社群如何做数据化运营？

自2018年中旬起，社群经济的发展使得社群运营人员的工作集中在拉新与转化上，但由于社群被太广泛地使用，存量市场被瓜分殆尽，社群用户获取难度不断攀升。现实环境的变化导致了社群运营者必须进行精细化运营，用最少的资源做尽可能多的对社群有价值的事情。

因此，社群运营者需要对社群进行数据化拆解，将各种用户行为，社群内容、社群业务拆解为一项项的数据，例如××量和××率。然后通过数据分析，根据结果优化运营工作，提升社群的用户总量、用户活跃度、内容价值以及转化效果等。

下面将从用户行为数据化、社群内容数据化，社群业务数据化三个角度来介绍如何把行为转化为数据，从而做好数据分析工作的第一步。

1、用户行为数据化

社群用户行为数据化的本质是通过拆解用户在社群里的行为，统计得出用户行为的相关数据，然后社群运营者可以根据数据体现的社群运营实际情况，进行精细化管理，促进社群用户的活跃度。用户在社群上的交互行为有很多，最基础的有加群、退群、发言、发红包等，利用第三方社群管理工具扩展开的还有签到、购买和投票等行为。

这一些行为可以直接拆解出每日/周/月入群人数、每日/周/月退群人数、每日签到数、活动参与人数等基础数据。再加以公式及算法的套入，可以得出人员流动性、社群活跃度、活动参与度等复合型数据。

不同运营目的下的社群里的用户行为是不一样的，要拆解的用户行为也不同。以公众号运营研究社为例，他们的用户在社群里的行为包括访问、签到、发言、讨论、引导讨论和分享等。然后对这些数据进行拆解，得出活跃度、用户黏性、流量变化、分享效果等复合型数据，并加以分析，这样就可以评估社群里的用户分布情况，知道社群管理过程中哪部分用户出现问题并对其重点优化。

2、社群内容数据化

社群的用户行为数据化是基于用户行为的拆解和统计，社群内容数据化则是把用户在社群里的具体产生的内容数量、内容特征等信息转换为数据。

在社群中对用户的内容统计项主要为发言内容类别、观点趋势、转发分享量、内容的时间分布等，特定运营目的的社群还需要对特定时间段里的发言内容进行互动统计，这些数据可以拆解为话题排名、观点占比、转发量等数据，从而获知用户的喜好和习惯，为进一步完成用户画像和内容选题提供基础数据支持。

还是以运营研究社为例，运营研究社为了提升社群的内容输出能力，需要有更多的社群成员参与内容输出，所以根据用户在一周里的活跃走势图，确定了每周二，四都会进行话题讨论和分享。并且根据用户在24小时内的发言趋势图确定8点、13点、18点和22点这四个时间段发布话题预告。

3、社群业务数据化

对于兴趣类、交流类等模式简单的社群，做到上面两步的社群用户分析基本就差不多了，社群运营者可以清晰地知道自身社群的运营情况和重点需要优化的数据。但对于盈利类社群来说，社群用户数量，活跃度、积极性等数据都是次要的，最核心的是营收数据。此外推广产品类、提供服务类的社群也是如此，提供的服务、创造的营收、推广的产品等都是社群的关键内容，都可以拆解出具体数据来，这里把这些数据统称为业务数据。

业务数据包括产品曝光总量，购买用户量，购买销售额等基础数据，还有用户留存率、复购率、用户满意度等复合型数据。不过要注意的一点是，不同社群的业务数据差异极大，甚至同类型的数据在不同社群会有完全不同的数值。这意味着社群运营者不能简单地通过对比来分析自身社群的业务数据，必须结合自身实际情况，加上地域、用户类型、用户购买力等参数，再进行分析判断。

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