短视频运营干货分享,CCPMO法则
短视频账号需要五步法则：CCPMO法则，即了解渠道（channel）、了解竞品（competitor）、账号运营方案规划（programme）、以爆款为目标进行内容素材制作（material）、优化运营（optimization）。详情如下：
数据运营视频课程bilibili，短视频运营干货分享？
短视频账号需要五步法则：CCPMO法则，即了解渠道（channel）、了解竞品（competitor）、账号运营方案规划（programme）、以爆款为目标进行内容素材制作（material）、优化运营（optimization）。详情如下：
一、C了解渠道
知己知彼百战百胜，在做短视频账号之前首先要对平台机制有清晰的认知，笔者以视频号、抖音、快手、B站、微博为例，分析各个渠道的特点、分发逻辑、内容调性和用户属性等。
小知识点：短视频平台推荐的基础逻辑及需要关注的重点指标（请结合视频讲解进行理解）。
二、C了解竞品
在对平台机制做了充分的了解和对比后，接下来要对自己账号领域的竞品有充分的认知，分析其账号定位、内容定位、人设定位及运营思路。如果还未明确立项，可以参考该平台热门的创作者/垂直内容分类，帮助自己找到潜在竞品。
三、P方案规划
在对平台和竞品都分析透彻后，接下来就可以对自己要做的账号进行详细的方案规划了。
思路：根据自己的目标受众，选择账号领域，确定账号的商业定位、内容定位、人设定位，并搭建账户。
四、M爆款内容
在内容产出环节，需要以爆款为目标进行内容创作。那么爆款内容都有什么特点呢？记住两句话：
满足受众心理的选题是成功的一半。
爆款视频的三点核心特征：共鸣性+冲突性+热点性。
五、O优化运营
在持续的产出内容进行试错、尝试后，一定要以数据为基础进行优化迭代运营。在整体运营环节，通过对发布前、发布中、发布后运营执行的拆解，总结出以下运营重点：
其中，在选题策划/脚本构思/剪辑制作环节中，需要预埋很多梗并注意视频节奏。通过短视频内容沟通5模型可以看出，一个好的视频需要注意：前3S务必吸睛（提升有效播放率）、视频尽可能短（提升完播率）、视频中与用户产生互动（提升互动率指标）等，只有作品数据足够突出，你的视频才可能进入更大的流量池。
互联网运营的数据分析如何做好？
眼花缭乱的东西很多，真正派上用场的，却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华，却解决大量的问题。
下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。
我们从第十个方法倒着讲，重要性并无优劣之分，但压轴的，往往是最重要的。
方法十：Link Tag的流量标记
Link tag标记流量源头 ，绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源，也同样适用于app下载来源的监测（但后者需要满足一定的条件）。
Link tag的意思，是在流量源头的链出链接上（链出URL上）加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转，而且能够标明这个链接所属的流量源是什么（理论上能够标明流量源的属性数是无限的）。
Link tag不能单独起作用，必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。
Link tag是流量分析的基础，要严肃的分析流量，不仅仅是常规分析，还包括归因分析（attribution analysis），都需要使用link tag的方法。
方法九：转化漏斗
分析转化的基本模型是转化漏斗（conversion funnel），这个大家都应该很熟悉了。
转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是实现销售，所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟（session duration >10minutes）。对于增长黑客而言，构建漏斗是最为常见的工作。
漏斗帮助我们解决两方面的问题，第一、在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点；第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单，无论web还是app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用，乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。
方法八：微转化
人人都懂转化漏斗，但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了，而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题，但大问题总是有限的，这些问题搞定后，你还是需要对你的转化进行持续优化，这个时候必须要用到微转化。
微转化是指在转化必经过程之外，但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动，左右了用户的感受，也直接或者间接的影响了用户的决定。
比如，商品的一些图片展示，并不是转化过程中必须要看的，但是它们的存在，是否会对用户的购买决定产生影响？这些图片就是微转化元素。
个人认为，研究微转化比研究转化更好玩。有一些案例，课堂上跟大家讲。
方法七：合并同类项
合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分，但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。
合并同类项就是这样的方法。举一个例子，我问你，一个电子商务网站，所有商品页的整体表现如何？它们作为一个整体的bounce rate怎么样，停留时间怎么样，用户满意度怎么样等等，你能够回答吗？
如果我们查看每一个商品页的表现，然后再把所有一个一个页面的数据加总起来作分析，就太麻烦了（根本无法实现分析）。这个时候，我们必须要合并同类项。
如何合并？利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。不支持这样功能的工具你可以考虑扔掉了，因为这根本不应放在增长黑客的专业装备箱中。
合并同类项还有很多用途，比如你要了解web或者app一个版块（频道）的整体表现，或者你要了解整个导航体系的使用情况，这都是必须使用的方法。
方法六：AB测试
增长黑客不谈AB测试是耻辱。
通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题，想个主意，做出原型，测试定型。
比如，你发现转化漏斗中间有一个漏洞，于是你想，一定是商品价格不对头，让大家不想买了。你看到了问题——漏斗，而且你也想出了主意——改变定价。
但是这个主意靠不靠谱，可不是你想出来的，必须得让真实的用户用。于是你用AB测试，一部分的用户还是看到老价格，另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化。若真如此，新的价格就被确定下来（定型），开始在新的转化高度上运行，直到你又发现一个新的需要改进的问题。
增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，如何验证的？主要方法就是AB测试。
今天的互联网世界，由于流量红利时代的结束，对于快速迭代的要求大大提升了，这也使我们更加在意测试的力量。
在web上进行AB测试很简单，在app上难度要高很多，但解决方法还是很多的。国外那些经典app，那些卖钱游戏，几乎天天都在AB测试。
方法五：热图及对比热图
热图是一个大家都喜欢的功能，它是最直观的记录用户与产品界面交互的工具。不过真用起来，可能大家很少真正去深究吧！
热图，对于web、app的分析，都非常重要！今天的热图相对于过去的热图，功能得到了极大的提升。
在web端，过去一些解决不好的问题，比如只能看链接的被点击情况，点击位置错位，对浮层部分点击的标记，对链出链接的标记等等，现在已经有好的工具能够提供很多新的办法去解决。在app端则分为两种情况，内容类的app，对于热图的需求较弱；但工具类的app对于热图的需求则很显著。前者的screen中以并列内容为主，且内容动态变换，热图应用价值不高；后者则特别需要通过热图反映用户的使用习惯，并结合app内其他的engagement的分析（in-app engagement）来优化功能和布局设计，所以热图对它们很重要。
要想热图用的好，一个很重要的点在于你几乎不能单独使用一个热图就想解决问题。我常常用集中对比热图的方法。
其一，多种热图的对比分析，尤其是点击热图（触摸热图）、阅读线热图、停屏热图的对比分析；
其二，细分人群的热图对比分析，例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图对比等等。
其三，深度不同的互动，所反映的热图也是不同的。这种情况也值得利用热图对比功能。例如点击热图与转化热图的对比分析等。
总之，分析很多用户交互的时候，热图简直是神器，只不过，热图真的比你看到的要更强大！
方法四：Event Tracking（事件追踪）
互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析，还有后面要讲到的归因分析等等，都是在网站分析的基础之上发展起来的。
但是，早期的网站分析有一个特点，就是对于用户在页面上互动行为的记录，只能记录下来一种，就是点击http链接（点击URL）。不过随着技术的发展，页面上不仅仅只有http链接，页面上还有很多flash（现在flash都要被淘汰了）、JavaScript的互动链接、视频播放、链接到其他的web或者app的链接等等，用户点击这些东西就都无法被老方法记录下来了。
不过，有问题就一定有方法，人们发明了event tracking来解决上面的问题。event tracking本质上是对这些特殊互动的定制化监测，而由于是定制化，所以反而有了更多附加的好处，即可以额外添加对于这个活动的更多的说明（以event tracking这个方法的附件属性的方式）。结果，这个方法甚至有些反客为主，即使是一些http链接，很多分析老手也喜欢把它们加上event tracking（技术上完全可行），以获得更多的额外监测属性说明。
随着app的出现，由于app的特殊性（屏幕小，更强调在一个屏幕中完成互动），分析app的page（实际上应该是app的screen）间跳转的重要性完全不如web上的page之间的跳转，但分析app上的点击行为的重要性则十分巨大，这就使我们分析in-app engagement的时候，必须大量依赖event，而相对较少使用screen。这就是说，在app端，event反而是主，page（更准确应该是screen）反而是辅！
这也是为什么，这个方法你必须要掌握的原因。
方法三：Cohort分析
Cohort分析还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列分析，有的说是世代分析，有的说是队列时间序列分析。大家可以参考维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6，找找自己觉得合适的译名。
无论哪种叫法，cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于，随着流量经济的退却，精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。
Cohort分析受到欢迎的另一个原因是它用起来十分简单，但却十分直观。相较于比较繁琐的流失（churn）分析，RFM或者用户聚类等，Cohort只用简单的一个图表，甚至连四则运算都不用，就直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存（或流失）变化情况。甚至，Cohort还能帮你做预测。
我总觉得cohort分析是最能体现简单即美的一个典型方法。
方法二：Attribution（归因）
归因不是人人都听说过，用好的更是寥寥无几。 不过，考虑到人们购买某一样东西的决策，可能受到多种因素（数字营销媒体）的影响，比如看到广告了解到这个商品的存在，利用搜索，进一步了解这个商品，然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合，让一个人下定了决心购买。
因此，很多时候，单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门，而是多种渠道共同作用的结果。
如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用？如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系？在评价一个渠道的时候，如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量？这些都需要用到归因。
如果你是互联网营销的负责人，归因分析是必不可少的分析方法。在我的课堂上，会特别多的篇幅讲解这个方法。
方法一：细分
严格说，细分不是一种方法，它是一切分析的本源。所以它当之无愧要排名第一。
我经常的口头禅是，无细分、毋宁死。没有细分你做什么分析呀。
细分有两类，一类是一定条件下的区隔。如：在页面中停留30秒以上的visit（session）；或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度（dimension）之间的交叉。如：北京地区的新访问者。即分群（segmentation）。
细分几乎帮助我们解决所有问题。比如，我们前面讲的构建转化漏斗，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如，我的朋友孙维（卡车之家的数据负责人），他将用户的反馈作为event tracking的属性（放在了event action属性中），提交给GA，然后在自定义的报告中，将用户反馈和用户的其他行为交叉起来，从而看到有某一类反馈的用户，他们的行为轨迹是什么，从而推测发生了什么问题。
分析跳出率时，我们也会把landing page和它的traffic source（流量源）进行交叉，以检查高跳出率的表现是由着陆页造成，还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。
无细分，毋宁死。
数字化用户运营的整个过程包含？
数字化技术应用的普及驱动着企业的数字化转型，在新兴数字化用户的消费和社交行为变化的影响下，企业向客户提供产品和服务的方式也在不断发生变化。
数字化客户管理的五个主要步骤：
1、建立数字连接
连接不仅产生数据，更承载着用户行为和未来交互机会，理解不同连接渠道的特点、数字化连接的不同模式、连接的核心要素以及平台型数字化连接带来的价值，有助于在你和你的客户之间建立更有效的全渠道连接。
2、促成用户转化
数字化客户的购买转化不再是线性的决策过程，理解和掌握数字化客户决策的互动周期模型，有助于你选择适合的营销转化模式，运用相应的数字化营销转化工具，促进产品、服务或内容的转化率的不断提升。
3、传递卓越体验
与实体环境相比，体验对数字化客户的转化影响更大。数字化客户更加注重服务的速度，喜欢更简单、便捷的交互，偏好喜出望外的直接刺激，期望你的服务始终保持一致，以及能够体现数字化时代的技术特征。
、赢得客户忠诚
数字化忠诚计划要能够给客户带来荣耀感、参与感和责任感，从注重奖励不断演进为更加注重数据的积累和客户的互动，本书帮助你系统化地理解数字化忠诚计划的特征，以及如何有效衡量忠诚计划的成功运营。
5、经营客户价值
智力资本在决定企业市场价值的要素中越来越重要，建立起客户生命周期价值经营的策略思想，在经营中更加关注客户的赢利性，采取适合的策略建立和发展客户关系，从而提升客户资产份额和客户资产价值。
b站怎样做数据？
运营好一个B账号，做好B站的数据分析工作是前提也是非常重要的步骤之一。做好B站竞品数据分析就要用到飞瓜数据B站版。飞瓜数据B站版帮助运营人员实现数据分析的能力，快速积累粉丝群体达成流量变现。
一、UP主视频数据分析
B站UP主视频数据分析同样可以运用飞瓜B站展开分析运用，在UP主主页详情中的播主视频一览可以查看视频数据，并对UP主的视频进行详细的分析浏览。
可以通过分析视频详情，通过评论热词TOP10和评论词云来大致知道粉丝对于UP主视频的喜爱程度，从评论中可以很好的了解粉丝对于UP主视频的评价，UP主和粉丝的互动情况。进一步确认UP主与粉丝之间的粘度。
还可以通过视频粉丝画像，比对粉丝性别、年龄、星座等数据维度，了解UP主账号下的粉丝的具体情况。
二、B站直播分析：
我们可以借助飞瓜B站进行直播数据的分析，飞瓜B站的直播分析及直播记录可以让大家更快速细致的了解UP主的直播情况。
可以通过直播分析从直播峰值人气、礼物收入、礼物收人人物趋势、送礼人物趋势、直播弹幕趋势这五种直播数据维度来分析UP主直播时的数据详情。
另外通过粉丝礼物占比、打赏粉丝性别分布、礼物价值分布、礼物贡献榜四个数据分布图可以清楚知道UP主直播间粉丝的分布情况，礼物打赏情况。
通过弹幕大概知道直播间UP主直播的内容从而可以迅速的融入，更好的发展和加深主播与粉丝之间的粘性。最后通过UP主与粉丝之间直播时的互动情况，根据粉丝弹幕热词、词云和弹幕次数占比结合各个直播数据维度迅速寻找合适播主投放，更快找到B站优秀潜力的UP主。
三、B站号数据监控：
飞瓜数据B站【关注的UP主】功能是为B站运营者提供管理账号的界面，可以满足用户：1.监控多帐号每日数据变化2.实时跟踪账号运营效果3.直观查看播主粉丝画像。B站运营者可以把运营的账号加入进行高效率地管理并且能同时查看多个UP主号每日实时增长数据。
点击UP主头像进入实时数据页面，实时跟踪B站号的核心数据，不管是新增粉丝数，新增点赞数、新增评论数、新增浏览数，都会第一时间进行采集汇总，让你时刻把握UP主当下的最新动态。
四、品牌数据分析
飞瓜数据B站版推出【品牌推广】功能，品牌排行榜提供家具家纺、日用百货、护肤、彩妆、母婴等十几个不同行业分类的品牌数据。
品牌推广看重的就是触达用户的层次，是否符合原来预期的目标群体。通过核心一览查看品牌整体的数据情况，品牌热门视频分析统计该品牌相关的热门视频，分析品牌观众画像、视频观众热词可以快速了解品牌当下的推广效果。
五、电商数据分析
商品排行榜可以筛选来自淘宝、B站平台、京东、有赞四个平台的20个品类的商品，还可以同步查看商品近30天的关联视频数、关联UP主数、关联视频点赞数以及全网销量增量等数据，快速发现近期同品类的爆款商品。
通过商品热度分析可以查看商品昨日浏览量增量、昨日全网销量增量、昨日新增视频数以及昨日新增UP主数，快速了解商品昨日的推广情况。
最后根据商品关联分类和UP主结合视频观众分析的粉丝画像，可以迅速判断出哪些视频推广效果不错，还可以根据“评论词云”判断该商品是否获得了B站用户的认同，正向的评论更能促进商品的成交。
b站大数据怎么看？
B站看大数据需要使用第三方工具
一、工具：火烧云
1、登录火烧云，找到菜单栏
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二、如何使用工具
1、用工具找到up主
查找方式1、直接搜up主昵称/ID
查找方式2、用条件筛选up主。 例：找一个数码区10粉丝的up主
筛选条件包含：分区、粉丝量、认
证类型、商品橱窗
2、找到up主后，点击”查看详情
3、查看up主数据
三、如何数据分析：教你如何数据分析，把数据看出价值
涨掉粉数据趋势：
看up主是一直在涨粉还是有掉粉，有过掉粉的就要注意了。偶尔掉粉可以看看up主是不是很久没更新了。如果近期一直在掉粉，不是B站清粉就是出事了，去评论区看看就能知道为啥。
历史作品监测报告：
一般广告主用得到，实时监测投放视频的数据。
活跃粉丝画像：
看UP主的受众群体，年龄和性别是最值得参考的。
作品画像：
看看UP主最擅长哪一类的视频，他的视频最常用的关键词是什么，他的评论区最常出现的关键词是什么，大致就能知道这个UP主的创作能力怎么样，粉丝粘性忠诚度怎么样。
电商分析：
UP主橱窗里挂过的商品都会在这里显示，可以看具体的视频数据
相似up主：
一般有三个用处，第一个就是找更多自己感兴趣的up主，第二个是针对品牌方找性价比更高的kol，第三个是针对MCN机构找潜力UP主签约。
品牌植入分析：
可以在这个功能里搜素品牌名称或者是产品名称，并看详细的推广数据，品牌方或者广告主可以用这个功能看UP主的带货能力。
up主对比：拿两个你认可的UP主做对比，出具对比报告，选择数据更优秀的UP主去投放。查看数据网址：火烧云数据
发布于 2022-12-19 19:36:01