新媒體行業額數據分析

1、新媒體運營數據分析工具有哪些？

我也是運營，一般我都只用excel和BDP個人版，把微信微博後台的數據導出後，可以在excel直接寫函數做一些簡單的數據分析，包括數據透視表也是比較好用的功能；也可以直接在BDP個人版直接拖拽欄位進行數據分析，然後選擇各種好看的可視化圖表，如漏斗圖、詞雲、地圖等等，就算完成數據分析了。這一般是我處理新媒體數據的2種方式，都比較好用，推薦你都可以試試。

2、新媒體渠道運營需要做哪些數據分析

根據產品定位粉絲；

分析粉絲的喜好；

分析粉絲在一周內那幾天活躍；

目前想到這么多，之後想到了我再給你補充 

3、聽說學習新媒體需要很強的邏輯性和數據分析能力，我感覺自己不成，怎麼辦？

首先您不用擔心，新媒體運營的確需要一定的邏輯性，但是這都是後天學習練習出來的；其次數據分析能力，由於學習黑馬新媒體運營不是學習大數據分析，需求你具備很強的分析能力和編程能力。

舉個例子，你寫了一篇文章閱讀量是1000個，從此篇文章過來添加你微信的人有120人，這時這篇的添加好友轉化率為12%，如果你有多篇文章，以此這樣進行算就知道我的文章寫得好不好，從而進行調整，其中的轉化率基本就是我用的數據分析了，這也是我們工作中最常用的數據分析了。如果您想學習更多，歡迎你來黑馬新媒體運營課程進行試聽學習，慢慢提高您邏輯性和數據分析能力，以適用於工作當中。

4、新媒體數據分析平台有哪些

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5、想一想,excel在新媒體數據分析中有什麼應用？

1、預測運營質量
2、控制運營成本
3、了解運營方向
4、評估方案的可行性

6、新媒體運營怎麼統計數據？

首先我們先明白統計數據的意義：

了解運營質量

預測運營方向

控制運營成本

評估營銷方案

以下是新媒體數據分析基本步驟：

1）設定目的：提煉出最准確清晰的目的

看看為什麼最近公眾號漲粉情況不好——近期粉絲增長緩慢——推廣沒做好——尋找推廣錯誤環節（真正目的）

2）挖掘數據：根據所設立的目的進行針對性的挖掘

3）數據處理：

數據剔除：去除掉與目的無關的數據，剔除異常數據（由於平台bug等）

數據合並：合並性質相近的數據，eg，合並站內和站外閱讀量

數據組合：藉助公式加工原始數據，設計出更適合分析的數據，eg，成交率=成交量/瀏覽量

公式計算種類：

①數據求和：常用於銷售數據，統計總體銷售額，訪問時間等

②計算平均數：通常使用在評測內容平台質量上

③計算比例

④計算穩定性：標准差

⑤條件計算：

4）數據分析

流量分析：訪問量、訪問時間、跳出率

銷售分析：下單量（包括線上預定線下消費，美團券模式）、支付比例、二次購買比例

內容分析：閱讀、轉發、推薦、點贊

執行分析：文章撰寫速度、客服響應效率、軟文發布頻率

5）數據總結

內部溝通

分析結果

應用規律

7、什麼平台可以分析公眾號運營數據？

方法/步驟

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自從新媒體興起後，越來越多的人選擇進入新媒體行業，而製作直觀且高效的數據報告則是一個「大坑」。不僅是因為老闆要經常看報告，更是因為這些數據可作為優化公眾號運營的參考依據，因此製作公眾號數據分析報告的重要性就不言而喻了！

公眾號的數據分析報告主要包含哪些內容呢?

用戶分析：包含新增用戶，新增用戶來源渠道，累計關注人數、用戶性別佔比，省份、城市、地域分布等等等等；

圖文分析：圖文頁閱讀、圖文轉化率、原文頁閱讀人數、原文頁閱讀次數、原文轉化率、分享轉發人數、分享轉發次數等等；

菜單分析：菜單點擊次數、菜單點擊人數、人均點擊次數等；

以上只是常見的數據指標，需要「因地制宜」哈~

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如何快速分析公眾號數據呢？

數據分析的第一步，當然得有數據！打開BDP個人版後，在數據源選擇「微信公眾平台」，連接完配置之後，只要一鍵掃碼同步數據就能夠實時更新，也可以接入多個賬號數據哦~ 

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對接完數據之後，接下來就是進行分析了。BDP會自動提供一份微信公眾號分析模板，會跟進你的公眾號數據自動生成數據報表，就叫「微信公眾平台分析」，連分析的流程都省了，直接就能看專屬你的公眾號報表，而且可視化效果很贊。

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當然大家也可根據自己的需求靈活地進行自定義分析數據，製作個性化數據報表。之前BDP還沒上線公眾號模板報表，所以我是自己做好了數據報表，目前BDP上線了此功能，對於新媒體運營者來說確實很方便，很貼心的功能。

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我們再來詳細卡看下各個指標的數據分析：

1.用戶行為（圖文分析、菜單分析）

用戶在公眾號的行為，能夠收集到的大致有：關注（新增人數）、菜單欄點擊量、取關人數、閱讀文章、分享轉發等等。

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本周的新增人數為111人，完成進度為56%。選用計量圖的好處就在於，當圖表中設計好目標值後，可以一目瞭然看到本周新增人數情況。

數據驅動：本周新增人數的指標沒有完成，是不是跟本周的文章選題有關，可以結合新增人數、取關人數具體分析下原因。

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圖表中可以看出，在工作日期間，新增人數平均在20左右，周三（8月16日）新增人數雖有增多，卻並沒有明顯的上升趨勢。

數據驅動：說明文章的傳播性不夠，是不是文章的選題大家不太感冒，我們可以後面結合用戶屬性數據來綜合分析下用戶的偏好。

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取關率=取關人數/新增人數，本周前五天的取關率穩定在17%，但是周末的取關率特別高，為37.5%。

數據驅動：可能跟內容輸入以及用戶習慣有關，後續可以考慮在周末的時候輸出一些話題性內容。

打開率是一個比較重要的指標，通過打開率可以看出你的文章內容是否有吸引力，用戶是否活躍。

圖中分析的是一篇關於熱力圖的打開率分析，打開率為13.91%，後面又針對經緯度地圖話題進行了文章推送，發現打開率都在14%左右。

數據驅動：說明用戶對於經緯度地圖的操作還是很感興趣的，後面可以多做這方面的案例收集。

了解粉絲用戶來源渠道，能夠更好的調整運營策略。在上圖的來源渠道中，掃描二維碼來源的用戶數依然是最多的，佔比44.6%。

數據驅動：說明在文章中末尾放置二維碼還是很有效的。如果有線下活動推廣的話，二維碼來源渠道也是一個重要的關注指標。並且，通過分析公眾號搜索渠道的佔比，還可以進一步分析出線上推廣活動宣傳的效果。

2.用戶屬性（用戶分析）

用戶屬性，就是指用戶的性別、地域、終端比例、社交偏好等等

用戶性別決定了公眾號的調性，了解用戶主要受眾性別之後，才能夠更好的開展後續的運營推廣活動。

從圖中可以看出，男性粉絲佔59.3%，女性粉絲佔40.7%。

數據驅動：說明公眾號的粉絲人群以男性居多，那麼後續可以針對男性人群多開展一些活動，如公眾號的選題多偏向黑科技、專業領域等。

反之，如果公眾號的主要受眾為女性的話，那麼選題、排版則可以多感性一些，也可以在節日中多下功夫，比如雙十一的買買買等活動。

從以上兩張圖表中可以看出，使用iPhone的用戶佔53.7%，Android用戶佔46.3%。而iPhone中，iPhone7和iPhone 7 Plus佔了28.1%。

數據驅動：說明大部分粉絲用戶具有一定的消費能力，可以多推廣宣傳一些高檔產品、付費功能等等。

再來看用戶地域分布，在這里使用的是一張行政地圖，圖中數值越大對應的顏色越深，上圖說明北上廣深的用戶數量比較多。

數據驅動：後期如果需要開展線下活動的話，可以先安排北京、上海、廣州這些地方，多組織一些線下見面會、線下培訓等等

3.消息關鍵詞（消息分析）

明確消息關鍵詞有助於清晰化用戶需求，也有助於通過大數據分析流量主的點擊率。

從關鍵詞分析中可以看出，用戶回復「數據」的次數最多，其次是「軌跡」，說明用戶對軌跡地圖數據還是很感興趣的，這也從側面說明之前推送經緯度地圖話題是正確的。

如何讓老闆看到自己的勞動成果？

你以為數據分析完成了就沒事了嗎？當然不是這樣的，小草莓再偷偷的告訴你，在儀表盤的右上角有一個「分享」的按鍵，如下圖：

選擇「我要分享」生成鏈接之後就可以輕松一鍵分享給老闆，且分享鏈接的數據也是實時同步的，這速度也是沒sei了，直觀（發現數據背後的問題）、美觀（可視化圖表）、高效（數據快速、實時同步）的數據分析報告誰不愛，升職加薪簡直指日可待~

8、如果你是一家食品企業的新媒體數據分析師 在行業分析時發現 外送 白領 快捷是？

如果我問你是一家食品企業的新媒體數據分析時，那麼在行業分析的時候發現，嗯，外送外送的是很快捷的，其實確實是這樣的，現在外送是一個新興的職業。