数据分析三境界

数据分析的三层境界：

第一层，获得数据，整理数据，汇报数据。

第二层，加工数据，找到问题，呈现问题。

第三层，通过数据分析发现洞察，影响决策。

第一层

处在第一层的数据分析师，每天早上第一件事就是去获取数据，如果公司有数据库，但是没有可视化的取数工具，那就自己写SQL语句在服务器上获取数据，可能几个小时过去了才拿到数据。如果公司有数据库又有可视化的取数工具的话，那就根据要求让数据库计算出想要的数据，然后复制粘贴到excel表格里。

获取了领导需要的数据后，就是整理数据，放到一个表格里或者PPT里，让领导查阅了。

由于每天都有新的数据，这种数据分析师每天都要重复劳动。然后领导遇上要向上回报的时候，就又有更多处理数据的任务需要完成了。这种数据分析师的价值是获取数据，整理好数据，从而节省领导和同事的时间。但这种价值同时也容易被取代呀，结果就是拼加班，拼手速，拼快捷键技巧的熟练程度，拼细心程度。疯狂加班不敢抱怨。

第二层

处在第二层的数据分析师，会对数据进行加工，让领导在众多数据中，能轻松看出关键数据，找到问题，从而辅助领导做出决策。

比如领导更希望能够看到某个产品销量等数据的趋势变化，而第一层的数据分析师只会给出每天的销量数据表格。第二层的数据分析师能够用PowerBI等工具生成数据趋势图，让领导能够每天清晰地看到最近的数据变化怎么样，该不该做出策略调整。能够做到这一层次，就可以被领导看做优秀的助手了，做决策的左膀右臂。

第三层

处在第三层的数据分析师，擅长在一堆数据中寻找问题，分析问题，设计出策略来解决问题。

有一个传说，有个超市通过数据分析发现，把啤酒和尿布放在一起，两者的销量有显著提升，原因是带娃的爸爸会同时购买两者。虽然这是个传说，但表达的意思是通过数据分析可以发现一些营销洞察，从而通过提出对应的策略，来获得明显的成绩。

之后有空时我会专门写篇文章讲讲我如果通过数据分析来指导决策，从而获得出色成绩的。

数据分析的流程

数据分析基本的六个步骤：

1、提出分析目的

这一步在很多公司是老板做了，老板给数据分析师任务。比如今天老板说：给我拉张表，看看最近6个月销售额按天统计的数据，增长趋势，分区域分店铺的增长情况。比如前天老板说：帮我看看我们的产品，哪些两两组合关联度更强。比如上周老板说，最近销售额数据有些拉胯，帮我找找是什么原因。

但更高段位的数据分析师，可能会自己寻找分析目的。比如要提高某个业务的销售额，可以想出什么策略。

2、获取数据

Excel表格适用于处理1万行以内的数据，10万行以内的数据处理也马马虎虎。

石墨文档等的在线表格处理几千条数据也还可以。

要处理几万行几十万行数据的话，就要用一些专业的数据处理工具了，例如PowerBI。

要处理几百万行到几亿行数据的话，就要用一些数据库工具了，例如MySQL，要专门学下基本的数据库语言。

我们处理小红书相关的数据，Excel表格或者石墨文档的在线表格就够了。

少量的数据手工录入可能更快。

有的数据量稍微有点大，或者方便使用爬虫，那就使用爬虫来搜集数据。比如百度搜索搜到的结果用爬虫比较方便，比如一些你翻很多页都不需要输验证码的网页，比如不需要登录账号就可以看到你想要内容的网页，这些都是比较方便用爬虫的。如果要学爬虫，可以带着这个目的学学相关的Python编程语言。也有一些比较简单的爬虫工具，比如八爪鱼，比如webscraper。

对于小红书相关的数据，基本还是建议用人工录入数据吧，也就几百几千条数据，很快就搞定了。

3、处理数据

获得了数据后，要先处理下数据，比如，你的数据格式是不是对的，有些格式的数据不方便你后面的计算，排序等操作，有些数据格式可能还不统一，有些数据可能漏了，有些数据可能错误了。这些问题如果可能影响之后的分析结果，那就要提前处理。

4、分析数据

这是最考验人的一步了，怎样的分析产生怎样令人信服的结论。在得出正确结论以前，我们不一定知道该用什么分析方法，也并不知道该采用怎样的分析思路。

得出结果后回头看，你可能觉得，好简单啊，可是在这个过程中，却好难啊。就像我们中学时代解数学大题一样。

5、让数据可视化

分析完成后，不仅要自己能看懂，能看清楚，还要让领导和同事们能看懂能看清楚，那就常常需要运用可视化了。让分析结果更简单更直观地呈现出来。

最简单最常见的数据可视化方式就是柱状图、饼图、折线图、散点图等几种图表。

6、得出可执行结论

数据分析时为了得出结论，统一大家的意见，然后促进大家产生对应的行动。

如果大家认识不到位，不认可某个决策，那么执行就可能产生抵触，甚至唱反调。

所以数据分析时一种说服的方式，通过数据让大家心服口服，从而推动业务的发展。

在小红书相关的数据分析中，分析任务主要集中在以下几个方面：

自有账号分析，对标分析，非自有账号分析。

自有账号分析

作为一个小红书团队的数据分析师，重点自然是分析自家的账号。你可能负责的只有一个账号，也可能要负责多个账号。要维护的数据量不过100-2000条而已，所以最快的获取数据的方法还是手工录入数据到excel表格中。

因为小红书账号的数据查看途径主要就两个，一个是电脑端登录创作服务平台https://creator.xiaohongshu.com/，一个是手机端在创作中心查看。

电脑端数据显示维度更少，但是可以查看每篇笔记最近30天的流量趋势图。

小红书的数据不是一行行排列的，这就没法直接复制粘贴到表格中了，平台有防爬虫策略，也就不好用爬虫软件整理到表格中了，主要数据都在手机端才能看到，这就更麻烦了。

所以，老老实实手工整理这些数据吧。

用表单收集原始数据，第一张表单，录入每篇笔记的数据，至少包含的字段：账号名、标题、阅读量、点赞量、收藏量、评论量、分享数、涨粉量、人均观看时长、点击率、点击率评价、5s完播率（视频内容的指标）、完播率评价（视频内容的指标）、内容丰富度、内容丰富度评价、首页推荐占比、搜索占比、个人主页占比、关注页面占比、其他来源占比、女性观众占比、年龄分布（根据需要看是统计1-2个年龄段还是所有5个年龄段）、城市分布（根据需要看是统计排名前1-3的城市还是前10城市）、观众兴趣（根据需要看是统计排名前1-3的兴趣还是前10兴趣）。

第二张表单，录入账号基本数据，至少包含的字段：每日观看数、近7日观看数、近7日观看总时长、近7日点赞数、近7日收藏数、近7日评论数、近7日笔记涨粉、近7日主页访客、近7日笔记分享数、近7日观看排名百分位、近7日互动排名百分位、近7日涨粉排名百分位、近7日推荐流量占比、近7日搜索流量占比、近7日个人主页流量占比、近7日关注页面流量占比、近7日其他来源流量占比、近7日新增粉丝数、近7日流失粉丝数、女性粉丝比例、年龄分布比例、城市分布比例、观众兴趣分布比例。

计算一些指标

笔记搜索阅读量：通过搜索结果点击该笔记的阅读量，笔记搜索阅读量=笔记阅读量×搜索占比。由于我们无法看到搜索结果点击率，所以就只好看笔记搜索阅读量了，搜索阅读量越高，说明该笔记在搜索结果中越有优势。如果要布局搜索结果，就需要研究这类搜索阅读量高的笔记，来优化团队创作方向。

笔记推荐阅读量：通过首页推荐点击该笔记的阅读量，笔记推荐阅读量=笔记阅读量×首页推荐占比

笔记推荐曝光量：该条笔记在首页推荐获得的曝光量，笔记推荐曝光量=笔记阅读量/点击率。推荐量高说明该笔记更受系统认可。可以找到推荐量相关的关联因素，从而给团队指引优化方向。

同城阅读量：该条笔记的同城用户阅读量，同城阅读量=笔记阅读量×同城比例，有些业务有很强的同城属性，非同城的流量意义不大，所以需要看同城阅读量。

互动率：互动率=（点赞数+收藏数+评论数）/阅读量，互动率被普遍认为是一种评价笔记是否值得推荐的指标，互动率高的笔记更容易被推荐。高互动率的笔记可以用来总结增加互动率的经验，从而提高以后笔记的表现。

涨粉率：涨粉率=涨粉数/阅读量，涨粉率越高表明这个笔记的内容更容易吸引读者关注。高涨粉率的笔记可以考虑作为置顶帖，也可以考虑投放薯条用来涨粉。

通过数据分析指引怎么获得更高流量

做小红书常常会陷入流量焦虑，为什么最近流量明显下滑，为什么流量一直上不来。

这时就需要数据分析师来告诉大家为什么会这样，以及该做出怎样的改变。

看流量的分布是否有变化，主要的流量变化集中在哪里。

根据看前面计算的一些指标，生成折线图，通常就能比较明显看出问题所在，常常是由于最近的笔记推荐流量明显下滑导致的。

接下来就看，哪些数据发生了变化，比如兴趣分布，性别分布，城市分布，点击率。可能是笔记对应的目标人群发生了变化，也可能是这个笔记本身不够吸引人点击率不高，或者这个笔记写得并不够好，导致互动率低。

找到了原因所在，就可以寻找解决方案了。

通过数据分析指引怎么获得更多的成交额

先梳理出该业务的成交路径，例如某医美机构的路径是，笔记阅读——主页流量——私信——引导到微信私域——成交。

那么就要监测：7天阅读量、7天主页访问量、7天私信数、7天加微信数、7天成交数（额）

然后就可以算出每7天的主页访问率、按阅读量的私信率、按主页访问量的私信率、私信加微信率、成交率。

然后就可以定位问题了，比如有时虽然阅读量升高了，但是销售额降低，通过定位发现是最近的按阅读量的私信率明显降低了，然后发现按主页访问量的私信率降低得不那么明显，那么问题就在于阅读量引导到主页访问的这一步出了问题，那么接下来就应该出引导到主页访问的策略，从笔记的文案到评论区引导，都需要进行迭代。

对标分析

对标分析主要是分析一批对标账号和一批对标内容。

对标分析这个我们有专门的文章研究过。

对标账号不只是对标直接的竞品，还可以包括在某些角度有竞争关系的账号，还可以包括兴趣点，目标人群，内容风格等高度重合的账号。

对标分析的主要价值在于为内容创作和运营动作优化提供借鉴。

在电商领域常会做竞品数据分析，但是内容领域，由于通常和你抢夺流量的账号众多且并不仅仅来自你的直接竞争对手，并且缺乏专门的数据。所以并不会每周做对标账号的数据分析，注重自己的内容就好了。

非自有账号分析

如果需要找博主做推广，这时需要评估这些博主的数据。

单纯看粉丝数的方式容易误差很大。

如果能建立不错的数据分析模型，就能够比较方便筛选博主，以及给出对应的合适定价。

与广告效果相关性最强的数据是转化率，这个数据需要经过多次测试逐渐精确。同一个博主发的内容，即使阅读量相同，不同的文案，转化率也可能相差几倍。

除了转化率，相关性比较高的数据就是阅读量。一篇笔记的阅读量越高，我们认为通常就带来了越高的销量。但是不同类型的内容，转化率相差其实不小，几倍甚至十数倍的转化率差异。有的笔记属于高点击率低转化率类型，有的笔记属于低点击率高转化率类型。

两种解决方式，第一种是通过数据分析经验的不断积累，我们可以将笔记分为几种类型，同类型的笔记进行比较，这样同类型笔记的转化率至少不会相差太远。这种解决方式需要不断的数据分析研究，有一定难度。

第二种是通过多个合作案例不但积累，测出平均数据，这种方式可以一定程度减小误差，操作也简单。

由于博主并不一定想让你看到真实阅读量，或者在初步筛选的过程中不方便调查阅读量。所以一般流行的策略是统计点赞量。不过有些类型的笔记点赞率能够达到10%-20%，有些类型的笔记点赞率连0.1%都不到。以及有些博主的笔记点赞主要来自少数忠实粉丝或者互赞买赞行为。

50赞以下的笔记容易通过互赞买赞等行为造假，所以存在数据造假的可能。不过在初步筛选中这个并不重要。

按照千赞标准来评估爆文的方式也并不可靠。有些笔记1000赞对应的阅读量才1w左右，有些笔记10w阅读量才100个赞。

所以，在建立合作前的筛选账号阶段，我们起码要统计以下数据：昵称、粉丝数、总赞藏数、置顶帖标题、置顶帖点赞量、最近10篇或最近2个月内容平均点赞量、最近2个月最低点赞量、30%分位作品点赞量、作品风格、作品内容形式。

最低点赞量是用于估算来自粉丝的流量。当几乎没有被系统推荐时，作品的点赞量就处于洼地，这时的点赞几乎都来自于粉丝。

30%分位作品点赞量可以用来预测你的投放能够拿到的较乐观结果是怎样的。

基础预测公式可以参考如下，之后再根据实际执行的数据调整优化。

预期阅读量=预期点赞量/3%

预期销量=预期阅读量×预期转化率（1%）

预期产出=预期销量×售价

这样就可以初步估算出这个博主带来的预期产出会是多少，然后决定广告费最多可以给多少。注意预期产出的计算建议根据实际经验反复测算，我们给出的初始数据仅供缺少数据的情况下参考。前期建议先做保守估计，就是预期产出降低5-10倍。

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作者：江流

来源：鸟哥笔记（ID：niaoge8）

月活用户超1亿，拥有极强的种草属性与高消费能力，在流量获取成本越来越贵的社媒营销中，小红书的决策力价值愈发凸显。

为帮助品牌用户全面了解小红书的内容营销逻辑与行业趋势，千瓜数据联合数据洞察咨询机构——解数咨询，推出《小红书内容营销数据洞察白皮书》，为品牌小红书投放提供更全面的思路建议。

01 拉新与促活-去粗取精，小红书内容营销模型

流量的本质，就是用户。在引流过程中，用户画像是品牌投放渠道选择的最重要因素之一，尤其是处在起步阶段、预算有限的初创品牌，更应该去除传统的广撒网观念，运用精细化运营思维，高效驱动用户转化和活跃。

在千瓜数据与解数咨询联合推出的《小红书内容营销数据洞察白皮书》中，总结了在小红书投放模型实操中常用的五大要素——蓄、养、引、破、晒。

从蓄势、养草到引爆、破圈和晒单，都是品牌在不同阶段围绕小红书达人和用户心理做的精准触达。

首先通过KOC铺量关键词，奠定新品牌产品的认知基础，再通过中腰部达人做垂类评测、攻略干货式的专业种草，强化品牌产品口碑，然后引入头部达人、知名KOL引爆话题，再到素人跟风晒单形成完整的传播链路。

不同时间节点的营销策略也要进行区别，以完美日记为例，日常投放的内容策略以单品种草为主，以维稳品牌产品声量为目的，种草达人为70%的腰部达人+30%KOC。

营销节点时集中火力大投，通过10%头部达人+60%腰部达人+30%KOC全矩阵种草，带动平台声量大幅增长，快速促进品牌转化。

02 小红书内容营销逻辑，消费者行为路径——CAS模型

与传统平台AISAS整合营销模型不同，小红书通过Consideration（种草）整合了Attention（注意）到Interest（兴趣）、Search（搜索）、 Action（购买）、Share（分享），综合合并为CAS模型。这是小红书消费者行为路径的一大特色。

图｜《小红书内容营销数据洞察白皮书》

同时，主动Search（搜索）的用户会高频次地使用小红书的搜索功能，特别是在品牌集中增加营销投放或是有新产品发布等较大事件时，小红书内关于该品牌的搜索量会明显上升。

“大家在把小红书当搜索引擎用”，这是众多小红书用户的心声。

小红书流量逻辑

小红书流量逻辑有两个核心点：内容标签匹配、 社交关系链推荐。

内容标签：即内容在发布后会被平台打上一系列标签，将其推荐给可能感兴趣的人，而笔记中被提取的关键词、地理位置等信息则是标签的重点关键词，例如用户平常爱看美妆类的笔记，平台则会推荐更多的美妆笔记给用户。

社交关系链推荐：在推送给一些用户后，平台会根据笔记的互动量来给笔记打分，决定是否要继续推荐给其他用户，这个评分体系在小红书被称为CES （community engagement score）。

在去中心化的内容生态中，小红书所拥有的流量分发优势，无疑是新锐品牌崛起的肥沃土壤。

优势一：平权分发，无论达人粉丝量级多少，只要笔记内容优质都能被平台推荐、分发，成为爆文；

优势二：高性价比，小红书流量成本仍然非常低，优质内容所产生的笔记曝光和互动量能给品牌带来高性价比的效果转化；

优势三：长尾效应，在平台流量的层层推荐下，优质笔记即使发布很久仍能获得源源不断的长尾流量，在小红书搜索结果中也能展示在排名前列。

03 高度匹配平台人货场，小红书内容营销生态

随着“人货场”的中心从“场”转移到“人”，品牌与之对应的营销方法也在随之改变。

在抢占小红书用户心智的过程中，品牌竞争变得愈发激烈，深挖用户需求、攻克细分领域已经成为行业趋势。了解小红书平台的内容营销生态，对“人”、“货”、“场”针对性发力，方能提高营销性价比。

图｜千瓜数据

人——小红书主要受众群体

小红书品牌营销要构建与平台高适配度的“人货场”，第一步便是以人为中心，关注消费者标签，通过大数据对用户分层，为其提供针对性种草与个性化的服务，实现新的发展。

目前小红书月活用户1.58亿，64.3%的用户为女性，核心年龄段分布在24—35岁。

小红书用户核心关注的四大焦点话题为：彩妆、护肤、穿搭、 美食教程。消费者标签中，流行男女占比最高，占所有用户的14.71%；其次是学生党和爱买彩妆党和护肤党。

货——适合投放小红书的7种类型

与双微一抖不同，小红书上的有效投放并不以品牌阶段和产品客单价划分。对此，《小红书内容营销数据洞察白皮书》中总结出7种适合投放小红书的品牌及产品：

1、不急于转化的品牌；

2、高颜值或新奇特产品；

3、跟小红书用户画像匹配的产品（女性、年轻、高消费）；

4、客单价高于30元的产品；

5、自有品牌；

6、有基础完备的一类电商运营团队；

7、想做品牌沉淀的品牌。

通过聚合2021年1月—10月小红书商品种草榜TOP1000发现，护肤、彩妆类商品在小红书种草最多，分别为50.56%、16.99%。在女性群体集中的小红书平台，护肤及彩妆品牌主成为笔记投放的主力军。

新锐品牌和成熟品牌在小红书呈现出不同的投放策略，新锐品牌通过打造品牌差异化、细分化、区域化找到了品牌增长的突破口，成熟品牌则借助小红书竖立品牌年轻化、价值化、科技化的新品牌形象。

无论是新品牌、老品类，或是老品牌、新品类，在小红书平台营销过程中，都需要契合平台的发展调性，选择合适的商品，方能与用户构建更加深刻的关联。

场——定位“笔记”、“达人”圈层

场是连接人与货的纽带，场的建立是为了能更好的服务于人，满足人的需求。除小红书商城外，平台内容生态对于用户消费决策的影响早已延伸到线上线下各个场景。

小红书达人圈层构成了品牌投放策略。

明星和头部KOL（50万+粉丝）由于影响力广泛、个人形象鲜明且较有社会影响力，因此可以高效的提升品牌知名度和影响力，提高品牌背书和曝光量。

作为中腰部KOL（5-50万粉丝）有多元化的人设，相较于明星更具亲切感，因此更易形成真实的口碑风向，适合来带动爆款话题和炒热单品。

更为常见的达人是初级KOL（5k-5万粉丝）和素人（5k内粉丝），他们体量最大，是小红书的社区之 本，也是品牌流量和口碑的基石，里面囊括了大量的潜在消费者，常用于分享种草、买家秀等。

此外，《小红书内容营销数据洞察白皮书》中将KOL营销分为三种类型：聚焦型、扩散型、功能型。

聚焦型是搭建垂类KOL矩阵，聚焦关键人群，集中火力推动销售转化适用于有特定消费群体的产品；

扩散型是搭建金字塔型KOL矩阵，阶段式推动营销信息扩散，适用于大众消费品；

功能型是挖掘KOL不同功能效用，支持整合营销传播各个环节。

品牌在筛选小红书达人时，应从数据维度和内容维度两个层面去考量达人的营销效果，选择数据稳定、内容优质且适合品牌产品投放的小红书达人，以避免投放翻车。

根据品牌不同阶段需要，可以选择先铺量后精准，或精细化投放的营销策略。

先铺量后精准适合初次在小红书投放的品牌，通过多关键词和KOC铺量测试出适合品牌种草的方向，找到品牌发力点。

精细化投放适合在小红书有一定声量的品牌，选择高垂类达人精准触达品牌用户，塑造品牌产品记忆点，从而提高转化。

04 总结

在内容营销逐渐成为社媒营销核心的趋势下，优质内容是营销活动价值的重要保证，也是撬动销售增长、促进品牌转化不可小觑的关键因素。

小红书品牌投放要去粗取精，通过蓄、养、引、破、晒五大投放模型要素进行精细化营销，高效驱动用户转化和活跃。

了解小红书内容营销逻辑是品牌投放的前提，通过小红书消费者行为路径——CAS模型，以及平台流量逻辑，为品牌内容布局提供思路方向。

随着各行各业逻辑转向以“人”为核心，传统营销漏斗的困境将逐渐被打破，通过数据洞察小红书内容营销生态，在高度匹配平台人货场的前提下挖掘可发力的赛道蓝海。