公開アカウントデータを使用するには？この4つのポイントを分析するだけで十分です！

WeChat パブリックアカウントのバックエンドにはツイートやファンなどの詳細なデータが含まれていますが、多くのオペレーターはそれをどのように分析すればよいかよくわかっていません。この記事の著者は、ユーザー、写真とテキスト、メニュー、メッセージの4つの側面からWeChatパブリックアカウントデータを分析し、活用する方法を詳しく説明します。

ある時、私はWeChatのニューメディア業界で経験を積んだ先輩にこう尋ねたのを覚えています。「先生、WeChatのパブリックアカウントは主にどのようなデータを分析しているのですか？」

じゃあハハハ！先生は私を無視した。

実際、それは理解できます。あなたは授業料を払っていませんし、何の資格もありません。なぜ彼らはあなたの質問に答えるために時間を費やさなければならないのでしょうか?

だから自分で勉強しなければなりませんでした。公的会計データの研究方法に関する記事もいくつか読みましたが、メリットはあまり大きくないと感じていました。

データにまったく無関心な人にとって、密集した数字を見ると混乱するだけです。

何をするか？我々が作戦中だと誰が言ったのか？

問題は、公的アカウントデータをどのように分析するかである

リーダーが私に、毎週 WeChat のバックグラウンドデータを分析し、そのデータを週次レポートに提出するタスクを割り当てたことを覚えています。

当時提出されていた週報は、一般的には記事、閲覧数、新規フォロワー数、アンフォロワー数、ファン総数といった内容でした。

いくつかの簡単な方法で、背景データをコピーして貼り付け、誰もが見ることができるデータを書き出します。

それはデータ分析と呼ばれるのでしょうか？

明らかに、そのようなデータ分析はまったく役に立たず、そのようなデータ作業は無意味です。

では、限られたデータを活用してその背後にある重要なポイントを分析するにはどうすればいいのでしょうか?上司や同僚はこれを教えてくれません。自分で経験を積むか、有料のコースを受講するしかありません。

もちろん、私が今言いたいことは、一定期間働いてみてのまとめに過ぎないので、正確ではないかもしれません。運用初心者の皆さんにとって、刺激になれば幸いです。

まず、WeChat公式アカウントの背景を開くと、多くのデータが表示されます。背景の左側にある統計列に注目してください。

1. ユーザー分析

1. 情報源に注意を払う

ユーザー分析の列では、主に注目のソースを確認します。

このデータの分析を通じて、このパブリックアカウントの現在の新規メンバーは、主に名刺の共有とQRコードのスキャンという2つのモードから来ていると結論付けました。このデータはオープンソースチャネルを表します。

投機：

名刺共有：販売時に、営業担当者がユーザーに公式アカウントをフォローするよう案内できます。
QR コードをスキャンします: 技術スタッフと電子商取引オペレーターがトラフィックをWeb サイトに誘導します。

そのため、この 2 つのチャネルを通じて多くの新規ユーザーが生まれます。

このデータの使用方法を知る:

オープンソースチャネルを明確にします。パブリックアカウントに固定のオープンソースチャネルがないと、非常に不便です。
オープンソースのチャネルを合理的に活用し、ターゲットを絞って設計し、アクティビティ、電子商取引の運営、その他のさまざまな手段を通じて、独自の基盤で宣伝活動を強化します。

これにより、人的資源と物的資源を節約し、効果的なチャネルに基づいた成長メカニズムを設計し、ユーザーを増やすことができます。

2. ユーザー属性

コンテンツ操作の指針となるユーザー属性には特に注意してください。

ここでは、ユーザーの性別比と言語分布を確認できます。

ユーザーの州分布、都市分布、端末分布、モデル分布: (バックエンドを開くと一目瞭然なので、いちいちスクリーンショットは撮りません)

データが性別や地域に基づいて特定のグループの人々に明らかに有利である場合、コンテンツを作成する際にターゲットを絞ったマーケティングを実行できます。たとえば、男性よりも女性の方が多く、南部よりも北部の人口が多いです。

これらはすべて、コンテンツを作成するときにユーザーの好みに大まかに応えるのに役立ちます。

2. グラフィカル分析

1. 毎時ニュース

公式アカウントのデータ分析では、1枚の写真とテキストだけでは実際にはあまり価値がないため、すべての写真とテキストをクリックする必要があります。

時間別レポートを開きます。これは、分析に重点を置きたいデータです。時間別レポートは、1 日 24 時間の公式アカウントのトラフィックを表します。時間別レポートを通じて、公式アカウントのトラフィックの傾向グラフを確認できます。

このデータは、少なくとも毎月、注意深く収集する価値があります。

変化するデータを分析する過程では、まず定数を特定し、次に変数を使用して定数を比較し、パターンを見つける必要があります。

過去 1 か月間に投稿がなかった日について、公開アカウントのトラフィック傾向チャートを選択したためです。投稿が公開された日には、トラフィック傾向グラフが特定のノードに人為的に傾くため、分析の意味が低下します。

これは、ステージを分析したおおよそのデータです。まず、毎日 24 時間のデータを観察し、各日の主要な交通ポイントを見つけました。

毎日出てくる重要なポイントをマークして表を作ります。

次のように表示されます:

記事が投稿されなかった10日から24日までの期間、公式アカウントのトラフィックノードは次の通りでした。

18時は4回、15時は6回、8時は6回出現します。

つまり、公式アカウントのトラフィックが最も高くなるのは、15:00 と 8:00 である可能性があります。

公式アカウントのトラフィックポイントを確認し、ツイート時間を調整できます。ユーザーが WeChat を読める時間や投稿に最適な時間はいつかを考える際に、主観的な意志に頼らないでください。

データを使用してトラフィックポイントを見つけ、トラフィックポイントを使用してテストし、ツイートする最も適切な時間を見つけます。

2. 読書量

閲覧量の分析には主に、閲覧量、転送量、いいね、コメントなどが含まれます。これらが詳細に議論されない主な理由は、これらが人間によって制御可能であるためです。例えば、コメントやいいねをしてもらうためのアクティビティを企画すると、記事の閲覧数やいいね数、コメント率が自然と増えていきます。

したがって、内容分析を行う際には、定数の統一性を明確にして分析を行う必要があります。

何も操作しなくても、閲覧数や転送率などからユーザーに人気のあるコンテンツの種類を分析し、継続的にコンテンツを最適化できます。
アクティビティの場合、データを分析することで、ユーザーに人気のあるアクティビティの種類、アクティビティの欠点、アクティビティの改善方法、アクティビティの最適化などを知ることができます。

つまり、データを分析する際には、統一された定数に基づいて変数を分析し、大規模な分析を実施して価値あるものにする必要があります。

3. メニュー分析

公式アカウントのメニュー内のこの列は、公式アカウントの機能属性として位置付けることができます。

JD.com 、 Vipshop 、Happy Cakeなどのショッピング関連の公開アカウントであれば、基本メニューバーがショッピングの入り口になっています。

ショッピング公開アカウント:このメニューバーを使用すると、Web サイトのカテゴリを分類して、ユーザーが簡単にショッピングできるようになります。
機能的なパブリックアカウント:パブリックアカウントメニューバーに機能を直接バインドするだけです。
その他の種類の公開アカウント:個人的な好みに基づいて、重要だと思うこと、ユーザーに頻繁に表示させたいこと、ユーザーとのつながりを築けるものなどを設定します。メニューが機能的であれば最適です。

ここで問題となるのは、メニューバーのデータ分析をどのように使用するかということです。

公式アカウントのメニューバーにはサブメニューがあります。公式アカウントのサブメニューの内容を合理的に設計し、分類します。メニューバーのクリック率を通じて、ユーザーが何に興味があり、何に関心があるのかを把握し、それに応じた調整計画を立てることができます。

メニューバーを設定する際に、サブメニューの内容を同じレベルで分類できるようにすることをお勧めします。そうすることで、どのカテゴリの製品がユーザーに人気があるかがわかりやすくなります。

例えば：

衣料品：婦人服、紳士服、子供服...
文芸：感動コラム、物語コラム、時事コラム…

商品を分類することで、ユーザーが何に最も興味を持っているかを調査し、コンテンツをより適切に運用し、ユーザーが興味を持つコンテンツを制作することができます。

したがって、メニューバーが十分な役割を果たせるように、製品と組み合わせて使用することを個人的にはお勧めします。一部のパブリックアカウントのメニューバーが長い間変更されていないか、単に過去のメッセージへのリンクになっていることに気づきました。個人的には、これは少しもったいないと感じています。

メニューバーを適切に使用すると、ユーザーをより深く理解し、コンテンツの操作を改善するのに役立ちます。

4. ニュース分析

1. 毎時ニュース

ニュース分析としては、まずは1時間ごとのレポートを見てみましょう。

金融、投資、財務管理などのサービス指向のパブリックアカウントの場合は、時間別レポートを使用してユーザーの集中アクセス時間を見つけ、ユーザーの集中アクセス時間にカスタマーサービス担当者をより適切に割り当てることができます。具体的な分析は上記のものと一致しています。

2. メッセージキーワード

メッセージキーワードに関しては、ここに注目する必要があります。

キーワード分析を通じて、ユーザーの主な疑問を見つけ出し、FAQを準備し、FAQを通じてカスタマーサービスの作業を効率的に節約することができます。これが、この部分でのデータ分析の主な目的です。

残りのインターフェース分析とウェブページ分析については、Bei Xiaoxiao は技術専門家ではないため、現時点では分析できないため、詳しく説明しません。

V. 結論

まとめると、公認アカウント運用者としては、上記の4つの側面のデータをうまく分析し、それぞれの側面のデータを徹底的に分析できれば、基本的には適任で優秀だと言えると思います。こうすることで、今後分析レポートを作成するときに、閲覧数、ファン数、新規フォロワー数、アンフォロー数などの表面的な情報だけを書き留める必要がなくなります。

データ分析は主に次の 4 つの側面から始まります。