你自詡為新媒體界的老人，當有人向你問起，你會公眾號數據分析嗎？你內心一顫，但還是故作鎮靜：公眾號的數據分析不就是閱讀、點贊、評論量么？
你每個月匯總出所有推送文章的閱讀量總和，選出 3 篇閱讀量最高的文章，同時計算出比上個月增長 or 降低了多少百分比的閱讀，粉絲也沒見漲多少，你或許就輕描淡寫略過……
當你戰戰兢兢把月報數據抄送給老板時，你依然沒覺得數據分析跟公眾號運營有半毛錢關系。
01 為什么要系統學習數據分析？
數據分析，在眾多運營工作中顯得比較特殊，相較其他跟內容或用戶打交道的業務環節，數據分析更多的是跟數字打交道。通過對后臺各種數據的分析，找到數據中存在的問題，提出解決方案，從而指導并調整運營的方向。
麻省理工學院一項研究發現，以數據驅動決策的企業，生產效率要比一般企業高 4% ，利潤要高 6% 。
越來越多的創業公司從一開始就通過數據來指導運營，我了解的一些創業公司，由于資金問題，養不起成熟有經驗的運營人員，他們更傾向于招聘應屆畢業生，公司內部培養運營人員，而培養的方法就是通過數據分析，如 A/B 測試、漏斗模型等方法來小成本試錯、快速迭代，實現低成本增長的目標。
而公眾號越來越像一個獨立的產品，一些大號甚至撐起一個公司。當你接手一個公眾號，我估計你一開始就研究怎么漲粉、怎么互推、怎么裂變，粉絲是漲了很不少，但就是一推送文章就掉粉，你甚至會產生自我懷疑，是我的寫作水平不行嗎？于是你又囤了一堆寫作課程，但依然掉粉不止，你越來越焦慮……
讀到這里，你停下來仔細想一想，是不是你從一開始就忽略了，對賬號本身數據的分析與研究。學會數據分析，也許你會發現，掉粉這件事跟你的寫作水平沒有半毛錢關系。
學會公眾號數據分析，是你快速成長為資深新媒體運營的捷徑。
02 公眾號數據分析使用什么工具？
也許你一直以為公眾號數據分析是一項特別專業的事情，以至于需要借助第三方工具才能實現，現在的數據可視化分析平臺動輒每年上萬的費用，而且絕大多數是 SaaS 平臺。
什么是 SaaS 呢？
「軟件即服務」，簡單理解就是，你購買我的產品多長時間，我提供多長時間的服務，軟件我不賣，你得每年交給我使用費。套路??！正是昂貴的費用，你羞于向老板申請經費，你以為的數據分析遲遲沒有開展。
其實，對公眾號進行數據分析，使用微信公眾平臺后臺自帶數據功能就足夠了。記住，在你申請任何一筆錢的時候，你得說服你的領導，經過你的小范圍測試，是可以追加一些投入，產生更大的價值。
這也是職場應該養成的一個習慣，不是有了某個工具你的工作效率會大大提高，而是經過你的小范圍測試，是適合你的業務的，投入越多，收入越多，這種情況下，為什么不花錢？況且，對公眾號的數據分析，并不需要花一分錢。
03 如何看懂公眾號后臺數據統計？
公眾號數據分析主要用到公眾平臺后臺的「統計」版塊，它的位置在后臺左側邊欄第 6 個功能。我們今天詳細介紹的是前 4 個模塊。
數據分析的前提是要清楚各項數據指標的定義及用法，這 4 大模塊總共涉及 34 個關鍵指標，而我們運營工作中常用到只有十幾個，下面有必要逐一拆解這些常用的關鍵指標。
用戶分析：用戶增長和用戶屬性
用戶增長也就是我們常說的漲粉情況，包含 4 個關鍵指標，新增人數、取關人數、凈增人數、累積人數。新增人數和取關人數是每天實時漲粉、掉粉的數據，凈增人數 = 新增人數 – 取關人數，而累積人數是當前實時關注總人數。
細心的同學可能注意到，公眾號后臺首頁有個是「總用戶數」，是指所有關注過公眾號的人數，其中包含已經取關的粉絲量。類似 APP 的裝機量，只要安裝過 APP 都算在裝機量中，不管是不是已經卸載，所以「總用戶數」是個虛榮指標，「累積人數」才是實實在在留存下來的粉絲，我們經常談論的粉絲量是「累積人數」。
用戶增長我們需要特別關注新增人數和取關人數曲線的峰值數據。當漲粉特別是掉粉在某一天達到峰值時，一定提高警惕，一推送就掉粉，一般有兩種情況，要么粉絲有問題，要么文章有問題。
粉絲有兩種：
一種是路人粉，也就是通過參與活動關注的賬號，他們關注賬號只是為了獲得獎品，你推送文章不符合他們的預期，所以取關；
一種是精準粉，他們是真正喜愛你的產品或內容才關注，你日常推送的文章，都是他們第一個打開閱讀。
文章問題導致的掉粉其實很少，除非你的賬號定位很不明確，推文質量也良莠不齊。采用前人經驗撰寫的標題、文章總不會太差，不至于一推送就因為文章質量而取關，所以不要妄自菲薄，過于焦慮。
用戶增長還可以查詢到用戶的關注來源，簡單介紹下各個關注渠道的定義：
搜索關注：說明賬號有一定影響力或者來自微信之外第三方平臺的推薦。
掃碼關注：主要來自線上線下活動漲粉（線下二維碼物料，或線上海報、文中二維碼）。
圖文關注：靠文章內容漲粉。
支付關注：一般是開通支付功能的服務號，線下店面支付時同時關注公眾號。
通過「用戶屬性」可以了解粉絲的性別、語言、省份、城市等 4 個信息，你只需要了解粉絲的性別、地域。
比如：情感類的賬號粉絲性別以女性為主，科技類賬號粉絲男性居多；地域只要不出問題即可，什么是出了問題？河北的一個地域號，一半以上粉絲都是湖南的，這就出了問題。
顯然了解用戶僅憑這些信息還不夠，真實的用戶信息需要做用戶調研，你可以用麥客表單、金數據、問卷星這類問券工具，建一個表單，推送出去或添加在關注自動回復里面。
用戶調查的信息通常包含：年齡、收入、職業、愛好等，通過調查發現關注公眾號的粉絲 90 后偏多，那就在寫推文的時候語言上多一些網絡流行元素；粉絲普遍收入比較高，那就在排版、配圖上精致一些，滿足中產階層的審美。
圖文分析：單篇圖文和全部圖文
單篇圖文的數據分析詳情頁有 5 個關鍵指標：送達、公眾號會話閱讀、從公眾號分享到朋友圈、在朋友圈再次分享、在朋友圈閱讀。
這 5 個指標形成一個轉化率漏斗模型，通過數據還原出一篇文章的傳播路徑：
推送文章→關注賬號的粉絲在公眾號會話窗口打開文章→從會話窗口分享朋友圈→粉絲的好友再次分享朋友圈→在朋友圈被好友的好友閱讀→獲得更廣泛的傳播……
其中前 3 個指標定義為一次傳播，后 2 個指標定義為二次傳播。公眾號文章閱讀量 = 一次傳播 + 二次傳播，通過觀察轉化率漏斗數據，很容易判斷出，一篇文章是否具有傳播性，它的閱讀量來源于已關注用戶，還是朋友圈分享的結果。
而通過單篇圖文「數據概況」中的餅圖，也可以分析出文章標題與內容的關系，進而對運營做出調整。這里要引入「閱讀量 & 朋友圈分享占比」四象限：
閱讀量高、朋友圈分享占比高：標題吸引人、內容質量上乘。這是我們追求的文章最高境界，是具有最佳傳播潛質的爆款文章。
閱讀量低、朋友圈分享占比高：說明標題雖然不夠吸引人，但看過文章內容的人都覺得不錯，樂意分享朋友圈。這時需要反思以后的標題如何優化。
閱讀量低、朋友圈分享占比低：標題、內容都不好，標題沒有點擊欲望，內容差，只能說喜歡看的人少，肯分享朋友圈的人少之又少。
閱讀量高、朋友圈分享占比低：這在一些大號運營中很常見，文章的內容很一般，閱讀量高全憑標題黨，也就是說這些閱讀量絕大部分來自于「公眾號會話閱讀」，已關注粉絲的打開量，粉絲看到標題起的太好了，點開看完文章覺得遠遠沒達到標題描述的的預期，肯定不想轉發。
菜單分析：菜單點擊次數查詢
公眾號會話窗口的底部自定義菜單欄，往往是很多運營人員忽略的流量入口，新改版的公眾號關注頁面增加了自定義菜單展示，不用關注公眾號也可以看到，勢必相比之前僅僅在公眾號會話窗口底部要帶來更多曝光。
通過對菜單欄某個按鈕的點擊次數監控，及時調整按鈕的位置和文案，使鏈接到按鈕的內容獲得更多點擊，或者，通過數據分析某個按鈕壓根沒人點擊，那就干脆去掉。
一些個人公眾號，菜單欄設置很隨便，什么「撩我」「戳一下」，其實都是很自嗨式的邏輯。
分享一個簡單的自定義菜單欄設置模板：文章精華 + 行業工具 + 聯系作者。同時，菜單欄的內容也要經常更新，尤其是你的公眾號在做活動時，菜單欄可以和文章內容打個小配合。
不要抵觸粉絲加你的個人微信，我曾做過一個小調查，很多人在關注一個喜歡的公眾號后，都希望能加上作者的個人微信，他們想看到大咖們的朋友圈都分享些什么內容。而且加粉絲為微信好友，通過朋友圈查看你分享的文章，能直接提高公眾號文章的打開率。
消息分析：用戶自主發往后臺消息和關鍵詞自動回復消息
消息是粉絲和你的公眾號產生互動的結果，對消息的分析也是指導公眾號運營的重要數據。「消息關鍵詞」中列出了后臺「自定義關鍵詞」和「非自定義關鍵詞」的發送排行榜。
通過這些數據，你可以直觀地看出你之前設置的哪些關鍵詞粉絲發送的多，哪些非自定義關鍵詞突然爆發式增長，及時設置相應的「自定義關鍵詞」提高公眾號服務粉絲的意識。
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