需要注意的是，關于朋友圈轉化或引流的數據，不是每家企業(yè)都能精準跟蹤到?？梢圆捎闷渌问皆u估，比如以當天成交時間段推算，可以有個大致的參考。

02 數據分析

數據收集完之后，我們需要通過這些數字，歸納成一個個對我們有幫助的觀點。

通常以周或月為單位進行，可以嘗試從以下幾個維度分析歸納:

1）同比對比：例如這周的平均數據和上周的平均數據對比，分析上升或下降的原因；

2）最大/小數值對比：例如某一條朋友圈數據特別高，分析與眾不同的點；

3）趨勢變化：選取一段時間進行分析，例如雙11期間進行了大促，整體數據是否有大的變化；

有了一定的數據結論之后，我們可以從兩種場景進行分析：

場景一：已知結果找原因

例如：4月第一周的互動數據最高，針對這個結果，該如何分析？

可以拆分影響互動率的所有因素：內容質量、發(fā)布頻率、話題熱度、發(fā)布時間等。然后將4月第一周與其他周相同的維度進行對比，找出變量。

比如經過拆解后發(fā)現，4月第一周與第二周，在內容質量和頻率上很接近，但發(fā)布時間都不同，那么問題很大概率就在發(fā)布時間上。

場景二：明確分析目標

例如：5月份朋友圈的銷售KPI需達到10萬元，如何制定相應的計劃？

可以從銷售轉化最高的幾條朋友圈入手，分析其“高”的原因。同樣可以拆分影響銷售轉化的因素：發(fā)布頻率、內容質量、內容類型等。然后與其他朋友圈進行對比，找出變量因素。

比如轉化最高的那條朋友圈包含客戶反饋的好評截圖，可以找不同內容類型，但發(fā)布時間等因素相同的朋友圈進行對比，那么很大可能這種帶反饋的方式更容易轉化。

需要注意的是，最好將分析結果進行呈現，可以使用可視化工具將數據以圖表的形式展示出來，例如條形圖、折線圖、餅圖等。這樣能夠更加直觀地展示分析結果，讓人更易于理解和使用。

03 驗證假設

因為一條朋友圈的效果好壞是由多種因素組成的，并不能通過數據直接判斷是因為某一項因素導致。

所以我們在上一步驟分析出相關的原因后，需要通過實踐來進一步驗證假設。

回到上面的問題，例如針對4月第一周互動數據好的原因，我們可以圍繞互動數據變好的原因，提出假設并驗證：

1、熱點的內容更容易引起用戶興趣

這需要考慮，你的用戶群體畫像是什么樣的？例如是年輕人更偏愛八卦娛樂熱點，年紀偏大的用戶更偏好時政新聞的熱點。

然后，在保證其他因素不變的情況下，加大熱點內容的比例，如果互動數據有明顯提升，那么就驗證了這個假設。

2、時間段發(fā)布好

這需要考慮這個時間段背后對應的場景和人群，例如你的用戶群體是寶媽，所以你的朋友圈在早上8點或晚上10點互動會高。

那么，你就可以在保證內容、圖片方向不變的情況下，調整中午時間段發(fā)送的頻率，觀察是否整體的互動數據有所上升，驗證有效則加大早上或晚上的發(fā)布比例。

當然，我們給大家舉的例子可能比較簡單，主要是為了給大家提供這么一種思路，大家可以根據自己在朋友圈經營中的實際情況來進行。

經過長時間的數據分析，優(yōu)化迭代后，相信你的朋友圈數據必定會有所提升。

寫在最后

總結一下朋友圈數據分析的3個步驟：

收集數據：數據的維度包括發(fā)布時間、內容類型、評論數、點贊數、互動數、成交額等；

分析數據：以某一時間單位，對數據進行總結歸納，并分析出影響的變量因素有哪些；

驗證假設：通過假設的變量因素，針對性地進行驗證，得到結果修正后續(xù)運營動作。