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    数据化经营理论:我在小红书做经营

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    2022-11-30 18:25:48 19 0

    为了均衡用户构造,本文作者到小红书守旧了账号,针对小红书薯条推行经营状况做了复盘,并结合实例,剖析一个典型的数据驱动经营的流程,能够迁徙至内容业态的产品经营进程。一同来看一下吧。

    大众号经营一年多了,用户画像男性60%,春秋26岁及以上占比85%,比来想均衡一下用户构造,减少些年老的、女生同窗们的占比。因而,就到小红书守旧了账号,针对小红书薯条推行经营状况做个复盘,结合实例来看一个典型的数据驱动经营的流程,能够迁徙至内容业态的产品经营进程。


    一、明白经营指标:为何要做薯条推行
    付费推行的重要指标是减少小红书粉丝量(为何要增粉,大众号经营久了,看见浏览量高、粉丝增长,天天数据都有变动就开心,最少短时间内没想过变现),作为聚焦数据产品经理标的目的垂直类的账号,小红书一周涨粉300+算是对比不错的,然而一周多后显著觉得增长放缓,恰好粉丝数过500后就能守旧薯条推行(付费买流量),就抉择体验上流量“买买买”的乐趣。
    所以,第一步要权衡我经营成果的症结目标:新增粉丝数就肯定上去了。(在实际经营任务过程当中,每一个次经营举措都需求无关键的KPI)


    二、经营筹备任务:推行甚么内容?
    作为数据人,确定要数据驱动嘛,所下列定信心要大洋买流量之后,下一步就是利用数据剖析,对过往发过的条记剖析,以肯定最好的投放内容,完成ROI的最大化。利用OSM的目标体系建立办法,找到影响新增粉丝数目标的相干目标体系。
    小红书内容生态的业务流程是:用户经过搜寻或者逛小红书首页的保举feed流看到条记(暴光),被吸引后后(点击),参预条记内容的互动或者拜候作者主页,看是不是有其余干货,判别当前可能用得着后点击关注。波及的症结目标:
    暴光人数暴光次数暴光点击率条记查看人数查看次数主页拜候次数主页拜候人数新增粉丝数互动类的目标:


    小红书的保举战略是按照内容的热度,也就是用户互动,互动越高保举的权重系数越大。所以在选择推行内容时,次要剖析了查看人数、互动率以及粉丝转化率几个目标。


    通过对条记数据的比较剖析(吐槽一下小红书条记剖析排序目标过于繁多),选择了数据产品经理才能模型的这篇条记作为推行指标。初始数据目标:观看数679,互动率8%,转粉率2.1%。
    三、推给谁:选择指标受众
    账号定位十分聚焦就是数据产品经理或者想从事数据产品任务的先生、转岗的数据剖析数据开发产品经理、产品经营等。
    按照流量来源剖析,80%的流量来自首页保举页(这和我原来预想的少数来自搜寻有些差异)。另外,在自定义选择时,只能选择城市、性别、春秋、粗粒度的兴致等根本的信息,我感觉不敷精确,所以在选择推行形式时,选择了使用小红书的自有保举算法,以为基于算法的用户兴致可能会更精确。
    在咱们日常经营任务中,经过用户画像和标签体系的建立,不停精密化用户精准辨认的才能,从而为业务数智化经营赋能。


    四、数据复盘:推行成果如何?将来怎么改进
    5000的流量套餐很快就用完了(可选6小时、十二小时、24小时),详细数据成果如何呢?集体觉得用一个词描述“惨不忍睹”。花了75大洋,新增7个粉丝,新客CAC(单用户获得本钱)10.71,关于我这类不发明任何商业价值的账号,这个本钱仍是十分高的。
    痛定思痛,复盘总结找出问题所在,当前才能够不停迭代优化。按照可以获得到的成果数据,梳理推行的转化漏斗剖析发现,症结的流失环节是暴光到点击的转化率十分低,也就是说虽然5000暴光看起来不错,但实际上查看的只要228,潜伏的缘故可能包罗:
    条记内容品质欠安,好比头图视觉成果欠好,或者不敷标题党,没有不得人心吸援用户兴致小红书的流量保举算法问题,算法毕竟是黑盒,说不定为了实现5000暴光的KPI,用户类似度系数门坎限度的十分低?

    改进:
    假如下次再做推行,首先在内容上,要精密筹备下,最少头图和标题要考究一些,不克不及图省事间接推行粗拙的内容。能够尝试下自定义选择用户标签,人工教训和算法保举做下比较。在这个数据化经营的进程,实质是利用数据来驱动决策,也就是在经营指标明白之后,我选择推行内容以及指标用户的依据,要用数听说话。另外,关于经营成果进程监控,后果复盘。不停地基于数据进行PDCA循环。
    另外,假如你是在企业外部做数据产品或者经营,就还需求斟酌数据的收集和目标体系的构建进程。数据产品经理则还需求斟酌提供便利业务决策使用的高效数字化工具,前面有时间再剖析下小红书发明核心的数据产品设计的优缺陷。
    专栏作家
    数据干饭人,微信号大众号:数据干饭人,人人都是产品经理专栏作家。专一数据中台产品畛域,掩盖开发套件,数据资产与数据治理,BI与数据可视化,精准营销平台等数据产品。长于大数据解决计划布局与产品计划设计。
    本文原创公布于人人都是产品经理,未经作者许可,阻止转载。
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