社群如何做數據化運營？

自2018年中旬起，社群經濟的發(fā)展使得社群運營人員的工作集中在拉新與轉化上，但由于社群被太廣泛地使用，存量市場被瓜分殆盡，社群用戶獲取難度不斷攀升?，F實環(huán)境的變化導致了社群運營者必須進行精細化運營，用最少的資源做盡可能多的對社群有價值的事情。

因此，社群運營者需要對社群進行數據化拆解，將各種用戶行為，社群內容、社群業(yè)務拆解為一項項的數據，例如××量和××率。然后通過數據分析，根據結果優(yōu)化運營工作，提升社群的用戶總量、用戶活躍度、內容價值以及轉化效果等。

下面將從用戶行為數據化、社群內容數據化，社群業(yè)務數據化三個角度來介紹如何把行為轉化為數據，從而做好數據分析工作的第一步。

1、用戶行為數據化

社群用戶行為數據化的本質是通過拆解用戶在社群里的行為，統(tǒng)計得出用戶行為的相關數據，然后社群運營者可以根據數據體現的社群運營實際情況，進行精細化管理，促進社群用戶的活躍度。用戶在社群上的交互行為有很多，最基礎的有加群、退群、發(fā)言、發(fā)紅包等，利用第三方社群管理工具擴展開的還有簽到、購買和投票等行為。

這一些行為可以直接拆解出每日/周/月入群人數、每日/周/月退群人數、每日簽到數、活動參與人數等基礎數據。再加以公式及算法的套入，可以得出人員流動性、社群活躍度、活動參與度等復合型數據。

不同運營目的下的社群里的用戶行為是不一樣的，要拆解的用戶行為也不同。以公眾號運營研究社為例，他們的用戶在社群里的行為包括訪問、簽到、發(fā)言、討論、引導討論和分享等。然后對這些數據進行拆解，得出活躍度、用戶黏性、流量變化、分享效果等復合型數據，并加以分析，這樣就可以評估社群里的用戶分布情況，知道社群管理過程中哪部分用戶出現問題并對其重點優(yōu)化。

2、社群內容數據化

社群的用戶行為數據化是基于用戶行為的拆解和統(tǒng)計，社群內容數據化則是把用戶在社群里的具體產生的內容數量、內容特征等信息轉換為數據。

在社群中對用戶的內容統(tǒng)計項主要為發(fā)言內容類別、觀點趨勢、轉發(fā)分享量、內容的時間分布等，特定運營目的的社群還需要對特定時間段里的發(fā)言內容進行互動統(tǒng)計，這些數據可以拆解為話題排名、觀點占比、轉發(fā)量等數據，從而獲知用戶的喜好和習慣，為進一步完成用戶畫像和內容選題提供基礎數據支持。

還是以運營研究社為例，運營研究社為了提升社群的內容輸出能力，需要有更多的社群成員參與內容輸出，所以根據用戶在一周里的活躍走勢圖，確定了每周二，四都會進行話題討論和分享。并且根據用戶在24小時內的發(fā)言趨勢圖確定8點、13點、18點和22點這四個時間段發(fā)布話題預告。

3、社群業(yè)務數據化

對于興趣類、交流類等模式簡單的社群，做到上面兩步的社群用戶分析基本就差不多了，社群運營者可以清晰地知道自身社群的運營情況和重點需要優(yōu)化的數據。但對于盈利類社群來說，社群用戶數量，活躍度、積極性等數據都是次要的，最核心的是營收數據。此外推廣產品類、提供服務類的社群也是如此，提供的服務、創(chuàng)造的營收、推廣的產品等都是社群的關鍵內容，都可以拆解出具體數據來，這里把這些數據統(tǒng)稱為業(yè)務數據。

業(yè)務數據包括產品曝光總量，購買用戶量，購買銷售額等基礎數據，還有用戶留存率、復購率、用戶滿意度等復合型數據。不過要注意的一點是，不同社群的業(yè)務數據差異極大，甚至同類型的數據在不同社群會有完全不同的數值。這意味著社群運營者不能簡單地通過對比來分析自身社群的業(yè)務數據，必須結合自身實際情況，加上地域、用戶類型、用戶購買力等參數，再進行分析判斷。

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