社群运营：社群活跃的数据分析模型

编辑导语：对于社群运营来说，做到社群活跃是一个重要的目标，也是实现转化的基础。应该对哪些核心环节进行数据分析和合理投入，是项目负责人的一项核心的底层能力。那么，我们应该如何对社群活跃进行数据分析呢？本文作者为我们分享了一个分析模型。

我的第一篇文章里面讲到运营的整体的顶层框架，接下来我会根据框架里面的每个模块，逐步进行剖析，详细讲解我在里面的一些实操和理论。

今天因为碰到一些工作上的问题，还有先前很火的私域流量，都离不开社群运营，所以针对社群运营活跃这一块，今天就以数据分析为主要维度进行切入。

在我对运营的理解，顶层的框架应该是动态成长的，根据发展而趋近完美。所以后续会根据我个人的成长，它也会不断的成长，如果框架里面有新增的模块，我会再进行添加完善，做一个详细的阐述。

图1

今天主要讲到的点比较细，是社群运营里面的群话题讨论如何进行数据分析和优化，是落地执行层面，大家也可以直接进行提炼，化为己用，延伸到更多领域。

一、社群活跃初级数据分析模型

众所周知，社群运营和产品运营、以及产品运营都是一样的，也是会有生命周期的存在，在社群管理到位的情况下，如果不在合适节点进行促活，那么社群就会迅速趋向死亡。

那么，在社群运营中，群话题讨论就是一个很好的促活手段。

• 不但成本低；
• 而且产出的内容经过二次梳理，做成脑图和文章等内容干货进行复用和输出（以前整理了一篇去中心化的内容产出文章，因为之前懒，后面要是来劲了，给大家分享一下）；
• 还能维护用户的活跃。

是一个ROI极高的活跃方法，但是并不是纯粹做了就做了，很多社群运营人员，仅仅只是达到做了的层面，没有一个系统性的SOP规划（这里会涉及到一个社群运营系统性的SOP周期规划，在这里不做详细阐述，后续来劲的话也分享一下，哈哈哈）和数据分析。

因为本文重点是讲如何对群话题讨论这个社群活跃的手段进行数据分析，所以对于话题讨论的具体执行流程不做阐述。如果你有社群运营的经验，那么你应该也知道，话题讨论需要准备的话题。

社群运营的话题讨论主要有两个分类指标：规模和难易程度。今天抛开规模这个变量，主要从难易程度来进行分析。下文的社群运营讨论统称为“群话题讨论”。

图2

群话题讨论的根据内容的难易程度以及参与用户的参与情况的不同程度进行分级，但是仅仅是分级还不够，因为我们还需要进行数据分析，那么就需要对不同情况进行量化。

如果不能进行量化的，你就做不到数据可视化（数据可视化是数据分析中重点的重点，尤其是在庞大的数据量面前）。

图3

如果你没有很完整的社群辅导工具提供你进行一些量化的数据的话，你可以对不同的分级情况进行赋值。

图4

最后对话题讨论的内容进行收集和分级，汇总成一个比较简单数据表格。如果数据量小的情况下，可以通过肉眼进行分析找到规律，但实际工作中，往往不止只做6期。

图5

如果数据量达到这个量级或以上的时候，你是否还能通过肉眼去进行分析找到其中的规律呢？如果不止一个类型群呢，是多个类型的社群执行不同类型的话题讨论呢？

所以这时候就需要借助数据可视化来辅助判断，很明显不能。

图6

一般这种情况，我会采用散点图来进行可视化的描述（下面是假设图，仅供大家理解）。一般根据你数据描绘出来散点图，有5种情况：强正相关、弱正相关、强负相关、弱负相关和不相关。

图7

基本会出现以下5种情况，至于强弱我就不阐述了，主要是相关性的问题，以上面的模型为基础：

• 正相关：就是话题越难，社群用户的参与度就越高；
• 负相关：话题越难，社群用户的参与度就越低；
• 无相关：难易程度和参与度没有相关性。

如果你完成了以上的基础操作和数据分析，那么已经具备基础的掌握了。

图8

如果难易程度和参与度没有关系，那么还有什么影响到社群用户的参与度呢，这里的话还有建群的时间和运营的强度有关。

二、进阶版：数据分析模型变量替换和交叉分析

【数据分析模型变量替换】除了难易程度会影响参与度之外，社群建立的时间长短以及运营的投入的强度也对参与度有很大的关系。

假设，如果你遇到难易程度和参与度没有相关性，那么这个时候，你还可以对散点图的其中一个变量进行替换。找出影响社群用户参与度的核心因素。运营的投入一般有几个方面：

• 资金成本：抢红包、礼品等；
• 人力成本：投入了多少人力、跨团队协作沟通成本等；
• 时间成本：从准备到执行所投入的时间等；

等等以上多个维度进行综合考虑，同理，如果无法进行详细的数据量化，那么可以根据运营人员的实际考虑对每个维度进行分级赋值，得出量化数据。

图9

【交叉分析】如果难易程度和参与度存在相关性的情况下，你想再进一步分析影响参与程度的更多潜在因素，可以在散点图上进行交叉分析等数据分析模型。

像下述的散点图中，除了可以观察难易程度和参与程度以外，还能通过不同色阶观察到运营强度的分布。

图10

这样的数据可视化图形，可以帮助我们快速找到ROI高的案例，譬如：参与度高运营强度低的点，我们应该对这类重点案例进行快速的抽离和分析，进行复制。

图11

三、高阶版：反馈执行和调整

数据分析最终目的是辅助我们进行复盘总结，还有找到特异点，最终得出解决方案或可复制的优秀方案，反馈到整体运营体系，提升整体的运营效率。

• 找到核心数据和关键指标；
• 对关键数据进行关联分析；
• 得出解决方案或优秀案例，反馈执行系统。

图12

【最后的超级重点】数据分析的是一项重投入的运营环节，并非事无巨细、所有环节都需要进行数据分析。如果在人力有限的情况下，无差别的对每个环节都进行分析：

• 只会大幅降低运营的效率；
• 还有陷入分析瘫痪的怪圈（怀疑人生）。

所以应该对哪些核心环节进行数据分析和合理投入，是项目负责人的一项核心的底层能力。

 

本文由 @爱喝可乐的运营喵 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载

题图来自  Unsplash ，基于 CC0 协议