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如何进行公众号画像分析

标签: 微信公告号 微信营销 数据分析

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最近和一些朋友在交流的时候,都会提及到一个问题:怎么样能够比较精准地知道自己公众号的用户画像?公众号后台能够看到的维度,有价值的东西实在是太少了。


那么,怎么样才能更好地进行公众号用户画像分析呢,以帮助运营者更加快速地了解以后目标用户的普遍性?


俗话说得好,大数据有可能比你亲爹妈更了解你,在大数据面前,所有的人都将暴露无遗。


目录

一、用户更喜欢什么样的内容编辑本段回目录


首先,我们先来说一说关于内容的用户画像,能够了解用户想要看什么样的内容,才能精准地给用户Push用户感兴趣的内容。


关于用户的内容画像,我将所有的内容分为以下三个维度:


喜欢看但不喜欢转发的内容


喜欢转发到朋友圈的内容


喜欢转发给特定人群的内容


并不是所有的内容都会吸引用户转发到朋友圈,只有当内容能够为用户提供社交货币,作为用户炫耀、展示自己渴望塑造的形象用户才回去进行转发。


从后台的数据看,转发率高的内容并不是阅读量高的内容。转发率高有可能和用户的某个痛点有关,也可能和用户自己想要表达的感情有关。


从自己运营的公众号近一年的阅读以及转发数据看出,“孩子”“夫妻”“父母”“教育”等关键词是转发率高的词频,从以上词频,我们可以大概分析出:


我们的活跃用户是已婚女性、有孩子。



他们大多喜欢家庭教育成长类文章,在教育孩子、和另一半的相处上想要获取更多的知识。


而阅读量高的内容,一般是属于反尝试类标题的文章,更加引起用户好奇,比说,“性冷淡”,才是婚姻的高配、我非常反对夫妻变成亲人!等标题,但是内容往往还是和婚姻家庭有关。



人性的角度来说,大家都是愿意去传播正能量、积极的内容。在朋友圈做着关心孩子成长的母亲,在默默地学习着关于如何和丈夫相处的秘籍,关于婚姻的秘籍。


如果之前没有把内容做一份记录,那么壹伴也是一个不错的选择。它能够根据一年的数据,测出一年来内容的关键词,从而可以知道大概的用户画像。




根据内容反推出公众号用户画像,在根据用户画像对应地推送他们感兴趣的内容。


从往期内容来看,我们能够分析出用户的大致画像,知道用户更喜欢什么样的内容。那么在这一类人群中肯定也存在用户痛点。


二、关于用户痛点的画像分析编辑本段回目录


每一类人群之所以被称为“类”,是因为他们有着相同的特征。那么,他们也存在相同普遍存在的痛点。


对于有孩子的已婚女性来说,家庭、孩子、婆媳关系、工作就是他们的痛点。他们可能想知道如何才能照顾好整个家庭,扮演好妻子、母亲和儿媳的职责;他们也可能想知道该如何协调家庭和工作,怎么样才能在职场中更上一层楼;在职场中,他们也是老板的下属,需要知道如何去和老板相处,才能更好地得到老板的认可…..


如果没有足够多的内容来反推出用户画像呢?又该怎么办呢?此时就根据目标用户的画像来精准地推送内容。


你的目标人群有什么痛点,就推送关于目标人群痛点的文章。


比如,你的目标用户是一二线90后女性用户群体,那么这一类人群有什么普遍的痛点呢?


根据目标人群用户画像,推送关于用户痛点的内容,每次详细记录下内容的详细数据,当数据越多的时候,目标用户画像也会更加清晰,同样地做内容、做品牌也会更加得心应手。


说了这么多,不知道大家看出来没有,有一个大概的用户画像之后,就能根据这一类人群的用户痛点push更多的内容,从而从内容中得到更多关于用户的详细信息。


三、用户在什么时间段更活跃编辑本段回目录


研究用户,什么时间段更活跃,能够帮助运营者在对的时间将对的内容推送给相应的目标用户,将用户场景以及内容场景完全结合起来!


在微信后台的小时报中,我们可以看到用户的活跃时段。用户可能在发布推文时段更加活跃,但是朋友圈阅读量更多的来自于晚上9点以及早上7点的时间段。不仅是公众号后台数据,还可以结合小程序数据、产品端的大数据做多维度的分析,更加精准地知道用户画像。


结合用户场景和内容场景想要给用户塑造地场景综合研究,发现用户在平台上最佳活跃时间段。


四、用户动机分析——Aha Moment编辑本段回目录


用户处于什么样的动机关注公众号,又处于什么样的动机会阅读公众号文章,找到用户动机,就能找到公众号的价值,从而将价值无限放大。


每个产品的增长都来自“啊哈时刻”,是用户真正发现产品核心价值的时刻,那么作为内容承载的小型产品-公众号也不例外。


用户处于什么样的动机关注公众号很大程度上决定了内容的基调:是想获得开心,是想收获知识,是想了解更多的咨询…..?


了解动态的用户动机,后期进行内容调整时,不论怎么改变,只要能够满足用户的动机,也不会影响到现有用户。


简单地来说,就是根据往期内容构建出公众号内容画像、用户痛点画像,用户活跃时段以及用户动机等多维度全方面地了解用户。

 

 

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