内容社区野蛮生长时代，如何找到用户新痛点？

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在抖音和B站等内容社区大火的今天，如何帮助内容社区的运营快速做出决策并提升用户的转化，留存及活跃呢？

内容型社区核心是内容的生产与消费，社区的关系链也是基于用户对内容的互动反馈，首先从内容生产角度说，核心数据指标必然是是否有持续并且优质的内容供应，涉及到 内容生产者的人数增幅、所产生的内容数量的增幅 。从内容消费角度说，核心数据指标是用户对内容的反馈及用户数量增幅，涉及 使用频率、互动情况（社交性质主要体现在这）、停留时长、用户数及留存 。

以 诸葛io数据分析平台内容社区demo （图中数据皆为虚拟数据）为例，诸葛君与大家一起分析目前内容社区的几个关键指标。

（诸葛io看板页面）

转化率

产品转化率指产品中的交互行为在使用后与使用前的用户数量之比。我们通常称前者为行为转化率。

转化率 = 期望行为数 / 行为总数

期望行为是希望考量目标做到的行为，比如完成一次注册、绑定银行卡、发布一次内容等。点击率中“点击”就是期望行为，发布率中“发布”就是期望行为，以此类推还有激活率、使用频率等。

提升转化率是企业提升盈利能力性价比最高的方式，因为提高企业的销售额，有三种方式：加大推广，扩大流量；优化注册，提高转化率；提高客单价。

很明显提高客单价短期内可行性较高，但短期内大幅度提升客单价容易导致市场竞争力下降，同时品牌和口碑也会受到负面影响，造成不可挽回的损失。对于扩大流量，如果市场推广预算充裕，多花点钱做市场推广也是未尝不可，但对企业如果不是处于产品成长期或成熟期，烧钱的策略是不可持续的。

活跃度

对于社区类产品，除了要关注注册量，UV，PV这些增量数据之外，活跃度也是很重要的指标。参与度高不高？点赞量如何？发帖率高低？都是判断社区运营优劣的标准。

活跃率=活跃用户/总用户

比如有的用户每天会打开push信息，或者每天来领一次积分和打卡，但是始终没有提供任何内容或者互动，最后这些用户都沦为了丝毫没有价值的羊毛党，这样的用户我们就不能定义为活跃用户；

真正考量社区有没有价值主要看它是否热闹，用户与用户之间互动的频次高不高，因此我们需要重新定义活跃用户：

活跃用户=高质量用户=真正体现产品价值的用户

比如：
每天浏览超过10分钟以上的用户；每天评论超过3次的用户；每天转发超过2次的用户。

活跃用户分析的另外一个意义在于通过分析现有活跃用户的行为特征，与非活跃用户的行为特征进行对比，找出用户活跃的特征及不活跃的原因，来提升非活跃用户的活跃度，以便激活整个社区的活跃性。

分享与二次传播

从分享侧看，我们可以监测不同渠道的分享，观察是否能做到让优质内容曝光，让匹配效率最大，同时还不至于当新用户、新内容大量引入时，不被其他不感兴趣的内容所打扰。

与此同时我们还能够针对分享后，真正打开有浏览过分享的人做出统计，用来评估我们分享的效果。

另外我们还可以根据条件筛选出每个用户分享的人数，以此来确认我们的KOL(关键意见领袖)，在与KOL有针对性的沟通之后，能够为社区的运营以及推广带来更好的效果。

互动方式

类似小红书这样的内容社区已经成为中国比较火爆的社交媒体之一，它为用户提供了多种互动的方式。用户可以对喜欢的内容进行点赞、收藏和评论。

比如用户打开APP之后浏览到美食栏目里面的内容很感兴趣，他就会进行点赞，紧接着他想改天参考这个内容自己做这道美食与家人和朋友分享，于是就点击了“收藏”，同时又在内容下面进行了“评论”，这些互动指标我们都可以搜集起来在诸葛的场景内进行多个维度的比较和分析，看看哪种类型的栏目内容更加受到用户的喜爱。

与此同时结合诸葛在场景分析功能中的路径分析模型，我们能够清楚的看到用户从进入APP到查看内容详情，之后对感兴趣的内容进行评论和点赞，直至会话结束的整个过程，路径功能可以让你看到在指定时间内，用户所经过的最常见的那些路径，了解到用户进入应用后，后续分别都做了些什么，也可以了解到用户是如何一步步离开应用的。

同时我们也可以用这个功能来分析用户是不是按照我们设定好的场景路径来使用各项功能的，这也能够为我们的产品设计提供参考。

好的内容社区通常需要很长时间去打磨，核心数据指标是用户对内容的反馈及用户数量增幅，涉及使用频率、停留时长、用户数及留存。

如果以上数据均是 正向发展，不仅可以激励内容生产者持续创造内容，产品的总用户数也可以实现自增长，那么我们就可以认为这是好的内容型社区运营了。