Wechat公式アカウントデータとは？分析すべき4つのこと
Wechat公式アカウントの管理画面には、詳細なデータがありますが、多くのアカウント運営者は分析方法をあまりよく分かっていません。本文の筆者は、ユーザー、グラフ、メニュー、情報、この4つの側面からWechat公式アカウントのデータ分析方法、およびそれらの利用方法について解説していきたいと思います。
筆者は以前、新メディア業界で多くの経験を積んでいる先輩に、Wechat公式アカウントのどのような点を主に分析したらよいかWechatで尋ねたことがあります。その後、その方からまともな回答は得られませんでした。
実際にそれはしょうがないことで、授業料を払わないと何の身分や地位も得ることはできません。人は、何かに基づいて自分の時間を割いて疑問に答えるのです。ですから自分でよく研究するしかないのです。公開アカウントのデータに関するどんな研究文章を読んでも、ためになることはあまりないと筆者はいつも感じています。
データに無関心な人にとって、びっしりと並んだ数字を見ることは、とても大変なことです。では、どうしたらよいのでしょうか？公式アカウントのデータはどのように分析すればよいのでしょうか？
以前、上司から課題を出され、毎週のWechatの管理画面のデータを分析し、そのデータを毎週レポートにして提出していたことを覚えています。その時、提出した週間レポートにはいつも次のように書いていました：文章、閲覧数、新規フォロワー数、フォローをやめた数、フォロワーの総数。
これらの簡単な方法で、サイトの管理画面からデータをコピーして貼り付け、誰もが見ることができるデータを書き出します。これを分析と言えるのでしょうか？
明らかにこのようなデータ分析は何の役にも立ちませんし、このようなデータ処理は何の意味もありません。では、私たちはどうしたら限られたデータを使って、背後のキーポイントを分析できるのでしょうか？この件については、上司や同僚は教えてくれません。自分の経験の蓄積、または授業料を払って習得するしかないのです。
もちろん筆者が今から言いたいと思っていることも、一定期間作業に取り組んだ上での筆者なりの総括です。必ずしも正しいとは言えません。初期運営の何かのヒントになれば幸いです。
まず、Wechat公式アカウントの管理画面を開くと、多くのデータが表示されます。私たちは、管理画面左の統計項目に焦点を当てています。
ユーザー分析
フォローの出所
「ユーザー分析」の項目では、主にフォローの出所を確認します。
このデータの分析を通じて、現在の新規のフォロワーは、主にどこから来たのかを見ることができます。名刺共有、QRコードのスキャン、この2種パターンから来ていることがわかりました。このデータはあなたの開拓ルートを表しています。
推測：
・名刺共有：スタッフが営業中ユーザーに公式アカウントのフォローを促進
・QRコードのスキャン：技術者と電子商取引業者がウェブサイト上に設置したものを流用
したがって、これら2つのルートから来た新規ユーザーは比較的多いです。
このデータの使い方を知ると：
1.開拓ルートを明確にすることで、特定されたひとつの公式アカウントにすることができます。もし固定の開拓ルートがない場合は非常に苦労します。
2.開拓ルートを適切に活用し、ターゲットとする開拓ルートを設計、イベント、電子商取引の運営、およびさまざまな方法を通じ、元々の宣伝活動を強化します。
このようにして、人材と資材を節約し、効果的なルート上に成長メカニズムを設計し、ユーザーを増やすことができます。
ユーザー属性
ユーザー属性に特に注意を払うと、ユーザー属性はコンテンツ運営の指針となります。ここではユーザーの性別、言語分布を見ることができます。
ユーザーの地方分布、都市分布、端末分布、機種分布：(この点は管理画面を開けば一目瞭然です)
もし、性別と地域、このデータが明らかに特定の部分に偏っている場合、コンテンツを製作するときに重点的にマーケティングすることができます。例えば、男性よりも女性が多い場合や南よりも北に多い場合など。
これらはすべて、コンテンツ制作時にユーザーの好みに対応するのに役立ちます。
グラフ分析
時間別レポート
公式アカウントのデータを分析すると、一つ一つのグラフが実際には大きな価値を持っているため、すべてを開いてみる必要があります。
時間別レポートを開くと、これこそ私たちが分析すべきデータです。時間別レポートは、1日24時間の公式アカウントの利用者状況を表しています。時間別レポートでは、公式アカウント利用者の流動を表すグラフを見ることができます。
このデータは統計する価値があるので、少なくとも月単位で分析する必要があります。変化したデータを分析する過程で、まず定数を明確にし、それらとの変数を比較することで法則を見つけることができます。
筆者が選択したものは、過去1ヶ月間で投稿しなかった日の公式アカウントの流動を表すグラフです。投稿した日の流動グラフは人為的に特定のノードを優先する傾向があるため、分析にはほとんど意味がありません。
これは、筆者が分析したある段階での大まかなデータです。まず、毎日24時間のデータ観測を使用して、毎日の重要な流動ポイントを割り出しました。毎日表示されるキーポイントをマークし、表を作成します。
これを見てください。10日-24日の間で、投稿しなかったときの公式アカウントの流動ノードは次のようになります。
18時の出現回数は4回、15時の出現回数は6回、8時の出現回数は6回。これは、あなたの公式アカウントの流動ポイントが最も高いのは、15時と8時のこの２つの時間である可能性があることを示しています。
あなたの公式アカウントの流動ポイントを調べると、次は投稿する時間を調整することができます。主観的な意志で、ユーザーがWechatを見る時間はいつか？いつ投稿したらいいか？などを考えないでください。
データを介して流動ポイントを見つけ、その流動ポイントでテストすることで、最適な投稿時間を割り出すことができるのです。
閲覧数
閲覧数の分析には、主に、閲覧数、転送数、いいねの数、コメント数などが含まれています。これらを重点的に取り扱わなかった主な理由は、これらは人為的に制御ができるからです。
例えば、コメント。あなたがコメントしたり、いいねを付ければ、この記事の閲覧数、いいねの数、コメント率の割合は自然に高くなります。したがって、コンテンツ分析を行う際には、確実な定数が統一されているという条件の下で分析をする必要があります。
・イベントがない情況では、閲覧数、転送数を通じて、ユーザーに人気のあるコンテンツタイプを分析し、コンテンツを継続的に最適化します。
・イベントがある場合、データ分析を通じて、ユーザーに人気のあるイベントの種類、イベントの不足部分、イベントの改善方法、イベントの最適化の方法を割り出すことができます。
つまり、データ分析においては、統一された定数をベースとして、変数の分析や幅広い分析を行うことが重要であるということです。
メニュー分析
公式アカウントのメニュー欄には、プロパティ機能を設置することができます。買物類の公式アカウントの場合、例えば、京东、唯品会、幸福西饼など、基本のメニューは買物入り口の１つだけです。
・買物類の公式アカウント：メニューバーからウェブサイトの商品カテゴリを分類することができ、ユーザーがより簡単にショッピングできます。
・機能類の公式アカウント：機能を直接公式アカウントのメニューバーに関連付けることができます。
・他の種類の公式アカウント：個人的な好みに応じて、重要だと思われるものや頻繁にユーザーに見せたいものを設定し、ユーザーが頻繁に使用するものを生み出します。メニューには機能性が備わっていることが望ましいです。
では、メニュー欄についてのデータ分析はどのように利用すればよいのでしょうか？
公式アカウントのメニュー欄の中にはサブメニューがあります。公式アカウントのサブメニューの内容を分類できるように設計されています。メニュー欄のクリック率からは、ユーザーが何に関心を持ち、何を気にしているのかなどが理解でき、それに対してプランを調整することができます。
メニュー欄を設定するときは、サブメニューの内容を同じレベルに分類することをお勧めします。これによりユーザーの間でどの製品カテゴリが人気であるかを簡単に理解することができます。
例：
・服装類：女性用、男性用、子供用…
・文学類：情感コラム、ストーリーコラム、時事コラム…
商品分類を通じて、ユーザーが最も興味を持っている商品はどんなものか調査でき、コンテンツ運営はよりよくなり、ユーザーの興味に合った内容にすることができます。
したがって、個人的には、メニュー欄を商品に関連させて使うことをお勧めします。そうすることで十分な役割を果たすことができると思います。いくつかの公式アカウントのメニュー欄が長い間更新されていないものを目にします。もしかしたら、単に履歴を消してしまっただけなのかもしれませんが、個人的には少しもったいない感じがします。
これを利用すれば、メニュー欄からユーザーをよく理解でき、コンテンツ運営をより良くするのに役立てることができます。
情報分析
時間別レポート
この情報分析では、まず時間別レポートを見ていきます。もしサービス系である金融、資産運用などの公式アカウントの場合、時間別レポートからユーザーが集中してアクセスする時間を割り出すことができ、ユーザーが集中する時間帯には、より良い顧客担当者を割り当てることができます。具体的な分析は、上記した内容と同じです。
情報キーワード
情報キーワードは、私たちが最も注目すべきところです。
キーワードの分析を通じて、ユーザーの主な疑問点を見つけ出し、FAQ(よくある質問)の項目を作成しておけば、カスタマーサービスの仕事を減らすことができます。これが、データ分析の主な目的です。
残りのインタフェース分析とWebページ分析に関しては、筆者は技術の専門家ではないので、まだそこまで分析できておらず、はっきり述べることはできません。
まとめ
述べたことをまとめると、1人の公式アカウント運営者として筆者が思うことは、もし以上4項目のデータ分析ができ、さらにそれぞれの項目のデータ分析が十分に行われた場合、基本的には合格もしくは良好であると見なしてよいと思います。
今後、私たちが分析レポートを書く際に閲覧数、フォローワー数、新規フォロワー数、アンフォロワー数などの表面的な内容だけを書く必要もありません。データ分析は主に次の4つの側面から入手します。
・ユーザー分析：重要なユーザー属性を見つけ、主要な開拓ルートを見つける
・グラフ分析：重要なフローポイントを見つけ、コンテンツの法則を見つけ出す
・メニュー分析：ユーザーが関心のあるコンテンツを見つけ、メニューを合理化し製品と良く結び付ける
・情報分析：ユーザーの集中アクセス時間を見つけ、キーワードを見つけてFAQを実行する
最も重要なデータ分析は、法則を見つけ、その法則を繰り返し実行することです。
[原文 : http://www.opp2.com/79423.html]
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