大数据下的新媒体运营策略

行云流水2016

新媒体相较于传统媒体具有强互动，高覆盖，低门槛，多渠道，形式丰富，推广方便等特点，一度成为各个企业宣传推广，盈利变现的重要手段。不过,随着红利的消失，差异化不明显，经验性的运营很难像过去一样获得明显的效果，粉丝量，阅读量各指标表现也越来越差强人意。如何解决这一问题呢？越来越多企业把注意力转向数据化的精细运营。

新媒体平台拥有丰富的用户数据，很容易通过用户在媒体平台上的行为记录建立起用户数据库。用户的属性数据（性别，年龄，职业，地域等）和用户的行为数据（阅读及信息获取习惯、点赞分享互动行为等）构成了完整的用户画像。

根据用户画像和企业媒体运营的目的或产品特点的匹配对媒体账号定位，针对真实场景的粉丝需求制定初期的运营策略——如何选题？怎样去排版？什么样的行文语气？整体的调性如何？几点发文可达阅读量峰值？——都可以用数据验证，及时调整运营方向。

我们来看看以下指标，如何定义又如何解读呢？

用户属性指标数据解读：

男性居多，占比60%；偏理性，关注兴趣点结合数据产品、业务背景；城市分布，北京广东上海占比前三，主要是一线城市其次江浙一带，为经济发达、新兴产业科技集中区域；

用户年龄集中分布在25~39岁，处于精力比较旺盛且有一定经济收入、有领域知识涉猎的需求。

解读：该公众号初期定位可集中在数据干货，行业咨询，新技术业务场景应用上，整体调性可以简洁凝练的商务清新，日式冷色调为主。

除了用户画像，以新媒体文章内容分析为例，还可以分析不同时间段的阅读量峰值，通过数据找到规律，准确的在峰值点推送文章，培养用户的阅读习惯，科学排期。

该如何做呢？来看看下面的数据：

阅读量与发文时间数据解读：

从以上数据可以看出：中午12点到2点出现阅读高峰，晚上6点到8点出现阅读高峰，可以安排文章在此时间段推送。如果需要安排在上午发文，相较好一点的时间段在早8~9点。当然，具体还是需要结合实际的业务方向来调整时间。

此外，从时间周期来看，星期二、星期三出现阅读量高峰，重点推广的文章比如企业品牌宣传的活动或者文章可以排期在此时间发布。

初期运营方向确定后，通过周期性的时间观察验证数据不断调整优化，即可以进入内容分析阶段了。

以文章分析为例，可以分析文章标题，文章内容分类标签，阅读量, 时间，不同维度结合等等。

比如上面的词云图，即是针对文章标题词频的分析：文章阅读量大于1万的标题关键词：数据、数据分析、报告、可视化、企业——这些词是用户比较关注的，可以反映用户兴趣倾向，今后的采编和文章内容方向包括拟题均可以以此作为参考。

再比如单篇文章的阅读量分析：单篇阅读量大于5000的文章中，数据分析类文章整体表现比较好，其次是行业方案，主题热点。如何解读呢？

1、从阅读量占比上，可以进一步思考，文章在总发布选题上各类型的占比，是否从一开始选题是就偏中数据分析的类型文章，判断它的合理性；

2、合理的基础上，分析高阅读量的单篇文章背后的特点，总结规律。

基于以上，文章推广针对的类型和方向就基本可以很明确了。

文章类型选题明确后，可以对单篇文章的点赞率，评论率，收藏率，转发率，打开率分析，与平均指标数据对比，分析下文章的活跃度及质量。另外，别忘了对数据异常的文章进行分析：异常指数据表现较差或是远好于其他文章。

文章内容活跃度分析可涉及到以下指标：

打开率=粉丝的阅读人数/总的阅读人数，打开率越高，粉丝的活跃性越好

点赞率=点赞数/阅度数，在一定程度上可以对粉丝引导，比如热点文章中加上“同意的请点赞”增加点赞率，从数据上可验证。点赞率是第一层的文章质量的反应指标。

评论率=评论数/阅读数，评论区的留言互动性要特别关注，70%左右的用户会出于好奇心关注评论，比较对一件事情大家的观点差异。评论率反映文章的质量话题性。

收藏率=收藏数/阅读数。收藏是深层次的文章质量指标。收藏率高代表文章对用户的价值也很高。

转发率=转发数/阅读数。用户转发，代表文章切合了自身的利益，与自己的身份相符且有认同感，当然也有少数情况是利益引导使然，如转发可免费得礼品等。

最后，是推广内容的传播力度分析。

媒体不同，传播途径和效果会有其特性。以微信公众号为例，其路径大致是个漏斗型，每一个流转节点都可计算转化率：可以与历史时间对比，两个漏斗路径的各节点的转化情况，做到有针对性的运营。指标及转化率如下图所示：

数据分析工具：壹看板

总之，新媒体运营分析中，需要连贯的关注用户增长的指标，新增粉丝量，取消关注粉丝量，净增粉丝量，累计粉丝量。本篇文章提到的所有分析中，需要结合用户增长指标的数据加以验证运营的效果。

所有的运营策略最终都要落到活跃的粉丝数，这才是真正的变现价值。

欢迎关注“壹看板”，学习更多新媒体运营策略！

​