5个步骤，3种关键数据，帮助你搭建社群运营数据分析体系须晴日看红装素裹分外妖娆

来源：π爷运营

今天我们继续来聊关于社群运营数据分析的内容，上一篇文章我们说到，社群运营数据分析，关键是要搭建一套适合自己社群的数据分析体系，其大致可以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决策支持，这五个步骤。

上一篇文章，我们讲过了如何设计用户路径图以及根据这个路径图，怎么去梳理关键节点上的关键数据指标。那今天我们就接着来聊社群运营数据体系的剩下三个环节。

当我们根据设计完用户路径图，并梳理好关键的数据指标之后，我们就要确定，我们如何获得这些数据。也就是数据接入。

这一步其实比较简单，就是确定你的数据统计工作是人工统计还是利用第三方工具，比如像微伴助手等等来获取。那一般情况来说，最好还是利用工具，这样会让整个运营工作更加轻松一些。而且现在的工具基本上都能够满足社群运营对所有路径的实时监控，数据也都能导出到自己的数据库里，不管是基础类数据还是转化数据，甚至用户行为分析、热力图等等这些也都能满足。所谓的数据分析，首先你得有数据才行是吧！

好，那到这一步，我们手上已经有了社群运营中的各项数据了，也根据用户路径图和各个关键节点，将这些数据进行了分类。接下来就是进入分析的阶段了。也就是我们需要搭建分析框架。

为什么要先搭建一个分析框架，而不是直接对着数据进行分析呢？是因为，数据分析的方法太多了。针对某个数据，你用不同的数据分析方法去进行分析，往往可能会得出不同的结论。而且随着社群规模的不断扩大，数据库里的数据，无论是类型、数量等都会达到一个比较庞大的规模，这个时候，我们就要学会从这些海量的数据中找出关键数据，进行分析，得出跟我们最初的运营指标相关联的就够了。

所以，对于数据分析方法，你未必一定要掌握全部的分析方法，你只要抓住几个最重要的，知道哪个环节用那一套分析方法就可以了。而且搭建分析框架的好处，一方面可以提高我们的工作效率，另一方面可以让我们养成一个良好的数据分析习惯。

那具体的分析框架应该怎么搭建呢？

首先我们还是根据用户路径图来，我们继续用上一篇文章中提到的案例来说，整个的用户路径可以大致分为：广告曝光、公众号、客服微信、社群以及付费下单这五个关键节点。

那针对这个路径，我们可以选择用漏斗分析方法来对整个用户路径进行分析。

方法一：漏斗分析方法

是一套流程式的数据分析，它能够科学反应用户行为状态，从起点到终点各个阶段转化率情况的重要分析方法。

用户从最开始的看到我们的广告内容，到最后的付费下单，在这整个过程中，用户每经过一个关键节点，他的转化率是多少，从而让我们知道，哪一步用户转化率偏低了，那么我们就可以针对这个环节作出调整。

方法二：流失分析方法

那跟漏斗分析方法对应的，就是用户流失分析。通过这个方法我们可以定位到流失的是哪类用户，主要是在哪个环节中流失的，以及进一步分析为什么流失。

那以上这两种方法，一般是对整个社群运营，从引流到最后付费下单，甚至后面的分享环节，整个过程的分析。

那针对不同的运营环节，我们同样可以采取不同的分析方法。

方法三：渠道分析

比如针对引流环节中广告曝光的部分，我们可以采用渠道分析方法。而针对社群活跃的部分，我们可以采用关键行为分析方法。当然用这种方法，你首先得先定义什么样的行为是属于关键行为，比如公众号后台回复关键字，社群话题参与、活动打卡等等。

方法四：ROI预测

而付费下单环节，最重要的就是进行ROI预测，说白了就是你要知道，你运营这个社群整体的营销预算打算出多少，销售额打算完成多少，整个的投入产出比如何。这样也便于我们给自己的社群产品，包括付费社群这里的，进行一个合理的定价。

当然对于某些社群来说，企业通过运营社群并不是要来提升销售额的，而是提升客户服务质量的。那这一块可能还要算上品牌溢价。

所以关于ROI预测，关键就要看最开始的时候，你对社群的定位是如何的了。那这里就不多展开聊了。

方法五：用户分层

最后在分享环节，我一般喜欢对用户分层，通过四象限法则来测算用户的忠诚度与满意度。其实关于这一部分的分析方法，不一定是在分享阶段的。像一些成长性社群来说，也可以定期通过这个方法来分析用户。

那这种方法，可能不像前面几种方法，相信大多数同学都有所了解，所以我就没有展开聊。而用户忠诚度与满意度的测算，可能大家了解的不多，那我就简单说一下。

我们在运营社群的时候，之所以要对用户进行分层，包括先添加客服微信，再由客服拉入群，其实目的都是为了对用户打上一个标签，以便于区分不同类型用户的比例。从而设计不同的社群内容、活动等。以实现更好的满足用户需求的目的。

那我们可以通过四象限法则来进行分析，首先我们可以根据满意度和忠诚度的强弱，把用户分成4个类型：比如像下面这个图一样。

横坐标代表满意度，越往右满意度越高；纵坐标代表用户忠诚度，越往上则越忠诚。

这样用户就被我们划分为四个类型了。分别是：忠实型用户、需求型用户、羊毛型用户以及低需求用户。（当然这个标签名称各位可以自定义）

但是，用户区分判定标准则需要我们提前定义好。

比如：

1、忠实型用户（高满意度、高忠诚度）：每月都会复购，成功推荐朋友购买过1次以上

2、羊毛型用户（低满意度、高忠诚度）：会因为价格实惠而购买，不会进行产品相关对推荐，平均客单价低于xx元

3、需求型用户（高满意度、低忠诚度）：对产品需求强烈，品牌忠诚度低，3个月内无复购

4、低需求用户（低满意度、低忠诚度）：只购买用1次甚至无购买过的用户

我们可以通过一张表格，把这些信息都填进去，然后把用户进行区分。然后有针对性地采取不同的运营策略。

比如：针对羊毛型用户，一般我们可以通过组合型优惠、提升客单价，或是以邀请好友砍价的方式进行促销，提升活动流量；而针对忠实型用户多的社群可以推荐一些高客单价的单品，提供更加周到的服务。等等。

好，那以上就是根据用户路径图，针对不同环节搭建的分析框架。里面的这些数据分析方法，都是比较实用的。

其实到这里，相信大多数人对于社群运营的数据分析工作已经很清楚了，整个的思路肯定也已经清楚了。知道该怎么做，需要掌握哪些数据，不同的环节应该用什么样的数据分析方法。但是我们之所以要做数据分析，可不是为了分析而分析的，所有的数据分析最后都是要为我们的社群运营目标去服务的。所以数据分析体系搭建，最后一步就是完成决策支持。

所谓的决策支持，其实大致可以分为三个部分：运营策略制定、贡献度评价以及寻找增长点。

我们所有的数据分析，最终的目的都是要能够得到反馈，并且帮助解决以上这些问题的。

首先是运营策略的制定

我们通过各种数据分析，要知道我们在运营过程中存在哪些问题，比如我们的话题是否可以有效提升用户的参与度，内容输出方面是否能让用户满意，社群活动能不能激发用户欲望等等。然后进行AB测试，最终制定并沉淀出合适的运营策略。这样等到我们扩大运营规模的时候就可以直接拿来套用了。

其次是进行贡献度的评价

主要是针对运营人而言的。通过的各个环节的数据指标分析，比如社群质量打分、活动效果评估，运营手段评分、社群内成交金额等等多个维度计算权重，最终计算出综合得分，对运营人进行评级。

我接触过很多的企业，他们在做社群运营的时候，对运营人的绩效考核还是比较简单粗暴的，就是用最终的成交金额来作为运营的考核内容。

但是我们都知道运营其实是一个系统工程，过程的重要性、复杂性很多时候其实比结果更重要，而如果忽略了这一点，不光是社群运营无法做大，连社群运营人自身也无法从工作中得到满足感，那也就更不用提能力的提升了。

最后寻找增长点

这一部分对于一些已经有一定规模的社群运营来说，可算是最为重要的了。

尤其当流量运营进入留量运营的时代，如何从现有的运营模型中，找到新的增长点，包括用户增长、业绩增长，都是最为重要和关键的了。而且合理利用我们搭建的社群运营数据分析体系，在框架中运用各种分析方法，寻找到业务的突破口，也是对企业和运营团队最重要的挑战了。

OK，那关于社群运营的数据分析内容就全部讲完了，我们最后再总结一下：

社群运营的数据分析工作，最主要核心的，就是要搭建属于自己的数据分析体系。具体的搭建流程大致可以分为5个步骤，分别是设计用户路径图、梳理关键节点及节点上的关键数据指标、数据接入、搭建分析框架以及最后的决策支持。

其中设计用户路径，可以根据实际的运营来定，那也可以根据前面课程上讲过的社群运营模型来确定，比如把整个运营过程划分为三个阶段：用户引流、社群活跃以及付费转化。

每个阶段又可以梳理出一些关键节点，同时呢，在关键节点上把一些核心的数据指标，根据基础数据、转化数据和用户行为这三个类型，一一罗列出来。

接着，我们要提前准备好相应的运营工具，来完成数据的接入。这样我们才可以根据获得数据，利用搭建好的分析框架，对数据进行有针对性的分析。

那整个数据分析体系，我们用一张图来呈现，就是这样的！

这个呢更多的是从思维的角度出发，来把社群运营的数据分析工作讲清楚，至于里面涉及到的一些具体的细节内容，还是需要结合我们最初的社群定位和实际运营策略来进行调整。

我们说社群运营，本身就属于用户运营的范畴，是离用户最近的地方。而且运营本身就不是一个以结果来作为唯一评判标准的岗位。所以这就更加要求我们运营人掌握模块化的工具，武装起自己，通过数据提升专业度，通过更合理的辅助判断来让每一次的决策更好，让整个过程更清晰可见。

当然，里面涉及到的一些具体的分析方法，比如像渠道分析法、漏斗分析法等等，因为时间的原因，我并没有详细、具体的展开聊。但我之所以写这篇文章的目的，就是希望能够帮助大伙去建立社群运营数据分析，整体的框架搭建思路。它可能并没有那么实操，但却是一种底层逻辑，它更像是一个工作指引，帮助我们更好地去开展工作。