来源：π爷运营

现在的商业环境，已经开始从流量运营，进入留量运营时代了。而在存量时代，追求数字化，可以说是一种必然的趋势。所以，关于数据分析的内容，已经被越来越多的企业所重视。而我们在运营社群的时候，数据分析也是必不可少的一项基本技能。

所以，今天我们来聊一聊关于社群运营数据分析的内容，因为这块内容比较多，所以我会分上下两篇来阐述。

在实际工作过程中，社群运营的好坏、流程是否存在问题，社群是否活跃等等问题，很多时候我们是很难靠主观感受去评判的！这个时候就需要用一些相对较客观的数据来作为我们的评判依据。这个时候，我们就需要通过对数据的分析，来让我们知道，社群运营有没有更好地承接、完成在业务端的使命，实现相应的指标目的。

另外，放到我们个人身上，作为一名优秀的社群运营从业者，具备数据分析能力将会是一个绝对的加分项，它可以帮助我们吃透社群的核心数据指标，从而制定相应的运营策略，去促使社群完成企业的运营目标。

而且，可以毫不夸张的说，在不久的将来，数据分析能力，将会是所有运营领域从业者必须要掌握的一项技能。

那言归正传，我们该如何进行社群运营数据分析工作呢？

我们都知道，社群运营它其实是一个系统工程，并不是简单地建立一个社群就完事了。所以面对这样一个系统工作，我们的数据分析当然也不能随便抓取几个数据指标来进行分析，就自认为是在做数据分析工作了。

一个合理的数据分析工作，它至少需要在一套合理的体系下面去开展。所以我们做社群运营数据分析，关键就是要搭建一套适合自己的社群运营数据体系。

为什么？因为数据体系的搭建，至少可以帮助我们解决四个问题：制定北极星指标；量化运营成果；提升运营效率；评价成员绩效。

在整个社群运营生态下，如果没有一个比较完善或方便快捷查询的数据体系可供社群运营使用，进而导致社群运营人员无法快速有效乃至准确判断整个社群运营的用户在各环节转化效果，这样也就无法高效的优化改进运营策略，如果长此以往，就会失去在这一领域的进攻先机。同时，社群运营团队及团队个人所从事的许多工作也无法准确的衡量和效果评估，这也极大的限制社群运营发展的想像空间。最后，没有现状数据，我们无法设定一个合理的北极星指标，从而无法有效指导我们的运营计划。

所以，社群运营想要做好数据分析工作，一定要搭建适合自己实际运营情况的数据分析体系。

那具体如何搭建呢？

在开始讲之前，我们首先来明确两个概念：数据维度和数据指标

所谓的数据维度，就是指切入分析问题的角度，切入点，也是同学们可能经常会听到叫做“破局点”。

比如要实现7天引流1万用户，那我们可能需要选择不同的渠道进行推广，我们可以笼统的将这些渠道划分为线上、线下。那么线上选择广告投放或者进行裂变营销，线下选择跟商业体、实体店、代理商等进行合作推广。那这里线上推广、线下布局，就是我们为了实现7天引流1万用户这一目标的不同维度，也就是破局点。

我们所有的社群运营数据分析工作，都要在同一纬度上去进行数据分析，如果跨纬度进行分析，就会失去意义了。比如你不能拿线上的自媒体渠道的数据，来跟线下代理商合作推广的数据进行比较，因为两者其实没有什么可比性！我们应该是在同一个维度下面，比如线上推广，我们筛选出几个不同的线上推广渠道。例如自媒体软文渠道、短视频投广、SEO等等，然后去比较不同的线上推广渠道，他的各项数据，最后再结合投入，筛选出一个最优的推广渠道，然后进行扩大传播。这样的数据分析才是合理，且有实操指导意义的。

数据指标：是用来衡量某种行为、某个对象的结果与表现的。比如刚才我们说到的，实现7天引流1万用户，那这里面的1万就是一个具体的数据指标。当然也包括像我们常说的入群率、转化率、退群率等等这些数据。

当然，以上这两个概念，倒不用过于执著！毕竟我们是社群运营的数据分析，而不是要进行商业数据分析。

除了这两个概念之外，我们还需要了解关于数据的分类问题：

首先，我们把整个社群运营过程中可能涉及到的数据，进行一个分类。如果有小伙伴听过我之前的关于社群运营的系列课的话，就能知道，其实整个社群营销，大致可以把社群运营工作划分为三个版块，分别是引流、社群活跃和变现。

所以我们的社群运营数据，大致上也可以划分为3个核心环节，即拉新环节数据、社群活跃环节数据以及社群成交转化环节的数据。

当然，如果社群运营数据就这么划分的话，不免显得有点过于笼统了。所以我们应该在此基础上，对社群运营数据做进一步的细分。如果我们把拉新、社群活跃、成交转化这3个环节，看成是数据维度的话，那在不同维度下面，我们还可以把具体的数据指标，根据其特征，划分为3个关键数据指标：分别是：基础数据指标、转化率相关数据指标以及用户行为相关数据。

基础数据指标：就是指具体的、可直接查看的数据类指标，例如广告投放曝光量、社群新增人数、付费人数、活动参与人数等等。

转化率相关的数据指标：则是指需要根据基础数据指标，计算得出的！例如：社群推广的扫码率、活跃用户占比、付费转化率等等。

用户行为相关的数据：则是像打卡、发言、评论等等，这类跟用户互动的有关的，所以用户行为相关数据，也可以说成是互动类数据。

那下面这个表呢，就是社群运营过程中，根据3个环节，我总结出的3类关键数据指标的具体内容。当然，实际的社群运营过程中可能还会涉及更多的数据类型，这个也跟你的社群运营规模是相关的，我也就不一一罗列了！我只是简单的，把一些相对比较重要的数据进行总结、归类。

好，那理解了数据维度和数据指标这两个概念，以及具体数据指标的分类之后，我们就可以开始正式尝试搭建适合自己的社群运营数据体系了。

那具体的流程，我们大致可以划分为：设计用户路径图、梳理关键数据指标、数据接入、搭建数据分析框架以及最后的决策支持。这五个步骤。

其中设计用户路径图和梳理关键数据指标，是今天这篇文章的重点，而关于数据接入、搭建数据分析框架以及最后的决策支持，我们会放到下一篇再来讲。

在这里，我通过之前给一个公司做的社群活动来做案例，便于各位可以更好的掌握。

这个社群呢，是一个知识付费的社群，要推广一个系列课，前期主要是通过软文、问答等渠道进行推广，然后引流至社群，接着通过一个打卡活动，来实现增加用户黏性的目的，为最后的转化做准备。当然，这个活动实际上会更复杂一点，它还涉及到营销裂变和分销的内容，那这些我都给他简化了，我们主要通过这个来掌握社群运营的数据分析就够了。

首先，第一步是画出用户路径图。

我个人认为用户路径图其实在很多运营工作中是非常重要的。尤其是我们做社群运营的，毕竟社群运营本质上就是对用户的运营，所以我们必须要了解用户的实际路径是什么样的，这样才能知道用户可能面对什么情况，我们需要对其作出什么的引导，以及内容调整等等。所以，关于用户路径图，我希望每一个社群运营人都要能够掌握，都要会画。

那这个案例里面，他的用户路径图，大致是下面这个图：

用户在知乎问答这类第三方平台上面看到我们的软文，然后点进其中的连接关注我们公众号。接着公众号会自动推送客服微信，只要用户添加好友后就可以免费试听一节课程的内容。因为当时我们的课程有三门，分别是用户运营、内容运营以及社群运营，之所以等用户添加微信之后，客服首先会简单做一个询问，主要目的就是给客户打上标签。

这也是我个人认为，我们在做社群的时候，不建议直接引流到群内的原因。因为通过首先添加客服微信，一方面可以给用户打标签，另一方面是如果没有促成转化，那也可以沉淀到客服的好友里，后面通过朋友圈的营销，进一步地潜移默化去影响用户。

回到这个路径上来，当客服给用户打上标签之后，我们就先把用户感兴趣的试听链接发给他。比如说用户对社群运营感兴趣，那我们就把相关的试听课推给他。然后等到用户听完以后，后台系统会自动跳出一个领取优惠券的页面。

到这一步，就会出现两种情况，一种是用户直接用这个券就下单购买了，另一种呢，就是用户没有下单。我们主要来说第二种情况。当然，那些课程没有听完，也就是没有领取优惠券的，我们也算在这一部分里。

等到我们的客服微信好友关注的数量差不多了，我们就开始建群！（在这里插一句，有个关于365建群原则的，不知道有多少人知道？不知道的可以去翻看我之前的文章哦）

等到我们建群之后，我们在社群里做了一个打卡活动，只要用户连续7天，坚持在社群内打卡，就可以额外再获得一节试听课，同时再获得一张优惠券。

好，那以上这个就是一个简单的用户路径图了，当然我把中间的一些话术、具体的活动细则这些都省略了。

根据这个路径图，我们可以把整个路径简化成下面这些关键节点：

广告曝光、公众号、客服微信、社群、以及最后的付费下单。

然后我们根据这几个关键节点，把每个环节内的基础数据和转化数据罗列出来：

比如在第一个部分：广告曝光，这里最主要的基础数据是：曝光次数，而对应的转化类数据则是：曝光率和内容的点击率

接着公众号环节，对应的基础数据则有：新增人数、关键字消息数，对应的转化类数据则又：公众号承接率和扫码率。另外在这个阶段还涉及到用户行为分析，也就是当用户关注你的公众号之后，会有哪些行为，比如消息互动、点击下面的菜单栏等等。

而客服微信，也就是微信个人号，最主要的就是统计添加好友数，以及要给用户打上标签，这是为后期用户分层做准备的。也可以说是这一步存在的最主要目的。

接下来就是社群，在这个部分我们又可以细分为三个阶段，分别是获客期、激活期和留存期。

在这一阶段最主要需要我们关注的基础数据是入群数和退群数，对应的转化指标则是：入群率和退群率。

在这里需要注意的是，入群人数并不完全等同于客服添加好友的数，因为一方面当我们的客户添加好友数量达到前面我们说过的360建群原则之后就可以直接建群了，而随着社群搭建，就会有其他的新用户主动入群。其次是通过客服微信一对一的跟用户沟通，给用户打上标签。这样我们可以根据不同的用户搭建不同类型的社群。所以这两者是不同的。

那在这个阶段，我们主要需要分析的是入群率和退群率这两大指标

入群率=入群人数/入群渠道曝光量

退群率=某个周期内退群人数/社群总人数

前者主要反映了你引流的内容是否有足够的吸引力，哪一个渠道的曝光效果最好。而后者则主要反映了你的社群内容是否具有价值，可以留得住人。同时，我们还可以进一步分析，什么样的裂变营销活动，可以提升入群率；用户退群的原因是什么？在什么时间点退群？如何降低退群率？等等。

那在这里还有一个隐藏的数据指标：净增用户数=某个周期内新增人数-退群人数

净增用户数是最直接、客观的考核指标，决定了后续用户的规模和运营策略。

数据的正负可以帮助社群运营者分析社群处于上升阶段还是下滑阶段，其主要价值在于参考，而非直接得出结论。与其相对应的就是社群累计人数这个指标。

累计与净增的差异，代表了留存和流失，结合当期的运营行为和某日影响比较大的运营动作，做分析改进。

我们平时的工作可以通过创建一个像这样的表格：

那也可以利用第三方工具来帮助我们进行统计。

在这个阶段我们运营的关键是如何提高客户活跃，通常来讲社群的活跃度越高，社群的价值越大，反之社群的价值则越小。所以我们主要关注的数据有“互动率”和“内容数”两个方面。

互动率=当日有效发言人数 / 群成员总人数

在统计活跃用户数前，社群运营者需要先定义“互动”的标准，例如平均每天至少有一次发言，然后再通过这个标准来筛选出活跃用户，最后得出活跃用户数。如果碰到互动率下降的情况，我们就需要通过一些运营手段来解决了。

那在这个阶段，我们还可以继续衍生，例如根据实际运营策略，我们可以统计

消息总量和人均消息量

消息总量指的是一定时期内社群中消息数量的总和;人均消息量是将消息总量除以社群人数而得的数据。

从互动次数的指标上可以分析出有多少用户参与活动、有多少用户深度参与。次数多，说明参与深度比较高，那么我们可以进一步分析用户的喜好和群体的互动特点。

据此，可以在后续的活动中迭代优化策略，提升运营效率。

另外还有消息的时间分布

通过统计得出一天内消息的数量分布情况，从而把活动、分享、推送等内容安排在社群活跃的时间点，大幅提高社群中的活动参与率和用户积极性，同时提高用户满意度。

当然还可以统计：话题频次

统计一段时间内社群内出现的高频词汇，分析的主要目的是为了找出社群群员所喜好的话题，从而对群员的喜好进行分析，完善用户画像，使得活动、营销等行为更加受到用户的欢迎，提高社群的收益。

同样的，在社群激活阶段，我们依然可以通过创建一个表格来便于我们对数据的统计。

那以上这些，我们可以统称为关键行为及行为转化率。用户在社群内的关键行为还可以包括像打卡、内容阅读、活动参与等等。这个就看我们在具体运营社群时的运营策略以及共同目标事件是如何制定的了。

在这个时期，我们运营的难题是如何提高留存率，因为留住老用户的成本，远低于获取新用户成本。那最主要关注的数据就是“留存率”。

留存率=周期内留存的用户数/新增用户数；这里的新增用户数是指在某个时间段新入群的用户数

那留存率的统计，一般是根据天数来定，比如第1日留存率：（当天新增的用户中，新增日之后的第1天还留存的用户数）/第一天新增总用户数；

第30日留存率：（当天新增的用户中，新增日之后的第30天还留存的用户数）/第一天新增总用户数；

所以，简单讲统计第X日留存，就是新增用户日之后的第N日依然还留存用户占新增用户的比例

那我们同样可以用一张表来进行统计，例如：

在这里各位需要有思想准备，只要是做社群，因为是跟用户挂钩的，所以涉及到用户生命周期的事，那么无可避免的用户就是会产生流失，我们无法做到100%不流失这种情况的。所以作为一名优秀的运营人，们应该是要能够接受流失这种情况的。

只是，我们必须深度分析流失原因，是产品还是服务还是体验？进而思考是否能通过提供优惠券或高价值内容等措施召回客户。

而且留存率也不是唯一的指标，特别是在社群裂变以后，会进入大量的非精准用户，也就是我们常说的，当用户和我们价值观不统一的时候，这些用户很难再进入到下一步阶段的。所以当面临这种情况的时候，选择适当的放手才是上策。

好，回到用户路径上的最后一个关键节点就是付费阶段了。

在这一步最主要的数据指标就是：转化率了！也就是订单数/群成员总数。

那不同的行业、产品类型，转化率的合理范围都是不一样的。比如你不能拿电商行业的平均转化率，来作为知识付费领域的标准。同时，你也不能拿快闪群的转化率来衡量学习型社群的转化率。

所以，除了转化率之外，我们还需要关注社群ROI，也就是社群的投入产出比。以及客单价，订单总额/订单人数。

社群ROI主要是衡量投入和销售的均衡点，避免过度补贴，投入太大。一般来说ROI大于1，那么说明可以继续加大投入。

而客单价则是衡量一个社群营销情况的重要指标，在流量转化都不变的情况下，高客单价也就意味着高收益。但是客单价并不是越高越好，需要结合社群的实际情况而定

那以上就是根据用户路径梳理出来的关键节点，以及每个节点上所需要统计的关键数据指标。在这里，其实有漏掉一个环节。因为我举的这个案例他其实是一个快闪群性质的社群。比较注重最后的转化。而对于一些成长性社群或者核心会员群来说，还有一个环节是必不可少的，就是分享。

那在分享环节，我们最主要的是要测算用户的忠诚度与满意度，因为只有实现用户的裂变传播，才能带来用户的低成本增长。

所以要区分不同类型用户的比例，从而设计不同的活动，用户也会自发的去将内容传播到自己的社交圈子，带来新的用户。而达成这一点，社群的运营也就形成了一个闭环。

以上就是关于社群运营数据分析体系搭建的流程，前两个步骤的内容了。剩下的三个步骤的内容我们会在下一篇文章里来具体展开聊。