盡管從2017年初，公號就一直被唱衰，包括現在平均圖文打開率跌倒只有4%到5%，但依舊無法阻止企業和自媒體人的入場。這是為什么呢？
簡言之，因為真正能夠取代公號的產品還沒有出現
一、公眾號還值得做嗎？
具體分析來看，公眾號具備了3個難以被撼動的優勢：第一，公眾號的訂閱體系。它建立了內容生產者與粉絲之間相對較強的聯系，并且能保證97%以上的信息到達率。剩余不足3%的粉絲無法觸達，是因為這部分粉絲長期未登錄、被封號，或者設置了不接受推送消息。比之于頭條號、簡書等其他自媒體平臺，雖然它們也有訂閱功能，但由于用戶基數和推送機制的限制，使得他們更多的需要依靠推薦量來獲得流量。
第二，微信的流量優勢。這一點無需過多說明，月活已經突破10億大關的微信，流量優勢不言自明。
第三，易于開發。微信天生適合幫助創業公司做產品的可行性驗證，開發者只需要掌握Html5、Java和PHP等網站開發技術，就能做出各種基于微信生態的webAPP（網頁應用）。
我自己也深有體會。
在運營一款工具型產品的過程中，由于前期缺少公眾號運營的投入，導致了三個問題：一是，在BD上很被動，交換不到好的資源；二是，用戶沒法沉淀，等于少了一個信息分發及用戶互動的渠道；三是，原創內容被抄襲，原來只發在官網上的文章，被競爭對手復制粘貼或者洗稿到他們的公眾號上并聲明原創。
基于以上分析可知，公眾號對產品、運營和用戶都非常重要。而在公眾號運營的諸多模塊中，數據分析又是重中之重，是發現問題的手段，也是運營策略調整的依據。
下面，我將分享我做公號數據分析的思路和方法。
首先聲明，公眾號誕生多年，但對它數據分析的定義，目前仍沒有看到統一的規則或者算法，不同第三方平臺，不同公司都可能會有不同，這是因為不同的公司對數據的定義和側重點會有所不同，就好像對于活躍的定義，有的產品只要用戶登錄一次就算一個活躍，而有的產品規定用戶必須發生關鍵業務行為才算一次活躍。
二、如何做公眾號的數據分析？
分析工具：Excel 2013版本以上實際上，90%以上的運營工作的數據分析都可以依靠Excel高效地完成。但高效完成的前提是，你需要掌握熟練的Excel使用技巧，要能夠熟練運營數據透視、圖表、vlookup、if、sumifs、countifs等常用函數，還需要有基于Excel做數據分析的思路，熟知每個數據指標的含義，帶著目的地去分析。
1、建立源數據表、子表和匯總表的概念
ps:運營老司機可跳過這部分。
先普及三個概念：源數據表、子表和匯總表。
源數據表指的是帶有列表頭的、一個單元格對應一個數據的、數據未經運算的、不存在合并單元格的一種表格形式。之所以要這樣做，是為了遵循Excel這款產品在數據處理上的“游戲規則”，利用游戲規則來提高分析效率。
在設計源數據標的時候，要單一、規范、簡潔。單一指的是一個概念要獨占一列，千萬別想著把它合并，否則分析的時候無法拆分。規范，要求每一列數據的格式要統一，不然分析出來的結果，在求和與計數項上一定會出錯。簡潔，指的是不要有冗余字段，這點與PPT設計的原則一致——如無必要，勿增實體。
源數據表是所有數據分析的源頭，子表和匯總表都從源數據表中衍變而來，源數據表一變，子表和匯總表的數據也會跟著變。所以，我通常把源數據表作為單獨的一個表，如果不是數據有更新，通常不會去改變源數據表。
厘清了源數據表后，子表和匯總表就變得簡單了。子表，顧名思義就是從源數據表中分析、提取而來的表格，用于分析某一項或者幾項數據，做子表最常用的Excel功能是數據透視表。匯總表是子表中各項數據的匯總。
有了源數據表、子表和匯總表，就能夠做出一整套的數據分析。這個方法不僅適用于公眾號的數據分析，活動、用戶、網站和APP的數據分析同樣可以這樣來做。
2、需要收集的源數據與分析方法
在微信公眾號中，最值得扣出來分析的數據，主要有3個維度的，分別是：圖文數據、用戶數據和菜單數據。其中圖文數據和用戶數據最能直觀體現一個公號的運營結果，自然而然，這兩個維度的數據也成了人們最關注的數據，所以很多新媒體人會以10W+和海量粉絲為榮。
然而它們只是冰山一角，公眾號內還有很多外人看不見、也不太關注，但卻非常重要的數據，例如用戶來源渠道的數據、菜單點擊數據、圖文閱讀按來源分布的數據、閱讀量按時間的分布數據、消息統計數據、二次傳播數據等等。
1）圖文數據
需采集的源數據有：閱讀量、點贊量、評論量、分享量、收藏量、送達用戶數。
根據這6項源數據，可以得出一些有參考意義的指標：
（1）閱讀率，又稱打開率，它等于閱讀量除以送達用戶數，再乘以100%，閱讀率的作用在于能夠相對公平地衡量不同公號在同一時期、或者同一公號在不同時期的閱讀質量。因為我們會發現：當我們比較不同公眾號運營的閱讀質量時，由于粉絲當量不同，就無法通過閱讀量多少這樣一個單一指標來判斷；又或者比較同一個公眾號在不同時期的閱讀質量，由于它在不同時期的粉絲數不同，也同樣無法通過閱讀量多少就判斷出來。
（2）點贊率，等于點贊數除以閱讀量，再乘以100%，點贊率反映用戶對內容的認可程度。
（3）分享率，等于分享量除以閱讀量，再乘以100%，分享率同樣反映用戶對內容的認可程度，也是內容二次傳播的驅動。
（4）收藏率，等于收藏數量除以閱讀量，再乘以100%,收藏率反映用戶對內容的認可程度。但收藏率高也可能是因為文章太長，用戶來不及讀完。
（5）評論率，等于評論數量除以閱讀量，再乘以100%，評論率能體現一個公眾號用戶的黏性和活躍度。
圖文數據的源數據表參考
下面的源數據表示樣式，適用于所有類型的公眾號。
遵循源數據表的規范，不要有合并的單元格，也不要習慣性地把表格寫在第一行（建議寫在底部的導航標簽中）。
通過這個源數據表，結合數據透視功能，不僅可以隨時拉出各種歷史數據的分析圖，還可以非常快速地分析出用戶的內容偏好。
除了上面已經提及的圖文數據外，還有4項需要了解但不需要摳出來分析的數據，分別是：
（1）閱讀量按來源分布的數據
大多數公眾號的閱讀來源主要為對話框、朋友圈和好友轉發，它們之間占比的多少，能反應出這個號的情況。
閱讀量按來源分布
比如對話框的比例偏高，大概率是因為文章質量極差，用戶瞥了一眼就走，沒人愿意分享出去，或者文章不具備傳播屬性，沒有足夠的動力驅動用戶分享。比如其他其渠道的占比突然猛增，那么很可能是刷量了。
（2）閱讀量按日期分布的數據
按日期分布的閱讀量非常有意思，通常都是一個L型的曲線，發布后前2到3天的閱讀量通常會占到總閱讀量的百分之七八十以上。
L型的曲線，其實就是如今互聯網時代困擾著大多數中小品牌的“長尾曲線”。
（3）閱讀量按男女性別分布的數據
性別是公眾號運營中最重要的一個因素之一，因為男女在審美、閱讀習慣和對內容的喜好差異非常大。
這里的數據結合用戶屬性中男女比例的數據，你就可以選擇自己公眾號的排版風格——偏女性化一點，還是偏男性化，又或者選擇平穩的中性。你還可以由此調整內容選題。
（4）閱讀量按地區分布的數據
通過地區分布數據，能夠知道你的粉絲主要分布在哪些省份、城市。
在社交關系中，地域是驅動人們關注、分享和傾訴的重要原因之一，因為關注自己的出生地和家鄉是人類的天性。不少公眾號利用這一點，寫各個城市或者省份的文章，快速圈粉。
2）用戶數據
需要采集的源數據有：新關注人數、取消關注人數、凈增關注人數、累積關注人數、用戶來源渠道數據。
用戶數據相對比較簡單，主要分為兩部分：第一，用戶增長數據，它每天都在變化，需要你多關注；第二，用戶屬性數據，它相當于是不夠全面的用戶畫像，雖然它事實上每天也在變，但因為變化的幅度不大，所以不需要每天關注。
所以，我們需要采集的數據，就只有用戶增長數據。用戶增長數據又包含每天的用戶增量、減量、累計量和來源的渠道。
新關注人數、取消關注人數、凈增關注人數、累積關注人數，這些可以直接在公眾號后臺導出。分析時關注趨勢和重要事件節點。
用戶來源渠道數據則可以幫我們分析出個渠道的用戶來源占比，再結合歷史數據，就可以看出某個渠道的數據是偏高還是偏低，也可以讓我們看清哪些渠道需要重點投入、哪些渠道可以放棄。
需要重點投入的渠道，則繼續深入，關注用戶在這個渠道上關注路徑，想辦法把這個路徑縮短、簡化，然后盡可能多的曝光它。
用戶數據的源數據表參考
用戶增長數據表可以直接從公眾號后臺下載，下載后簡單處理就可以做成源數據表。用戶來源渠道數據，則需要手動輸入。
由于手動摘錄渠道數據比較瑣碎，所以是否要摘錄用戶來源渠道數據，主要取決于公眾號在業務上的戰略位置。如果你的公司all in在公眾號上，需要尋找任何一個可能的增長點，就有必要拉出來分析。如果你的公司的主營業務離公眾號比較遠，僅把公眾號當初一個分發渠道之一，不分析也不會有任何問題。
PS：如果想快速獲取某個渠道精準的數據，可以使用帶參數二維碼。
3）菜單數據
需要采集的源數據有：菜單點擊次數、菜單點擊人數
公眾號的菜單，就像APP的底部菜單導航一樣，需要有一目了然的信息架構，讓用戶無需思考就能找到自己想要的功能，并且花的點擊次數最少。這意味著，需要在信息分類和高頻功能之間找到一個平衡點。
信息分類，需要你對公司的業務足夠的了解，才有可能做到不遺漏、不重復；高頻功能則一方面看業務重心，另一方面看菜單點擊數據。
菜單數據怎么看呢？
一看人均點擊次數。人均點擊次數越多，說明這個功能越高頻，菜單層級需要往前提。
二看趨勢。具體指的是菜單點擊總數的變化趨勢，它是用戶活躍的反饋指標之一。為了評估趨勢的健康與否，可以將其與用戶變化的趨勢線放在一起，對比增長率。菜單點擊總數增長率大于用戶增長率，就說明用戶越來越活躍了，反之則反。
菜單數據的源數據表參考
假設某公眾號有2個一級菜單，分別記為A和B，A包含兩個二級菜單，記為a1和a2,，B也包含兩個二級菜單，記為b1和b2。
這套數據分析方法，是我在實踐中摸索和不斷修正所得，不保證對所有人、所有號都有效，因為在整個行業中，也還有一些智者見智仁者見仁的問題，例如閱讀量的取值問題、其他閱讀來源的不確定性問題。但這些只是點，不影響面和趨勢，也不會誤導運營策略。
方法雖然簡單，但它能夠診斷出公眾號存在的絕大多數問題，并且熟悉運用之后還能變換出很多實用的小技巧，比如根據某個公眾號的閱讀量反推它的粉絲總數；比如預估僵尸粉數量；比如計算用戶次日的留存率、7日留存率和30天留存率；比如根據數據判斷是否存在刷量行為；比如區分垃圾號和有價值的號等等。
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