是非重时效性的运营动作，那么可做记录至周、月总结。

以上每日数据运营的三点基本工作内容，以及三个分析的方向，主要还是以四个维度中的图文、竞品、行业（热点）为主，对于用户数据维度并没有提到。

对此我的观点是：每日的用户数据观察肯定是有必要的，但是否以图表的形式呈现，则看各自所需。

原因在于：微信公众号后台的用户数据呈现，相对还是比较直观的，在数据报表的三大原则中，美观性即是否可直观地呈现关键数据，如果源数据的呈现符合这个原则，那么则可以省略。

所以，每日的用户数据报表并非不可缺少的工作，对该数据的采集可加长周期至每周。

虽然可无需每日对用户数据进行采集，但是分析的工作同样不可落下，分析的关键指标见本文的第二部分，特别是在有其他运营动作情况下，用户数据的分析是很重要的。比如：互推的效果，需要通过用户新增渠道的二维码扫描来分析。

2. 以周为单位

数据运营周工作主要分为两部分：第一，搭建周数据仪表盘。第二，周数据工作总结。

搭建仪表盘就可以直观、清晰的看出公众号每周数据动态，提前设定好公式，每周只要进行源数据的采集便可自动生成仪表盘。

图表呈现的维度主要有用户数据、图文数据以及竞品数据，对于每个维度下的具体指标，可以根据自己的需求进行删减，搭建仪表盘的承载工具可以是Excel也可以是BDP，以下图表前者是我通过Excel搭建的，后者是在BDP上获取的，仅作例子。

（Excel版本）

（BDP版本）

第二个周数据工作是做文字总结，当然你要以PPT的形式进行总结也是可以的。总结的基础是建立在周数据的仪表盘上，因为仪表盘呈现的更多只是表面的趋势走向。所以，对于表面异常数据的背后深度分析，则需要以总结的形式来呈现，同时，总结还包含对一周的行业数据解读。

3. 以月为单位

数据运营的月工作，其实和周工作相差无几，只不过在原周数据的基础上加以整理，形成以月为单位的数据报表。因为一个月的时间相对较长，所以对观察运营趋势的走向会更加明显一些。

在月工作中，部分的关键数据也可以以折线图的形式进行呈现，比如：用户新增数据。

通过关键数据的走势图，可以分析当月的公众号运营强弱，找出有力的增长点，再针对下月的运营计划提供相应的建议。

 

以上就是数据运营每日、每周、每月的基础工作，按三个时间划分开展，按三个流程依次推进，同时针对四个维度进行分析。

值得注意的是：在进行四个维度的分析时，不同维度之间，甚至是同个维度不同关键指标之间，都存在相关性。所以，分析数据不能太过单向思维，要多向结合进行，否则就变得非常局限。

目前公众号的发展相对成熟和平稳，传统的靠感觉或者经验运营，已经不是主流的观点，精细化运营才是保证在这竞争极大的市场里得以生存，甚至是进步。

而数据的分析，是保障精细化运营开展的基础，挖掘每个可能有价值的数据，都能带动公众号的发展，毕竟苍蝇虽小，那也是肉啊。

最后说明：本文根据个人经验，总结出的数据运营体系，其中包含概念解读和实操方法论，相对比较适合初学者学习，如有遗漏或不妥之处，欢迎交流。