重庆分公司,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
运营报表需要哪些数据?
就短视频运营来看,运营报表一般比较关注账号粉丝数、视频播放数和直播人气带货数据,日常想要统计这类数据,往往需要多个平台账号进行切换,十分耗时且容易出现数据计算错误的问题,其实可以借助一些专业的跨平台账号管理平台,如新榜矩阵通,使用系统的运营报表功能就是一键生成数据报告。
目前创新互联已为上千多家的企业提供了网站建设、域名、雅安服务器托管、网站托管运营、企业网站设计、沐川网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。
矩阵通「运营报表」融合各平台图文、直播、短视频数据,自动按周/月/季度快速形成账号运营报表,展示团队趋势数据及排名情况,缩短数据统计时间,提升运营复盘效率。
运营数据分析报表包括什么?作为运营,拿一次活动来说,一份比较完整的数据报告应该包括活动背景、活动回顾总结和未来活动计划(预期)。活动回顾总结是最多的部分,需要用数据图表来展示直观的活动数据,然后得出什么结论,好的吸取,不好的改进,每次报告就是这样不断优化进步的。比如,某次我们的活动数据总结是这样的∶
从PV/UV、页面访问、注册、订单成交额等情况去了解活动进行的情况,是否达到预期,是否完成KPI……图表方面,有指标卡、计量图(看完成进度)、折线图(看走势)、漏斗图(看转化情况)、柱状图(看数据对比情况…..平均值等辅助线可作为数据参考。
新媒体方面如何能做好数据分析和统计呢?在新媒体账号运营过程中,数据统计和分析确实是十分耗时的一件事,特别是在面临多个账号+多个平台的时候,需要频繁切换账号后台,统一账号数据维度,加大了运营的日常工作量,企业想要节省人工成本,可以借助『矩阵通』,作为多平台新媒体数据中台,支持接入公众号、抖音、微博、视频号、快手、小红书等多个新媒体账号数据。
矩阵通数字化运营工具,自动聚合平台账号数据,通过可视化图表,保证企业对矩阵账号运营质量和目标进度的高频率感知。
01明细数据
直播明细数据包括运营团队,带货信息、人气数据,商品数据等,集中查看企业添加账号直播的数据情况,发现热门直播,支持自定义筛选以及自定义数据展示维度,数据支持下载。
02账号仪表盘
[仪表盘]通过可视化图表,直观展示企业添加的矩阵账号的大盘数据、各新媒体平台数据,帮助用户快速了解企业在各媒体平台的布局策略,以及各团队对账号的运营情况。
03运营报表
矩阵通「运营报表」融合各平台图文、直播、短视频数据,自动按周/月/季度快速形成账号运营报表,展示团队趋势数据及排名情况,缩短数据统计时间,提升运营复盘效率。
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如何做抖音的数据分析?常见数据分析报告三大类别,你都知道吗?上一期我们讲过了数据分析报告的作用,本期我们就一起聊一聊数据分析报告的类别有哪些吧。数据分析报告通常分为以下三个类别,分别是:日常运营报告、专项研究报告以及行业分析报告,其中日常运营报告属于日常报告,定期随工作报告一起递交,而专项研究报告则属于不定期报告,行业分析报告既可以定期报告也可以不定期报告,接下来我们详细说明。
第一点:日常运营报告,日常运营报告通常是指新媒体运营部门每天、每周或每月、每季度需要给主管领导进行汇报,这其中包括《网站流量日报》、《微信公众号粉丝周报》以及《今日头条阅读量周报、粉丝月报》还有《网站转化率月报》等,这里只是举例子,还会有其他自媒体平台的阅读量统计报表、粉丝增长数、转发量、评论量、点赞数等,具体是日报、周报还是月报,要看每个公司考核安排来定了。一般都是周报和月报的形式,毕竟日报会增加大量的工作。
撰写日常运营报告要注意,表头是固定的,一旦固定好不要轻易改动,这样方便领导查阅和对比,其次是递交数据要遵循流程化原则,日常运营报告一般会需要微信微博、活动策划、自媒体平台以及品牌推广相关负责人提供当天的数据,因此每天几点之前统计好数据要提前与大家打好招呼,一旦形成规则,将会大大提高制作日常运营报告的效率。
第二点:专项研究报告,专项研究报告主要是指针对某个特定问题进行的相关数据汇总和分析,比如《粉丝增长来源报告》、《流量异常分析报告》、《上周广告投放效果报告》等,专项研究报告的重点是深入挖掘问题,以及寻找解决问题方案。这些报告是针对特别事件孕育而生的产物,所以是不定期报告,因为你并不知道什么时候会发生什么事情。
第三点:行业分析报告
行业分析报告是对整个新媒体行业的情况汇总报告,主要是分析当前新媒体的相关情况,这样可以有助于掌握整个趋势,比如抖音风刚起,就能判断短视频平台即将到来的大佬们都获得了最高的流量支持。行业分析报告主要分两点,一是整个行业的报告,一是同行竞争对手的报告,整个行业趋势可以通过大数据来获得相关数据,而同行分析,则是通过分析竞争对手的微博数据、微信数据来了解他们的大概情况。
以上三点就是常见的数据分析报告类别,肿么样看完了本文,是不是清晰多了呢?好了,本期分享我们就到这里了,下期我们再继续吧!