社羣運營：社羣活躍的數據分析模型

我的第一篇文章裏面講到運營的整體的頂層框架，接下來我會根據框架裏面的每個模塊，逐步進行剖析，詳細講解我在裏面的一些實操和理論。

今天因為碰到一些工作上的問題，還有先前很火的私域流量，都離不開社羣運營，所以針對社羣運營活躍這一塊，今天就以數據分析為主要維度進行切入。

在我對運營的理解，頂層的框架應該是動態成長的，根據發展而趨近完美。所以後續會根據我個人的成長，它也會不斷的成長，如果框架裏面有新增的模塊，我會再進行添加完善，做一個詳細的闡述。

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今天主要講到的點比較細，是社羣運營裏面的羣話題討論如何進行數據分析和優化，是落地執行層面，大家也可以直接進行提煉，化為己用，延伸到更多領域。

一、社羣活躍初級數據分析模型

眾所周知，社羣運營和產品運營、以及產品運營都是一樣的，也是會有生命週期的存在，在社羣管理到位的情況下，如果不在合適節點進行促活，那麼社羣就會迅速趨向死亡。

那麼，在社羣運營中，羣話題討論就是一個很好的促活手段。

• 不但成本低；
• 而且產出的內容經過二次梳理，做成腦圖和文章等內容乾貨進行復用和輸出（以前整理了一篇去中心化的內容產出文章，因為之前懶，後面要是來勁了，給大家分享一下）；
• 還能維護用户的活躍。

是一個ROI極高的活躍方法，但是並不是純粹做了就做了，很多社羣運營人員，僅僅只是達到做了的層面，沒有一個系統性的SOP規劃（這裏會涉及到一個社羣運營系統性的SOP週期規劃，在這裏不做詳細闡述，後續來勁的話也分享一下，哈哈哈）和數據分析。

因為本文重點是講如何對羣話題討論這個社羣活躍的手段進行數據分析，所以對於話題討論的具體執行流程不做闡述。如果你有社羣運營的經驗，那麼你應該也知道，話題討論需要準備的話題。

社羣運營的話題討論主要有兩個分類指標：規模和難易程度。今天拋開規模這個變量，主要從難易程度來進行分析。下文的社羣運營討論統稱為“羣話題討論”。

圖2

羣話題討論的根據內容的難易程度以及參與用户的參與情況的不同程度進行分級，但是僅僅是分級還不夠，因為我們還需要進行數據分析，那麼就需要對不同情況進行量化。

如果不能進行量化的，你就做不到數據可視化（數據可視化是數據分析中重點的重點，尤其是在龐大的數據量面前）。

圖3

如果你沒有很完整的社羣輔導工具提供你進行一些量化的數據的話，你可以對不同的分級情況進行賦值。

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最後對話題討論的內容進行收集和分級，彙總成一個比較簡單數據表格。如果數據量小的情況下，可以通過肉眼進行分析找到規律，但實際工作中，往往不止只做6期。

圖5

如果數據量達到這個量級或以上的時候，你是否還能通過肉眼去進行分析找到其中的規律呢？如果不止一個類型羣呢，是多個類型的社羣執行不同類型的話題討論呢？

所以這時候就需要藉助數據可視化來輔助判斷，很明顯不能。

圖6

一般這種情況，我會採用散點圖來進行可視化的描述（下面是假設圖，僅供大家理解）。一般根據你數據描繪出來散點圖，有5種情況：強正相關、弱正相關、強負相關、弱負相關和不相關。

圖7

基本會出現以下5種情況，至於強弱我就不闡述了，主要是相關性的問題，以上面的模型為基礎：

• 正相關：就是話題越難，社羣用户的參與度就越高；
• 負相關：話題越難，社羣用户的參與度就越低；
• 無相關：難易程度和參與度沒有相關性。

如果你完成了以上的基礎操作和數據分析，那麼已經具備基礎的掌握了。

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如果難易程度和參與度沒有關係，那麼還有什麼影響到社羣用户的參與度呢，這裏的話還有建羣的時間和運營的強度有關。

二、進階版：數據分析模型變量替換和交叉分析

【數據分析模型變量替換】除了難易程度會影響參與度之外，社羣建立的時間長短以及運營的投入的強度也對參與度有很大的關係。

假設，如果你遇到難易程度和參與度沒有相關性，那麼這個時候，你還可以對散點圖的其中一個變量進行替換。找出影響社羣用户參與度的核心因素。運營的投入一般有幾個方面：

• 資金成本：搶紅包、禮品等；
• 人力成本：投入了多少人力、跨團隊協作溝通成本等；
• 時間成本：從準備到執行所投入的時間等；

等等以上多個維度進行綜合考慮，同理，如果無法進行詳細的數據量化，那麼可以根據運營人員的實際考慮對每個維度進行分級賦值，得出量化數據。

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【交叉分析】如果難易程度和參與度存在相關性的情況下，你想再進一步分析影響參與程度的更多潛在因素，可以在散點圖上進行交叉分析等數據分析模型。

像下述的散點圖中，除了可以觀察難易程度和參與程度以外，還能通過不同色階觀察到運營強度的分佈。

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這樣的數據可視化圖形，可以幫助我們快速找到ROI高的案例，譬如：參與度高運營強度低的點，我們應該對這類重點案例進行快速的抽離和分析，進行復制。

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三、高階版：反饋執行和調整

數據分析最終目的是輔助我們進行復盤總結，還有找到特異點，最終得出解決方案或可複製的優秀方案，反饋到整體運營體系，提升整體的運營效率。

• 找到核心數據和關鍵指標；
• 對關鍵數據進行關聯分析；
• 得出解決方案或優秀案例，反饋執行系統。

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【最後的超級重點】數據分析的是一項重投入的運營環節，並非事無鉅細、所有環節都需要進行數據分析。如果在人力有限的情況下，無差別的對每個環節都進行分析：

• 只會大幅降低運營的效率；
• 還有陷入分析癱瘓的怪圈（懷疑人生）。

所以應該對哪些核心環節進行數據分析和合理投入，是項目負責人的一項核心的底層能力。

本文由 @愛喝可樂的運營喵 原創發佈於人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

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