社群数据化分析、运营与优化

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社群数据化分析、运营与优化

用户思维下的社群数据化运营

很多人理解的社群是先将一些存在共同兴趣爱好或价值观的网民聚集起来,然后通过发掘这一群体的潜在消费需求完成价值变现。许多社区电商平台就采用了这种发展逻辑,其创始人最初并没有通过社群获取价值回报的想法,最初的目的可能仅是简单地组建一个社群,以便大家共同交流,只不过随着社群逐渐发展壮大,再加上电子商务模式的崛起,他们找到了一种发掘社群潜在价值的有效途径。

但从企业的角度来看,企业所打造的社群大部分是基于产品及品牌开发的,是一种先存在需求,然后组建社群的模式,这和普通大众理解的社群存在明显的差异。

对“社群数据化”这个概念,很多人可能会感到陌生,不过对产品数据化应该有一定的了解,其实二者的逻辑是相似的。在产品运营过程中,为了尽可能地对产品进行优化调整,实现更科学、有效的管理,进行产品数据化无疑是企业较好的选择。但在社群运营过程中,很多运营人员将自身的精力主要放在吸引新用户、提高群成员的发言数量、防止全成员乱发广告方面,而忽略社群数据化的重要性。

事实上,这种做法很容易导致企业违背组建社群的初衷。例如:企业组建社群可能是为了便于对现有核心客户进行管理,此时,吸引过多的新用户加入,反而会导致社群性质发生改变。

社群数据化运营包含4个方面,如图4-1所示。

社群数据化分析、运营与优化

图4-1 社群数据化运营

1.拉新用户

通过社群进行拉新,在企业界的应用非常普遍,比较常见的操作方法是邀请业内大咖加入社群,定期分享具有较高价值的内容,从而吸引对此感兴趣的用户加入社群。

从用户的视角看,这个社群是以向业内大咖学习专业知识和技能为目的而组建的;但从企业的视角看,该社群是为了吸引新用户加入而组建的。为了实现用户拉新,企业会将注册网站、关注公众号、提交个人信息、在朋友圈内分享二维码等作为加入社群的门槛。完成用户拉新的目标后,企业通常会将社群解散,因为这种社群很容易演变成僵尸群及广告群,对企业的产品及品牌会产生一定的负面影响。

2.活跃用户

组建社群是对用户集中化运营的有效方式,其在提升小规模用户群体的互动积极性方面通常会有不错的效果。例如:一些社交媒体平台在开发新的产品功能时,会邀请几十名或者几百名忠实用户对新版本进行测试,并为这些用户组建一个专属的社群,用以搜集他们的反馈建议。但当产品的用户规模达到10万人时,通过组建社群来提升用户活跃度的效果甚微,更可行的方案是策划营销活动或进行产品创新。

3.转化用户

转化用户的目的是进一步挖掘目标群体的潜在价值,对于客单价较高的商品,这一点尤为关键。以一家专注于职场培训的培训机构为例,这家机构由于核心创始人团队在行业内有丰富的资源,能够邀请一些业内大咖为学员分享职场经验,因此经过两年的积累,这家培训机构的微信公众号已经拥有几十万名粉丝了。但让管理者颇为苦恼的是,缺乏有效的手段将这些粉丝转化成线上课程的购买者。

虽然微信公众号目前已经开放了标签管理接口,公众号运营方可以快速、高效地为用户贴上标签。但要做到这一点,需要公众号运营方具备一定的开发能力,显然这家培训机构不具备这种能力。事实上,这家培训机构完全可以通过组建与课程相关的兴趣社群的方式,实现对公众号粉丝的转化,除了向用户推荐其感兴趣的课程外,还可以配合使用免费试听、优惠打折等方式吸引用户购买。

企业在销售产品时,可以通过更低的折扣、领取代金券等优惠条件,吸引用户加入社群,然后定期在社群内分享有价值的内容,积极地和用户交流沟通,甚至组织用户参加线上及线下活动等,向用户推荐产品及服务。

4.留存用户

购买房产、汽车等产品,用户从平台注册到真正购买,往往会间隔一段较长的时间。对于这种低频长尾需求,运营方除了可以通过公众号定期推送优质内容对目标群体持续施加影响外,还可以组建社群留住这些用户。

由于消费频率相对较低,企业只需要定期为社群分享有价值的内容即可。社群的管理可以交给一些感兴趣的社群成员进行,必要时可以给予这些管理人员一定的物质回报。

从整体来看,无论企业是出于上述哪种目的而组建的社群,都需要考虑社群运营效率的问题。当社群成员达到一定的规模后,要实现对社群的高效管理,就必须找到一个与企业和社群成员连接的有效节点。在实践中,企业可以将App与公众号作为连接节点。

社群数据化分析、运营与优化

社群用户行为的数据运营策略

以小米为代表的互联网公司的快速崛起,使社群具有的巨大潜在价值得到了企业界的一致认可。但近两年,社群用户的获取成本明显提升,用户对社群内发布营销内容的抵触情绪越来越强烈,这就要求企业应该对社群实施精细化运营,能够在最大程度上发挥现有资源的作用。

分析社群用户行为数据的逻辑是通过了解用户在社群中的行为,对用户群体进行细分,然后针对这些群体各自的特征,对社群实施精细化管理,从而提升社群运营效率,实现价值最大化。具体来看,用户在社群中的行为是多种多样的,如签到、投票、发言、加群、交易、发红包等。

社群运营目的的差异性,也会导致用户在社群中的行为有所不同。以服装企业为了提高复购率而组建的社群为例,这类社群中的用户行为主要有签到、发言、分享、互动、引导讨论等。服装品牌商可以按照这些行为对用户进行分类,这样能够了解社群用户的基本构成。如果发现大部分用户仅是签到甚至是潜水,显然社群管理出现了严重问题,社群管理人员必须对管理策略进行有效调整。

在分析社群中的用户时,如果能够为每个用户贴上个性化的行为标签,整个社群的管理精准度将会大幅提升,企业也能够根据不同用户的个性化行为标签向其推荐定制产品及服务。

类似QQ群、微信群等社群,由于平台方对其总人数设置了一定的上限,如果社群的活跃度较低,很难为企业创造足够的价值。企业可以对社群的活跃度进行考核,为社群签到率设置一个标准(如45%)。当经过数据分析后,管理人员发现实际统计的签到率达不到这一标准时,就可以将那些不签到的用户清退,再招募新的用户。

每个社群都存在一定的生命周期,当活跃度达到一定的程度时,随着时间的流逝会逐渐降低。但如果企业不对社群的活跃度进行数据化,仅是简单地根据自己的感觉及经验来判断社群究竟位于生命周期的什么阶段,可能会在社群的拐点远未到来之时,就因为缺乏运营支持导致社群走向死亡。

社群内容数据分析与优化策略

社群内容数据分析,主要是针对社群中内容的数量及特征进行数据化处理。实践中主要是基于社群的发言量分析热度及趋势,部分社群可能还会对某一特定时间段的发言量进行分析。具体来看,企业需要统计的社群内容数据主要包括以下几项,如表4-1所示。

表4-1 社群内容数据

社群数据化分析、运营与优化

在运营社群时,绝大多数的运营人员愿意在用户活跃度最高的时间点发布营销内容,这样才能有最大化的传播效果。但很少有运营人员关注在什么时间段能够取得最高的转变率,这项数据对社群运营非常关键。因为有的时间段虽然活跃度较高,但人们的购买意愿较低,推荐产品时,转化率较低;而有的时间段活跃度虽不高,但它符合人们的购物习惯,运营人员于此时在社群推荐产品,可以取得较高的成交量。

对社群的内容数据进行分析,还能让企业对发布话题讨论及分享的时间点进行优化调整。例如:统计一天内社群用户发言时间分布的情况后,运营人员发现用户发言主要集中在上午8:00~8:30、下午1:00~2:00、晚上8:30~10:00这几个时间段,运营人员就可以在这几个时间段进行话题引导。

社群数据化分析、运营与优化

社群业务数据分析与运营策略

如果是社群成员自发组织的兴趣类社群,仅对社群中的用户及内容数据进行分析就已经足够了,但对于以营利为目的的企业而言,还必须对社群业务数据进行分析。从企业的角度来看,社群规模大而且用户活跃度较高,但社群业务不理想,社群运营也是失败的。具体来看,运营人员需要分析的社群业务数据主要包括以下几种,如表4-2所示。

表4-2 社群业务数据

社群数据化分析、运营与优化

需要注意的是,统计出来的用户增长量、用户购买量、复购销售额等数据是绝对数据,由于社群性质及企业产品的差异,如果仅是简单地将这些社群数据和其他的渠道数据进行对比,很难看出社群运营的真正价值。

以用户获取数据为例,社群获取用户的优势在于,它能够留住更多的用户,而不是获取用户总量。如果和视频平台等其他渠道比获取用户总量,很容易让人认为社群价值较低,但如果从用户留存的角度分析,社群会具有明显优势,尤其是对那些低频长尾需求,社群在用户留存方面的优势会被进一步放大。

在“社群经济”初级发展阶段,运营人员倾向于将社群规模及发言量作为社群运营水平考核指标。这也导致企业管理者在考察社群时,往往只关注这两项指标。在社群流量红利存在时,社群规模及发言量尚可以称为一种有效的社群运营考核指标。但如今的社群流量红利已经逐渐消失,和网红、直播、公众号相比,其热度相对较低,而且人们对加群也存在一定的抵触心理。因为很多群内有乱发广告的现象,这导致人们不得不对加群慎之又慎。很多人在加群前会先了解群的口碑,即便加入了群,如果不符合自己的期望,他们也会屏蔽群消息,甚至直接退群。在社群2.0时代,如果企业仍在使用社群规模考核社群运营水平,显然是不明智的。

本质上,社群是围绕贴吧、论坛、QQ、微信等具备群聊功能的产品建立的,是一种对目标群体集中运营的工具,之前其运营效果被部分从业者及媒体过度夸大,如今它能逐渐回归理性,对企业界来说也并非一件坏事。因为这能让运营人员摆脱传统思维的限制,真正找到社群运营的核心。当下,要想有效考核一个社群的运营水平,必须从以下几个角度对社群进行数据分析。

(1)社群用户总量。

(2)业务数据。 社群产生的业务数据,如订单量、销售额、客单价等。

(3)活跃数据。 社群发言总量、发言人数、人均发言量等。

(4)内容。 社群有价值的内容总量及能够输出优质内容的用户占比。

(5)留存数据。 每隔一段时间后,还有多少人对社群有较高的关注度,具体可以通过签到数据来统计。

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