“微信公众号数据分析是什么”，一名合格的微信公众号运营者和普通编辑最大的区别在于，数据分析。

那么“你会数据分析吗”，面对这一问题，很多公众号运营者故作镇定地回答，数据分析不就是涨粉掉粉、文章阅读数和点赞数吗？是不是说出来自己都没底气。

你时常陷入自我怀疑，为什么每次推文都掉粉，是文章写得不够好吗？其实推文、涨粉、留存这一系列问题的核心都是对公众号账号的数据分析。

数据分析是整个运营工作的关键点，也是很多公众号运营者缺少的能力，本次分享的运营经验和技巧是关于公众号的全面数据分析~ 一定要看到最后哦！

无需寻找第三方数据分析工具，壹伴可以帮你完成整个公众号运营的所有流程，从找素材，到编辑排版，后台消息回复到详细的数据分析，都能直接在微信公众号后台完成，安装插件即可体验。

利用壹伴数据分析，你可以根据文章的打开率来判断文章的推送效果，导出留言分析有哪些忠实粉丝，取关分析来看究竟取关的粉丝有哪些，增长小时报全天候监测粉丝增长和阅读情况。

微信公众号的数据分析在微信公众号后台分为四个板块，用户分析、图文分析、菜单分析和消息分析，微信提供的数据比较单薄。

用户分析

清晰知道每天粉丝增长变动情况，其中净增人数=新增关注人数-取关人数，累积人数是当前实时关注总人数。

我们看用户分析的数据时，需要注意新增关注和取消关注的峰值波动情况，如果新增关注人数突然暴增，说明出现其他引流渠道，比如活动涨粉、平台推广等等 ，这时推文需要谨慎，掉粉可能性增加。

如果关注的路人粉居多，只对你的活动感兴趣，薅完羊毛就走人，那么你推送的文章并不感兴趣。还有一种情况，新增带来用户都是精准粉丝，对你的产品本身感兴趣，你的推文会进一步引导精准粉，所以需要对文章质量严格把控，不要发和账号定位不相符的内容。

图文分析

微信公众后台的图文分析功能，你能看到图文的阅读量、来自公众号会话阅读量、朋友圈阅读和分享转发阅读，只有很粗泛的数据，不够精细，并不能直接看出单篇文章的推送效果。

壹伴的图文数据很直观，导出几十项运营人刚需的数据，比如打开率、留言率、分享率、点赞率等，头条次条的影响也能一眼分辨，根据不同的打开率推送效果，运营者可以推断出合适的发文时间。

菜单分析

微信公众后台的菜单分析记录的是，公众号会话窗口底部自定义菜单栏的流量，查看用户点击菜单栏不同内容的次数，从而判断用户对哪个版块最活跃。

常用的自定义菜单栏模板有：【用户指南】+【干货工具】+【联系推广】，同时也可以设置二级菜单栏。

壹伴助手的菜单栏设置如下：

在最新版本更新后，用户无需关注公众号，直接在关注页面获得菜单栏展示曝光，相比之前只能关注后在会话窗口底部查看菜单栏带来了更多流量，运营人要好好利用哦！

消息分析

消息分析显示的是粉丝后台发送消息的详情，查看所有消息关键词汇总，不同关键词粉丝发送的占比，直接看出哪些关键词粉丝发送得比较多，哪个时间段粉丝发送消息的增长趋势。消息分析功能让你第一时间和粉丝产生最直接的联系，对于维护账号口碑、建立良好的服务意识大有帮助。

以上是微信官方的四大数据分析功能，想要做出一份完整的数据分析报告，远远不够。

壹伴的数据分析功能进行更深层次的补充说明，都是微信本没有的功能哦！

增长小时报：研究24小时数据详情，发现用户增长规律

虽然用户分析能观测每天的粉丝增长波动情况，但每天24小时的趋势你知道吗？同样24小时每个时间段的阅读量你知道吗？

壹伴的增长小时报功能让你详细监测24小时的涨粉掉粉和阅读量的变动，发现粉丝活跃属性，以此为推文发送时间的参考因素，比如某一时间段新增粉丝和阅读量比较多，那么可以考虑在这一时间段推送。

留言分析：找出潜在意向客户，导出留言就行

留言数据往往是容易被忽视的一点，每篇已发送图文的留言，你只知道简单筛选精选标记和回复，有没有好好研究下粉丝的留言内容？

不用自己写代码，使用壹伴导出留言功能（打开留言管理），即可导出所有文章的留言，包括留言内容、留言距离发文时间、留言次数、发送消息次数等数据，根据留言内容和次数，找到活跃用户，这一批用户是对产品最有忠实度的，需要时可添加进行调查沟通。

取关分析：讲述你和取关用户之间的故事

微信的年度报告会显示你的第一位好友是谁，你和Ta已建立好友关系多少天。同样，在微信公众后台，打开用户管理页面，在已取关列表，看到每个取关粉丝的关注时长、关注来源以及消息互动记录。

如果某一天取关人数激增，推文掉粉？活动掉粉？还是自身产品出现严重bug导致掉粉？可以在取关粉丝中，选择关注时间比较久的用户，加好友之后进行一对一沟通，聆听用户心声，查明取关原因，做好老用户流失的防范措施，拉近与用户之间的距离。

光看懂数据可不行，没有实质的数据分析方法，一切运营都白费。

聚类分析和漏斗分析是精细化数据分析的两种常用方法，灵活运用会提升你的数据分析专业能力。

聚类分析法

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，其目的是在相似的基础上收集数据来分类。

简单来说，聚类分析把不同个体根据相似特征进行分类聚合，形成很多不同的分组/类（针对目标群体进行多指标不同群体的细分），“物以类聚，人以群分”就是最好的解释。

我们可以用聚类分析法，研究公众号文章内容和标题两者之间的关系和结果。

用壹伴导出全部文章，根据打开率和分享率这两个维度，用聚类分析的K-means算法在SPSS（统计分析软件）中把文章分为四类：高打开率高分享率、低打开率高分享率、低打开率低分享率、高打开率低分享率。

找出分类后文章的问题所在，根据四大标签文章的占比情况，进行针对化的调整，重点优化“低打开率低分享率”文章。

漏斗分析法

漏斗分析能够科学反应用户行为状态和指定路径每一环节的转化率，发现可优化部分。整个漏斗的转化周期越短越好，找到转化率低的节点，发现流程中流失量最大的环节从而确定优化方向。

其中转化率=通过该页面的流量/到达最终环节的流量

例如，某一网站访问人数为100人，有40人点击注册，最后10人注册成功，那么，从访问到点击注册页面这一步的转化率为40%，从进入注册页面到最终注册成功这一步的转化率为25%，整个流程的转化率为10%。

案例：

下图某电商平台转化率低的问题节点是最后一步付款流程，其实付款页面下一步为我们还可以继续细分选择“付款方式”，进行深层次的用户细节分析，比如付款页面停留时长，是否出现支付失败这些情况，根据支付成功和支付失败两项数据对比，最后发现是部分机型无法适配，付款页面长时间空白，最终找出解决方案，修复适配机型，优化加载等待页面，加上缓解用户情绪的文案。

对公众号数据分析一知半解的你，看了以上内容数据分析思路应该更清晰了吧，使用壹伴进行数据分析，让你的运营工作更高效更专业。