有位读者在微信里给我发私包，希望可以了解如何去做订阅号的数据分析。
来源：张记杂货铺（微信号：zhangleo1983）
作者：张亮 Leo
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那，就简单说一说，其实没那么难。
数据来源
做数据分析，就一定有数据来源。
我们今天只讨论微信公众号后台提供的统计功能，以及通过官方的统计功能，我们可以分析哪些数据，有什么分析方法。
首先看图，这是微信公众号的统计功能列表，在左侧菜单上：
很简单可以看到，后台提供了 4 类数据以供分析：
一、用户
包括用户增长统计和用户属性统计。
用户增长统计，是按日统计，有4个维度：
新关注、取消关注、净增关注、累积关注。
他们的定义如下：
新关注人数：新关注的去重用户数。注意「去重」，意味着，如果今天你关注某个订阅号算1个用户，而 关注后取消关注再重新关注某个订阅号，依然算1个用户，而不是2个。
取消关注人数：取消关注的去重用户数。一样，注意「去重」
以上两个定义，都基于关注订阅号的用户为唯一ID。
净增关注人数=新关注人数-取消关注人数。
累积关注人数：当前关注的用户总数，按日累积。
用户增长统计体现的是订阅号关注量的变化。
由于微信把用户来源也体现到了数据中，但是由于只体现趋势，所以看看就好。
用户属性是全局统计，它包含下面几个维度：
性别、语言、省份、城市、终端、机型。
这些数据有用，但一般情况下不会去做专门的分析，也没有必要。知道以上数据，对于广告投放有用处，对于需要深入整合进行商业操作有用户。但我们今天不做展开。
二、图文
包括图文群发和图文统计。
图文群发就是单独的一条图文消息在发出后7日内的相关数据。
图文统计则是按日统计的图文消息相关数据。
这两个的区别在于，图文群发是单条图文消息的数据，按日收集，但图文发出后第8天开始就不继续收集了；而图文消息则是某一天整个订阅号的阅读情况，它会统计所有被用户看到的图文消息的数据。
图文消息数据的维度与定义如下：
1、送达人数：图文消息群发时，送达的人数
2、图文页阅读人数：点击图文页的去重人数，包括非粉丝
3、图文页阅读次数：点击图文页的次数，包括非粉丝的点击
4、图文转化率=图文阅读人数/送达人数
5、原文页阅读人数：点击原文页的去重人数，包括非粉丝
6、原文页阅读次数：点击原文页的次数，包括非粉丝的点击
7、原文转化率=原文页阅读人数/图文页阅读人数
8、分享转发人数：转发或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用户数，包括非粉丝
9、分享转发次数：转发或分享到朋友、朋友圈、微博的次数，包括非粉丝的点击
10、图文页：点击图文消息进入的页面
11、原文页：在图文页点击“阅读原文”进入的页面。官方写的很清楚，我就不画蛇添足了。
三、消息
消息包含了消息分析和消息关键词两类数据。
相比用户和图文两类分析，消息分析在特定的情况下很有用。
四、接口
这个我没啥要多说的，统计的是基础消息接口，不含高级接口。一般性个人订阅号用的不多，企业获得了高级接口也不会在此展示。
但是，如果有一定的开发能力，作为开发者针对基础接口做开发后，这些接口的调用次数和耗时会在这里做统计，不多说。
基础分析
数据来源捋清楚之后，就可以对已有数据的订阅号做基础分析。我们来简单的聊聊。
取亮哥订阅号的数据，先看用户数据：
一个健康的订阅号的用户统计数据，具有以下几个特征：
1、新关注和净增关注的趋势和曲线点一致且基本重合。
2、累积关注人数稳定增长。
再看图文阅读统计：
你会发现很简单的事实：
图文阅读次数与阅读人数是正相关的。
但是图文阅读次数会大于人数，因为要考虑转发及多次阅读的影响。
那么，如果我们把图文阅读次数和转发放在一起看呢：
证实了二次传播对于阅读次数是有帮助的，并且这种帮助，可能具有滞后性和延续性。
即：
今天的二次传播动作会延续1、2天的效果
当然，如果你引爆了一个话题，可能它的延续效果会更明显，这和分享转发覆盖的人群规模有极大关联。
交叉分析
任何一个数据都不是孤立的，他们之间具有相关性。
我们看一下消息数据：
为什么消息会有这样的波动呢？
原因很简单，5月20日我做了改版，将原本需要关键词获取的历史文章，利用超链接功能做了一个单独的素材。
用户不再需要输入N多关键词，就可以获取到历史文章。
那为什么昨天又陡增呢？
因为昨天上了一个发送关键词获得照片和联系方式的交友文章。
后台数据显示95个人发送了318次消息。
可见，社交需求是个多么旺盛的需求。即便这篇文章的阅读还不到280，却能够让将近30%的用户发出了这么多的消息。
所以，你的行为和数据是正相关的。
如同上面我们可以看到我的订阅号阅读数每次到了周末都会降低，那是因为周末基本上不更新，即便更新了看得人也很少的缘故。
同样，如果某一天，取关人数激增，你就要去考虑是否前一日的内容有问题。
事物之间是联系的，不要孤立看待任何数据。
细节把握
最后聊一下细节。
我没空去把从2月26日至今的所有文章的送达、阅读的数据给单独拉出来，但是这里有个很关键的事情。
所以你看，我没有去对比每一篇文章对应带来的新增用户和取关用户的情况。
图文数据这里有一个很容易发生歧义的地方。即，图文群发的数据统计和图文统计并不是一回事。
维度上，一个统计发出后7天的效果，一个统计当日的总量阅读。
有时候，如果粗心会误以为当日的总量阅读的数据=当日发出的图文消息的阅读数据。
这一点，请务必注意。
举一个例子即可：
这是昨天的两篇内容发出去后的阅读情况，两篇加起来，人数大概在800多。
但是看一下昨天的总量阅读：
人数相差500，是统计错了吗？
不是，是因为统计的维度不一样，这两个指标不能当成一个来看。
仅此而已。
另外，图文群发的数据，只能考虑发出后7天的效果，其他的只能靠猜了。
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