需要注意的是，关于朋友圈转化或引流的数据，不是每家企业都能精准跟踪到。可以采用其它形式评估，比如以当天成交时间段推算，可以有个大致的参考。

02 数据分析

数据收集完之后，我们需要通过这些数字，归纳成一个个对我们有帮助的观点。

通常以周或月为单位进行，可以尝试从以下几个维度分析归纳:

1）同比对比：例如这周的平均数据和上周的平均数据对比，分析上升或下降的原因；

2）最大/小数值对比：例如某一条朋友圈数据特别高，分析与众不同的点；

3）趋势变化：选取一段时间进行分析，例如双11期间进行了大促，整体数据是否有大的变化；

有了一定的数据结论之后，我们可以从两种场景进行分析：

场景一：已知结果找原因

例如：4月第一周的互动数据最高，针对这个结果，该如何分析？

可以拆分影响互动率的所有因素：内容质量、发布频率、话题热度、发布时间等。然后将4月第一周与其他周相同的维度进行对比，找出变量。

比如经过拆解后发现，4月第一周与第二周，在内容质量和频率上很接近，但发布时间都不同，那么问题很大概率就在发布时间上。

场景二：明确分析目标

例如：5月份朋友圈的销售KPI需达到10万元，如何制定相应的计划？

可以从销售转化最高的几条朋友圈入手，分析其“高”的原因。同样可以拆分影响销售转化的因素：发布频率、内容质量、内容类型等。然后与其他朋友圈进行对比，找出变量因素。

比如转化最高的那条朋友圈包含客户反馈的好评截图，可以找不同内容类型，但发布时间等因素相同的朋友圈进行对比，那么很大可能这种带反馈的方式更容易转化。

需要注意的是，最好将分析结果进行呈现，可以使用可视化工具将数据以图表的形式展示出来，例如条形图、折线图、饼图等。这样能够更加直观地展示分析结果，让人更易于理解和使用。

03 验证假设

因为一条朋友圈的效果好坏是由多种因素组成的，并不能通过数据直接判断是因为某一项因素导致。

所以我们在上一步骤分析出相关的原因后，需要通过实践来进一步验证假设。

回到上面的问题，例如针对4月第一周互动数据好的原因，我们可以围绕互动数据变好的原因，提出假设并验证：

1、热点的内容更容易引起用户兴趣

这需要考虑，你的用户群体画像是什么样的？例如是年轻人更偏爱八卦娱乐热点，年纪偏大的用户更偏好时政新闻的热点。

然后，在保证其他因素不变的情况下，加大热点内容的比例，如果互动数据有明显提升，那么就验证了这个假设。

2、时间段发布好

这需要考虑这个时间段背后对应的场景和人群，例如你的用户群体是宝妈，所以你的朋友圈在早上8点或晚上10点互动会高。

那么，你就可以在保证内容、图片方向不变的情况下，调整中午时间段发送的频率，观察是否整体的互动数据有所上升，验证有效则加大早上或晚上的发布比例。

当然，我们给大家举的例子可能比较简单，主要是为了给大家提供这么一种思路，大家可以根据自己在朋友圈经营中的实际情况来进行。

经过长时间的数据分析，优化迭代后，相信你的朋友圈数据必定会有所提升。

写在最后

总结一下朋友圈数据分析的3个步骤：

收集数据：数据的维度包括发布时间、内容类型、评论数、点赞数、互动数、成交额等；

分析数据：以某一时间单位，对数据进行总结归纳，并分析出影响的变量因素有哪些；

验证假设：通过假设的变量因素，针对性地进行验证，得到结果修正后续运营动作。