企業運営データ分析（グラフ分析をします。必要な運営データはすべてここにあります）

グラフィック分析を行うと、必要なすべての運用データがここに表示されます

ソース |アクティビティボックス (ID: huodonghezi_com)

著者 |いちご

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ビッグデータの時代において、データと精密マーケティングは長い間密接に結びついてきました。オペレーターとして、ポイントツーポイントを正確なポイントツーポイント モデルに開発したい場合、最終的にはデータ統計なしでは実現できません。データは万能ではないと言えますが、データがなければ何もできません。データのマイニングと分析はオペレーターの基本的な能力である必要があります。

WeChat公式アカウントの運営においては、データも同様に重要です。公式アカウント システムのバックグラウンドで行われた複数の更新と反復のグラフィック分析から、その不可欠性がわかります。それでは、ボックス氏と一緒にWeChatパブリックアカウントのグラフィックとテキスト分析の謎を探ってみましょう。

1. 公式アカウントは2013年8月に初めてデータ統計機能をリリースしました。

最初のグラフィック分析機能には、次のような基本的なデータ統計が含まれています (画像内のテキストは WeChat パブリック アカウント バックエンド システムの発表から引用されています)。

2. 公式アカウントバックエンドのデータ統計機能は、2014年8月に再度更新されました。

WeChat公式アカウントのバックエンドは、グラフィック分析を再度更新し、次のようにいくつかの機能を追加および改善しました（画像内のテキストは、WeChat公式アカウントのバックエンドシステムの発表からのものです）。

このことから、グラフィックおよびテキスト分析に含まれる機能は非常に豊富であり、公的アカウントのオペレーターがデータを取得するニーズを最大限に満たすことができることがわかります。次に、2つの側面から説明します。

単一記事の分析には、コンバージョン率、トレンド チャート、ユーザー分布、読書ソース、読書傾向が含まれます。

1. コンバージョン率分析

コンバージョン率を理解する。グラフィック分析とテキスト分析にコンバージョン率が存在するのはなぜですか?実際、コンバージョン率はWeChat記事の価値を測る上で重要な要素です。読者が記事に対してお金を払う意思があるかどうか、記事が良好な普及効果を達成しているかどうか、さらにはバイラル普及しているかどうかを直感的に示します。

コンバージョン率はパーセンテージで表されますが、制限はなく、100%を超えることもあります。さらに、コンバージョン率が高ければ高いほど、記事の普及効果も高まります。以下では、「エンタープライズ WeChat が登場しました。知っておくべきことは...」という例を使用して、コンバージョン率について説明します。

ここでの変換率は3つのタイプに分かれています。 1つ目は、画像とテキストの変換率、つまり記事全体の合計の読み取り変換です。カウントされるユーザーには、フォローされているファンと非フォロワーが含まれます。画像とテキストのコンバージョン率 = 画像とテキストを読んだ人数 / テキストを届けた人数。したがって、上図では、画像とテキストの合計変換率 = 746/1210 = 162.1% となります。これは、写真とテキストを読む人の数が、テキストが配信される聴衆の数を上回っていることを示しています。これは比較的成功したコミュニケーションであり、多くの無料視聴者の注目を集めました。

2つ目は、1回のコミュニケーションのコンバージョン率です。では、シングルコミュニケーションとは何でしょうか?これは、公開アカウントから最初に記事がプッシュされると、その公開アカウントをフォローしているユーザーにその記事が配信され、ユーザーが会話を通じて記事を読んだり、友人に記事をシェアしたりすることを意味します。

ここでは、ワンタイム通信の変換レートが 2 つあります。まず、公開アカウント会話閲覧率＝公開アカウント会話閲覧者数／受信者数＝13.14％となり、フォロワーの13.14％が会話内でプッシュされた記事をクリックして読んだということになります。次に、公開アカウント会話共有率＝公開アカウントから友人に共有した人数／公開アカウント会話閲覧者数＝9.18％となり、フォロワーの9.18％が記事を友人に共有したということになります。コミュニケーションのコンバージョン率が高ければ高いほど、公式アカウント内のファンに好まれることになり、既存ファンの維持、ファンの粘着性の向上、ファンを失う可能性の低減につながります。

したがって、各記事のコンバージョン率を向上させるよう努めるべきです。まず、次の点から始められると思います。タイトルは魅力的で、すべての単語を慎重に検討する必要があります。修辞的な質問、サスペンス、否定などです。目的は、人々に記事を読みたいと思わせることであり、適切なタイトルを付けることができます。コンテンツこそが王様です。これ以上言う必要はありません。良いタイトルを選び、コンテンツを充実させ、良い表現を使う必要があります。組版はユーザーの読書体験に関係するため、スペースと行を適切に使い、フォントとトーンを統一し、画像とテキストを使用するように努めることが重要です。

2. 読解ソース分析

この棒グラフから、WeChat 記事の閲覧元の大部分は二次拡散、つまり Moments での共有と Moments での閲覧によるものであることがわかります。

この表から、時間の経過とともに、絵とテキストのページの読み取り回数が徐々に減少していることがわかります。しかし、読書量がどのように変化しても、その大部分は友人の輪から来るものであり、変わりません。

この円グラフの比率から、WeChat記事の閲覧元のうち、友人による転送とMomentsでの共同閲覧が約80％を占め、公式アカウントの直接開設が約20％、残りは履歴メッセージやその他のチャネルを通じた閲覧であることがより明確にわかります。

上記のデータと分析に基づいて、モーメンツがWeChat記事の主な閲覧元であり、二次配信が非常に重要な配信チャネルであると結論付けることができます。 10万回以上のバイラルビューを持つ記事の多くは、モーメントを通じて広まることが多いです。

そのため、公式アカウントの会話やファンを通じた一次伝播を有効活用するだけでなく、友人の輪を通じた二次伝播にも注意を払う必要があります。ここで、1 つ明確にしておきたいことがあります。それは、Moments での転送と共有は任意であり、友人に記事の転送を強制することはできないし、強制すべきでもないということです。友人に喜んで記事を共有してもらう唯一の方法は、友人が興味を持ったり、役に立つと感じたり、心の奥底で共感したりできるような、質の高いコンテンツを提供することです。もちろん、良いタイトルを選ぶことは戦いの半分を終えたことになるかもしれません。

3. ユーザー属性分析

画像には、ユーザーの性別、使用するクライアント、居住する州など、読書グループの属性が表示されます。このグラフを見ると、ユーザーの半数以上が男性であり、女性はわずか 33% であることがわかります。このことから、この公開アカウントの主な視聴者は男性であると結論付けることができますか?

ボックス氏は結論を急ぐべきではないと考えています。ある時点の読者のほとんどが男性または女性であるという事実に特に注意を払う必要がありますが、これは単にこれらの記事の内容自体が男性または女性に偏っているためである可能性があります。 1 つまたは 2 つのグラフィック分析のみに基づいてユーザー グループの基本的な性別属性を決定すると、偏りすぎます。すべての公開アカウント記事のグラフィックとテキストの分析で、ユーザーの性別属性に関する比較統計を作成するのが最適です。

では、男女比を知ることでどのようなメリットがあるのでしょうか?次に、ターゲットを絞った操作やプロモーションを実行します。視聴者が主に女性である場合は、女性の日、母の日、ショッピングデーなどの女性関連の日にそのような記事をプッシュしたり、女性に適した WeChat アクティビティを計画したりできます。同様に、聴衆のほとんどが男性である場合は、車や金融など、男性が好きなトピックから始めることができます。

さらに、ユーザーが所在する省に関するデータに基づいて、公式アカウントの視聴者が主にどこに分布しているか（北部が多いのか、南部が多いのか）を判断できます。沿岸州と内陸州のどちらが多いですか?各州ごとに具体的な人数が記載されているので一目で分かります。

視聴者の省別分布を利用することで、ユーザーグループの全体的な読書、消費、生活習慣、文化習慣を大まかに分析し、これらの属性に基づいてターゲットを絞った操作やプロモーションを実施できます。さらに、省別分布を使用することで、特に一部の地方公式アカウントに関して、公式アカウントの位置付けが妥当かどうかを判断することもできます。地方のユーザーの割合が十分でない場合は、公式アカウントが地方で十分な魅力を持っていないことを意味し、コミュニケーション効果が理想的ではないため、対応する調整を行う必要があります。

WeChat パブリック アカウント バックエンドでは、単一の記事に対してグラフィックとテキストの分析を実行するだけでなく、すべての記事に対して包括的な分析を実行することもできます。グラフィックとテキストの分析全体には、毎日と毎時の 2 つの時間オプションがあります。名前が示すように、「日次レポート」は「日」に基づいたデータ統計であり、読書元、読書頻度の傾向グラフ、詳細な読書状況表などが含まれます。これらの統計の方法は、単一の画像やテキストの場合と似ているため、ここでは繰り返さず、すべての画像とテキストの分析の「時間別レポート」の紹介に重点を置きます。

「時間別レポート」は、1 日のさまざまな時間帯にユーザーが記事をどのように読んだかを示す統計レポートです。最も適切なタイミングで公開された優れた記事は、ランダムなタイミングで公開するよりも確実に効果があります。公開アカウントを運営する人は誰でも、記事のプッシュのためのゴールデンスケジュールを設定する必要があります。グラフ分析の「時間別レポート」は、どの時間帯に最も多くの読書量があるかを分析するのに役立ちます。上の図を組み合わせると、8:00～9:00、12:00～13:00、17:00～18:00 といういくつかの適切な時間帯がわかります。

8時から9時の間はラッシュアワーです。バスや地下鉄を待っている間、または乗っている間に、ユーザーはWeChatの公開アカウントの記事を読んで時間をつぶすことができます。 12:00～13:00は昼食と休憩の時間です。午前中の忙しい仕事の後、ユーザーは公式アカウントの記事を読んでリラックスすることができます。 17:00～18:00は仕事帰りのピーク時間帯で、バスに乗っている時間を利用して記事を読むことができます。

上記に加え、21:00～22:00も読書のピークタイムとなります。夕食後、一日の中では珍しく休息とリラックスの時間です。ほとんどのユーザーは、ベッドに横になって携帯電話を操作し、興味のあるものを閲覧するのが好きなので、これも読書に最適な時間です。

ただし、これはプッシュ時間の参考値に過ぎず、各公開アカウントのコンテンツの性質や視聴者の属性は大きく異なるため、各アカウントの実情に応じてリリース時間を選択する必要があります。例えば、ジョークや短編小説は空き時間に公開できます。一部の朝刊、朝刊、夜刊などは決まった時間に発行しなければなりません。

グラフィック分析はここで終了します。 Box Junの知識が限られているため、多くの箇所の分析は十分に徹底的ではありませんが、それでもこの記事であなたが望むものを少しでも見つけられることを願っています。

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