数据分析和做菜一样，原始数据像一堆食材摆在那里，需要经过洗菜、切菜、炒菜等等几道工序才行。

有些饭菜微信官方已经帮你做好了，但有些菜还得要自己炒才行，也就是得自己进行加工才行。

这里面有三点比较重要：关联、可视化、观察维度。

1、关联

首先你要知道，各个数据反映了你的哪个运营动作，这样才能进行优化。

这就需要你拆分一些数据，另外再组合一些数据。数据拆分、聚合的水平，直接决定了你精细化运营的程度。

总之就是把 运营动作 - 数据，关联起来。

2、可视化

数据分析很重要的一部分就是做可视化。

一堆数字放在那里，和一张可视化处理后的图片放在那里，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东西。

可视化图表，可以用Excel制作，也可以用一些第三方数据分析平台。我自己用的是BDP个人版，是一个数据可视化分析平台。

3、观察维度

单独一个数据摆在那里，是没有任何意义的。意义从相互比较中产生。

你必须知道之前的数据情况，才知道今天的数据处在什么位置，合不合理。因此数据分析要从短、中、长期三个角度来看。

短期数据看表现；中期数据看波动；长期数据看周期。

我自己是把每项指标划分成「昨天、近7天、近30天」的数据来看。

下面直接来进入实操部分。

我最近帮一个朋友用 BDP 搭建了微信数据运营分析系统，征得他本人同意，下面就用他的数据来演示一下。

他是每天晚上9点单条推送，我这里分析的是账号整体数据。具体到某一篇图文的详细数据，就不展开了。

我每天早上到办公室的第一件事就是整理和分析数据。大概看的数据就是这些。

缩略图

这些图表是我提前在BDP上设置好各个指标和算法模板，每天一键同步数据就实时更新，而且可以接入多个账号数据。

先看一下昨日的新增/取关情况，然后看一下近7天的数据情况。

建议点开横屏观看

昨天新增了165个粉丝，对比前几天的数据还不错。前天开始新增有上升的趋势，他这几天在做微课，说明这次微课效果还不错。

前4天每日新增都不超过50，还有一天是负增长。新增太少，取关率有点高。下面看一下他的取关率情况怎么样。

最近这30天，中间10天左右取关率是小于100%的，前后20天经常出现负增长。这个取关率太高了，公众号整体陷入负增长中。

下面再看看用户的整体增长数据。

红色的是新关注人数，黄色的是取关人数。可以看出6月20日、22日、26日，有三个增长高峰，这三天加起来增长了接近5500粉丝。这是做活动来的粉丝。

这次活动的流失率还是挺高的，6月20日来了1788粉丝，流失了416个，6月22日来了2882个粉丝，流失了565个。看来活动的粉丝不够精准，或者是账号内容没有价值留不住人。

总之这次活动把取关率拉高了一个层次，之后在逐渐回落到平均水平。

取关率高的另外一个原因是新增太少，留存不够。急需加强账号内容啊。

再以周划分，看一下运营情况怎么样。

第25周做了活动，来了5000多粉丝，掉了1800粉丝。之后几周表现就在不断下滑，上一周几乎是到了谷底。新增157个，取关156个，净增1个。

这周到现在为止净增192个，那根高高扬起来的曲线，就是每周用户净增的环比，是上周的191倍。

上一周是寒冬，现在貌似在回暖了。以上是大致的用户数据，下面来看一下图文数据。

可以看到他最近7天的文章，阅读低峰是7月21日，周五。这几天都在上升，文章整体转发量还挺高的。

来看一下整体的阅读数据，看看处在一个什么位置上。

可以看出最左边的四周还是比较有运营节奏的，阅读峰值也都基本上都在3000左右，成绩不算好，但比较稳定。

进入7月之后节奏就乱了，折腾了一阵，憋出来一个爆款，之后又不行了。现在有点恢复的迹象。从数据上来看，总之现在得赶紧找到运营节奏。

这是最近一个月4周的阅读情况，7月的前两周表现还行，从上周开始阅读大幅度下降，而下降主要原因是转发次数大幅减少。

转发次数减少，可能是选题读者不感兴趣，也可能是文章内容读者没有共鸣，这就需要去调研一下了。我们接着往下看。

接下来看要的一个重要指标是公众号会话打开率，俗称“打开率”。计算方法是：

打开率 = 从会话打开人数 / 累积关注人数

现在行业内大号的平均打开率在 3~5% 左右，一些新开的小号打开率则会很高，很多都通常在 10%~15% 左右。

这个账号昨天的打开率才 1.44%，有点低了。

打开率是一个比较重要的指标。可以看出你的用户活跃与否，你的内容是否有吸引力。即使你的账号粉丝很多，但是如果打开率很低，那么这个账号的价值也不是很大。

打开率这块，看两点，一个是每日波动，一个是长期的平均指标。

短期每天的波动，可以看出你昨天推的这篇文章对用户的吸引力怎么样。选题、标题有没有吸引力。

昨天的打开率在 1.44%，看来吸引力不是很强。当然这个还要再对比一下长期数据。

长期的平均指标，用来评估你这个账号的吸引力。有些账号打开率超级高，读者粘性很强。

就比如魔宙，我按照一般的打开率、点赞率预估他的粉丝在300万左右，后来遇见魔宙的田静，才知道他们粉丝还不到一百万，但打开率经常超过50%。这个就有点恐怖了。

所以可以看到他们现在做了矩阵账号，也非常受欢迎，做的很快。

看一下这个账号的长期打开率怎么样。

总体上来看，6月的打开率整体高于7月份。之前也分析出6月份比7月份运营更有节奏一点。

6月21日的一篇文章打开率到了26.8%，另外还有两篇打开率到了9.8%和9.1%，建议重点研究一下这三篇的选题和标题。这反应了读者的兴趣所在。

除了研究打开率最高的文章以外，也要研究一下打开率最低的文章，看看问题出在哪。

建议是把这些文章的标题关键词提炼出来，然后整理到一个数据库里。这些关键词就反应了读者的阅读兴趣。

当然，打开率很重要，但更重要的是让用户点进来不失望。

看完打开情况，下面来看看文章传播情况。

这个是昨天的传播漏斗。

传播漏斗这里我设置了两个指标 分享率、分享打开率。

分享率 = 分享次数 / 图文页阅读次数

分享打开率 = (图文页阅读次数 - 会话打开次数) / 分享次数

分享率算的是看了你文章的人，有多少人会去分享转发。这个指标不行的话，就是你文章内容没有引起共鸣，没有击中读者。

他昨天的分享率在 13% 左右，还算可以。100个人看完，13个人会转发。

分享打开率看的是文章一次分享转发能带来几次点击。这个是衡量每篇文章标题的重要指标。分享打开率越高，就说明标题起的越好。

他昨天分享打开率在 6.59%，一次分享，平均带来 6.6 个点击。

下面再来看一下阅读构成比例。

可以看到，昨天的文章有1912次阅读，有267人分享，其中朋友圈打开人数有1043次，朋友圈阅读占比到了71.3%。

一般来说朋友圈阅读占比越高越好，但这个账号朋友圈阅读占比这么高，则是因为打开率太低。

然后我们看一下他7天的传播数据。

昨天的阅读比前几天涨了不少，大部分阅读增长来自朋友圈，昨天比前天的转发多了一倍，朋友圈阅读次数多了两倍。

来看一下他长期的传播情况，这张图里我把传播漏斗两个指标拆开了。

这张图，可以说是微信运营数据分析最重要的图之一，能分析出好多内容。

这里就可以看出标题和内容各自的得分情况。分享率高说明文案内容的转化率高，分享打开率高说明标题比较好。

根据这张图，把文章分为四类。下面这个高和低，是从长期的平均值来看。

A类文章，应该成为这个公众号的内容标准，内容都要往这个方向看起齐。但从上面图中的数据来看，A类的文章比较少。

B类文章，说明文案写的比较好，引起了读者共鸣，但是标题不行。转发出去没人看。

C类文章，标题抓人，但是内容不走心。A类和C类的标题可以记录下来。

D类文章，不用说了。这类文章要打进小黑屋。

从这个账号的数据来看，主要是BCD类文章，A类文章很少。建议是按照这四类，把文章整理一下，分析分享率高的文章，共鸣点在哪；朋友圈打开率高的文章，把标题关键词提炼整理出来。

传播情况看完了，下面来看用户转化情况。

上面这张图是转化漏斗。两个指标：图文转化率、新增用户活跃度

图文转化率 = 新增关注人数 / 图文页阅读人数

新增用户活跃度 = 消息发送次数 / 新增关注人数

图文转化率反映看完文章后，有多少人关注了公众号，新增用户活跃度反映关注公众号之后，有多少用户发消息互动，成为活跃用户。

昨天有1912次阅读，看完文章后，有8.63%的人关注了公众号。然后平均每个人发了1.19次消息。

对比这7天的转化情况来看一下。黄色的反映了新用户关注了之后的活跃度，也就是发消息的人数/新关注人数，深色的反映图文转化率。

他这个号在做微课，报名微课需要用户在后台发送消息，黄色折线越高，直接就说明了微课越受欢迎，可以通过这个数据来看微课的选题，标题怎么样。从这点来看，7月21日的微课效果就非常好。

有些同学没有做微课，但是也可以在文章中设置一些大礼包、关键词、精华回复等诱饵，让他在后台给你发送消息。 然后去看这个数据波动，看优化有没有效果。

再看一下长期的数据。

可以看到7月21日的新增用户活跃指数，还是很高的。6月23日那个数据非常抢眼，发送消息的人数，达到了新增用户人数的13倍，建议下来重点研究一下。

因为黄色的数值有点高，深色的看的不太清晰了，进行缩放之后会发现，近期文案的新增用户转化率有所提升。

下面把文章会话打开率、分享率、图文关注转化率，三个指标综合评估一篇文章的质量。看看最近一周的文章质量情况。

综合来看，7月25日，7月24日的文章综合得分是最高的。再来看一下长期数据。

最理想的情况是三个指标的折线走势一致，那样的话就说明这个公众号基本上找到感觉了。

目前的情况是分享率和图文关注转化率的走势比较一致，打开率和另外两个走势关联不大。但打开率相对比比较稳定，另外两个波动比较大。

也就是说标题的水平比较稳定，选题和内容不是很稳定，还没有抓住用户的痛点，波动比较大。

最后再来看一下互动情况。

以上是基础的数据分析工作，文章看起来比较长，实际工作起来几分钟就完成了。

Excel也能做数据分析可视化，但是会麻烦很多。另外BDP还有一个好处是可以接入很多互联网上的数据库，基于此，我帮朋友也搭建了一个关键词监测实时系统。

我把他的用户群体划分为5个类别，把每一类的用户关键词分类整理出来，大约有230多个。

然后把这些关键词的头条指数、微信指数、微博指数、百度指数全部实时监测起来。这样可以在第一时间捕捉到最近热点，和用户兴趣波动。对于选题非常有帮助。

这个就不展开讲了，放一张图示意一下。

数据分析能力不是一开始就能练成的，但又是至关重要的。正如我在上文说的，数据分析能力的高低，直接决定了你精细化运营的水平。