疫情原因，2020届毫无疑问成了最惨的一届毕业生。
之前还在看热闹的2021届毕业生，现在也逐渐开始不淡定了。
刚熬过了4月的开题，马上就面临6月暑期实习，接着就是9月秋招的重击。
满怀信心投出一份份简历都石沉大海，终于也意识到，原来自己也是那绿油油的韭菜。
虽然一直在说求职寒冬，但如果你去脉脉看看，也有不少的HR一直在说招不到人。
其实不是应聘者不优秀，而是能力不匹配。
企业要的能力你没有，你就算是高考状元、清北学霸，你也不是我这个坑的萝卜。
那问题来了，企业到底要的是什么能力呢？
这几天我深扒了某招聘网站的上千条JD，发现了一项频繁出现的要求！
不论你是做产品运营，还是用户运营，还是新媒体运营--数据分析能力都是一项必备技能。
在大数据浪潮的拍打下，没有数据分析能力恐怕成不了后浪。
但很多人一听到“数据分析”就马上想到Python，Spss，Acess等各种高端软件，还没开始学习就直接被劝退。
但作为一个日常和数据打交道的新媒体运营人，我要说的是，数据分析真没你想的那么复杂！
有时候一个短链接就能实现，有时候借助平台数据就能实现.
今天就给大家扒一扒，数据分析到底应该怎么做？
01确立数据的目标
数据分析的第一步就是：你得知道你为什么要做数据分析。
比如做销售的， 通过数据分析要生成销售业绩表，挖掘最佳销售方案；做电商的，通过数据分析要找出最佳促销方式，增加产品销量......
以「微信公众号」为例子，数据分析不外乎这几个目的：
a.了解用户增长趋势和用户属性特性，提高转化率
b. 分析图文阅读量增长变化趋势，了解粉丝内容喜好，增加阅读量
c. 对用户来源渠道和图文消息传播渠道分析，判断粉丝来源途径，加大投入，实现涨粉增长
处在不同阶段的运营人面临的主要矛盾不同，老手想提高转化，新手想涨粉。
但仔细一想，新手想涨粉的目的之一是增加阅读，老手想提高转化的途径之一也是增加阅读。毕竟：
a. 阅读率上去了，内容影响力随之提高，相应的就会涨粉
b. 阅读率上去了，用户点击增多了，转化率也会随之提高
c. 阅读率上去了，开了流量主的，广告收益也会跟着上涨
所以，对大部分公众号来说，如何增加阅读量真的是心头碰不得的痛。
哪个做公众号的运营人没做过10W+的美梦呢？
02 关键指标的确立
确定了数据分析的目标后，第二个步骤就是明确KPI，也就是你得知道如果达成了目标，我需要从哪一些「关键指标」入手？
我们还是以「提升订阅号的阅读数」这个目标为例子。
1.找到关键指标
在明确了数据分析的目标是「提升阅读量」后，接下来就要确定为实现目的要监测哪些指标（或者说因素）。
影响公众号阅读量的因素不外乎三个：「送达阅读率」、「分享转化」、「粉丝基数」。
我们就来仔细看一下这三个数据为什么会影响阅读量：
a.「粉丝基数」：粉丝基数是阅读量的基础，粉丝基数和阅读量在一定程度上成正比，这也是为什么新手千方百计想涨粉的原因。
b.「送达阅读率」：也就是我们常说的“展开率”，也就是文章推送出去后有多少粉丝打开了文章，直接决定了每篇文章的阅读量。
c.「分享转化」：分享转化决定了文章能否二次曝光，让公众号关注者以外的人群阅读，是突破粉丝基数和送达阅读率限制的关键数据。
但在这三个因素中，「粉丝基数」和「分享转化」属于不可控因素，想要提升阅读量，还是得从「送达阅读率」入手。
2.获取关键指标的数据
明确了关键指标以后，数据分析最重要的还是要数据嘛~
因此，接下来的步骤就是：获取数据！
对于现在的新媒体环境来说，获取数据的方法主要有两种：
a. 现成数据
比如上文说的「粉丝基数」、「分享转化」、「送达阅读率」这三个影响阅读量的数据指标，你可以直接在微信公众号后台看到，都不需要自己写代码啥的～
b. 埋点数据
但是，比如你想要知道你的文章发出去以后，如果里面带了微信号，如何知道多少人扫了微信号呢？
类似这样的场景，则要借助一些外部链接和工具才能实现，这种时候，我们就需要为我们要监测的数据做“埋点”。
以常见的带货软文为例，想要知道带货效果如何，则需要在文章中“埋点”，常见的有在文章中插入商品链接或是专属二维码。
而对于“埋点”的数据，想进行监测需要借助第三方平台，例如，易观方舟Argo、友盟、百度统计、草料等。
对大部分新媒体运营来说，通过「草料」的一个短链接监测埋点效果是十分轻松日常的工作。
如果你还没get到这项技能，可以扫描下方二维码，选择课时13，免费学习👉《如何利用短链接监测推广效果》。
03 监测数据分析
有了关键指标，也获取到了数据以后，下一步便是对数据进行分析。
因为我们这次做的阅读监测的相关数据已经在公众号后台就可以找到了，所以不需要另外埋点，下面我会专门来讲讲如何分析这些数据。
1.数据记录需要一定的时间
很多小白的一个误区是，发了文章一天两天后便紧盯着阅读量。
其实数据记录需要至少一周的时间。
根据以往经验，公众号文章的数据，一般在一周内能达到稳定的状态，同时也能积累到足够的数据。
例如，现在查看一周以前甚至更久的文章数据，数据就属于比较稳定的状态，不会再出现太大的波动。
2.数据分析需要控制变量
同时，在进行数据分析的时候，我们要调动一点基本的分析思维：控制变量。
例如，通过下面的数据表，从这两篇文章做对比来看，「分享次数」、「阅读后关注人数」和「阅读完成率」都基本持平。
但「送达阅读率」和「阅读次数」都差了三四倍。
我们都知道，送达阅读率=公众号文章的打开率=公众号文章送达人数÷送达人数里的阅读人数。
这种情况下，送达阅读率越高，阅读次数就一定是越高的。
那么如果我想提高阅读次数，那就必须提高我的送达阅读率。
04 数据优化需要对症下药
当我们通过对比，找出了数据差在哪、好在哪后，还需要做最后一步工作，进行数据优化。
以「送达阅读率」这个数据为例，要进行数据优化，我们就需要思考，有哪些因素会影响送达阅读率呢？
换句话说：读者为什么要打开你的推送呢？
其实无非三个因素：选题、标题、推送时间。
这里主要讲如何对「送达阅读率」做数据优化，如果有更多想了解的，欢迎在评论下方或者到公众号后台留言~
1.选题
别人一周一篇文章，选题选得好，篇篇都是 10w+ 爆文。
而你每天五篇文章，无一例外是自嗨，加起来阅读量还不到 1000。
说一篇文章成功的80%都是来源于选题毫不为过。
选题方面，可以：
a. 从用户反馈里获取灵感
b. 从竞争对手里寻找思路
c. 利用搜索引擎大数据进行选题
其中，引擎大数据是我用过比较直观的选题法。
篇幅有限，有兴趣的同学可以扫描下方二维码，选择课时18，免费学习👉《 你不知道的搜索引擎选题法 》
2.标题
读者的目光扫到信息，停留的时间平均只有0.1秒。
想在这电光火石的一瞬间抓住读者的眼球，标题一定要足够亮眼！
给大家推荐三个标题写作的方法，帮你打造出吸引眼球的标题：
a.“新名词”法：
比如《什么样的文章有繁殖力》用“繁殖力”这样的新名词，来代替“共鸣感”这样千篇一律的说法，用新瓶装旧酒。
b.“独特观点”法：
例如《我花了三年才明白，我不适合做新媒体》，在人人自媒体的时代，这样“唱反调”的标题，反而能引起读者的好奇。
c.“蹭热点”法：
比如《新媒体运营后浪生存压力大吗？》便是蹭了“后浪”的热点，阅读量是比同期文章增长了637%！
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3.推送时间
有调查统计，从傍晚6点开始是公众号推文最密集的时段，晚上10点左右是最高峰。
因为这部分时间是大部分人下班后休息娱乐的时间，没事刷刷手机，打开订阅号的机会也相应的比较大。
但具体什么时间推送，还是要根据订阅号目标读者的习惯进行摸索调整。
例如，如果你的目标读者大部分是上班族，那早上8~9点刚好是大部分上班族的通勤时间，也会有不错的打开率。
不过具体的推送时间的确立，建议在不同时间段进行推送并记录数据，同时分析不同时段发文「送达阅读率」来确定你的发布时间。
结语
数据分析能力是求职的一项通用技能，对新媒体运营者来说也不例外。
数据分析已经成了和文案写作、文章排版等一样的日常工作，数据分析的目的是为了帮运营人提高工作效率，进行工作优化，发现更多的运营规律。