如何做订阅号数据分析?

有位读者在微信里给我发私包,希望可以了解如何去做订阅号的数据分析。

那,就简单说一说,其实没那么难。

数据来源

做数据分析,就一定有数据来源。

我们今天只讨论微信公众号后台提供的统计功能,以及通过官方的统计功能,我们可以分析哪些数据,有什么分析方法。

首先看图,这是微信公众号的统计功能列表,在左侧菜单上:

微信公众号的统计功能列表

很简单可以看到,后台提供了4类数据以供分析:

1.用户

包括用户增长统计和用户属性统计。

用户增长统计,是按日统计,有4个维度:

新关注、取消关注、净增关注、累积关注。

他们的定义如下:。

新关注人数:新关注的去重用户数。注意「去重」,意味着,如果今天你关注某个订阅号算1个用户,而 关注后取消关注再重新关注 某个订阅号,依然算1个用户,而不是2个

 

取消关注人数:取消关注的去重用户数。一样,注意「去重」

 

以上两个定义,都基于关注订阅号的用户为唯一ID。

 

净增关注人数=新关注人数-取消关注人数。

 

累积关注人数:当前关注的用户总数,按日累积。

用户增长统计体现的是订阅号关注量的变化。由于微信把用户来源也体现到了数据中,但是由于只体现趋势,所以看看就好。用户属性是全局统计,它包含下面几个维度:性别、语言、省份、城市、终端、机型。这些数据有用,但一般情况下不会去做专门的分析,也没有必要。知道以上数据,对于广告投放有用处,对于需要深入整合进行商业操作有用户。
但我们今天不做展开。

2.图文

包括图文群发和图文统计。

图文群发就是单独的一条图文消息在发出后7日内的相关数据。

图文统计则是按日统计的图文消息相关数据。

这两个的区别在于,图文群发是单条图文消息的数据,按日收集,但图文发出后第8天开始就不继续收集了;而图文消息则是某一天整个订阅号的阅读情况,它会统计所有被用户看到的图文消息的数据。

图文消息数据的维度与定义如下:

1、送达人数:图文消息群发时,送达的人数

2、图文页阅读人数:点击图文页的去重人数,包括非粉丝

3、图文页阅读次数:点击图文页的次数,包括非粉丝的点击

4、图文转化率=图文阅读人数/送达人数

5、原文页阅读人数:点击原文页的去重人数,包括非粉丝

6、原文页阅读次数:点击原文页的次数,包括非粉丝的点击

7、原文转化率=原文页阅读人数/图文页阅读人数

8、分享转发人数:转发或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用户数,包括非粉丝

9、分享转发次数:转发或分享到朋友、朋友圈、微博的次数,包括非粉丝的点击

10、图文页:点击图文消息进入的页面。原文页:在图文页点击“阅读原文”进入的页面

官方写的很清楚,我就不画蛇添足了。

3.消息

消息包含了消息分析和消息关键词两类数据。

相比用户和图文两类分析,消息分析在特定的情况下很有用。

4.接口

这个我没啥要多说的,统计的是基础消息接口,不含高级接口。

一般性个人订阅号用的不多,企业获得了高级接口也不会在此展示。

但是,如果有一定的开发能力,作为开发者针对基础接口做开发后,这些接口的调用次数和耗时会在这里做统计,不多说。

用户数据

一个健康的订阅号的用户统计数据,具有以下几个特征:

1、新关注和净增关注的趋势和曲线点一致且基本重合。

2、累积关注人数稳定增长。

再看图文阅读统计:

图文阅读统计

你会发现很简单的事实:

图文阅读次数与阅读人数是正相关的

但是图文阅读次数会大于人数,因为要考虑转发及多次阅读的影响。
那么,如果我们把图文阅读次数和转发放在一起看呢:

图文阅读次数和转发

证实了二次传播对于阅读次数是有帮助的,并且这种帮助,可能具有滞后性和延续性。

即:

今天的二次传播动作会延续1、2天的效果

当然,如果你引爆了一个话题,可能它的延续效果会更明显,这和分享转发覆盖的人群规模有极大关联。

交叉分析

任何一个数据都不是孤立的,他们之间具有相关性。

我们看一下消息数据(点小图看大图):

消息数据

为什么消息会有这样的波动呢?

原因很简单,5月20日我做了改版,将原本需要关键词获取的历史文章,利用超链接功能做了一个单独的素材。

用户不再需要输入N多关键词,就可以获取到历史文章。

那为什么昨天又陡增呢?

因为昨天上了一个发送关键词获得照片和联系方式的交友文章。

后台数据显示95个人发送了318次消息。

详细数据

 

可见,社交需求是个多么旺盛的需求。即便这篇文章的阅读还不到280,却能够让将近30%的用户发出了这么多的消息。

所以,你的行为和数据是正相关的。

如同上面我们可以看到我的订阅号阅读数每次到了周末都会降低,那是因为周末基本上不更新,即便更新了看得人也很少的缘故。

同样,如果某一天,取关人数激增,你就要去考虑是否前一日的内容有问题。

事物之间是联系的,不要孤立看待任何数据。

细节把握

最后聊一下细节。

我没空去把从2月26日至今的所有文章的送达、阅读的数据给单独拉出来,但是这里有个很关键的事情。

所以你看,我没有去对比每一篇文章对应带来的新增用户和取关用户的情况。

图文数据这里有一个很容易发生歧义的地方。

即,图文群发的数据统计和图文统计并不是一回事。

维度上,一个统计发出后7天的效果,一个统计当日的总量阅读。

有时候,如果粗心会误以为当日的总量阅读的数据=当日发出的图文消息的阅读数据。

这一点,请务必注意。

举一个例子即可:

举个栗子

这是昨天的两篇内容发出去后的阅读情况,两篇加起来,人数大概在800多。

但是看一下昨天的总量阅读:

总量阅读

 

人数相差500,是统计错了吗?

不是,是因为统计的维度不一样,这两个指标不能当成一个来看。

仅此而已。

另外,图文群发的数据,只能考虑发出后7天的效果,其他的只能靠猜了。

作者:张亮-leo

微信公众号:zhangleo1983

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