5个步骤,3种关键数据,帮助你搭建社群运营数据分析体系(下)

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如何搭建适合自身社群的数据分析体系?作者指出了五个关键步骤。继上篇文章后,本文作者继续讲解了后面的三个步骤,一起来看看吧。

今天我们继续来聊关于社群运营数据分析的内容,上一篇文章我们说到,社群运营数据分析,关键是要搭建一套适合自己社群的数据分析体系,其大致可以分为设计用户路径图、梳理关键数据指标、数据接入、搭建数据分析框架以及决策支持,这五个步骤。

上一篇文章,我们讲过了如何设计用户路径图以及根据这个路径图,怎么去梳理关键节点上的关键数据指标。那今天我们就接着来聊社群运营数据体系的剩下三个环节。

第三步:数据接入

当我们根据设计完用户路径图,并梳理好关键的数据指标之后,我们就要确定,我们如何获得这些数据。也就是数据接入

这一步其实比较简单,就是确定你的数据统计工作是人工统计还是利用第三方工具,比如像微伴助手等等来获取。那一般情况来说,最好还是利用工具,这样会让整个运营工作更加轻松一些。而且现在的工具基本上都能够满足社群运营对所有路径的实时监控,数据也都能导出到自己的数据库里,不管是基础类数据还是转化数据,甚至用户行为分析、热力图等等这些也都能满足。所谓的数据分析,首先你得有数据才行是吧!

好,那到这一步,我们手上已经有了社群运营中的各项数据了,也根据用户路径图和各个关键节点,将这些数据进行了分类。接下来就是进入分析的阶段了。也就是我们需要搭建分析框架。

第四步:搭建数据分析框架

为什么要先搭建一个分析框架,而不是直接对着数据进行分析呢?是因为,数据分析的方法太多了。针对某个数据,你用不同的数据分析方法去进行分析,往往可能会得出不同的结论。而且随着社群规模的不断扩大,数据库里的数据,无论是类型、数量等都会达到一个比较庞大的规模,这个时候,我们就要学会从这些海量的数据中找出关键数据,进行分析,得出跟我们最初的运营指标相关联的就够了。

所以,对于数据分析方法,你未必一定要掌握全部的分析方法,你只要抓住几个最重要的,知道哪个环节用那一套分析方法就可以了。而且搭建分析框架的好处,一方面可以提高我们的工作效率,另一方面可以让我们养成一个良好的数据分析习惯。

那具体的分析框架应该怎么搭建呢?

首先我们还是根据用户路径图来,我们继续用上一篇文章中提到的案例来说,整个的用户路径可以大致分为:广告曝光、公众号、客服微信、社群以及付费下单这五个关键节点。

那针对这个路径,我们可以选择用漏斗分析方法来对整个用户路径进行分析。

1. 方法一:漏斗分析方法

是一套流程式的数据分析,它能够科学反应用户行为状态,从起点到终点各个阶段转化率情况的重要分析方法。

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用户从最开始的看到我们的广告内容,到最后的付费下单,在这整个过程中,用户每经过一个关键节点,他的转化率是多少,从而让我们知道,哪一步用户转化率偏低了,那么我们就可以针对这个环节作出调整。

2. 方法二:流失分析方法

那跟漏斗分析方法对应的,就是用户流失分析。通过这个方法我们可以定位到流失的是哪类用户,主要是在哪个环节中流失的,以及进一步分析为什么流失。

那以上这两种方法,一般是对整个社群运营,从引流到最后付费下单,甚至后面的分享环节,整个过程的分析。

那针对不同的运营环节,我们同样可以采取不同的分析方法。

3. 方法三:渠道分析

比如针对引流环节中广告曝光的部分,我们可以采用渠道分析方法。而针对社群活跃的部分,我们可以采用关键行为分析方法。当然用这种方法,你首先得先定义什么样的行为是属于关键行为,比如公众号后台回复关键字,社群话题参与、活动打卡等等。

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4. 方法四:ROI预测

而付费下单环节,最重要的就是进行ROI预测,说白了就是你要知道,你运营这个社群整体的营销预算打算出多少,销售额打算完成多少,整个的投入产出比如何。这样也便于我们给自己的社群产品,包括付费社群这里的,进行一个合理的定价。

当然对于某些社群来说,企业通过运营社群并不是要来提升销售额的,而是提升客户服务质量的。那这一块可能还要算上品牌溢价。

所以关于ROI预测,关键就要看最开始的时候,你对社群的定位是如何的了。那这里就不多展开聊了。

5. 方法五:用户分层

最后在分享环节,我一般喜欢对用户分层,通过四象限法则来测算用户的忠诚度与满意度。其实关于这一部分的分析方法,不一定是在分享阶段的。像一些成长性社群来说,也可以定期通过这个方法来分析用户。

那这种方法,可能不像前面几种方法,相信大多数同学都有所了解,所以我就没有展开聊。而用户忠诚度与满意度的测算,可能大家了解的不多,那我就简单说一下。

我们在运营社群的时候,之所以要对用户进行分层,包括先添加客服微信,再由客服拉入群,其实目的都是为了对用户打上一个标签,以便于区分不同类型用户的比例。从而设计不同的社群内容、活动等。以实现更好的满足用户需求的目的。

那我们可以通过四象限法则来进行分析,首先我们可以根据满意度和忠诚度的强弱,把用户分成4个类型:比如像下面这个图一样。

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横坐标代表满意度,越往右满意度越高;纵坐标代表用户忠诚度,越往上则越忠诚。

这样用户就被我们划分为四个类型了。分别是:忠实型用户、需求型用户、羊毛型用户以及低需求用户。(当然这个标签名称各位可以自定义)

但是,用户区分判定标准则需要我们提前定义好。

比如:

  1. 忠实型用户(高满意度、高忠诚度):每月都会复购,成功推荐朋友购买过1次以上
  2. 羊毛型用户(低满意度、高忠诚度):会因为价格实惠而购买,不会进行产品相关对推荐,平均客单价低于xx元
  3. 需求型用户(高满意度、低忠诚度):对产品需求强烈,品牌忠诚度低,3个月内无复购
  4. 低需求用户(低满意度、低忠诚度):只购买用1次甚至无购买过的用户

我们可以通过一张表格,把这些信息都填进去,然后把用户进行区分。然后有针对性地采取不同的运营策略。

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比如:针对羊毛型用户,一般我们可以通过组合型优惠、提升客单价,或是以邀请好友砍价的方式进行促销,提升活动流量;而针对忠实型用户多的社群可以推荐一些高客单价的单品,提供更加周到的服务。等等。

好,那以上就是根据用户路径图,针对不同环节搭建的分析框架。里面的这些数据分析方法,都是比较实用的。

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其实到这里,相信大多数人对于社群运营的数据分析工作已经很清楚了,整个的思路肯定也已经清楚了。知道该怎么做,需要掌握哪些数据,不同的环节应该用什么样的数据分析方法。但是我们之所以要做数据分析,可不是为了分析而分析的,所有的数据分析最后都是要为我们的社群运营目标去服务的。所以数据分析体系搭建,最后一步就是完成决策支持。

第五步:决策支持

所谓的决策支持,其实大致可以分为三个部分:运营策略制定、贡献度评价以及寻找增长点。

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我们所有的数据分析,最终的目的都是要能够得到反馈,并且帮助解决以上这些问题的。

1. 首先是运营策略的制定

我们通过各种数据分析,要知道我们在运营过程中存在哪些问题,比如我们的话题是否可以有效提升用户的参与度,内容输出方面是否能让用户满意,社群活动能不能激发用户欲望等等。然后进行AB测试,最终制定并沉淀出合适的运营策略。这样等到我们扩大运营规模的时候就可以直接拿来套用了。

2. 其次是进行贡献度的评价

主要是针对运营人而言的。通过的各个环节的数据指标分析,比如社群质量打分、活动效果评估,运营手段评分、社群内成交金额等等多个维度计算权重,最终计算出综合得分,对运营人进行评级。

我接触过很多的企业,他们在做社群运营的时候,对运营人的绩效考核还是比较简单粗暴的,就是用最终的成交金额来作为运营的考核内容。

但是我们都知道运营其实是一个系统工程,过程的重要性、复杂性很多时候其实比结果更重要,而如果忽略了这一点,不光是社群运营无法做大,连社群运营人自身也无法从工作中得到满足感,那也就更不用提能力的提升了。

3. 最后寻找增长点

这一部分对于一些已经有一定规模的社群运营来说,可算是最为重要的了。

尤其当流量运营进入留量运营的时代,如何从现有的运营模型中,找到新的增长点,包括用户增长、业绩增长,都是最为重要和关键的了。而且合理利用我们搭建的社群运营数据分析体系,在框架中运用各种分析方法,寻找到业务的突破口,也是对企业和运营团队最重要的挑战了。

总结

OK,那关于社群运营的数据分析内容就全部讲完了,我们最后再总结一下:

社群运营的数据分析工作,最主要核心的,就是要搭建属于自己的数据分析体系。具体的搭建流程大致可以分为5个步骤,分别是设计用户路径图、梳理关键节点及节点上的关键数据指标、数据接入、搭建分析框架以及最后的决策支持。

其中设计用户路径,可以根据实际的运营来定,那也可以根据前面课程上讲过的社群运营模型来确定,比如把整个运营过程划分为三个阶段:用户引流、社群活跃以及付费转化。

每个阶段又可以梳理出一些关键节点,同时呢,在关键节点上把一些核心的数据指标,根据基础数据、转化数据和用户行为这三个类型,一一罗列出来。

接着,我们要提前准备好相应的运营工具,来完成数据的接入。这样我们才可以根据获得数据,利用搭建好的分析框架,对数据进行有针对性的分析。

那整个数据分析体系,我们用一张图来呈现,就是这样的!

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这个呢更多的是从思维的角度出发,来把社群运营的数据分析工作讲清楚,至于里面涉及到的一些具体的细节内容,还是需要结合我们最初的社群定位和实际运营策略来进行调整。

我们说社群运营,本身就属于用户运营的范畴,是离用户最近的地方。而且运营本身就不是一个以结果来作为唯一评判标准的岗位。所以这就更加要求我们运营人掌握模块化的工具,武装起自己,通过数据提升专业度,通过更合理的辅助判断来让每一次的决策更好,让整个过程更清晰可见。

当然,里面涉及到的一些具体的分析方法,比如像渠道分析法、漏斗分析法等等,因为时间的原因,我并没有详细、具体的展开聊。但我之所以写这篇文章的目的,就是希望能够帮助大伙去建立社群运营数据分析,整体的框架搭建思路。它可能并没有那么实操,但却是一种底层逻辑,它更像是一个工作指引,帮助我们更好地去开展工作。

专栏作家

π爷运营,微信公众号:Pai爷运营(pyyunying),人人都是产品经理专栏作家。一个孑然独立自称π爷的80后!不定时分享运营干货及行业见解,期待遇见更多有趣的灵魂……

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