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中国统计网|如何解决？，数据分析工作的3大痛点「无体系」「无分析」「无结论」( 二 )


可另一个问题就产生了：文章写作本身太过创意性 ， 而且很多热点都是当时炒作有效 ， 过期作废 。 这样复杂的环境下 ， 如何用数据做辅助呢？先明确一点：数据本身代表的是理性、客观、有逻辑的思路 ， 但内容创作很有可能就是感性、主观、情绪化的产物 。 所以数据不是替代创作 ， 而是为创作提供机会点、帮创作规避风险 。
想达成这一点 ， 就得做三件事：
把内容标签化 ， 提炼可量化的标签
基于标签 ， 检验效果 ， 积累经验
基于标签 ， 收集外部数据 ， 提示机会
举个简单的例子 ， 2020年8月5日 ， 某个运营小编在搓文章 ， 发现《三十而已》当时正火 ， 想蹭个热点 ， 来一波传播 。 数据助力的话 ， 可以从以下三个角度做（如下图） 。
中国统计网|如何解决？，数据分析工作的3大痛点「无体系」「无分析」「无结论」
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这样能极大地提升运营小编的效率 。 而且说实话 ， 大部分运营小编的创作能力 ， 并没有强大到能够天马行空的地步 ， 更多的是在照猫画虎 。 所以如果真的把内容标签建立起来 ， 很多小编估计直接就对着标签做加减法了：
传播类的 ， 写个人体验阅读好 ， 故事编起来！
涨粉类的 ， 派资料效果好 ， pdf包整起来！
转化类的 ， 引发性别冲突效果好 ， 直男癌喷起来！
严格来说 ， 我们是不推荐这么无脑照抄的 ， 这样贬低了运营的工作价值 ， 还不如直接让数据分析师来搓文章算了 。 但是架不住它香啊！这时候 ， 就得建立对运营效果的持续监控体系 ， 在某一种套路失效的时候 ， 及时提醒运营更换战术（如下图） 。
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第三步：验证效果
设计完内容以后 ， 可以观察投放效果了 。 这是很多同学都会做的事 ， 就不再赘述了 。
有意思的是 ， 回顾开头 ， 同学们随口而出的：粉丝量、新增粉丝量、常读粉丝量、阅读数、打开率、转发率……其实都是在这一步产生的 。 这些都是结果类指标 。
只有结果类指标是无法深入分析的 ， 就内容运营而言 ， 我们至少还得有清晰的分类目标 ， 与内容标签体系 ， 才能起到判定效果 ， 辅助方案的目的 。
有些同学会说：不用这么麻烦 ， 我直接问业务不就好了 。 问 ， 是个很好的沟通习惯 ， 但前提是我们自己有清晰的业务常识和判断力 。
不然光知道憨憨地直接问 ， 如果运营自己很糊涂呢？如果运营很投机呢？如果运营会开头的手段忽悠大家呢？如果运营整包甩锅给数据：“我们没有人工智能大数据方法”所以运营能力不行呢？自己有基础认识 ， 才不会被忽悠 ， 在哪都一样 。
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小结
建立内容运营分析体系过程：
理解工作目标、流程
设立结果观察指标
设立评价标准
设立内容标签
评估内容传播/涨粉/转化效果
积累问题 ， 积累有效标签
持续迭代 ， 提升分析准确度
很多同学会说：我们公司的内容运营都自己写数据报告了 ， 我不用参与那么多 。 是滴 ， 这正是目前导致数据分析无法落地的重要原因 。
【中国统计网|如何解决？，数据分析工作的3大痛点「无体系」「无分析」「无结论」】要知道 ， 作为一个用户 ， 我们和企业打交道的第一关就是内容 ， 传播话题不好 ， 内容不吸引 ， 就不可能有后续的转化了 。 数据分析师手不粘泥 ， 不了解内容、不熟悉商品、不研究跳转流程、不关注用户反馈 ， 吹着空调对着屏幕冥思苦想：体系、闭环、链路 。 最后就只能输出：要搞高哈 。


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