馬丁跟你說

朋友圈作為觸達私域用戶的重要管道之一，做的好與不好，效果天差地別

當下私域如火如荼，朋友圈作為觸達私域用戶的重要管道之一，做的好與不好，效果天差地別。

優秀的朋友圈運營，不僅能提升用戶的留存和互動，進一步提升轉化。還能從中篩選識別出高價值使用者，更好地服務他們。

然而有的企業明明不缺好的內容輸出，更新也很勤快，卻得不到好的結果。原因在於沒有用對策略和方法，也不也不重視相關的資料分析，所以無法做相應的調整和改進。

下面具體講解做好朋友圈資料分析的3個步驟。

01

收集資料是整個資料分析過程中最基礎的步驟之一，為保證後續分析準確性，務必要確保收集到的資料足夠可靠、準確和全面。

朋友圈的資料收集相對簡單，可以通過自己手動收集，也可以通過一些資料獲取或協力廠商工具進行自動化收集。

需要記錄關注以下幾個維度的資料變化：

1、發佈時間

即朋友圈的發佈時間，通過對發佈時間的分析，可以瞭解用戶發佈朋友圈的偏好時間和活躍時間，幫助你確定最佳的發佈時間，以獲得更好的曝光和互動。

2、內容類別型

內容類別型包括文字、圖片、視頻等。通過對內容類別型的分析，可以瞭解用戶喜好的內容類別型和受眾群體，以便制定更有針對性的推廣內容和形式。

3、欄目類型

欄目類型指不同內容的分類，例如活動資訊、種草內容、品牌宣傳、知識技巧等。同樣可以從不同類型受歡迎程度，進行比例的調整。

4、評論數&點贊數&互動數

這些指標都是衡量用戶參與度和互動度的重要指標。通過對這些指標的分析，可以瞭解使用者對推廣內容的回饋和互動程度，以便制定更具針對性的推廣策略和內容。

5、成交金額&成交人數

這兩個指標通常是針對專門做轉化的朋友圈，用來分析你的朋友圈的轉化率和商業價值。瞭解你用戶的購買意願和購買行為，幫助你評估你的行銷策略的有效性。

6、活動人數&活動轉化率

活動的指標不同於成交指標，不一定是要轉化，可能是針對一些引流活動、新品試用活動。可以用來評估活動的吸引力和參與度，並且幫助你確定哪些因素可以影響參與度，以便更好地制定行銷策略。

在實際運營過程中，可以根據企業自身情況，對收集的資料維度進行調整，以下表為參考：

需要注意的是，關於朋友圈轉化或引流的資料，不是每家企業都能精准跟蹤到。可以採用其它形式評估，比如以當天成交時間段推算，可以有個大致的參考。

02

資料收集完之後，我們需要通過這些數位，歸納成一個個對我們有幫助的觀點。

通常以周或月為單位進行，可以嘗試從以下幾個維度分析歸納:

1）同比對比 ：例如這周的平均數據和上周的平均數據對比，分析上升或下降的原因；

2）最大/小數值對比 ：例如某一條朋友圈資料特別高，分析與眾不同的點；

3）趨勢變化：選取一段時間進行分析，例如雙11期間進行了大促，整體資料是否有大的變化；

有了一定的資料結論之後，我們可以從兩種場景進行分析：

場景一：已知結果找原因

例如：4月第一周的互動資料最高，針對這個結果，該如何分析？

可以拆分影響互動率的所有因素：內容品質、發佈頻率、話題熱度、發佈時間等。然後將4月第一周與其他周相同的維度進行對比，找出變數。

比如經過拆解後發現，4月第一周與第二周，在內容品質和頻率上很接近，但發佈時間都不同，那麼問題很大概率就在發佈時間上。

場景二：明確分析目標

例如：5月份朋友圈的銷售KPI需達到10萬元，如何制定相應的計畫？

可以從銷售轉化最高的幾條朋友圈入手，分析其“高”的原因。同樣可以拆分影響銷售轉化的因素：發佈頻率、內容品質、內容類別型等。然後與其他朋友圈進行對比，找出變數因素。

比如轉化最高的那條朋友圈包含客戶回饋的好評截圖，可以找不同內容類別型，但發佈時間等因素相同的朋友圈進行對比，那麼很大可能這種帶回饋的方式更容易轉化。

需要注意的是，最好將分析結果進行呈現，可以使用視覺化工具將資料以圖表的形式展示出來，例如橫條圖、折線圖、圓形圖等。這樣能夠更加直觀地展示分析結果，讓人更易於理解和使用。

03

因為一條朋友圈的效果好壞是由多種因素組成的，並不能通過資料直接判斷是因為某一項因素導致。

所以我們在上一步驟分析出相關的原因後，需要通過實踐來進一步驗證假設。

回到上面的問題，例如針對4月第一周互動資料好的原因，我們可以圍繞互動資料變好的原因，提出假設並驗證：

1、熱點的內容更容易引起使用者興趣

這需要考慮，你的使用者群體畫像是什麼樣的？例如是年輕人更偏愛八卦娛樂熱點，年紀偏大的用戶更偏好時政新聞的熱點。

然後，在保證其他因素不變的情況下，加大熱點內容的比例，如果互動資料有明顯提升，那麼就驗證了這個假設。

2、時間段發佈好

這需要考慮這個時間段背後對應的場景和人群，例如你的用戶群體是寶媽，所以你的朋友圈在早上8點或晚上10點互動會高。

那麼，你就可以在保證內容、圖片方向不變的情況下，調整中午時間段發送的頻率，觀察是否整體的互動資料有所上升，驗證有效則加大早上或晚上的發佈比例。

當然，我們給大家舉的例子可能比較簡單，主要是為了給大家提供這麼一種思路，大家可以根據自己在朋友圈經營中的實際情況來進行。

經過長時間的資料分析，優化反覆運算後，相信你的朋友圈資料必定會有所提升。

寫在最後

總結一下朋友圈資料分析的3個步驟：

收集資料：資料的維度包括發佈時間、內容類別型、評論數、點贊數、互動數、成交額等；

分析資料：以某一時間單位，對資料進行總結歸納，並分析出影響的變數因素有哪些；

驗證假設：通過假設的變數因素，針對性地進行驗證，得到結果修正後續運營動作。