為了平衡使用者結構，本文作者到小紅書開通了賬号，針對小紅書薯條推廣營運情況做了複盤，并結合執行個體，分析一個典型的資料驅動營運的流程，可以遷移至内容業态的産品營運過程。一起來看一下吧。
公衆号營運一年多了，使用者畫像男性60%，年齡26歲及以上占比85%，最近想平衡一下使用者結構，增加些年輕的、女生同學們的占比。于是，就到小紅書開通了賬号，針對小紅書薯條推廣營運情況做個複盤，結合執行個體來看一個典型的資料驅動營運的流程，可以遷移至内容業态的産品營運過程。
一、明确營運目标：為什麼要做薯條推廣
付費推廣的首要目标是增加小紅書粉絲量（為什麼要增粉，公衆号營運久了，看見閱讀量高、粉絲增長，每天資料都有變化就開心，至少短期内沒想過變現），作為聚焦資料産品經理方向垂直類的賬号，小紅書一周漲粉300+算是比較不錯的，但是一周多後明顯感覺增長放緩，剛好粉絲數過500後就可以開通薯條推廣（付費買流量），就決定體驗下流量“買買買”的樂趣。
是以，第一步要衡量我營運效果的關鍵名額：新增粉絲數就确定下來了。（在實際營運工作過程中，每一次營運動作都需要有關鍵的KPI）
二、營運準備工作：推廣什麼内容？
作為資料人，肯定要資料驅動嘛，是以下定決心要大洋買流量之後，下一步就是利用資料分析，對過往發過的筆記分析，以确定最佳的投放内容，實作ROI的最大化。利用OSM的名額體系建設方法，找到影響新增粉絲數名額的相關名額體系。
小紅書内容生态的業務流程是：使用者通過搜尋或者逛小紅書首頁的推薦feed流看到筆記（曝光），被吸引後後（點選），參與筆記内容的互動或者通路作者首頁，看是否有其他幹貨，判斷以後可能用得着後點選關注。涉及的關鍵名額：
- 曝光人數
- 曝光次數
- 曝光點選率
- 筆記檢視人數
- 檢視次數
- 首頁通路次數
- 首頁通路人數
- 新增粉絲數
互動類的名額：
小紅書的推薦政策是根據内容的熱度，也就是使用者互動，互動越高推薦的權重系數越大。是以在選擇推廣内容時，主要分析了檢視人數、互動率以及粉絲轉化率幾個名額。
經過對筆記資料的對比分析（吐槽一下小紅書筆記分析排序名額過于單一），選擇了資料産品經理能力模型的這篇筆記作為推廣目标。初始資料名額：觀看數679，互動率8%，轉粉率2.1%。
三、推給誰：選擇目标閱聽人
賬号定位非常聚焦就是資料産品經理或者想從事資料産品工作的學生、轉崗的資料分析資料開發産品經理、産品營運等。
根據流量來源分析，80%的流量來自首頁推薦頁（這和我原來預想的多數來自搜尋有些差别）。此外，在自定義選擇時，隻能選擇城市、性别、年齡、粗粒度的興趣等基本的資訊，我覺得不夠準确，是以在選擇推廣方式時，選擇了使用小紅書的自有推薦算法，認為基于算法的使用者興趣可能會更準确。
在我們日常營運工作中，通過使用者畫像和标簽體系的建設，不斷精細化使用者精準識别的能力，進而為業務數智化營運賦能。
四、資料複盤：推廣效果如何？未來怎麼改進
5000的流量套餐很快就用完了（可選6小時、12小時、24小時），具體資料效果如何呢？個人感覺用一個詞形容“慘不忍睹”。花了75大洋，新增7個粉絲，新客CAC（單使用者擷取成本）10.71，對于我這種不創造任何商業價值的賬号，這個成本還是非常高的。
痛定思痛，複盤總結找出問題所在，以後才可以不斷疊代優化。根據能夠擷取到的效果資料，梳理推廣的轉化漏鬥分析發現，關鍵的流失環節是曝光到點選的轉化率非常低，也就是說雖然5000曝光看起來不錯，但實際上檢視的隻有228，潛在的原因可能包括：
- 筆記内容品質不佳，比如頭圖視覺效果不好，或者不夠标題黨，沒有深入人心吸引使用者興趣
- 小紅書的流量推薦算法問題，算法畢竟是黑盒，說不定為了完成5000曝光的KPI，使用者相似度系數門檻限制的非常低？
改進：
- 如果下次再做推廣，首先在内容上，要精細準備下，至少頭圖和标題要考究一些，不能圖省事直接推廣粗糙的内容。
- 可以嘗試下自定義選擇使用者标簽，人工經驗和算法推薦做下對比。
五、資料化營運過程總結
在這個資料化營運的過程，本質是利用資料來驅動決策，也就是在營運目标明确之後，我選擇推廣内容以及目标使用者的依據，要用資料說話。此外，對于營運效果過程監控，結果複盤。不斷地基于資料進行PDCA循環。
此外，如果你是在企業内部做資料産品或者營運，就還需要考慮資料的采集和名額體系的建構過程。資料産品經理則還需要考慮提供友善業務決策使用的高效數字化工具，後面有時間再分析下小紅書創造中心的資料産品設計的優缺點。
專欄作家
資料幹飯人，微信号公衆号：資料幹飯人，人人都是産品經理專欄作家。專注資料中台産品領域，覆寫開發套件，資料資産與資料治理，BI與資料可視化，精準營銷平台等資料産品。擅長大資料解決方案規劃與産品方案設計。
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