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微分銷:做微信運營巧用數據,運營者必讀

導讀:微信后臺數據更加詳細之后,運營者必須讀懂數據,運用數據,用戶增長來源分析、圖文閱讀分析和用戶屬性分析,希望通過解讀本號數據背后影響因素,能給大家的微信公號運營,帶來一些實質性幫助。

第一部分:用戶增長來源分析

1:用戶增來來源的5種方式

(1)搜索公眾號名稱,搜索微信公眾號的名稱獲得關注,這類的號原本就有一定的品牌,或定位足夠垂直,當用戶有這方面需求時,就會自己通過關鍵詞搜索。比如可口可樂、杜蕾斯、汽車、減肥、羽毛球、北京(地方號)、移動互聯網等。

所以在取名的時候,可以取一個和公號定位相符的名字,有利于被搜索到。如果怕別人也用同樣的名字,可以選擇注冊商標、認證、提高互動率等方式,提高公號排名。

比如本號“移動互聯網”這個名字,就是一個很好的占位,而且在搜索的時候,一直排在第一名,必然會導入大量精準粉絲,所以在本號的粉絲來源里占了39%

(2)搜索微信號,通過這種方式關注的用戶,理論上應該都是來自微信ID在別處的曝光,比如經常用的互推,還有微博、人人網、百度貼吧等SNS網站和傳統媒體、線下等推廣方式。

微信ID是一串字母加數字的結合,記憶和輸入都很難,所以最好是結合公眾號的名稱設定ID,不但讓人好記還好輸入。盡量減少用戶的記憶和輸入成本,會在一定程度上增加關注量。

(3)圖文消息右上角菜單,這個關注按鈕隱藏較深,很多人不知道閱讀文章時的右上角按鈕里還隱藏了這么多功能,而且需要經過2步才能到公眾號介紹頁,最坑爹的是這個按鈕不是在所有閱讀的情況下都會出現,所以通過這個方式關注公眾號的占比很低。

(4)名片分享,直接的名片分享,一般應該都是通過口碑傳播,這個數據占比越高,說明這個號的質量越好

(5)其他,大部分賬號的粉絲來源,都是“其他”類最多,一般包括3個渠道,圖文消息標題下藍色鏈接、微信公眾號二維碼、廣點通系統推廣

a、圖文消息標題下藍色鏈接:

這種藍色鏈接字體關注的方式是較為常見的一種關注方式,而且很方便,用戶點擊一下就可彈出關注界面。很多公眾號都會在圖文頁面中加上提示,讓用戶關注公眾號

“微店運營那些事兒”賬號有時也會在頁面底部提示大家點擊閱讀原文進行關注,其實也是利用這樣的方式;只是跳轉了一個頁面,比如點擊閱讀原文后跳轉到這么一個提示頁面:

提示:最近看到不少微信公眾號的微官網做的很炫、很漂亮,但是都沒有引導用戶關注公眾號的快捷通道;這點需要注意一下,要不然辛辛苦苦做的宣傳推廣,反而沒能帶來粉絲的增加,就可惜了。

b、微信公眾號二維碼(包含線上二維碼跟線下二維碼兩部分內容)

線上二維碼:

(1)主要是通過PC端進行微信二維碼的宣傳,從而引導用戶關注公眾號;常見在pc端頁面,視頻廣告中,或通過QQ群等方式進行公眾號推廣,直接掃描二維碼更加方便;

微信本身或者移動端進行公眾號二維碼宣傳,效果未必好;微信上看到的二維碼需要先保存到手機中,然后再從相冊中打開,操作較為繁瑣

線下二維碼:

此種營銷宣傳的方式比較多,而且不固定,比如通過宣傳單,商品包裝盒,快遞,線下促銷活動海報、甚至是電視等等,這些都是線下二維碼展示的案例!

第二部分:圖文閱讀分析

圖文閱讀分析主要包含7個指標:圖文頁閱讀人數、圖文頁閱讀次數、原文頁閱讀人數、原文頁閱讀次數、分享轉發人數、分享轉發次數、微信收藏人數;

每個指標的數據都來源5個渠道:會話、好友轉發、朋友圈、騰訊微博、歷史消息

1:先看下圖文閱讀人數跟圖文閱讀次數的數據:

從以上兩個柱狀圖可以看出通過會話(通過公眾號下發的界面)和朋友圈,是圖文閱讀人數和次數的主要來源渠道,好友轉發和歷史消息其次,而騰訊微博轉化作用可以忽略不計(也跟賬號是否在騰訊微博宣傳和相應微博粉絲數有關)

文章標題決定打開量,文章內容質量決定轉發量(包括好友轉發和朋友圈轉發),而且標題和內容互相影響。

除了公眾號直接Push的界面之外,朋友圈成了非常重要的用戶來源渠道。

可見一個吸睛的內容和質量超高的內容,對文章閱讀量的影響力極其重要。這也是為什么很多大號的文章閱讀量,遠高于粉絲數的原因。

朋友圈除了可以傳播文章之外,還可以通過第三方開發的方式,增加互動活動和小游戲,鼓勵用戶分享到朋友圈。相信最近大家的朋友圈,都被各種小游戲、抽獎活動刷屏,這也是一種很好的傳播方式,不過有些人比較反感,所以游戲的設計一定要新穎好玩,而且要參與門檻低、增強好友互動功能和鼓勵分享朋友圈炫耀。

有好事者說微信即將要禁止公眾號文章內容分享到朋友圈,這純粹就是因噎廢食的做法,那還不如不要微信公眾號了呢,這樣更一了百了,何必那么麻煩。

微信最近配合凈網行動,就是在不斷剔除公眾號、朋友圈的垃圾信息,讓正確的信息、知識和價值觀得以傳播。

歷史消息,這個可以提取歷史文章list頁面的鏈接,放在公眾號菜單,或自動回復里,提高文章閱讀量

最后還有一個建議,可以把歷史文章做成專題,或是設置成關鍵詞的自動回復,方便用戶分門別類的查看,也可以在一定程度上增加閱讀數和用戶粘性。

第三部分:用戶屬性分析

用戶屬性分析目前包含6種:性別分析、語言分析、省份分布、城市分布、終端分析、機型分析

由于各個公眾號的定位以及用戶群體不同,用戶屬性會有所差異;下面列出本號的用戶熟悉以供參考(由于城市數量較多,就不列出)

對于科技類的號,有接近30%的美女比例,這完全在意料之中,科技圈大部分確實都是宅男屌絲。男的站左邊,女的站右邊,其他的站中間,不知道這3.73%的人怎么想?

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