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如何用数据分析,搞定新媒体运营的定位和内容初始化?

发布时间:2016-10-23 11:31:18 所属栏目:经验 来源:鸟哥笔记
导读:副标题#e# 摘要: 为啥你的新媒体账号有时推送的阅读量很高,有时却是极低,甚至最高值和最低值之间相差达数十倍之多。如此不稳定,这究竟是为什么呢? 最近,很多运营微信公众号、微博或头条号的小伙伴都被这样一个问题困扰着: 为啥我新媒体账号有时推送的

从上图可以看出,韩寒、郭敬明和李尚龙的微博粉丝的年龄段主要集中在“19-24岁”这个区间,这是“第一集团“,而“第二集团”是“25-34岁”这个年龄段区间,而韩寒的粉丝年龄段“第一集团“和”第二集团“人群相差无几,不过这也好解释,他的文风犀利但有深度,有自己的人生哲学(对比《后会无期》与《小时代》系列、《你只是看起来很努力》即可知)俘获广大80后粉丝有关。

综上所述,该公众号主要面向人群是19-24岁这个年龄段的人群,次要人群为25-34岁,据一般常识判断,粉丝群体应涵盖学生群体(高中生、大学生)、白领群体。

(2)目标人群的性别分析

如何用数据分析,搞定新媒体运营的定位和内容初始化?

3位作家单条微博对应的粉丝性别分布

据上图可知,几位作家对应的粉丝群体的性别主要以女性为主,尤其是郭敬明和李尚龙的粉丝群体女性占比极大,分别达到90%和75%上下,造成这种情况的原因如上分析。

综上所述,该公众号面向的人群主要是女性群体,加上年龄特征,即女青年。

(3)目标人群的地域分析

如何用数据分析,搞定新媒体运营的定位和内容初始化?

3位作家单条微博对应的粉丝地域分布

关于粉丝地域分布,笔者是想找出几位作家人群的共性分布区域,缩小地域范围,在几个区域进行集中发力,到时可以着力找当地的畅销文学、事件、人物等内容素材信息,打造粉丝群体喜闻乐见的文章;抑或找到当地有影响力的自媒体进行推广和互推;后期盈利变现也能有的放矢。

上面可以看出,上海、北京、广东三地的粉丝较多(当然也不排除这里的互联网发达,网民较多…),这里可以作为主攻区域。

(4)粉丝的兴趣图谱及情感需求分析

这部分需要对上述3条微博的互动粉丝的兴趣标签进行整理,并利用censydiam模型进行分析,详细步骤可以参考《当数据分析遭遇心理动力学:用户深层次的情感需求浮出水面(万字长文,附实例分析)》。

将三条微博的粉丝兴趣标签进行优先级赋值和归并计算,找出得分较高的前10个兴趣标签:

如何用数据分析,搞定新媒体运营的定位和内容初始化?

对粉丝兴趣标签进行处理

由此,我们可以得到公众号目标人群的10个最重要的特征,关于它的用户,笔者将在后面提到。

再经处理,得到如下“兴趣-行为动机”对应表和最终的3类主要情感需求象限。

如何用数据分析,搞定新媒体运营的定位和内容初始化?

3条微博粉丝的“兴趣-行为动机”对应表

如何用数据分析,搞定新媒体运营的定位和内容初始化?

目标人群的情感需求在Censydiam动机分析模型中的反映

由上述分析可知,公众号的粉丝的情感需求在Censydiam消费动机分析模型主要对应模型中的3个象限,即“享乐/释放”、“舒适/安全”和“个性/独特”。这三类情感需求象限其实对应的是三类不同的粉丝群体,所以在后续的公众号定位及栏目规划时需要兼顾三者的差异性需求。

好了,通过间接手段,我们获取了目标人群的用户画像,了解了他们的基本特征,这对我们进行公众号的内容规划、风格调性和粉丝获取渠道都很有帮助。

然而,对于微信公众号的定位来说,仅有上述信息是不够的,因为我们还需要确认目标人群的阅读偏好,知道哪些内容是他们喜闻乐见的,据此可以“投其所好”。

3 获取粉丝的阅读偏好信息

该部分的目的在于获取目标人群的阅读喜好,了解他们喜好什么风格的文章,里面包含哪些意象/元素(帅哥、虐恋还是各种关于青春的东西),涉及到哪些关键词,这样便于栏目规划、菜单设置及后续的内容(伪)原创和采集。

总之,这一步是为内容输出奠定框架和找准发力方向。

为此,我们需要进行文本挖掘,笔者采用了网络内容分析法进行分析,从中提取粉丝的阅读偏好相关信息,对应的工具是Tagxedo和Netdraw。

3.1 语料提取

进行网络内容分析的第一步是采集精准、高质量的文本分析语料,需要找到符合上述用户特征的文本数据。

为此,笔者采用大数据文本采集及分析工具(新浪微舆情)进行文本数据采集和部分数据的分析。采集时间段是2016-6-1~2016-10-13,数据来源为全网。

如何用数据分析,搞定新媒体运营的定位和内容初始化?

输入“青春文学”进行全网文本数据采集和分析

(编辑:济南站长网)

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