編輯導語：對于社群運營來說，做到社群活躍是一個重要的目標，也是實現轉化的基礎。應該對哪些核心環(huán)節(jié)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。那么，我們應該如何對社群活躍進行數據分析呢？本文作者為我們分享了一個分析模型。

我的第一篇文章里面講到運營的整體的頂層框架，接下來我會根據框架里面的每個模塊，逐步進行剖析，詳細講解我在里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，都離不開社群運營，所以針對社群運營活躍這一塊，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(tài)成長的，根據發(fā)展而趨近完美。所以后續(xù)會根據我個人的成長，它也會不斷的成長，如果框架里面有新增的模塊，我會再進行添加完善，做一個詳細的闡述。

圖1

今天主要講到的點比較細，是社群運營里面的群話題討論如何進行數據分析和優(yōu)化，是落地執(zhí)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、社群活躍初級數據分析模型

眾所周知，社群運營和用戶運營、以及產品運營都是一樣的，也是會有生命周期的存在，在社群管理到位的情況下，如果不在合適節(jié)點進行促活，那么社群就會迅速趨向死亡。

那么，在社群運營中，群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干貨進行復用和輸出（以前整理了一篇去中心化的內容產出文章，因為之前懶，后面要是來勁了，給大家分享一下）；
• 還能維護用戶的活躍。

是一個ROI極高的活躍方法，但是并不是純粹做了就做了，很多社群運營人員，僅僅只是達到做了的層面，沒有一個系統(tǒng)性的SOP規(guī)劃（這里會涉及到一個社群運營系統(tǒng)性的SOP周期規(guī)劃，在這里不做詳細闡述，后續(xù)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群話題討論這個社群活躍的手段進行數據分析，所以對于話題討論的具體執(zhí)行流程不做闡述。如果你有社群運營的經驗，那么你應該也知道，話題討論需要準備的話題。

社群運營的話題討論主要有兩個分類指標：規(guī)模和難易程度。今天拋開規(guī)模這個變量，主要從難易程度來進行分析。下文的社群運營討論統(tǒng)稱為“群話題討論”。

圖2

群話題討論的根據內容的難易程度以及參與用戶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，那么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群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。

圖4

最后對話題討論的內容進行收集和分級，匯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(guī)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(guī)律呢？如果不止一個類型群呢，是多個類型的社群執(zhí)行不同類型的話題討論呢？很明顯不能。

所以這時候就需要借助數據可視化來輔助判斷尤為重要！

圖6

一般這種情況，我會采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。

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基本會出現以下5種情況，至于強弱我就不闡述了，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，社群用戶的參與度就越高；
• 負相關：話題越難，社群用戶的參與度就越低；
• 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，那么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系，那么還有什么影響到社群用戶的參與度呢，這里的話還有建群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，社群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系。

假設，如果你遇到難易程度和參與度沒有相關性，那么這個時候，你還可以對散點圖的其中一個變量進行替換。找出影響社群用戶參與度的核心因素。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(xié)作溝通成本等；
• 時間成本：從準備到執(zhí)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，那么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布。

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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(zhí)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復制的優(yōu)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(yōu)秀案例，反饋執(zhí)行系統(tǒng)。

圖12

【最后的超級重點】數據分析的是一項重投入的運營環(huán)節(jié)，并非事無巨細、所有環(huán)節(jié)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(huán)節(jié)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(huán)節(jié)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(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協(xié)議