山峰团队视频号数据分析实战

视频号目前还没有官方的数据管理后台，也没有第三方统计工具，所以只能靠人工记录数据。

笔者一般关注的数据是视频号着重展示的那些数据，比如，播放、点赞、评论、转发、收藏、关注、赞播比、转发比、转粉率，大家可以看一下山峰团队的数据分析记录表截图。

以上截图中的这个账号是山峰团队的一个影视类账号，记录时间为2020年7月20日到2020年8月19日，所展示的数据是上热门的短视频数据。

笔者认为每一个账号都是不同的，尤其不同行业、不同类型的账号的数据更是千差万别。如果说可以参考，也只能参考同类型账号的数据，但别人的数据你一般也拿不到。我们今天分享的这些数据，如果你是做影视类账号的，你就可以参考，然后再去算一下自己的数据转化大概是多少，你就知道自己账号的运营情况了。大家除了做内容之外，可以多关注一下自己的数据情况，多去分析数据背后的信息，数据能给我们很多指导。

以上是视频号数据分析的第一部分，接着我们交流一下数据分析的第二部分——用户画像。

用户画像其实就是用户信息的标签化，如性别、年龄、手机型号、网络型号、职业收入、兴趣偏好等等。用户画像的核心工作就是给用户打标签，根据标签规则，给用户打上标签，然后通过标签快速读出其中的信息，最终做标签的提取和聚合，形成用户画像。用户画像的应用场景主要有两个：用户特征分析和用户分群。

用户特征分析是对特定的用户群体进行持续深入的用户属性洞察，使得该用户群体的画像变得逐渐清晰，帮助企业了解他们是谁、行为特点是什么、偏好是什么、潜在需求和行为喜好是什么。洞察了这些特征以后，可以为用户群体做有针对性的分析。
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用户分群是精细化运营的基础，已经广泛应用到各行各业的数据分析中。比如，确定营销目标群体，帮助企业实现精准营销；唤醒沉睡用户或者召回流失用户，帮助企业实现精准推送；帮助电商或者资讯类APP实现个性化内容推荐等。

笔者分析自己的视频号用户画像：用户构成以学生、白领和管理者为主；年龄18岁以下的占比54、 26岁到35岁的占比5、18岁到25岁的占比20；男女比例4∶6；用户中来自江苏地区的占比32、浙江地区的占比23、湖北地区的占比9；访问设备苹果手机占比54、安卓手机占比45。

那问题来了，怎么得到这些用户画像的数据呢？其实很简单，这就是前面笔者跟大家强调的，视频号一定要结合公众号来运营，因为你的用户关注了你的公众号以后，积累到一定数量，你就可以清晰地看到你的用户画像了。

只要慢慢引导用户关注公众号，公众号后台的数据很清晰，而且数据分析也很完整、全面，这样，我们通过公众号就能知道视频号的用户画像了。

视频号运营者要多思考数据背后的意义，不要只盯着播放量今天多了、明天少了，是不是平台不推荐了，是不是哪里有问题了。问题肯定是有的，你得学会找出问题，那么，数据分析就是找到问题的最佳办法。