5 bước và 3 dữ liệu chính giúp bạn xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu hoạt động cộng đồng (Phần 1)

Phân tích dữ liệu là điều cần thiết để vận hành một cộng đồng. Tác giả giải thích cách xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu, hy vọng bài viết này sẽ hữu ích với bạn.

Môi trường kinh doanh hiện nay đã bắt đầu chuyển từ hoạt động lưu thông sang hoạt động duy trì. Trong thời đại hàng tồn kho, việc theo đuổi số hóa có thể nói là xu hướng tất yếu. Do đó, ngày càng nhiều công ty chú ý đến việc phân tích dữ liệu. Khi chúng ta vận hành một cộng đồng, phân tích dữ liệu cũng là một kỹ năng cơ bản cần thiết.

Vì vậy, hôm nay chúng ta sẽ nói về phân tích dữ liệu hoạt động cộng đồng. Vì nội dung này khá dài nên tôi sẽ giải thích thành hai phần.

Trong quá trình làm việc thực tế, chúng ta thường khó có thể đánh giá chất lượng hoạt động của cộng đồng, liệu quy trình có vấn đề hay không, cộng đồng có tích cực hay không, v.v. chỉ dựa trên cảm nhận chủ quan! Lúc này, chúng ta cần sử dụng một số dữ liệu tương đối khách quan làm cơ sở cho phán đoán của mình. Lúc này, chúng ta cần phân tích dữ liệu để biết liệu hoạt động cộng đồng có thể thực hiện và hoàn thành tốt hơn nhiệm vụ về mặt kinh doanh và đạt được các mục tiêu chỉ số tương ứng hay không.

Ngoài ra, đối với cá nhân chúng tôi, là một chuyên gia hoạt động cộng đồng xuất sắc, việc có khả năng phân tích dữ liệu sẽ là một lợi thế tuyệt đối. Nó có thể giúp chúng tôi hiểu được các chỉ số dữ liệu cốt lõi của cộng đồng, từ đó xây dựng các chiến lược hoạt động tương ứng để giúp cộng đồng đạt được các mục tiêu hoạt động của công ty.

Hơn nữa, không ngoa khi nói rằng trong tương lai gần, khả năng phân tích dữ liệu sẽ là kỹ năng mà tất cả những người làm việc trong lĩnh vực vận hành đều phải thành thạo.

Quay trở lại chủ đề, chúng ta tiến hành phân tích dữ liệu hoạt động cộng đồng như thế nào?

Chúng ta đều biết rằng hoạt động cộng đồng thực chất là một dự án có hệ thống. Việc này không đơn giản như việc thành lập một cộng đồng. Do đó, khi đối mặt với công việc có hệ thống như vậy, việc phân tích dữ liệu của chúng ta chắc chắn không thể chỉ ngẫu nhiên lấy một vài chỉ số dữ liệu để phân tích và nghĩ rằng chúng ta đang thực hiện công việc phân tích dữ liệu.

Công việc phân tích dữ liệu hợp lý cần phải được thực hiện theo ít nhất một hệ thống hợp lý. Do đó, khi chúng ta phân tích dữ liệu hoạt động cộng đồng, điều quan trọng là phải xây dựng được hệ thống dữ liệu hoạt động cộng đồng phù hợp với mình.

Tại sao? Bởi vì việc thiết lập một hệ thống dữ liệu có thể giúp chúng ta giải quyết ít nhất bốn vấn đề: thiết lập các chỉ số Bắc Đẩu; định lượng kết quả hoạt động; cải thiện hiệu quả hoạt động; và đánh giá hiệu suất của thành viên .

Trong toàn bộ hệ sinh thái vận hành cộng đồng, nếu không có hệ thống dữ liệu truy vấn tương đối đầy đủ hoặc thuận tiện và nhanh chóng phục vụ cho vận hành cộng đồng, đội ngũ vận hành cộng đồng sẽ không thể đánh giá nhanh chóng, hiệu quả hoặc thậm chí chính xác hiệu quả chuyển đổi của người dùng tại từng mắt xích của toàn bộ vận hành cộng đồng, do đó sẽ không thể tối ưu hóa và cải thiện hiệu quả chiến lược vận hành. Nếu tình trạng này kéo dài, lợi thế tấn công trên sân này sẽ bị mất đi. Đồng thời, nhiều nhiệm vụ do nhóm hoạt động cộng đồng và từng thành viên trong nhóm thực hiện không thể được đo lường và đánh giá chính xác, điều này hạn chế rất nhiều không gian tưởng tượng cho việc phát triển các hoạt động cộng đồng. Cuối cùng, nếu không có dữ liệu trạng thái hiện tại, chúng ta không thể thiết lập số liệu Bắc Đẩu hợp lý để hướng dẫn hiệu quả các kế hoạch hoạt động của mình.

Do đó, nếu các nhà điều hành cộng đồng muốn làm tốt công việc phân tích dữ liệu, họ phải xây dựng một hệ thống phân tích dữ liệu phù hợp với điều kiện hoạt động thực tế của mình.

1. Các khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu xã hội

Vậy xây dựng nó cụ thể như thế nào?

Trước khi bắt đầu, chúng ta hãy làm rõ hai khái niệm: kích thước dữ liệu và chỉ số dữ liệu.

Cái gọi là chiều dữ liệu đề cập đến góc độ và điểm vào để phân tích một vấn đề, mà sinh viên thường gọi là "điểm đột phá".

Ví dụ, nếu chúng ta muốn thu hút 10.000 người dùng trong 7 ngày, chúng ta có thể cần chọn nhiều kênh khác nhau để quảng cáo. Chúng ta thường có thể chia các kênh này thành trực tuyến và ngoại tuyến. Sau đó, bạn có thể chọn đặt quảng cáo hoặc tiến hành tiếp thị phân nhánh trực tuyến và chọn hợp tác với các tổ chức thương mại, cửa hàng thực, đại lý, v.v. để quảng bá ngoại tuyến. Quảng cáo trực tuyến và bố cục ngoại tuyến ở đây là những chiều hướng khác nhau để chúng tôi đạt được mục tiêu thu hút 10.000 người dùng trong 7 ngày, đây cũng là điểm đột phá.

Mọi công việc phân tích dữ liệu hoạt động cộng đồng của chúng ta phải được tiến hành trên cùng một chiều. Nếu phân tích được thực hiện trên nhiều chiều, nó sẽ mất đi ý nghĩa. Ví dụ, bạn không thể so sánh dữ liệu từ các kênh truyền thông tự thân trực tuyến với dữ liệu từ hoạt động hợp tác và quảng bá của đại lý ngoại tuyến vì thực tế là hai kênh này không thể so sánh được! Chúng ta nên cùng nằm trong một phạm vi, ví dụ, đối với quảng cáo trực tuyến, chúng ta sàng lọc ra nhiều kênh quảng cáo trực tuyến khác nhau. Ví dụ, các kênh văn bản mềm tự truyền thông, quảng cáo video ngắn, SEO, v.v., sau đó so sánh các kênh quảng cáo trực tuyến khác nhau, dữ liệu khác nhau của chúng và cuối cùng kết hợp đầu tư để sàng lọc ra kênh quảng cáo tốt nhất, sau đó mở rộng phạm vi phát tán. Loại phân tích dữ liệu này là hợp lý và có ý nghĩa hướng dẫn thực tế.

Chỉ số dữ liệu: được sử dụng để đo lường kết quả và hiệu suất của một hành vi hoặc đối tượng nhất định. Ví dụ, như chúng tôi vừa đề cập, đạt được 10.000 người dùng trong 7 ngày, con số 10.000 ở đây là một chỉ số dữ liệu cụ thể. Tất nhiên, nó cũng bao gồm các dữ liệu như tỷ lệ nhập cảnh, tỷ lệ chuyển đổi và tỷ lệ thoát mà chúng ta thường nói đến.

Tất nhiên, không cần phải quá ám ảnh với hai khái niệm trên! Suy cho cùng, chúng tôi đang phân tích dữ liệu phục vụ hoạt động cộng đồng chứ không phải phân tích dữ liệu thương mại.

Ngoài hai khái niệm này, chúng ta cũng cần hiểu vấn đề phân loại dữ liệu:

Đầu tiên, chúng tôi phân loại dữ liệu có thể liên quan đến toàn bộ quá trình hoạt động của cộng đồng. Nếu bất kỳ ai trong số các bạn đã nghe loạt khóa học trước đây của tôi về hoạt động cộng đồng, bạn sẽ biết rằng trên thực tế, toàn bộ hoạt động tiếp thị cộng đồng có thể được chia thành ba phần, cụ thể là tạo lưu lượng truy cập, hoạt động cộng đồng và kiếm tiền.

Do đó, dữ liệu hoạt động cộng đồng của chúng tôi có thể được chia thành ba liên kết cốt lõi, cụ thể là dữ liệu về thu hút người dùng mới , dữ liệu về mức độ hoạt động của cộng đồng và dữ liệu về chuyển đổi giao dịch của cộng đồng .

Tất nhiên, nếu dữ liệu hoạt động cộng đồng được phân chia theo cách này, chắc chắn nó sẽ có vẻ hơi chung chung. Do đó, chúng ta nên phân khúc thêm dữ liệu hoạt động cộng đồng trên cơ sở này. Nếu chúng ta coi ba liên kết thu hút người dùng mới, hoạt động cộng đồng và chuyển đổi giao dịch là các chiều dữ liệu, thì theo các chiều khác nhau, chúng ta cũng có thể chia các chỉ số dữ liệu cụ thể thành ba chỉ số dữ liệu chính theo đặc điểm của chúng: chỉ số dữ liệu cơ bản , chỉ số dữ liệu liên quan đến tỷ lệ chuyển đổi và dữ liệu liên quan đến hành vi của người dùng .

Chỉ số dữ liệu cơ bản: là chỉ số dữ liệu cụ thể có thể xem trực tiếp, chẳng hạn như mức độ hiển thị quảng cáo, thành viên mới của cộng đồng, số lượng người dùng trả phí, số lượng người tham gia sự kiện, v.v.

Các chỉ số dữ liệu liên quan đến tỷ lệ chuyển đổi: tham khảo những chỉ số cần tính toán dựa trên các chỉ số dữ liệu cơ bản! Ví dụ: tỷ lệ quét quảng cáo trên mạng xã hội, tỷ lệ người dùng hoạt động, tỷ lệ chuyển đổi thanh toán, v.v.

Dữ liệu liên quan đến hành vi của người dùng: dữ liệu như check-in, nói chuyện, bình luận, v.v., liên quan đến tương tác của người dùng, do đó dữ liệu liên quan đến hành vi của người dùng cũng có thể được coi là dữ liệu tương tác.

Bảng dưới đây là nội dung cụ thể của ba loại chỉ số dữ liệu chính mà tôi đã tóm tắt dựa trên ba liên kết trong quá trình vận hành cộng đồng. Tất nhiên, quá trình vận hành cộng đồng thực tế có thể liên quan đến nhiều loại dữ liệu hơn, điều này cũng liên quan đến quy mô hoạt động cộng đồng của bạn, vì vậy tôi sẽ không liệt kê chúng từng cái một! Tôi chỉ tóm tắt và phân loại một số dữ liệu tương đối quan trọng.

Được rồi, bây giờ chúng ta đã hiểu các khái niệm về chiều dữ liệu và chỉ số dữ liệu, cũng như phân loại các chỉ số dữ liệu cụ thể, chúng ta có thể bắt đầu chính thức xây dựng hệ thống dữ liệu hoạt động cộng đồng phù hợp với mình.

2. Xây dựng hệ thống dữ liệu hoạt động cộng đồng

Quy trình cụ thể có thể được chia thành: thiết kế sơ đồ đường dẫn người dùng, phân loại các chỉ số dữ liệu chính, truy cập dữ liệu, xây dựng khuôn khổ phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định cuối cùng . Năm bước này.

Trong số đó, thiết kế sơ đồ đường dẫn người dùng và phân loại các chỉ số dữ liệu chính là trọng tâm của bài viết hôm nay. Về việc truy cập dữ liệu, xây dựng khuôn khổ phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định cuối cùng, chúng ta sẽ thảo luận trong bài viết tiếp theo.

Bước 1: Thiết kế Bản đồ hành trình người dùng

Ở đây, tôi sẽ lấy một hoạt động xã hội mà tôi đã thực hiện cho một công ty trước đây làm ví dụ để bạn có thể hiểu rõ hơn.

Cộng đồng này là một cộng đồng tri thức được trả tiền. Để quảng bá một loạt các khóa học, chủ yếu quảng bá thông qua các bài viết mềm, Hỏi & Đáp và các kênh khác trong giai đoạn đầu, sau đó hướng lưu lượng truy cập đến cộng đồng. Sau đó, thông qua hoạt động kiểm tra, mục đích là tăng mức độ gắn bó của người dùng và chuẩn bị cho quá trình chuyển đổi cuối cùng. Tất nhiên, hoạt động này thực tế phức tạp hơn một chút vì nó còn liên quan đến việc phân chia tiếp thị và phân phối nội dung. Tôi đã đơn giản hóa tất cả những điều này và đủ để chúng ta chủ yếu sử dụng chúng để thành thạo việc phân tích dữ liệu về hoạt động cộng đồng.

Đầu tiên, bước đầu tiên là vẽ sơ đồ hành trình của người dùng.

Cá nhân tôi nghĩ rằng sơ đồ hành trình của người dùng thực sự rất quan trọng trong nhiều nhiệm vụ vận hành. Đặc biệt đối với những người trong chúng ta tham gia vào hoạt động cộng đồng, xét cho cùng, hoạt động cộng đồng về bản chất là hoạt động của người dùng, vì vậy chúng ta phải hiểu được con đường thực tế của người dùng, để chúng ta có thể biết người dùng có thể gặp phải những tình huống nào, chúng ta cần cung cấp cho họ loại hướng dẫn nào, cũng như điều chỉnh nội dung, v.v. Do đó, liên quan đến sơ đồ đường dẫn của người dùng, tôi hy vọng rằng mọi người điều hành cộng đồng có thể nắm vững và có thể vẽ được.

Trong trường hợp này, sơ đồ đường dẫn người dùng của anh ấy gần giống như sau:

Người dùng có thể xem các bài viết hữu ích của chúng tôi trên các nền tảng của bên thứ ba như Zhihu Q&A, sau đó nhấp vào liên kết để theo dõi tài khoản chính thức của chúng tôi. Tài khoản chính thức sau đó sẽ tự động đẩy dịch vụ chăm sóc khách hàng WeChat và chỉ cần người dùng thêm bạn bè, họ có thể dùng thử một khóa học miễn phí. Vì khi đó chúng tôi có ba khóa học, cụ thể là vận hành người dùng, vận hành nội dung và vận hành cộng đồng, nên lý do tại sao bộ phận chăm sóc khách hàng sẽ thực hiện một cuộc điều tra đơn giản sau khi người dùng thêm WeChat là mục đích chính của việc dán nhãn khách hàng.

Đây cũng là lý do tại sao cá nhân tôi nghĩ rằng khi chúng ta xây dựng một cộng đồng, chúng ta không nên hướng trực tiếp lưu lượng truy cập vào nhóm. Bởi vì bằng cách thêm dịch vụ chăm sóc khách hàng WeChat trước, một mặt, bạn có thể gắn nhãn người dùng, mặt khác, nếu không đạt được chuyển đổi, nó có thể được gửi đến bạn bè của dịch vụ chăm sóc khách hàng, sau đó thông qua tiếp thị trong vòng tròn bạn bè, nó có thể ảnh hưởng tinh tế hơn nữa đến người dùng.

Quay lại con đường này, sau khi bộ phận dịch vụ khách hàng gắn thẻ người dùng, trước tiên chúng tôi sẽ gửi cho người dùng liên kết dùng thử mà người dùng quan tâm. Ví dụ, nếu người dùng quan tâm đến hoạt động cộng đồng, chúng tôi sẽ đề xuất các lớp học dùng thử có liên quan cho người dùng đó. Sau khi người dùng nghe xong, hệ thống nền sẽ tự động bật lên trang để nhận phiếu giảm giá.

Ở bước này, có thể xảy ra hai tình huống: một là người dùng trực tiếp sử dụng phiếu giảm giá để đặt hàng và hai là người dùng không đặt hàng. Chúng ta chủ yếu nói về tình huống thứ hai. Tất nhiên, những người không hoàn thành khóa học, tức là không nhận được phiếu giảm giá, cũng được tính vào phần này.

Khi số lượng bạn bè dịch vụ khách hàng WeChat theo dõi chúng tôi đủ lớn, chúng tôi sẽ bắt đầu tạo nhóm! (Tôi muốn thêm một câu ở đây. Có một nguyên tắc tạo nhóm 365. Tôi tự hỏi có bao nhiêu người biết điều đó? Nếu bạn không biết, bạn có thể xem bài viết trước của tôi.)

Sau khi thành lập nhóm, chúng tôi đã triển khai hoạt động kiểm tra trong cộng đồng. Chỉ cần người dùng kiên trì tham gia cộng đồng trong 7 ngày liên tiếp, họ có thể nhận được thêm một lớp học thử và một phiếu giảm giá.

Được rồi, phía trên là sơ đồ hành trình người dùng đơn giản. Tất nhiên, tôi đã lược bỏ một số từ ngữ và thông tin chi tiết về hoạt động cụ thể.

Bước 2: Sắp xếp các điểm chính trên đường dẫn của người dùng và các chỉ số dữ liệu tương ứng

Dựa trên sơ đồ đường dẫn này, chúng ta có thể đơn giản hóa toàn bộ đường dẫn thành các nút chính sau:

Quảng cáo, tài khoản chính thức, dịch vụ chăm sóc khách hàng WeChat, cộng đồng và cuối cùng là đơn hàng đã thanh toán .

Sau đó, dựa trên các nút chính này, chúng tôi liệt kê dữ liệu cơ bản và dữ liệu chuyển đổi trong mỗi liên kết:

Ví dụ, trong phần đầu tiên: mức độ hiển thị quảng cáo , dữ liệu cơ bản quan trọng nhất ở đây là: số lần hiển thị và dữ liệu chuyển đổi tương ứng là: tỷ lệ hiển thị và tỷ lệ nhấp vào nội dung

Tiếp theo, trong phần tài khoản công khai , dữ liệu cơ bản tương ứng bao gồm: số lượng người dùng mới, số lượng tin nhắn từ khóa và dữ liệu chuyển đổi tương ứng bao gồm: tỷ lệ chấp nhận tài khoản công khai và tỷ lệ quét mã. Ngoài ra, giai đoạn này còn bao gồm phân tích hành vi của người dùng, tức là những hành vi mà người dùng sẽ có sau khi theo dõi tài khoản chính thức của bạn, chẳng hạn như tương tác tin nhắn, nhấp vào thanh menu bên dưới, v.v.

Chức năng chính của tài khoản dịch vụ khách hàng WeChat , tức là tài khoản WeChat cá nhân, là đếm số lượng bạn bè được thêm vào và gắn nhãn người dùng để chuẩn bị cho việc phân tầng người dùng sau này. Cũng có thể nói đây chính là mục đích chính của bước này.

Tiếp theo là cộng đồng , có thể chia thành ba giai đoạn: thu hút khách hàng, kích hoạt và giữ chân khách hàng .

① Chúng ta hãy nói về từng cái một. Đầu tiên là giai đoạn thu hút khách hàng.

Ở giai đoạn này, dữ liệu cơ bản quan trọng nhất mà chúng ta cần chú ý là số lượng người tham gia và rời khỏi nhóm, và các chỉ số chuyển đổi tương ứng là: tỷ lệ tham gia và tỷ lệ thoát.

Cần lưu ý ở đây là số lượng người tham gia nhóm không hoàn toàn tương đương với số lượng bạn bè được bộ phận chăm sóc khách hàng thêm vào, vì một mặt, khi số lượng bạn bè do khách hàng của chúng tôi thêm vào đạt đến nguyên tắc tạo nhóm 360 mà chúng tôi đã đề cập trước đó, chúng tôi có thể trực tiếp tạo nhóm và khi cộng đồng được xây dựng, những người dùng mới khác sẽ tích cực tham gia nhóm. Cách thứ hai là giao tiếp trực tiếp với người dùng thông qua dịch vụ chăm sóc khách hàng WeChat và dán nhãn cho họ. Theo cách này, chúng ta có thể xây dựng nhiều loại cộng đồng khác nhau dựa trên những người dùng khác nhau. Vậy thì hai cái này khác nhau.

Ở giai đoạn này, chúng ta chủ yếu cần phân tích hai chỉ số chính về tỷ lệ gia nhập nhóm và tỷ lệ rời nhóm:

Tỷ lệ tham gia nhóm = số người tham gia nhóm / mức độ tiếp xúc của kênh tham gia nhóm

Tỷ lệ bỏ cuộc = số người bỏ cuộc trong một nhóm trong một khoảng thời gian nhất định / tổng số người trong cộng đồng

Yếu tố đầu tiên chủ yếu phản ánh liệu nội dung bạn đang hướng lưu lượng truy cập có đủ hấp dẫn hay không và kênh nào có hiệu ứng tiếp cận tốt nhất. Yếu tố sau chủ yếu phản ánh liệu nội dung cộng đồng của bạn có giá trị và có thể giữ chân mọi người hay không. Đồng thời, chúng ta có thể phân tích sâu hơn loại hoạt động tiếp thị phân hạch nào có thể làm tăng tỷ lệ tham gia nhóm; lý do khiến người dùng rời khỏi nhóm là gì? Tôi nên rời khỏi nhóm vào thời điểm nào? Làm thế nào để giảm tỷ lệ rời khỏi nhóm? vân vân.

Ngoài ra còn có một chỉ báo dữ liệu ẩn ở đây:

Tăng ròng số người dùng = số người dùng mới trong một khoảng thời gian - số người dùng rời khỏi nhóm

Sự gia tăng ròng về số lượng người dùng là chỉ số đánh giá trực tiếp và khách quan nhất, quyết định quy mô người dùng tiếp theo và chiến lược hoạt động.

Dữ liệu tích cực hoặc tiêu cực có thể giúp người điều hành cộng đồng phân tích xem cộng đồng đang trong giai đoạn phát triển hay suy thoái. Giá trị chính của nó nằm ở việc tham khảo hơn là đưa ra kết luận trực tiếp. Chỉ số tương ứng là số lượng người tích lũy trong cộng đồng.

Sự khác biệt giữa mức tăng tích lũy và mức tăng ròng thể hiện mức giữ lại và mức mất mát. Có thể phân tích và cải tiến dựa trên hành vi vận hành hiện tại và các hành động vận hành có tác động lớn hơn vào một ngày nhất định.

Công việc thông thường của chúng ta có thể được thực hiện bằng cách tạo một bảng như thế này:

Chúng tôi cũng có thể sử dụng các công cụ của bên thứ ba để hỗ trợ thống kê.

②Tiếp theo là giai đoạn kích hoạt.

Chìa khóa cho hoạt động của chúng tôi ở giai đoạn này là làm thế nào để tăng cường hoạt động của khách hàng. Nói chung, hoạt động của cộng đồng càng cao thì giá trị của cộng đồng càng lớn và ngược lại. Do đó, dữ liệu chúng tôi tập trung chủ yếu vào là "tỷ lệ tương tác" và "số lượng nội dung".

Tỷ lệ tương tác = số lượng người nói hiệu quả trong ngày / tổng số thành viên nhóm

Trước khi đếm số lượng người dùng hoạt động, người điều hành cộng đồng cần phải xác định tiêu chuẩn "tương tác", chẳng hạn như trung bình ít nhất một bài phát biểu mỗi ngày, sau đó sử dụng tiêu chuẩn này để lọc ra những người dùng hoạt động và cuối cùng xác định số lượng người dùng hoạt động. Nếu gặp phải tình huống tỷ lệ tương tác giảm, chúng ta cần giải quyết thông qua một số biện pháp vận hành.

Ở giai đoạn này, chúng ta có thể tiếp tục suy ra, ví dụ, dựa trên chiến lược hoạt động thực tế, chúng ta có thể đếm tổng số tin nhắn và số tin nhắn trung bình trên mỗi người.

Tổng số tin nhắn là tổng số tin nhắn trong một cộng đồng trong một khoảng thời gian nhất định; số lượng tin nhắn trung bình trên mỗi người là dữ liệu thu được bằng cách chia tổng số tin nhắn cho số người trong cộng đồng.

Số lượng tương tác có thể được sử dụng để phân tích có bao nhiêu người dùng tham gia vào hoạt động và có bao nhiêu người dùng tham gia sâu. Số lần lớn cho thấy mức độ tham gia cao, do đó chúng ta có thể phân tích sâu hơn sở thích của người dùng và đặc điểm tương tác của nhóm.

Dựa trên điều này, các chiến lược có thể được tối ưu hóa theo từng bước trong các hoạt động tiếp theo để nâng cao hiệu quả hoạt động.

Ngoài ra còn có sự phân bổ thời gian của tin nhắn.

Bằng cách phân tích thống kê số lượng tin nhắn được gửi đi trong ngày, chúng tôi có thể sắp xếp các hoạt động, chia sẻ, đẩy thông báo và nội dung khác vào thời điểm cộng đồng hoạt động, giúp tăng đáng kể tỷ lệ tham gia hoạt động và sự nhiệt tình của người dùng trong cộng đồng, đồng thời cải thiện sự hài lòng của người dùng.

Tất nhiên, bạn cũng có thể tính: tần suất chủ đề.

Thống kê được thu thập dựa trên các từ ngữ có tần suất xuất hiện cao trong cộng đồng theo một khoảng thời gian. Mục đích chính của phân tích là tìm ra các chủ đề mà các thành viên cộng đồng thích, để phân tích sở thích của các thành viên nhóm, cải thiện chân dung người dùng, làm cho các hoạt động, tiếp thị và các hành vi khác trở nên phổ biến hơn với người dùng và tăng lợi ích cho cộng đồng.

Tương tự như vậy, trong giai đoạn kích hoạt cộng đồng, chúng ta vẫn có thể tạo bảng để hỗ trợ thống kê dữ liệu.

Chúng ta có thể gọi chung những điều trên là hành vi chính và tỷ lệ chuyển đổi hành vi. Các hành vi chính của người dùng trong cộng đồng cũng có thể bao gồm việc kiểm tra, đọc nội dung, tham gia các hoạt động, v.v. Điều này phụ thuộc vào các chiến lược hoạt động cụ thể của chúng tôi khi vận hành cộng đồng và cách xây dựng các sự kiện mục tiêu chung.

③Giai đoạn thứ ba: thời gian lưu giữ.

Trong giai đoạn này, thách thức trong hoạt động của chúng tôi là làm sao để cải thiện tỷ lệ giữ chân người dùng, vì chi phí giữ chân người dùng cũ thấp hơn nhiều so với chi phí thu hút người dùng mới. Dữ liệu quan trọng nhất cần chú ý là "tỷ lệ giữ chân".

Tỷ lệ duy trì = số lượng người dùng được duy trì trong thời gian đó / số lượng người dùng mới; số lượng người dùng mới ở đây đề cập đến số lượng người dùng mới tham gia nhóm trong một khoảng thời gian nhất định

Thống kê về tỷ lệ giữ chân người dùng thường dựa trên số ngày, ví dụ, tỷ lệ giữ chân người dùng trong ngày đầu tiên là: (số người dùng vẫn được giữ chân vào ngày đầu tiên sau khi có thêm người dùng mới trong cùng ngày) / tổng số người dùng mới trong ngày đầu tiên;

Tỷ lệ duy trì trong ngày thứ 30: (số người dùng mới được thêm vào trong ngày và tiếp tục sử dụng cho đến ngày thứ 30 sau ngày họ được thêm vào) / tổng số người dùng mới trong ngày đầu tiên;

Nói một cách đơn giản, số liệu thống kê tỷ lệ giữ chân người dùng trong X ngày là tỷ lệ người dùng vẫn được giữ chân vào ngày thứ N sau ngày có người dùng mới so với số người dùng mới.

Sau đó chúng ta cũng có thể sử dụng bảng để thống kê, ví dụ:

Mọi người cần phải chuẩn bị tinh thần ở đây. Miễn là bạn đang xây dựng một cộng đồng, vì nó liên quan đến người dùng, tức là liên quan đến vòng đời người dùng, nên việc mất đi người dùng là điều không thể tránh khỏi. Chúng ta không thể đạt được mục tiêu 100% không mất mát. Vì vậy, là một nhà điều hành giỏi, chúng ta phải có khả năng chấp nhận việc mất khách hàng.

Tuy nhiên, chúng ta phải phân tích sâu sắc lý do gây ra mất mát: đó là do sản phẩm, dịch vụ hay trải nghiệm? Sau đó hãy nghĩ xem bạn có thể thu hút khách hàng bằng cách cung cấp phiếu giảm giá hoặc nội dung có giá trị cao hay không.

Và tỷ lệ giữ chân khách hàng không phải là chỉ số duy nhất. Đặc biệt là sau khi cộng đồng bị chia rẽ, sẽ có một lượng lớn người dùng không chính xác tham gia. Tức là, như chúng ta thường nói, khi giá trị của người dùng không nhất quán với giá trị của chúng ta, những người dùng này sẽ khó có thể bước vào giai đoạn tiếp theo. Vì vậy, khi đối mặt với tình huống này, lựa chọn tốt nhất là buông bỏ một cách phù hợp.

④Giai đoạn thứ tư: thời gian chuyển đổi trả phí.

Được rồi, nút quan trọng cuối cùng trên đường dẫn của người dùng là giai đoạn thanh toán .

Chỉ số dữ liệu quan trọng nhất ở bước này là: tỷ lệ chuyển đổi! Tức là số lượng đơn hàng/tổng ​​số thành viên nhóm.

Phạm vi tỷ giá chuyển đổi hợp lý sẽ khác nhau đối với các ngành và loại sản phẩm khác nhau. Ví dụ, bạn không thể sử dụng tỷ lệ chuyển đổi trung bình của ngành thương mại điện tử làm tiêu chuẩn cho lĩnh vực thanh toán kiến ​​thức. Đồng thời, bạn không thể sử dụng tỷ lệ chuyển đổi của các nhóm flash để đo tỷ lệ chuyển đổi của các cộng đồng học tập.

Do đó, ngoài tỷ lệ chuyển đổi, chúng ta cũng cần quan tâm đến ROI của cộng đồng, tức là tỷ lệ đầu vào-đầu ra của cộng đồng. Cũng như giá trị đơn hàng trung bình, tổng số tiền đặt hàng/số người trong đơn hàng.

ROI cộng đồng chủ yếu đo lường điểm cân bằng giữa đầu tư và doanh số để tránh trợ cấp quá mức và đầu tư quá mức. Nói chung, nếu ROI lớn hơn 1, điều đó có nghĩa là bạn có thể tiếp tục tăng vốn đầu tư.

Giá trị đơn hàng trung bình là một chỉ số quan trọng để đo lường tình hình tiếp thị của một cộng đồng. Khi tỷ lệ chuyển đổi lưu lượng truy cập không đổi, giá trị đơn hàng trung bình cao đồng nghĩa với lợi nhuận cao. Tuy nhiên, giá trị đơn hàng trung bình càng cao thì càng tốt. Cần phải xác định dựa trên tình hình thực tế của cộng đồng.

Phía trên là các nút chính được sắp xếp dựa trên đường dẫn của người dùng, cũng như các chỉ số dữ liệu chính cần được tính tại mỗi nút. Thực ra ở đây còn thiếu một mắt xích. Bởi vì trường hợp tôi nêu ra thực chất là một cộng đồng nhảy flashmob. Hãy chú ý nhiều hơn đến sự chuyển đổi cuối cùng. Đối với một số cộng đồng đang phát triển hoặc nhóm thành viên cốt cán, có một liên kết thiết yếu khác, đó là chia sẻ .

Trong quá trình chia sẻ, điều quan trọng nhất của chúng tôi là đo lường lòng trung thành và sự hài lòng của người dùng, vì chỉ bằng cách đạt được sự lan truyền phân chia người dùng, chúng tôi mới có thể mang lại sự tăng trưởng người dùng với chi phí thấp.

Vì vậy, cần phải phân biệt tỷ lệ các loại người dùng khác nhau và thiết kế các hoạt động khác nhau. Người dùng cũng sẽ tự động lan truyền nội dung đến các vòng tròn xã hội của mình và thu hút thêm người dùng mới. Khi đạt được điều này, hoạt động của cộng đồng sẽ hình thành một vòng khép kín.

Trên đây là quy trình xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu hoạt động cộng đồng, nội dung của hai bước đầu tiên. Chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết về ba bước còn lại trong bài viết tiếp theo.

Tác giả: Pai Ye Operation