如何做好微信公众号数据分析

2025-03-23 10:16:23

推荐回答（4个）

回答1：

微信公众号其实可以和数据分析中的方法与技巧是一样的，看看下面就知道了。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
　　①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
　　②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
　　③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
　　④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
　　⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
　　⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
　　⑦Web页挖掘。随着 Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

重要的是用心做，上面是这些方法，也可以用到微信公众号上。

回答2：

一、用户分析
用户分析包含：用户增长+用户属性。
用户增长包含 4 个关键指标，新增人数、取关人数、净增人数、累计人数。而这里我们需要关注来源渠道，通过渠道新增用户、取关用户、净增用户我们可以间接分析出活动涨粉、内容涨粉、支付关注涨粉、广告涨粉等效果，从而针对性设计增长机制，增长用户。
另一个数据：用户属性，也是需要特别关注。这一数据对于我们做好内容运营是很有帮助的，如果女性多于男性，我们就应该在内容上迎合女性的想法，还有年龄、省份、城市等属性，都是为了我们做好内容运营、活动运营而准备。
二、内容分析
内容分析我们着重关注全部图文，统计整个月份的小时报数据，在我们做微信运营前期，这个是重点关注对象。
它可以让我们知道清晰了解流量趋势，综合对比分析得出关键流量时间节点，以这个节点我们就可以确定内容的推送时间。
另外，我们还可以关注爆文数据指标：阅读、分享、朋友圈、朋友在看。通过这些数据分析爆文吸引人传播的点，进而对运营做出调整。
三、菜单分析
通过对菜单栏里面的子菜单数据监控，我们可以了解用户关心什么，在乎什么，及时调整内容布局和文案。
一般菜单栏设置，应该与产品挂钩，这样才能充分发挥用途。
四、消息分析
消息分析栏目我们需要特别关注消息关键词。
不管是自定义关键词还是非自定义关键词，我们都需要特别关注。这往往是引导用户留存的重要数据，找出用户的疑惑点，及时设置相应的「自定义关键词」提高互动率，以此拉动整个公众号质量度。

回答3：

数据分析和做菜一样，原始数据像一堆食材摆在那里，想要做出自己想要的“菜”，就得自己进行加工才行。这里面有三点比较重要：关联、可视化、分析维度。
1 | 关联。先要制作好的数据分析报表，首先需要了解各个数据反映的是你的哪个运营动作，这样才能进行优化。
这便需要你拆分一些数据，另外再组合一些数据。数据拆分、关联、聚合的水平，直接决定了你精细化运营的程度。
2 | 可视化。可视化呈现是数据分析很重要的一部分内容。一堆数字放在那里，和一张可视化处理后的图表放在那里，效果是完全不一样的，图表能让你感知到以前根本感知不到的信息。可视化图表，一些在线的工具可以直接分析并且呈现精确数据，我平时用的是拓途数据一个在线的可视化分析工具。
3 | 分析维度。单独一个数据摆在那里，是没有任何意义的，意义是从相互比较中产生的。你只有通过跟之前的数据进行比较，才知道现在的数据处于什么位置，合不合理.因此数据分析要从每个时间段各个维度来看：短期数据看表现，中期数据看波动，长期数据看周期。

回答4：

数据的分析就是数据的收集然后靠收集来的数据进行分析，那么用到第三方平台就比较方便了，像西瓜数据作为大数据平台，数据的收集是比较全面的，加上公众号诊断，阅读数分钟级监控投前分析等功能就可以完整的分析公众号数据。

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