有位讀者在微信里給我發(fā)私包，希望可以了解如何去做訂閱號的數(shù)據(jù)分析。
來源：張記雜貨鋪（微信號：zhangleo1983）
作者：張亮 Leo
本文經(jīng)授權轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者
那，就簡單說一說，其實沒那么難。
數(shù)據(jù)來源
做數(shù)據(jù)分析，就一定有數(shù)據(jù)來源。
我們今天只討論微信公眾號后臺提供的統(tǒng)計功能，以及通過官方的統(tǒng)計功能，我們可以分析哪些數(shù)據(jù)，有什么分析方法。
首先看圖，這是微信公眾號的統(tǒng)計功能列表，在左側(cè)菜單上：
很簡單可以看到，后臺提供了 4 類數(shù)據(jù)以供分析：
一、用戶
包括用戶增長統(tǒng)計和用戶屬性統(tǒng)計。
用戶增長統(tǒng)計，是按日統(tǒng)計，有4個維度：
新關注、取消關注、凈增關注、累積關注。
他們的定義如下：
新關注人數(shù)：新關注的去重用戶數(shù)。注意「去重」，意味著，如果今天你關注某個訂閱號算1個用戶，而 關注后取消關注再重新關注某個訂閱號，依然算1個用戶，而不是2個。
取消關注人數(shù)：取消關注的去重用戶數(shù)。一樣，注意「去重」
以上兩個定義，都基于關注訂閱號的用戶為唯一ID。
凈增關注人數(shù)=新關注人數(shù)-取消關注人數(shù)。
累積關注人數(shù)：當前關注的用戶總數(shù)，按日累積。
用戶增長統(tǒng)計體現(xiàn)的是訂閱號關注量的變化。
由于微信把用戶來源也體現(xiàn)到了數(shù)據(jù)中，但是由于只體現(xiàn)趨勢，所以看看就好。
用戶屬性是全局統(tǒng)計，它包含下面幾個維度：
性別、語言、省份、城市、終端、機型。
這些數(shù)據(jù)有用，但一般情況下不會去做專門的分析，也沒有必要。知道以上數(shù)據(jù)，對于廣告投放有用處，對于需要深入整合進行商業(yè)操作有用戶。但我們今天不做展開。
二、圖文
包括圖文群發(fā)和圖文統(tǒng)計。
圖文群發(fā)就是單獨的一條圖文消息在發(fā)出后7日內(nèi)的相關數(shù)據(jù)。
圖文統(tǒng)計則是按日統(tǒng)計的圖文消息相關數(shù)據(jù)。
這兩個的區(qū)別在于，圖文群發(fā)是單條圖文消息的數(shù)據(jù)，按日收集，但圖文發(fā)出后第8天開始就不繼續(xù)收集了；而圖文消息則是某一天整個訂閱號的閱讀情況，它會統(tǒng)計所有被用戶看到的圖文消息的數(shù)據(jù)。
圖文消息數(shù)據(jù)的維度與定義如下：
1、送達人數(shù)：圖文消息群發(fā)時，送達的人數(shù)
2、圖文頁閱讀人數(shù)：點擊圖文頁的去重人數(shù)，包括非粉絲
3、圖文頁閱讀次數(shù)：點擊圖文頁的次數(shù)，包括非粉絲的點擊
4、圖文轉(zhuǎn)化率=圖文閱讀人數(shù)/送達人數(shù)
5、原文頁閱讀人數(shù)：點擊原文頁的去重人數(shù)，包括非粉絲
6、原文頁閱讀次數(shù)：點擊原文頁的次數(shù)，包括非粉絲的點擊
7、原文轉(zhuǎn)化率=原文頁閱讀人數(shù)/圖文頁閱讀人數(shù)
8、分享轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)：轉(zhuǎn)發(fā)或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用戶數(shù)，包括非粉絲
9、分享轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)：轉(zhuǎn)發(fā)或分享到朋友、朋友圈、微博的次數(shù)，包括非粉絲的點擊
10、圖文頁：點擊圖文消息進入的頁面
11、原文頁：在圖文頁點擊“閱讀原文”進入的頁面。官方寫的很清楚，我就不畫蛇添足了。
三、消息
消息包含了消息分析和消息關鍵詞兩類數(shù)據(jù)。
相比用戶和圖文兩類分析，消息分析在特定的情況下很有用。
四、接口
這個我沒啥要多說的，統(tǒng)計的是基礎消息接口，不含高級接口。一般性個人訂閱號用的不多，企業(yè)獲得了高級接口也不會在此展示。
但是，如果有一定的開發(fā)能力，作為開發(fā)者針對基礎接口做開發(fā)后，這些接口的調(diào)用次數(shù)和耗時會在這里做統(tǒng)計，不多說。
基礎分析
數(shù)據(jù)來源捋清楚之后，就可以對已有數(shù)據(jù)的訂閱號做基礎分析。我們來簡單的聊聊。
取亮哥訂閱號的數(shù)據(jù)，先看用戶數(shù)據(jù)：
一個健康的訂閱號的用戶統(tǒng)計數(shù)據(jù)，具有以下幾個特征：
1、新關注和凈增關注的趨勢和曲線點一致且基本重合。
2、累積關注人數(shù)穩(wěn)定增長。
再看圖文閱讀統(tǒng)計：
你會發(fā)現(xiàn)很簡單的事實：
圖文閱讀次數(shù)與閱讀人數(shù)是正相關的。
但是圖文閱讀次數(shù)會大于人數(shù)，因為要考慮轉(zhuǎn)發(fā)及多次閱讀的影響。
那么，如果我們把圖文閱讀次數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)放在一起看呢：
證實了二次傳播對于閱讀次數(shù)是有幫助的，并且這種幫助，可能具有滯后性和延續(xù)性。
即：
今天的二次傳播動作會延續(xù)1、2天的效果
當然，如果你引爆了一個話題，可能它的延續(xù)效果會更明顯，這和分享轉(zhuǎn)發(fā)覆蓋的人群規(guī)模有極大關聯(lián)。
交叉分析
任何一個數(shù)據(jù)都不是孤立的，他們之間具有相關性。
我們看一下消息數(shù)據(jù)：
為什么消息會有這樣的波動呢？
原因很簡單，5月20日我做了改版，將原本需要關鍵詞獲取的歷史文章，利用超鏈接功能做了一個單獨的素材。
用戶不再需要輸入N多關鍵詞，就可以獲取到歷史文章。
那為什么昨天又陡增呢？
因為昨天上了一個發(fā)送關鍵詞獲得照片和聯(lián)系方式的交友文章。
后臺數(shù)據(jù)顯示95個人發(fā)送了318次消息。
可見，社交需求是個多么旺盛的需求。即便這篇文章的閱讀還不到280，卻能夠讓將近30%的用戶發(fā)出了這么多的消息。
所以，你的行為和數(shù)據(jù)是正相關的。
如同上面我們可以看到我的訂閱號閱讀數(shù)每次到了周末都會降低，那是因為周末基本上不更新，即便更新了看得人也很少的緣故。
同樣，如果某一天，取關人數(shù)激增，你就要去考慮是否前一日的內(nèi)容有問題。
事物之間是聯(lián)系的，不要孤立看待任何數(shù)據(jù)。
細節(jié)把握
最后聊一下細節(jié)。
我沒空去把從2月26日至今的所有文章的送達、閱讀的數(shù)據(jù)給單獨拉出來，但是這里有個很關鍵的事情。
所以你看，我沒有去對比每一篇文章對應帶來的新增用戶和取關用戶的情況。
圖文數(shù)據(jù)這里有一個很容易發(fā)生歧義的地方。即，圖文群發(fā)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和圖文統(tǒng)計并不是一回事。
維度上，一個統(tǒng)計發(fā)出后7天的效果，一個統(tǒng)計當日的總量閱讀。
有時候，如果粗心會誤以為當日的總量閱讀的數(shù)據(jù)=當日發(fā)出的圖文消息的閱讀數(shù)據(jù)。
這一點，請務必注意。
舉一個例子即可：
這是昨天的兩篇內(nèi)容發(fā)出去后的閱讀情況，兩篇加起來，人數(shù)大概在800多。
但是看一下昨天的總量閱讀：
人數(shù)相差500，是統(tǒng)計錯了嗎？
不是，是因為統(tǒng)計的維度不一樣，這兩個指標不能當成一個來看。
僅此而已。
另外，圖文群發(fā)的數(shù)據(jù)，只能考慮發(fā)出后7天的效果，其他的只能靠猜了。
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