数据驱动的互联网营销和运营
宋星的个人博客

不用跪求张小龙!打开微信公众号粉丝数据的黑箱!

 

运营微信的朋友们很多,但是应该大部分朋友并不知道自己公众号的粉丝都是什么样的人。

尽管在微信后台能看到很多关于他们的信息,例如他们有多少是男人多少是女人,年龄分布,地理位置等等……,但是关于他们每个个体究竟是什么样的人,我们了解的实在有限。

拿着微信官方的这些数据能做什么呢?其实根本无法与他们做针对性的交流,也不知道他们的身份,更不知道他们的兴趣爱好。甚至,你连他们具体看了你什么内容都不知道——除非他跟你主动留言或者点赞。

因为看不到很多数据,也就没有什么真正用户运营的精细化策略。很多朋友都说, 微信看似是一个“主动的工具”,其实是一个完全“被动的平台”。

因此,我们琢磨着,有没有办法能够对我们的用户进行深度的运营。

这篇文章,我们想帮助你打开微信公众号粉丝数据的黑箱——不仅能看到更多粉丝和用户的数据,还能用这些数据做更多的事情!

一、除了微信后台官方数据,还有哪些数据能获取?

我们能拿到的官方数据之外的数据包括:

OpenID:onkXwwgVvlMAzZVeaqsClpwKag,用于打通用户在不同公众号(包括订阅号、服务号)、网站、APP等平台数据。

行为数据:菜单栏交互、页面阅读转发、填写表单、关注取关、留言等,这里说的不是单纯的交互数量,而是各用户具体与哪些菜单栏交互、转发哪个页面、填写什么表单、何时取关等具体的用户行为细节。

兴趣数据:页面内容偏好、转发路径偏好、消费能力等。

个人信息:email、电话等。

 

而默认情况下的微信后台关于用户的数据只有:

用户数据:新增人数、取关人数、净增人数、累计人数等;

图文数据:送达人数、阅读人数、转发人数、收藏人数等;

菜单数据:点击次数、点击人数、人均点击次数等;

留言数据:发送次数、发送人数、人均发送次数等。

……

如下表所示:

我们获得的数据 微信官方后台数据
用户ID OpenID

邮箱

手机

头像、昵称

头像、昵称
行为数据 页面转发、页面事件、页面浏览等
个人信息 电话、邮箱、公司、微信、职位、性别、地域等 性别、地域等,但不能具体到个体
兴趣数据 产品偏好、兴趣偏好、消费能力
数据的标签化 可以 不可以

二、如何获得这些数据?

本质上,不同数据要通过不同途径获得。

第一大类数据是用户ID,用户ID又分为两小类:来自微信的,和来自用户自己的。

获取微信的OpenID需要利用微信公众号的API。这个就不多介绍了,运营微信公众号的朋友一般都了解。

而来自用户自己的ID数据,是他的email或者手机号码。这些数据是怎么被我们知道的呢?实际上获取这些数据不是自动的,也不是授权一下就可以。因为就算你说服了用户给你授权,微信也不会给你这些数据。这些数据必须要让用户自己提供。

方法是:你要求用户在你的微信公众号中,若要享用一些你提供的内容、功能或者服务,必须在H5页面(这些页面都是你自己做的)上提交信息。一旦提交了,他们的email或者电话号码也就被你知道了,并且还可以跟你已经获得的这个用户的openID打通。

下图是第一大类数据的示例。

第二大类数据则是用户的行为、兴趣等数据。这些数据有包含两个子类(实际上是三个,第三个我们在数据打通的部分再讲)。

第二大类数据的第一小类:公众号内关注、取关、留言、点击菜单等

公众号里每个粉丝(ID)的关注和取关,通过API可以从微信公众号获得。而获取每个ID点击菜单的行为则有一点小小的trick(技巧)。

如果用默认的微信公众号后台提供的菜单,那么你其实看不到每个ID的菜单互动情况,只有哪个菜单被点了多少次之类的数据。但如果你利用第三方工具(例如convertlab这样的工具)帮你在微信公众号(无论是服务号还是订阅号)里建立的菜单,你能获得每个ID菜单互动细节,但对公众号的普通粉丝而言,他们并不会感觉这个菜单跟官方的菜单有任何区别。

第二大类数据的第二小类:H5页面上的互动行为以及提交的信息等数据

这里的H5页面指的是你为微信公众号设置的H5页面,即内嵌在公众号里系统自动生成H5页面。在我的大课堂上讲过,你可以通过第三方的网站分析工具或者用户行为分析工具直接抓取用户在这些页面上的行为数据——无论是点击链接、还是提交表单、还是其他的交互,都不在话下。

在获取上面的第一小类和第二小类数据的同时,由于环境都是在微信中,你顺手就能将用户的openID和用户的email或手机号码打通。前面已经讲过,这里再重复一下。

不过,前面我们讲到的第三小类数据呢?

其实,既然你可以在微信公众号的H5页面上抓取用户数据,那你当然也可以在自己的其他网站(比如自己的官网)上抓取用户数据——就是典型的网站分析罢了。而且,一旦你能够让用户在你其他的网站上注册、登录或者提交手机号码、email,你就能通过这二者将你自己网站的用户行为数据与微信公众号内H5页面上的用户交互数据打通(当然,前提是你也让用户在H5上完成注册或者登录)。再加上微信公众号的交互数据与公众号H5上的用户行为数据也是打通的(因为OpenID和用户email或者手机号码都在微信环境中被你同时获取,就是前面重复两遍所强调的),所以,你实际上就实现了将(1)自己的网站、(2)微信公众号用户互动、(3)微信公众号上H5页面的用户互动三者数据打通。

在这个过程中,用户自己的email或者手机号码其实是打通的桥梁。

如下图所示:

 

下图是我们利用convertlab抓取的用户的行为的数据示例。

三、有了这些数据,我么能做什么?

获取并且打通这些数据非常有价值,我么能做的太多了。

这其实是“营销自动化”的思想,只是坊间太多不落地的东西把这个名词给玩坏了。但它的思想和原理其实是非常落地的。简单讲,我们能够获得用户的行为数据,我们又有用户的手机、邮箱和微信,我们按照用户行为数据所体现出来的用户数据,给不同的用户,通过他们的手机、邮箱和微信,用不同的沟通方式(各种促销、提醒、关怀的创意和文案)去跟他们联系就好了。

而且这些沟通方式,完全可以通过预先设定规则,然后让机器自己去执行。这就是营销自动化的本意。

为了让机器能够读懂用户是什么样的人,我们采用一种叫做“标签”的东西,把用户的数据,尤其是行为数据,转化为对他们的定性的描述。

比如,用户点击了你的微信公众号中H5的“少儿英语”选单,一个“少儿英语”的标签就打到这个人的email或者手机或者openID上(事实上更多时候,我们会自己建立一个与email、手机、openID等外部ID相关联的自己的ID,而其他的ID也就成为了这个ID的属性)。后面当我想做营销的时候,我就设定规则,让机器找到所有有“少儿英语”标签的ID,然后给这些人的手机发少儿英语短信,给他的email发少儿英语折扣券,或是给他的微信上发少儿英语相关的材料等等。

那么具体我们应该怎么操作呢?第一件事情,我们利用这些数据把人群分组。简单讲,就是我们按标签分组人群。

分组方式分为两类,一类是静态的,一类是动态的。

静态分组是指选择了某一类或者几类用户进行营销,比如某时段查看过某页面的用户有1000人,那么就固定对这1000人进行营销。

动态分组是指设置好一定条件,比如把访问过注册页面但没有提交注册的用户都放到一个“池子”里,池子里的用户就有可能是动态的,比如今天有10个人访问了注册页面但是没注册,这10个用户就会进入到这个池子里,而第二天,这10个人中3个人注册了,那么他们就离开这个池子,同样,新的满足这个条件的新的用户又会进来。系统会根据设定好的规则对这个组里用户进行营销。

下面这个例子是我们一个真实案例中的人群分组,利用的工具仍然是convertlab。

在上面的表格中,注册、购买、领券或者下载等,都是在微信服务号上发生的,但如果只用官方后台的数据,你肯定什么都看不到,更谈不上使用了。

一旦有了分组,尤其是动态分组。我们可以做定向营销。甚至不仅仅是定向营销,我们还可以让自己按照一定的规则化的流程,进行一系列的针对不同分组的营销执行。看起来就像是完成了一个类似于“编程”的流程化的营销工作。

比如,下面的流程,是我们按照人们的注册和购买行为来进行分组,营销执行则按照预定的流程“行进”——对不同类型及不同阶段的人群,给予不同的营销刺激。

这种方法极大提高了我们的营销效率,并且也能极大提升我们的营销效果。

四、来个案例

 以下两张图片是我们的“互联网数据官”微信公众号的例子:对于下载过WAW沙龙PPT的用户回复一个问卷调查微页面(系统生成的H5)。第一步是图4将下载过沙龙北京站的用户进行分组;第二步如图5中设定回复规则,当用户下载完PPT后系统随即给用户推送问卷如图6。

上图:创建用户分组

上图:创建推送规则

上图:问卷调查

 

这一类数据里关注公众号、留言和菜单喜好比较好理解,特别是菜单,我们按照一定的分类设置好菜单,根据用户点击不同的菜单记录下其对我们内容的喜好。

大家可能注意到我们在前面讲手机数据的时候,也提到了我们能获取取关数据。那么取关数据怎么用呢?用户取关不就离开我们账号了吗?是的,不过我们在其离开之前会想方设法让用户留下其他触点数据,这样可以根据分析其原有的需求数据,然后通过这些触点推送定制化的营销信息。

五、总结

我们整理了一份关于目前微信公众号运营可供分析的数据和运营方法的脑图,供大家参考。

事实上,用户数据更精确的说法其实是分为用户用户ID和用户的行为、兴趣等数据,包含用户触点、公众号内互动、网站交互、H5交互传播等全面数据;用户数据应用方面主要是结合用户的交互和需求分析制定营销策略,并通过营销自动化实现对用户的触达。有了这些方法,我们可以有更多的想象空间,接下去我们也会写一些关于用户数据需求分析和应用的文章,敬请期待!
 

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