私域运营中的数据分析该如何做？

在业务运营过程中，无论我们想要获取线上GMV增长，还是提升线下千万级销售额，数据分析都是检验运营效果，驱动运营迭代升级的基础。

数据分析的重要性不言而喻，但同时优质的数据分析又是一件比较繁琐的事。我们过去操盘一些客户案例时，会发现在项目前期，往往需要大量的时间用来磨数据，优化运营手段。

比如仅仅一个“加粉”环节，就要拉出十几组数据做对比，才能最终选定最佳的加粉话术。

为什么要做这么精细？

因为私域运营和常规运营的数据分析方法，在底层逻辑中存在一定区别。

常规的运营数据分析是“转化逻辑”，一切分析指标都要为最终的转化成单服务。比如电商运营十分重视投放ROI、销售额、转化率等结果数据，ROI能跑正就可以开始大量投放。在这里，数据分析的作用是让转化“越快越好”。

而私域运营的底层逻辑是以用户为中心的“精细化运营逻辑”。精细化体现在数据分析上是更细的分析颗粒度。

当然，做私域的最终目的是为了转化，但其中包含的是用户全生命周期的运营。因为当用户在品牌私域中可被反复触达时，越急于收割，用户反而会越快离开你的私域平台。

那么，如果刚开始做私域，该如何选取合适的数据分析指标，又该如何分析呢？

私域运营既然是以用户为中心的运营逻辑，那么运营指标关注的，就是对人的运营。

在私域运营初期，数据分析关注的是用户指标和活动指标。

我们先来看一下加粉率。

做私域运营，最重要的当然是将用户沉淀在自己的私域中，沉淀的第一步，就是加粉。品牌通过多种渠道及方式引导用户添加自己的企业微信（当然仍有部分品牌选择添加个人微信），最终计算申请数与加上用户好友的比例，得出加粉率。

在这一步，很多品牌存在两个问题。一个是只关注加粉数量，不重视加粉率；另一个就是在加粉率的统计上，十分笼统，仅仅会列出个同比环比，不会下钻进行分析。

加粉率之所以重要，是因为在“用户同意添加好友”背后，代表着用户有同品牌建立进一步联系的心理预期，能够为后续运营打下基础。

在加粉率的统计上，则需要利用数据分析，针对不同渠道、指标变换不同参数，择优选择加粉方案。

首先，在加粉渠道上，比较常见的是线上渠道的包裹卡、短信、裂变、人工外呼、AI电话等，以及个人微信转企业微信。线下渠道主要是以导购添加顾客企业微信为主。

在数据分析上，我们可以针对特定渠道，进行精准控制变量，对加粉率进行分析。

以上是一个简单的渠道分析案例，在这个案例中，渠道、申请数、发送地区、年龄、性别等保持不变，唯一变量是发送时间。

经过分析可得知，下午18:00进行发送的加粉率效果最佳，加粉率为4.43%。经过多次测试后就可以选定该固定时间段，进行大规模加粉行动。

用户活跃度是一个比较综合的指标，它表示的是当用户进入到品牌私域中后，同品牌的互动情况。

广义来说，用户进入私域后产生的所有行为都可以算作“用户活跃”。比如1v1私聊中的回复率，群聊的入群人数、打卡数、回复消息次数，朋友圈点赞数等等。

由于指标较多，所以在进行指标拆解时，需要结合用户的生命周期、运营周期和特定的节奏频率等维度。

我们以社群为例，来看一下如何分析用户活跃度。

社群作为私域运营的主要载体，通过对其进行数据分析，可以挖掘品牌KOL，促活沉默客户。主要分析维度可以分为用户行为和内容两个角度。

在用户行为角度，又可以分为互动次数、互动时长、互动内容量等。

互动次数包括所有的互动类型，只要是用户有行动，即使是仅仅发了一个表情包，都代表了用户的参与感，应该统计在内。

互动时长指的是在数据统计的周期内，用户实际互动的时长。比如用户A和B同样在一周内有30次互动，但用户A在一天内互动了30次，用户B每天都会有互动，这就代表着A和B对社群的依赖程度是不同的。

互动内容量也是衡量用户参与度的一个重要标准。在这个语言匮乏的时代，文字消息更能够传达用户的情感、需求、社群参与度等。对这些细节的分析，更能够体现出用户在私域中的参与感。

在内容角度，社群内可发的内容很丰富，包括文字、图片、小程序、红包、趣味活动等等。

那么针对社群内容的数据分析应该能够明确了解，什么样的内容是受群内用户喜爱的，比如能够分析不同类型的消息次数、占比和互动排名情况，通过数据来合理分配社群的内容产出量。

一般对活动进行数据分析时，我们可以按照“前中后”的逻辑来制定分析指标。

首先，在活动前实时监控报名数据，通过观察总访问量（PV），总参与人数(UV)等数据，我们可以随时调整活动进展，发现异常后也可及时进行策略调整。

在活动进行中，品牌可以通过观察用户画像，知晓活动的主要参与人群。同时实时监控当日UV和PV，了解活动过程。

最后可以对到店数、转化率、活动ROI等进行分析，结合活动前和活动中记录的数据，对下次活动进行迭代调优。

经过前期私域基础搭建后，就到了该出成绩的时候了。如何制定检验成绩的数据指标（KPI），是这个阶段数据分析的重点。常见的私域业绩指标可分为门店到店率、转化率、转介绍率等。

对于广大线下门店来说，到店率是一个十分重要的指标。根据漏斗模型，到店率与转化率成正比。尤其是现阶段很多品牌都力图打通线上线下的链路，更需要提升到店转化的数量。

对于有些高频到店的行业，比如餐饮等，还需要关注到店2次、3次及以上的情况以及人均消费等数据，针对不同到店频率的用户赠送不同权益。

私域转化率=成交购买人数/私域总人数。随着私域运营方法论的发展，以及各大品牌发力布局私域赛道，令私域转化率节节攀升。

针对转化率的数据分析，我们可以用人、货、场的逻辑，拆解在私域中影响收入的指标，同样用“指标拆解法”快速定位即可。

私域运营中的另一个重要指标就是转介绍率。私域天然的种草培育用户属性，同传统的广告投放形式相比，能够大大提升用户的裂变传播效应。

所以反过来看，转介绍率的高低，也正说明了私域运营的效果。

当前期通过数据分析跑通私域模型后，私域运营就来到了稳定期阶段。稳定期所需要关注的是管理效率和人员效率。所以，在这个阶段需要关注的数据指标集中在员工的个人考核上，比如员工的加粉数量、加粉率、被删率、任务执行率等等

对于团队KPI的设置，可以将平均人效作为衡量私域团队工作效率的基础，比如“人均产出营收额”等。

私域运营的核心是数据驱动，完整的用户体系其实就建立在数据驱动上。所以企业做私域的基础就是能够提前布局适合自身的数字化体系，沉淀数据资产，维护好用户的全生命周期价值。