2020-11-19 10:38:58 阅读(253)
我在网上看到一个笑话:“一位运营朋友开玩笑说,老板经常在微信上转发10W 文章和那些炫目的H5,然后对他说:你也可以做一个。老板忽略了粉丝基数、自媒体属性、传播推广、技术和资金投入,所以他放弃了一句话。别人一篇文章是这样做的。你每天只能读几百本书。这段笑话既搞笑又真实。也许个人自媒体和企业的新媒体在内容基因上有自然的差异。因此,在各种限制下,一些企业的新媒体运营处于自娱自乐的状态。在这种状态下,企业经营者有义务反思其存在的价值和经营目标。及时调整目标匹配相应的数据指标。本文通过四个步骤帮助企业微信运营小白快速建立指标体系。在0资本投资的情况下,通过内容实现持续增长。1、目标和指标的映射。一些刚开始操作的学生每天都会去后台盯着操作数据,但他们不清楚数据的平衡标准和横向比较。因此,一套合理的指标体系可以让运营商心中有数,从容不迫。前期将目标与指标匹配,后期通过指标进行验证和监控。而且内容作为载体,就像两者之间的通道。目标、内容和指标之间的映射关系如下:目标、内容和指标。2.快速定位指标企业微信运营的最终目标无非是为企业品牌、企业产品和企业利润服务。早期快速定位指标的方式可以根据最小可行性原则明确目标和指标的映射关系,建立脑图。注:这一步主要是帮助我们快速聚焦,整理思路。指标的严谨性和全面性不需要考虑太多。梳理后,可以拿出来和运营团队聊聊,因为这一步写出来是为了让大家提建议。这样做大致有两个好处:目标匹配指标,快速输出运营全景,建立全局观;作为大纲指导后续指标的制定,在深入细节时不偏离目标。在正式细化指标之前,一定要记得审视粉丝基数,以确认目前的阶段。在此前提下,可以将指标分为三类:用户拉新、内容本身质量评价指标、内容传播指标。1.用户拉新指标拉新,即用户增长指标。在这里,我们指的是抛开活动或其他特殊场景的操作,仅仅从内容的角度来看,每次发布都被视为内容推广。(1)如何选择拉新指标统计的时间跨度指标?在运行初期,统计的时间跨度可以更小,以篇数或周为单位。如果操作一段时间后,可以是月度维度(推荐后者,因为历史数据比较规律,比较可靠)。(2)用什么方法预测增长?在这里,我们利用回归分析来预测粉丝增长随时间的变化。以月度为例:利用历史月度数据导入Excel,看看粉丝数量和时间(月)呈现趋势线的规律。R平方值越接近1,两者越相关。如下图所示,根据趋势线判断时间与粉丝数呈线性相关。R平方值=0.9734,借助线性方程获得y值,可预测下月粉丝增长值为:511.36*9-791.61=3811。示例2.内容本身的指标内容本身的指标可分为数量和质量两个维度。数量维度可以根据新媒体的不同栏目进行区分,并根据每个栏目的权重和产量进行梳理。结果可以同时评估每个专栏的概况和作者的贡献。质量维度分为以下两部分:(1)专家评分系统邀请2-10名行业专家对内容质量进行评分,并提出建设性意见。为了统一相应的标准,可以与专家讨论评价维度(根据操作号属性、专业方向、投稿人整体水平等因素进行个性化设置)。示例(2)加分项主要从运营商的角度考虑。内容的审核和安排通常需要运营商大量的时间。为了规范投稿,内容审核和安排的常见问题可以放在前面,比如要求投稿人提供封面图,按照排版标准给出规范的稿件,提供高质量的图纸等。,并给予相应的加分,以提高审核和安排的效率。3.内容推广指标(1)基础项(加权微信基础指标项)设定取数范围,选择最受关注的3-5个指标。根据历史数据的平均值制定基线和分数,加权后获得基本项目各指标的总分。例如:基本分选:阅读量、分享量、好看量;权重划分:阅读量基线*0.4 共享量基线*0.4 好看量基线*0.2。随着数据的增加,达成率>基线需要根据新均值调整50%。(2)加分项(自定义指标项加权)考虑到一些重要性较低的指标项,如次要指标、其他渠道分发、里程碑节点等。建议根据原始数据划分三段区间:阅读里程碑奖励:根据原始数据值,设置三段目标区间标记,一旦内容指标达到目标区间,视为内容带来里程碑节点,获得额外奖励。收藏量:收藏行为可触发用户二次、多次阅读,提高用户保留率。一般来说,长篇幅、干货内容收藏量大,也是读者对内容质量的认可。因此,单独列出并划分间隔进行额外加分。主要分销渠道:分销渠道和转载是扩大内容传播范围的渠道。如果企业的新媒体以微信为主导,分销渠道可以根据其渠道的相应评分机制划分为大粒度范围。奖励:奖励取决于收入对企业的重要性。内容运营商一般不太关心内容奖励,可以设定较低的权重。根据上述三个步骤,我们可以获得所谓的“通用公式”。每个内容输出后,根据操作系统的通用公式,将重复和需要计算的事务交给计算机,以便我们不必关注每天数据的变化,看总分,腾出时间思考问题的来源和更高层次的问题。当然,没有完美的数据指标。指标系统没有固化。根据企业战略、新媒体属性、阶段、粉丝基数等动态调整。这篇文章实际上是一种解决问题的想法,我们的努力只是不断接近最佳。感谢团队合作伙伴Misa酱对这项工作的贡献和支持。
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