《新媒体数据分析》

王誉睿 2019年04月01日 10次浏览

  • 新媒体数据分析概述
  • 新媒体数据分析方法
  • 微信公众号数据分析
  • 微博数据分析
  • 今日头条数据分析
  • 新媒体活动数据分析
  • 网站数据分析
  • 新媒体数据分析

第1章 新媒体数据分析概述

  • 1.1 新媒体数据分析的意义
    • 1.了解运营方向
    • 2.预测运营质量
    • 3.控制运营成本
    • 4.评估营销方案
  • 1.2 新媒体数据类别和来源
    • 1.数据类别
      • (1)数值型数据
        • 阅读量、点击量……
      • (2)图文型数据
        • 粉丝分类、反馈……
    • 2.数据来源
      • (1)朋友圈数据
      • (2)微信公众号数据
      • (3)微博数据
      • (4)今日头条数据
      • (5)网站数据
  • 1.3 不同营销目的下的数据组合
    • 1.新媒体营销的目的
      • (1)提升销量
        • 页面浏览量、用户访问时长、转化率……
      • (2)提升品牌美誉度
        • 百度口碑、好评……
      • (3)提升品牌忠实度
        • 回购率、转发率、老用户数、打赏……
      • (4)提升品牌知名度
        • 各平台粉丝数、用户数
  • 1.4 常用的数据分析工具
    • 1.网站分析工具
      • 百度统计
      • CNZZ统计
      • 站长工具
      • 爱站网
    • 2.第三方分析工具
      • 西瓜助手
      • 新榜数据
      • 孔明社会化媒体管理平台
    • 3.自媒体分析工具
      • 自媒体平台自带统计功能
    • 4.本地Excel工具
      • 人工Excel统计
      • 自媒体平台自动导出excel
  • 1.5 常见的数据分析误区
    • 1.不分析数据
    • 2.无目的采集
    • 3.只分析数值型数据,忽略图文型数据
    • 4.只关注短期数据趋势

第2章 新媒体数据分析方法

  • 2.1 新媒体数据分析基本步骤

    • 1.设定目的
      • (1)如何做?
        • 第一步,提炼出需要解决的具体问题
        • 第二步,找到该问题的关键点
        • 第三步,提炼出分析目的
    • 2.数据挖掘
    • 3.数据处理
      • (1)数据剔除
      • (2)数据合并
      • (3)数据组合
    • 4.数据分析
      • (1)流量分析
        • 访问量、访问时间、跳出量、跳出率等
      • (2)销售分析
        • 下单数量、支付比例、二次购买比例等
      • (3)内容分析
        • 阅读量、点赞量、转发量等
      • (4)执行分析
    • 5.数据总结
      • (1)便于内部沟通
      • (2)便于总结分析规律
  • 2.2 新媒体数据挖掘方法

    • 1.数据来源设计
    • 2.数据来源渠道
      • (1)后台数据获取
      • (2)第三方数据获取
      • (3)手动获取
  • 2.3新媒体数据加工与处理

    • 1.数据合并

    • 2.数据修正

      • (1)异常剔除
      • (2)缺失增补
    • 3.公式计算

      • (1)求和

        • SUM()
      • (2)平均数

        • AVERAGE()
      • (3)稳定性

        • 标准差公式,数值越小,该组数据波动越小
        • STDEV()
      • (4)比例

        • A1/A2
      • (5)条件计算

        用于行为评估,例如留言量、购买量

        • COUNTIF()
  • 2.4数据分析的九类方法

    • 1.直接评判法

      根据经验直接判断经验的好坏

      • (1)必要条件
        • a.运营者有一定的运营经验,能够对数据有正确的评估
        • b.数据要直观,可以直接代表某项数据的优劣
    • 2.对比分析法

      将两个或者两个以上的数据进行对比,分析差异进而揭示这些数据所代表的规律

      • (1)两种方法
        • a.横向对比
          • 同一时间,不同指标
        • b.纵向对比
          • 不同时间,同一指标
    • 3.分组分析法

      通过一定指标,将对象统计分组并计算和分析,一遍深入了解分析对象的不同特征、性质以及相互关系的方法

      • (1)MECE分析法(枚举分析法)
        • a.完全穷尽
          • 保证数据完整性,各组的空间能够容纳总体所有数据
        • b.相互独立
          • 分组之间不交叉,组别之间明显差异,每个数据只能归属于某一组
    • 4.结构分析法
      部分占总体的占比,是相对指标

    • 5.平均分析法

      • 意义
        • 代表某一组数据在一定的条件下的一般水平,是一个更具有说服力的数据
    • 6.矩阵分析法

      • 定义
        • 定量分析问题的方法
        • 以数据的重要指标作为分析依据
        • 将这两个指标作为横轴和纵轴,构成四个象限
    • 7.漏斗图分析法

      • 意义
        • 可以展示每一层的转化
    • 8.雷达图分析法

    • 9.回归线分析法

      • 定义
        • 研究事物发展变化的因果关系
        • 预测事物发展趋势
      • 意义
        • 研究变量间相互关系额一种预测方法
  • 2.5新媒体数据分析总结

    • 1.提出问题
    • 2.分析问题
    • 3.解决问题

第3章 微信公众号数据分析

  • 3.1微信公众号数据分析概述
    • 1.数据分类
      • (1)图文分析
      • (2)菜单分析
      • (3)消息分析
      • (4)接口分析
      • (5)网页分析
      • (6)用户分析
    • 2.意义
      • (1)构建用户画像
      • (2)了解用户喜好,优化内容
      • (3)了解用户来源渠道,方便产品传播
  • 3.2如何做好用户数据分析
    • 3.2.1用户增长
      • 1.用户增长的关键数据类型
        • (1)新增关注数(关注重点)
        • (2)取关关注数
        • (3)净增关注数
        • (4)累积关注数
      • 2.两种计算方法
        • 同比
          • 同比增长速度=(本期发展水平-去年同期水平)/去年同期水平×100%
        • 环比
          • 环比增长率=(本期数-上期数)/上期数×100%
      • 3.用户增长的几种来源
        • 公众号搜索
        • 扫描二维码
        • 图文页右上角菜单关注
        • 图文页内公众号名称关注
        • 名片分享
        • 支付后关注
    • 3.2.2用户属性
      • 👫性别
        • 用处
          • 投放广告时,根据性别投放相应的广告
      • 👄语言
      • 省份
      • 城市
        • 用处
          • 用户付费能力参考
          • 活动举办参考
          • 内容创作参考
      • 终端
      • 机型
        • 用处
          • 判断用户质量
          • 判断用户属性
  • 3.3如何做好图文数据分析
    • 3.3.1图文数据种类
      • 送达人数
      • 图文阅读人数/次数
      • 分享转发人数/次数
      • 微信收藏人数
      • 原文页阅读人数/次数
    • 3.3.2单篇图文
      • 公众号阅读来源渠道
        • 公众号会话
        • 好友转发
        • 朋友圈
        • 历史消息
        • 其他
          • 自定义菜单
          • 页面模板
          • 微信搜索
            • 搜一搜
          • 朋友圈热文
            • 看一看
          • 关键词回复
          • 文章内部链接
            • 阅读原文
          • 微信收藏
    • 3.3.3全部图文
      • 4项数据指标
        • 图文页阅读次数
        • 原文页阅读次数
        • 分享转发次数
        • 微信收藏次数
      • 3种分析
        • 按照时间维度
          • 7天、15天、30天
        • 不同时间段趋势对比
        • 每日关键指标明细
  • 3.4如何做好菜单和消息数据分析
    • 3.4.1菜单分析
      • 3项数据指标
        • 菜单点击人数
        • 菜单点击次数
          • 数值越大,覆盖人群越广
        • 人均点击次数
          • 菜单点击次数/菜单点击的去重用户数
          • 数据越大,用户越活跃
    • 3.4.2消息分析
      • 消息分析
      • 消息关键词分析
  • 3.5第三方数据分析工具

第4章 微博数据分析

  • 4.1微博数据分析概述
  • 4.2微博基本数据分析
    • 4.2.1昨日关键指标
      • 净增粉丝数
      • 阅读数
      • 互动数
      • 主页浏览量
      • 文章阅读数
      • 视频播放量
      • 不同时间数据对比情况
    • 4.2.2粉丝变化
      • 新增粉丝数
      • 减少粉丝数
    • 4.2.3互动数据
      • 阅读数
      • 互动数
    • 4.2.4我的主页
      • 主页浏览量
      • 主页访问人数
    • 4.2.5我发布的内容
      • 发博数
      • 发出的评论数
    • 4.2.6文章和视频
  • 4.3微博内容数据分析
    • 4.3.1内容分析
      • 1.我发布的内容
        • 发博数、发出评论数、原创微博数、转发微博数、阅读数、互动数、互动率
      • 2.单篇微博分析
        • 阅读数、阅读人数、点击数、互动数
    • 4.3.2文章分析
      • 1文章总体分析
        • 文章阅读数、文章发布数、互动数、转发数、评论数、点赞数
        • 阅读互动率(互动数/文章阅读数)、阅读转发率、阅读评论率、阅读点赞率
      • 2.单篇文章分析
        • 阅读数、互动数、阅读互动率
  • 4.4微博粉丝数据分析
    • 4.4.1粉丝分析
      • 1.粉丝趋势分析
        • 粉丝总数、新增粉丝数、粉丝减少数、粉丝增长率、主动关注粉丝数
        • 粉丝增长率=(当天粉丝数-昨日粉丝数)/昨日粉丝数
      • 2.近7天粉丝活跃分析
      • 3.取消关注粉丝
        • 取关用户账号、取关用户关注时间、最近关注时长及粉丝数
      • 4.粉丝来源
        • 找人、第三方应用、微博搜索、微博推荐
      • 5.粉丝类型
        • 认证用户、普通用户
      • 6.粉丝性别和年龄
        • 意义
          • 影响内容选题和语言风格
      • 7.粉丝地区分布
      • 8.关注我的人的粉丝量级
      • 9.粉丝兴趣标签
      • 10.粉丝星座
    • 4.4.2互动分析
      • 1.账户整体互动分析
      • 2.我的主页访问分析
        • 浏览量、访问人数、访问时长
      • 3.近7天账号互动TOP10
      • 4.点击效果分析
        • 图片点击数/点击率、短链点击数/点击率、点击数、点击率、阅读数
      • 5.我的影响力
        • 影响力、活跃度、传播力、覆盖度
  • 4.5微博账号对比分析
    • 4.5.1概览
      • 粉丝总数、粉丝增长率、发博数、互动数、转发数、评论数、点赞数
    • 4.5.2粉丝分析
    • 4.5.3内容分析
  • 4.6微博推广数据分析
    • 推广给我的粉丝、潜在粉丝、兴趣用户、指定账号的相似粉丝
  • 4.7知微数据分析平台

(未完待续)