新しいメディア運用：データマイニング方式！

従来のマーケティングやプロモーション方法とは異なり、オンラインマーケティングはより積極的なマーケティング手法です。ユーザーを発展的な観点から見て、ユーザーデータとコンテンツデータを積極的に分析し、データからユーザーが関心のあるホットコンテンツを見つけ、一部のデータを使用して新規ユーザーと離脱ユーザーを分析する必要があります。

まず、ユーザーデータとコンテンツデータを分析する

1. データを収集する

データの収集方法は、事業者が考えなければならない問題です。「プラットフォーム」はデータの主なソースであり、プラットフォーム上で収集されたデータは大きな参考価値があります。次に、いくつかの主流のプラットフォームデータについて説明します。

WeChatプラットフォーム:

WeChat は私たち一人一人にとって必須のソーシャル ソフトウェアです。同様に、データ アナリストである私たちも WeChat の背景に細心の注意を払う必要があります。WeChat が獲得した統計機能には、ユーザー分析、グラフィック分析、メニュー分析、メッセージ分析、インターフェイス分析、Web ページ分析など、6 つの分析プロジェクトがあります。これらのプロジェクトには、トレンド チャートが指定されます。トレンド チャートの利点は、オペレーターがデータをより直感的に確認できることです。

2. データを整理する

整理する場合は、まずバックグラウンド データをエクスポートしてから、整理する必要があります。整理する方法は多数あります。使いやすい方法を選択してください。この方法では、取得するデータが正確になり、時間を無駄にすることもありません。

3. 手配書

データはさまざまな形式で表示できます。オペレーターがより直感的にデータを参照できるように、ここではいくつかの形式をまとめました。これにより、自分や会社に適した整理方法を簡単に選択できます。

• 折れ線グラフ: 時間の経過に伴って継続的に変化するデータの傾向を分析します。
• 円グラフ: データの割合とデータの合計量の関係を分析します。
• 棒グラフ：データを比較することで、各データの量の違いを直感的に反映できます。
• 面グラフ: 時間の経過に伴うデータ量と合計値の増減を分析します。
• XY 散布図: 複数のデータ ポイント間の関係を表示します。

4. データを分析する

データを整理した後は、整理したデータを分析し、データを比較して、傾向の変化を分析する必要があります。たとえば、ある期間の閲覧数が突然増加または減少していることがわかった場合、オペレーターとして、この期間にどのような記事がプッシュされているかを分析および理解し、そこから何らかの理由を見つける必要があります。プラットフォームの新規ユーザー数が一定期間に急増し続けている場合、WeChatパブリックプラットフォームがこの時期に何らかのアクティビティを開始し、ユーザー数が増加し続ける可能性が非常に高くなります。このとき、プラットフォームの増加につながるいくつかの理由を見つけて記録し、将来のプラットフォーム運用の基礎を築き、関連する経験を蓄積する必要があります。

次に、データからホットスポットを見つける

ホットスポットを見つけることは、すべてのオペレーターが行う必要があることです。マーケティングの道を切り開くには、プラットフォーム自体がトピックとホットスポットを収集して初めて、ユーザーの注目を集めることができます。ホットスポットを発見したい場合、必要なのは、いくつかのホットトピックのソースを理解することです。

百度

運営者として、百度指数を利用して最近のトレンドを分析することができます。ご存知のとおり、百度指数はインターネット時代の最も重要なデータ共有プラットフォームの 1 つでもあります。百度指数を通じて、特定のホットスポットの人気度を把握することができます。科学的なマッピング方法で、競合製品、オーディエンス、コミュニケーション効果のデータと情報を提示することができます。まとめると、Baidu Indexから得られる情報は、これらの単語に注目しているネットユーザーの分布、これらの単語に注目しているネットユーザーがどのような関連単語を検索したか、また、Baiduにおけるこのキーワードの検索規模と一定期間にわたる上昇傾向と下降傾向です。

微博

Weibo は今や人々の携帯電話になくてはならない存在です。人気のトピックは Weibo で瞬く間に広まります。Weibo のマイクロトピックは主に 24 時間以内に比較的注目度の高い人気イベントを表示します。運営者は自分のプロモーションの方向性に合わせて関心のある分野を見つけ、そのトピックを自分のプッシュ情報に埋め込むことで、ユーザーの注目度と閲覧量を増やすことができます。

タオバオ

電子商取引や商品を主に販売するプラットフォームの場合、市場の状況に注意を払うことは避けられないため、タオバオランキングは最良の参考資料です。自分の実際の状況に応じて、細分化された業界の製品カテゴリを選択し、販売したい製品を選択できます。

愛奇芸

iQiyi Indexは動画データ分析プラットフォームです。動画プラットフォームでは、このような動画インデックスプラットフォームを頻繁に利用して、人気動画の再生傾向やユーザーの視聴行動、視聴ユーザーの特性などを分析する必要があります。そのため、このプラットフォームは動画プラットフォームにとって比較的使いやすいものとなっています。

同時に、新規ユーザーとフォロー解除ユーザーを分析します

昨日の主要指標は主に日、週、月を時間単位として、異なる時点でのユーザー数の変化を分析します。新しいメディアプラットフォームとして、どれだけ努力しても十分な数のファンがいなければ無駄になることは誰もが知っています。そのため、運営者は新しいユーザーの動向に特に注意を払う必要があります。ユーザーの昨日の主要指標を理解することは、良い入り口です。通常、WeChatの運営者はこれらのデータの変化を見ることができないかもしれませんが、プラットフォームが新しい計画を開始すると、これらの主要指標は非常に優れた役割を果たし、新しい計画の効果を直感的に反映できるため、運営者はこれらのデータと指標に基づいて経験を要約し、ギャップを埋めることができます。さらに、フォロワーをキャンセルした人数のデータも常に問題を見つけ、分析する必要があります。フォロワーをキャンセルした人数も、運営者が注力すべきデータです。古い顧客を維持するコストは、新しい顧客を追加するコストよりもはるかに低いためです。したがって、プラットフォーム上でフォロワーのキャンセルが発生した場合は、真剣に受け止める必要があります。ファンの維持損失が発生した場合、会社は原因をさらに分析し、解決に最善を尽くしてこのような状況が発生しないようにする必要があります。

最後に、データ分析の8つの方法

第一の方法：直接評価法

文字通りの意味から言えば、長年の経験に基づいて分析データを直接定義し、その品質を判断することを意味します。通常は、最近の閲覧数、売上、その日にプッシュされた記事の数が正常かどうかを評価して分析します。ただし、直接判断法を使用してデータ分析を行う場合は、2つの厳格な要件があります。1つ目は、オペレーターが新しいメディアの操作経験が豊富で、閲覧量などの情報を正しく評価できることです。2つ目は、処理されたデータが、特定の値の長所と短所を直接表すほど直感的でなければならないことです。この2つの条件が満たされていない場合、直接判断法を使用することはできません。したがって、直接判断法は、オペレーターとデータの両方が高品質である場合にのみ使用できるデータ分析方法です。

2番目の方法：比較分析

比較分析は、その名前が示すように、2つ以上のデータグループを比較するためにのみ使用できる方法です。 2つのデータグループの違いを分析することで、これらのデータが表すルールを深く理解できます。 比較分析は、垂直分析と水平分析に分かれています。水平法は、同じ期間の異なる指標の比較を指し、垂直法は、異なる期間の同じ指標の比較を指します。 比較分析を通じて、運用の品質と現在の運用レベルを直接理解できます。 現在の運用レベルを理解することで、長所と短所をまとめ、分析できます。 もちろん、長所は維持またはさらに改善する必要があり、短所は調整して突破口を開くために重点を置く必要があります。 したがって、比較分析は運用品質の評価に適しています。

3番目の方法: グループ分析

グループ化分析法とは、特定の指標を通じて分析対象をグループ化して分析することです。この分析法の目的は、分析対象のさまざまな特性、性質、関係をより深く理解することです。グループ化法では、独立した完全に異なる列挙分析法に従う必要があります。つまり、グループ間に重複があってはならず、グループ間に明らかな違いがなければなりません。各データは 1 つのカテゴリにのみ分類でき、グループ化時にデータを省略して、データの最終的な整合性を確保することはできません。各グループにはすべてのデータを収容できます。

4番目の方法: 構造分析

構造分析とは、既存のデータ領域やいくつかのグループ内の共通データを統計データと比較・分析することです。構造分析は、全体におけるさまざまな部分の割合を決定することです。

5番目の方法: 平均分析

平均分析法は比較的難しいです。平均を使用して、特定の時間と場所、特定の条件下での特定のタイプのデータの一般的なレベルを測定します。平均データは一部のデータよりも客観的であり、オペレーターがその後の傾向やパターンを分析するのに役立ちます。平均データには、算術平均、幾何平均、対数平均などが含まれます。その中で最も一般的に使用されるのは算術平均です。算術平均の式は、算術平均 = 母集団内のすべてのデータの合計/データ数です。この式は非常に重要ですので、書き留めておいてください。将来のデータ分析に役立ちます。

6番目の方法: マトリックス分析

マトリックス分析は、問題を定量的に分析する方法です。2 つの重要なデータ指標を分析の基礎として使用し、これら 2 つの指標を水平座標と垂直座標として定義して 4 つの象限を形成し、より直感的に解決策を見つけ、オペレーターにデータの参照を提供します。

第7の方法: ファネルプロット分析

ファンネル チャートは、実際には逆ピラミッドです。誰もがその形状をよく理解しているはずです。では、ファンネル チャートの分析方法は何でしょうか。実はとても簡単です。要約した関連データを入力するだけで、データ変換の各ステップのステータスを直感的に確認できます。前提条件は、まず関連データをカウントすることです。この分析方法は、他の分析方法と組み合わせて使用​​するのが最適です。

第8の方法: 回帰分析

この方法はより複雑で、物事の発展と変化の因果関係を研究することで、将来の発展の傾向を予測することを指します。言い換えれば、この方法は変数間の関係を研究するために使用され、因果法と呼ばれることがよくあります。実はこの方法はあまり一般的に使われていないので、ここでは詳しく説明しません。

さて、今回の授業はここで終わりです。新しいメディアデータ分析は、単一のデータの収集と分析に頼るのではなく、オペレーターが慎重に洗練して要約する必要があります。核心は、質問の提起、問題の分析、問題解決のアイデアを通じて提示されるべきです。だから、誰もがそのやり方を知っているはずだと思います。次回お会いしましょう！

著者: スパイダー

ソース公開アカウント: Spider