如何做微信公众号用户分析?分享一个公众号用户分析

作者:鱼爪创媒网 点击:222 发布时间:2021-05-22

今天,领导在我下周的工作计划中加了两条,

然后非常和蔼可亲的通知了我:

完成当前内容宝的用户细分及细分用户的画像;

总结分析当前内容宝用户阅读数文章排名、转发数文章排名、收藏数文章排名以及相应的文章偏好特性。

后面一点可以根据后台数据很快做出,

但第一点,该怎么细分?

没办法,作为老前辈的小宝,

我还是硬着头皮打开了公众号后台数据表。

结果,我发现了新大陆——

用户画像,就在你的公众号后台。

跟小宝来看看该如何做用户分析吧!

2014年8月微信公众号更新了图文分析,

增加和完善了部分功能后,

能够最大程度地满足公众号运营人员获取数据的需要。

最普通的粉丝增长和文章阅读量就不用我说了,

下面小宝和大家分享一下关于

单篇文章详情分析和小时报那些你不知道的事儿!

单篇图文分析

转化率

图文分析中的转化率是衡量一篇微信文章价值的重要因素,

准化率越高,

说明图文传播的越广。

首先,是图文转化率

图文转化率=图文阅读人数送达人数。

本图中这篇文章的图文转化率=图文阅读人数送达人数=1120325=344.6%

说明本篇图文是一次较为成功的推广。

其次,是一次传播的阅读率

一次传播的阅读率指:

图文在公众号首次推送时送达给关注了该公众号的用户,

用户通过会话阅读文章或者分享文章到朋友圈的行为。

还是以本篇图文为例,

公众号会话阅读率=公众号会话阅读人数送达人数=2.50%,

说明有2.50%的关注粉丝在会话中点开并阅读了推送文章。

最后,是一次传播的分享率

一次传播的分享率指:

公众号会话分享率=公众号分享到朋友圈的人数公众号会话阅读人数

本篇图文的公众号会话分享率=

公众号分享到朋友圈的人数公众号会话阅读人数=25.00%,

说明有25.00%的关注粉丝分享了文章到自己的朋友圈。

一次传播的转化率越高,

表明受到越多公众号内部粉丝的喜欢,

说明你已经掌握了你的粉丝喜好,

有利于维护已有粉丝,增强粉丝粘性。

为了提高一次传播的转化率,

你需要做用户细分充分把握用户偏好,

让你的内容更大程度让已有用户接受。

阅读来源

从这张图可以看出来,文章最大的阅读量来自朋友圈。

也就是我们说的二次传播,朋友圈分享再分享。

这种方式是病毒式爆文形成的一个途径。

发展趋势

这里不难看出来,单篇图文阅读量来源

依然以好友转发和朋友圈为主。

从转化率和发展趋势可以看出来:

一次传播依赖的粉丝偏好。

二次传播靠的是能引发共鸣的内容与观点。

所谓的“刷屏”则是靠二次病毒式传播打造的。

用户属性

这张图片显示的是本篇图文的阅读群体属性。

包括用户性别、使用客户端、分布地域。

根据本张图片显示,

男性阅读人群占到52.23%,女性阅读人群占到46.46%。

说明本次阅读人群以男性居多。

但不能说明这个公众号的主要受众为男性。

想要了解公众号的主要受众性别的话,

小宝建议你还是把公众号所有图文的阅读属性都分析一遍,

再做最后定论。

知道了主要受众性别之后,

就可以推出相应的运营推广方案。

如果以女性受众居多,

可以在女性节日中多下功夫。

如果以男性受众居多,

则可以在黑科技、专业领域进行深耕。

了解了本公众号用户地域分布情况的话,

可以根据该地域的民俗、特点等进行推文。

如果公众号在本地的用户数量不乐观的话,

说明公众号在本地传播推广不到位,

可以在本地的推广上下点功夫。

(二)小时报时间轴

看完单篇图文分析之后,

微信公众号后台还有针对全部图文的分析。

在全部图文中有“日报”和“小时报”可选。

“日报”的统计数据类似于单篇图文数据,暂且不说。

下面着重说一下“小时报”。

“小时报”就是统计文章在一天内不同时间段被用户阅读的情况。

一篇好的文章在最合适的时间推送出去,

收到的效果必然比随便选个时间发布要来的好,

做公众号的人都应该具备一套文章推送的黄金时间表。

比如微知内容宝阅读量最高的时间段是:

上午10:00-11:00和下午6:00-7:00。

因为微知内容宝是一个做“新媒体运营”的号,

很多公众号小编的10:00-11:00时间往往是找灵感时间,

所以这时候微知内容宝的文章最容易被阅读。

而在下去的6:00-7:00,则是一天的下班时间。

在地铁上、公交上,大家一般都会没事儿看看手机,

看看公众号。

其实像前面小宝写过的一篇文章,

晚上9:00-10:00也是阅读高峰期。

这时候人已经吃完晚饭做完家务,

难得的休息时间,没事儿看看手机,

看看公众号。

不过,大家还是要根据自家公众号的属性,

来决定推文时间。

从单篇文章详情和小时报,

就可以洞悉用户的偏好和特征。

领导,微知内容宝的用户画像我做出来了!

感谢后台数据!

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