新媒体数据分析.pptx

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,新媒体数据分析,01,02,03,04,新媒体数据分析概述新媒体数据分析指标新媒体内容运营的关键微信公众号数据分析,CONTENTS目录,06,07,08,CONTENTS目录,05,微博数据分析今日头条数据分析新媒体广告投放数据分析活动策划数据分析,第1章新媒体数据分析概述,常见的新媒体平台认识新媒体数据分析新媒体分析的四大价值新媒体数据分析流程基本的数据分析方法常用的数据分析工具,1.1常见的新媒体平台,“新媒体”新媒体是利用数字技术和网络技术，通过互联网、宽带局域网、无线通信网、卫星等渠道，以及计算机、手机、数字电视机等终端，向用户提供信息和娱乐服务的传播形态,如果按照大型互联网公司各自的生态去划分，表1-1所示为目前处于上升期的新媒体平台。

表1-1处于上升期的新媒体平台,5,1.1常见的新媒体平台,1、微博,微博是一个可以公开发布实时内容的新媒体平台，入门简便，发布形式，非常多样包括文字、图片、视频，其发送数量也没有限制，是一个全民皆可参与发布和分享的平台。

有自己的数据分析后台，在个人主页中单击“管理中心”下的“数据助手”即可查看。

6,微博数据分析后台,1.1常见的新媒体平台1、微博,7,1.1常见的新媒体平台,2、微信公众号,微信公众号是在微信公众平台上申请的应用账号，发布形式包括文字、语音、图片、视频，是商家通过微信进行互动营销及自媒体人与用户群体进行互动的平台。

微信公众号也有自己的数据分析后台，在首页中单击“统计内容”即可查看。

8,公众号数据分析后台,1.1常见的新媒体平台1、微信公众号,9,1.1常见的新媒体平台,3、今日头条,今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品。

它根据每个用户的社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等信息，挖掘出每个用户的兴趣点，再进行个性化推荐。

推荐内容包括新闻、音乐、电影、游戏等。

10,头条数据分析后台,1.1常见的新媒体平台3、今日头条,11,1.2认识新媒体数据分析,12,“数据分析”的两层含义狭义的数据分析是指数据分析师这一岗位的工作内容，广义的数据分析是指用数据指导运营工作、驱动运营决策的一种思维方式。

具体来说，数据分析就是收集数据后加以详细研究，提取有用信息，并形成结论的过程。

本书所定义的“新媒体数据分析”，是指在新媒体运营中，利用数据驱动业务决策，解决业务问题的思维方式和工作方法。

如电视媒体对中老年人更有影响力，而广播电台越来越多地关注私家车主和专车司机，每一类媒体都有自己人群到达的有效半径。

1.2认识新媒体数据分析,课堂讨论,13,你认为以下哪些工作描述属于狭义的数据分析、哪些工作属于广义的数据分析？

请在表1-2中选择。

表1-2数据分析的工作描述,1.2优质媒体的三大特征,14,2要了解不同媒体覆盖场景的不同即便是同样的人群覆盖，不同的媒体对人群传播达到的效果也是不同的，这是因为不同的媒体产生转化的场景是不同的。

例如，同样是城市的上班族，是报纸达到的效果好，还是调频电台、地铁广告更好，这并不是一件容易判断的事情。

因为你首先要判断你的目标用户采用的是何种通勤方式，一个走路或者跑步上下班的人，眼睛要观察路况，就不能太分心看手机，那么依赖手机到达的新媒体就不太适合这类上班族。

要选择新媒体，其实先要仔细分析要影响的目标人群的到达场景到底有怎样的细节，会经过哪些流程环节，这样才能设计合适的新媒体传播方式。

1.2认识新媒体数据分析数据及数据分析思维应用,工作KPI,数据分析,发现业务增长点,活动运营,内容运营,15,1.2认识新媒体数据分析,课堂讨论,某公司新媒体运营人员的岗位职责：

负责微信公众号的日常运营和维护工作；策划有传播性的内容和活动，提升产品销售额。

假设现在有一家饮料公司，为了销售自己的产品，开通了微信公众号，并招聘了新媒体运营人员。

下方是这位新媒体运营人员的岗位职责和KPI，请你分析一下这个KPI设置得是否合理？

如果你认为合理，请说明原因；如果你认为不合理，是否有更好的建议？

月度考核KPI：

图文发送数量，不低于25篇/月；图文平均阅读量，不低于1万；粉丝增长量，每月增长超过1万。

16,1.3新媒体发展七大趋势,3参与感时代来临,课堂讨论,17,如果你要写一篇微信公众号文章，你认为哪些方式会让文章更有参与感？

打开你的手机微信公众号或者朋友圈，找一些擅长利用这些手段的典型微信号填写表1-7，然后和同学们分享一下表1-7文章分享,1.3新媒体数据分析的四大价值,广义的数据分析主要是为了驱动业务决策而存在。

总体来说，新媒体数据分析的价值包含以下四点。

梳理用户画像,明确运营方向,评估运营效果,把握市场变化,18,1.3新媒体数据分析的四大价值,新媒体运营工作围绕用户展开，明确用户画像是很关键的一步。

如果不清楚用户是谁，在运营工作中就会没有着力点，也就无法评估工作开展的好坏。

1梳理用户画像用户画像（UserProfile）即用户标签化信息，是指企业通过数据分析后得出的，包含人口属性、兴趣爱好、社交信息、消费习惯等特征的用户信息全貌。

19,1.3新媒体数据分析的四大价值,20,2明确运营方向,用户需求可以通过分析后台用户反馈数据得到，如用户留言、用户点赞等。

自身优势可以从既往推送情况得到，如在内容运营中，哪些选题的文章比较受欢迎。

运营方向一般由用户需求和自身优势综合决定。

1.3新媒体数据分析的四大价值,21,2明确运营方向,课堂讨论,表1-3所示为某公众号在2019年5月发布的文章情况，试分析该账号接下来的内容运营策略。

表1-3某公众号发布文章情况,1.3新媒体数据分析的四大价值,3评估运营结果通过数据评估运营结果也是新媒体工作中的重要一环。

新媒体运营工作具体可以分为以下四个方面：

内容运营,产品运营,活动运营,用户运营,22,1.3新媒体数据分析的四大价值,3评估运营结果,评估结果时，除了要关注收益情况和数据进展，也要结合成本投入，综合得到投入产出比（ReturnonInvestment，ROI）。

其计算公式如下：

ROI=项目收益/项目成本,23,1.3新媒体数据分析的四大价值,24,3评估运营结果,课堂讨论,某公司为了销售一款产品，在不同渠道投放广告，各渠道推广费用及销售数量如表1-4所示，请分析在这次投放中，哪个渠道的投入产出比最高，并给出ROI排名。

表1-4不同渠道投放广告情况,1.3新媒体数据分析的四大价值,4把握市场变化腾讯、百度等大型互联网公司都开放了以海量网民行为数据为基础的数据分享平台，网民可以登录相关网站查看大数据，通过大数据研究关键词关注趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势等，还可以从行业视角分析市场特点、洞悉品牌表现。

常见的互联网大数据包括百度指数、微信指数、头条指数、微博热搜等，也可以直接登录清博大数据平台进行一站式的查看，如图1-5所示。

25,1.4新媒体数据分析流程,1搭建指标体系搭建指标体系的第一步是梳理业务流程，并搭建影响关键指标的数据模型。

课堂讨论,26,小李毕业后去了一家汽车品牌公司从事新媒体工作，负责微信公众号的日常运营，平常主要发布一些汽车的介绍、汽车行业新闻、汽车保养知识等。

他做了很多工作，如原创、翻译、转载，但是阅读量大多数时候都很低（只有几十），粉丝量也提升得很缓慢（运营了一个月，粉丝数量从40涨到200）。

你觉得小李的工作方式有哪些问题？

有什么改进建议吗？

1.4新媒体数据分析流程,1搭建指标体系运营时，先确认核心指标是什么？

再拆解关键指标，梳理关系，以公众号为例：

搭建好指标体系后，就可以对关键指标设定监控机制，如平均阅读量是一万的公众号，如果当日阅读量低于六千，则作为异常情况上报，启动问题分析流程。

27,1.4新媒体数据分析流程,1搭建指标体系,课堂讨论,28,经验发现，文章整体阅读量和发布后十分钟阅读量有相关联系。

请问是否可以将发布后十分钟达到的阅读量作为一个监控指标？

请说明理由。

1.4新媒体数据分析流程,确定和分析问题,数据整理和分析,评估数据给结论,整合结论做决策,29,2解决具体问题真正有效的数据分析并不是事后才进行数据工作，而是应该在运营事件开始前就有数据分析意识，并且在运营执行过程中要不断地观察数据和调整方案。

基本流程如下：

1.4新媒体数据分析流程,2解决具体问题准确定义问题，是成功解决问题的第一步。

课堂讨论,30,某公众号处在冷启动阶段（互联网产品获取第一批用户的阶段），其核心指标是用户总数，关键指标是每天的新增用户数和用户留存率（新用户留下来继续使用产品的比例）。

为了快速涨粉，该公众号开展了“关注送书”的活动。

据预测，该公众号一周内“涨粉”数量达到1200，每天的新增用户数在200300，用户次日留存率在60%，表1-5所示为实际情况的数据记录，根据该表格，你能看出他们的问题出在哪里吗？

31,1.4新媒体数据分析流程2解决具体问题确定和分析问题：

准确定义问题，是成功解决问题的第一步。

表1-5公众号新增用户数记录,1.4新媒体数据分析流程,2解决具体问题数据整理和分析：

在实际业务过程中会产生大量数据，因此要对不相关数据进行清洗和整理。

课堂讨论,32,学习了数据整理与分析之后，不难发现，上一个课堂讨论中的数据表格给出的数据与待解决的问题并不是直接相关的，会干扰到问题分析。

请你将上面的数据按留存率重新整理在表1-6中。

33,1.4新媒体数据分析流程2解决具体问题数据整理和分析：

在实际业务过程中会产生大量数据，因此要对不相关数据进行清洗和整理。

表1-6公众号新增用户数记录,1.4新媒体数据分析流程,2解决具体问题评估数据给结论：

经过前两个步骤，我们已经能判断出问题出在哪个指标上，接下来就是罗列影响该指标的情况可能有哪些，并结合实际情况给出分析和结论。

课堂讨论,34,通过和预测数据的对比，发现该公众号的问题出现在次日留存率上，即关注第二天取消关注的用户比想象的多，请分析一下可能的原因有哪些？

1.4新媒体数据分析流程,2解决具体问题整合结论做决策：

整合结论后，即可展开具体业务决策，调整接下来的运营策略，同时还要保持对数据的记录和观测，以验证问题是否得到有效解决。

课堂讨论,35,在前面的例子中，运营人员经过分析，找到了公众号次日留存率低的原因，主要包括内容发布量少、送书活动吸引的粉丝不精准等，请你根据这些原因，综合制订出几条业务决策，以提升公众号涨粉留存率。

1.5基本的数据分析方法,1分析方法概述对比分析法对比分析法是指将两个数据进行横向或纵向比较，分析出两者之间的数据规律差异。

其中，横向比较是同一时间维度不同指标的对比，如同类账号的关注总量对比、文章阅读量对比；纵向比较是同一指标在不同时间维度的对比，如今年的账号关注总量与去年的对比、本月文章阅读量与上月的对比等。

通过对比分析，运营人员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势的方面，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。

36,1.5基本的数据分析方法,1分析方法概述平均分析法平均分析法是指用平均数来衡量某个指标的一般水平，能帮助运营人员衡量业务的健康度。

平均数包括算术平均值、几何平均值、对数平均值等，其中最常用的是算术平均值，算术平均值=总体各数据的总和/数据个数。

平均分析法分组分析法是指将数据对象划分为不同的组别，以便进一步分析得到不同特征之间的相互关系。

运营人员在分组时要注意遵循相互独立完全穷尽原则（MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive，MECE），即各个小组之间相互独立，每个数据只能属于某一组，而且要分组后各部分数据完全穷尽总体数据，分组后不能遗漏任何数据。

例如按照用户所在城市，可以分为一线城市、二线城市、三线城市、四线及以下城市。

37,1.5基本的数据分析方法,1分析方法概述平均分析法结构分析法是指在分组的基础上，将组内数据和总体数据进行对比，分析各组占总体的比例。

结构相对指标越大，代表该组在整体中所占权重越大，对整体的影响性越大。

图1-7所示为某账号的常读用户所在城市分布图，可以很明显地看出该账号的常读用户主要来自一二线城市。

表1-7某账号常读用户所在城市分布图,38,1.5基本的数据分析方法,1分析方法概述平均分析法回归分析法是通过研究变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实际获得的数据来求解模型中的各个参数，争取让回归模型可以拟合实际数据。

如果可以较好地拟合，则该模型可以用来预测数据发展走势。

在Excel中可以利用趋势线功能进行拟合，下面以预测某账号的涨粉趋势为例，其具体操作步骤如下。

39,1.5基本的数据分析方法,1分析方法概述平均分析法第一步，下载账号数据，并保留日期和累计关注人数两列，如图1-8所示。

第二步，选中这两列数据，单击“插入”“折线图”，效果如图1-9所示。

第三步，选中折线图，用鼠标右键单击，在弹出的快捷菜单中选择“添加趋势线”命令，即可看到虚线显示的趋势线，如图1-10所示。

图1-8账号关注人数据,40,图1-9账号累计关注人数折线图,图1-10制作曲线图,1.5基本的数据分析方法,2新媒体常用的数据分析模型,交叉分析法交叉分析法是指将多个有一定联系的变量放在一张表格里，使各变量值成为不同变量的结点，从而找到变量之间的关系，发现数据特征、找到异常数据。

41,1.5基本的数据分析方法,2新媒体常用的数据分析模型,课堂讨论,42,某公司运营人员发现运营了3个月以后，账号的关注量没有明显的增长，在分析新增关注量时，发现iOS端新增用户1400名，Android设备新增用户4200名。

仅凭该数据无法得出有效的结论，因此又引入了时间维度，得到表1-7所示的表格。

试分析账号关注量没有明显增长的原因。

表1-7公众号新增用户数记录,1.5基本的数据分析方法,2新媒体常用的数据分析模型留存分析留存分析是指分析新用户留下来继续使用产品的情况。

常用于衡量留存的指标包括次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

用户分群用户分群是分组分析的一种具体应用，是对用户实现精细化运营的基础。

常用的用户分群方法有两种，一种是根据用户基本属性进行分群，如按省份划分、按登录设备划分；另一种是根据用户行为进行分群，如微信公众号的常读用户和非常读用户。

43,1.5基本的数据分析方法2新媒体常用的数据分析模型,漏斗分析法漏斗分析法用于衡量运营过程中的转化效率，分析一个多步骤的运营过程中每一步的转化与流失情况。

44,1.5基本的数据分析方法,2新媒体常用的数据分析模型,课堂讨论,45,表1-8所示为用户在某电商平台的购物流程，包括浏览商品、添加购物车、结算、核对订单、提交订单、选择支付方式、支付完成。

试计算该购物流程的总转化率。

（提示：

转化率=1-流失率）表1-8购物流程环节和流失率,1.5基本的数据分析方法,2新媒体常用的数据分析模型,下钻分析查看下钻分析查看是指对数据基于同一纬度的纵向深入分析，例如在分析文章阅读量时，就可以从选题的维度进行细分，深入分析某一类选题的阅读量，这样就能更加精准地了解哪些选题更受欢迎。

46,1.6常用的数据分析工具,1网站流量分析工具,常见的网站流量分析工具包括谷歌分析（GoogleAnalytics）、百度统计、友盟等。

这些工具的分析页面中主要包含浏览量（PV）、访客数（UV）及其变化趋势。

图1-11所示为百度统计的分析页面。

图1-11百度统计的分析页面,47,1.6常用的数据分析工具,2用户行为分析平台,用户行为分析平台通过采集用户行为数据，用数据驱动用户精细化运营，目标是提高核心用户使用时长和用户转化。

常见的用户行为分析平台包括神策数据、诸葛io、易观方舟、GrowingIO等。

图1-12所示为神策数据的分析页面。

图1-12神策数据的分析页面,48,1.6常用的数据分析工具,3分析报告,QuestMobile、易观千帆、极光、TalkingData等平台会发布一些互联网行业的数据研究报告，对于了解行业动态很有帮助。

图1-13所示是极光的报告合集。

图1-13极光的报告合集,49,1.6常用的数据分析工具,4数据分析软件,Excel是一款比较常见和基础的数据分析软件，其中的函数、图表、数据透视表等功能能满足基本的数据分析需求。

但当数据量很大的时候，Office中的Access是更适合的选择，它是一种关系数据库，可以用于表格之间的各种关联和查询。

此外，数据分析平台BDP也有着,强大的数据可视化分析功能，如图1-14所示。

图1-14数据分析平台BDP,50,1.6常用的数据分析工具,5其他常用工具,除了上面这些类别的工具以外，还有很多新媒体工作中常用的工具，例如提供微信微博和头条号等新媒体排行榜的清博大数据、提供新媒体账号发展状况的新榜（见图1-15）、可以分钟级检测公众号阅读量的西瓜数据、视频内容分析平台卡思数据等。

图1-15新榜中的新媒体账号榜单,51,本章小结,52,大型互联网公司各自生态中都有新媒体平台，其中常见的是微博、微信公众号和今日头条，且它们都有各自的数据分析后台。

广义的数据分析是指在新媒体运营中，利用数据驱动业务决策，解决业务问题的思维方式和工作方法。

新媒体数据分析的价值包括梳理用户画像、明确运营方向、评估运营结果、把握市场变化。

在用数据分析方法解决具体问题时，其采用的基本流程：

确定和分解问题、数据整理和分析、评估数据给结论、整合结论做决策。

直接观察源数据往往不能发现问题，因此要借助数据分析方法和数据分析模型。

运用各种数据分析工具，可以有效提升新媒体工作效率。

本章小结,第2章新媒体数据分析指标,新媒体数据指标体系数据运营四大维度用户增长数据用户属性数据图文数据用户互动数据,53,2.1新媒体数据指标体系,图2-1AARRR模型,54,AARRR是运营行业普遍认可的一个业务分析模型，可以简单理解为：

用户怎么来，来了以后怎么活跃，活跃以后怎么留下来，留下来以后怎么为产品付费，付费以后怎么进行口碑传播，如图2-1所示。

1拉新指标在拉新环节，潜在用户体验产品后如果觉得不错，才会注册为正式用户。

在评估拉新效果时，常用的指标如下。

浏览量注册用户数获取成本,55,浏览量也叫曝光量，指产品或内容被多少潜在用户看到，与之相关的是点击量，两者的比例叫作点击率（Click-Through-Rate，CTR），很多广告平台会用CTR来评估广告质量。

注册用户数是衡量拉新效果的结果指标，当潜在用户进行注册后，就正式被定义为用户。

获取新用户很多时候需要成本，常见的成本计算方式包括千次曝光成本（CostPerMille，CPM）、单次点击成本（CostPerClick，CPC）、单次获客成本（CostPerAcquisition，CPA）。

2.1新媒体数据指标体系,2.1新媒体数据指标体系,2活跃指标用户注册后，可能会表现活跃或不活跃甚至流失，表现活跃的用户即活跃用户。

活跃用户数,活跃率,56,相比于注册用户数，活跃用户数可以更直接地反映产品或账号的实际运营情况。

常用指标是日活跃用户数量（DailyActiveUser，DAU），指的是24小时内活跃用户的总量。

在微信公众号有一个类似指标为常读用户数。

活跃率=活跃用户数/注册用户数，用来衡量产品或账号的健康程度。

假如某微信公众号账号有30万关注量，但常读用户数只有1%，表示其运营状况不佳。

2.1新媒体数据指标体系,3留存指标在某段时间使用其产品，过了一段时间后，仍旧继续使用的用户，被称为留存用户。

留存率,流失率,57,留存率=留存用户/当初的用户总量，常用的是次日留存率、七日留存率和三十日留存率。

例如，某平台某天通过某渠道新增用户1000人，第二天仍旧登录的有350人，第七天仍旧登录的有100人，则这个渠道获取的用户次日留存率为35%，七日留存率为10%。

流失率与留存率恰好相反，如果次日留存率是30%，那么说明有70%的用户流失了。

流失率的意义在于它在一定程度上能预测产品或账号的发展趋势。

如果某账号现有用户10万，月流失率为20%，那么如果没有新增用户，5个月后该账号会失去所有用户。

2.1新媒体数据指标体系,4转化指标企业往往都是以盈利为目的的，因此衡量有多少有价值的用户被转化非常重要。

对于不同类型的产品或账号来说，用户的转化指标也是不同的，常见的是在交易类产品中，用户直接为产品付费，产生购买。

GMV成交额,付费用户数复购率,58,总成交额（是一个虚荣指标，只要用户下单，不管是否支付成功，这笔订单就可以计算在GMV里。

成交额是指用户付款的实际流水，是用户购买后的消费金额，能比较真实地反映实际交易情况。

产生过购买行为的用户，被称为付费用户。

想要研究用户付费潜力，我们可以计算付费用户比例，即付费用户比例=付费用户数注册用户数。

复购率可以衡量付费用户对产品的满意度，计算方式为消费两次以上的用户数占购买总用户数的比例。

2.1新媒体数据指标体系,课堂讨论,59,某电商平台在第一季度有184642个付费用户，购买次数在两次以上的用户有35258人，该平台的第一季度复购率是多少？

2.1新媒体数据指标体系,60,4传播指标凭借老用户的传播，能够有效降低获客成本，因此现在的推广都会内嵌分享功能，内容创作者也会鼓励用户多多分享和传播。

分享率传播率病毒K因子,分享率即现有用户中有多少比例的用户进行了分享。

在新媒体运营中，我们通常会按单篇内容来计算分享率，即点击分享按钮的人占阅读人数的比例。

传播时的转化率是指分享后有多少比例的用户被转化为新用户。

例如某天发布文章后带来300个新用户，这篇文章的分享量是1000，则转化率是20%。

病毒K因子又称病毒系数，是病毒式传播中的一个核心指标，用来衡量现有用户能够为产品获取的新用户数，通俗地理解，就是一位老用户可以带来多少位新用户。

口口相传的病毒营销。

2.1新媒体数据指标体系,K=（分享数/现有用户数）（新用户数/分享数）=分享率转化率,病毒K因子,61,计算公式：

2.2数据运营四大维度,62,用户数据用户数据包括用户增长数据、用户属性数据和用户互动数据。

其中，用户增长数据是指每天粉丝人数的变化情况，用户属性数据是指当前新媒体平台的粉丝画像，用户互动数据是指用户对内容的点赞、留言等互动的情况。

图书数据我们通常将新媒体平台自带的图文数据称为基础图文指标，这是新媒体运营必看的数据。

通过它们运营人员可以知道每篇公众号图文送达人数、阅读人数、转发人数。

以微信公众号为例，公众号基础图文指标主要包含单篇图文阅读数据、单篇图文传播数据以及多篇图文阅读数据。

2.2数据运营四大维度,63,3竞品数据在新媒体运营过程中，除了分析自身数据，对于竞品的数据观测和分析也是很重要的一项工作。

做好竞品数据分析可以更客观地评估自身运营状况，也可以从中发现新的机会。

2.2数据运营四大维度,3竞品数据,课堂讨论,64,某新开设的运营类公众号想要根据竞品的运营数据来制订自己的运营策略，包括每个月发几次推送、每次多少条内容、原创及转载的比例、推送时间等，请填写表2-1，并给出结论。

表2-1某运营类公众号竞品运营数据,2.2数据运营四大维度,65,4行业数据行业数据能帮助新媒体运营者了解市场格局和行业变化，制订适宜的运营策略。

例如，QuestMobile、易观千帆、极