编辑导语:对于社群运营来说，让社群活跃起来是一个重要的目标，也是实现转化的基础。哪些核心环节要分析，合理投入，是项目负责人的一个核心底层能力。那么，应该如何分析社群活跃度的数据呢？作者为我们分享了一个分析模型。
在我的第一篇文章中，我谈到了运营的整体顶层框架。接下来我会一步一步的分析框架中的各个模块，详细讲解我的一些实践和理论。
今天出现的一些工作问题，还有之前火热的私域流量，都离不开社群运营。所以，今天，数据分析是活跃社区运营的主要维度。
在我对运营的理解中，顶层框架应该是动态增长的，根据发展而趋近完善。所以后续会以我个人的成长为基础，会继续成长。如果框架中有新的模块，我会对其进行添加和改进，并做出详细说明。
图1
今天要点详解。讨论如何分析优化数据是社群运营中的小组话题，是落地执行层面。也可以直接提炼，化为己用，延伸到更多领域。
第一，社区活动的原始数据分析模型
众所周知，社群运营和产品运营、产品运营一样，都会有一个生命周期。如果社群管理到位，如果不在合适的节点推广，那么社群很快就会消亡。
那么，在社群运营中，小组话题讨论是一个很好的促进活跃度的手段。
不仅成本低；而且输出内容经过二次整理，做成脑图、文章等干货，重复使用输出；还能保持用户的活跃度。是一种主动的方法，投资回报率高，但不只是做。很多社区运营只是达到做的水平，没有系统的SOP规划和数据分析。
因为本文重点是如何分析群体话题讨论这种社区的主动手段的数据，所以并没有详细阐述话题讨论的具体实施过程。如果你有社群运营的经验，那么你也应该知道话题讨论是需要准备的。
社群运营的话题讨论主要有两个分类指标:规模和难度。今天不考虑规模这个变量，主要从难易程度来分析。以下社群运营讨论统称为“小组话题讨论”。
图2
小组讨论是根据内容的难易程度和用户的参与程度来分级的，但是仅仅分级是不够的，因为我们还需要数据分析，所以需要量化不同的情况。
如果不能量化，就无法将数据可视化。
图3
如果没有完整的社区辅导工具给你提供一些量化的数据，可以针对不同的分级情况赋值。
图4
最后对话题讨论的内容进行收集和评分，归纳成一个相对简单的数据表。如果数据量不大，肉眼分析也能发现规律，但在实际工作中，往往是6期以上。
图5
如果数据量达到这个量级以上，还能用肉眼分析找到规律吗？如果群体类型不止一种呢？如果有多种类型的社区进行不同类型的主题讨论会怎样？
所以这个时候就需要用数据可视化来辅助判断，这显然是做不到的。
图6
一般情况下，我会用散点图来直观地描述。一般根据你的数据，散点图有五种:强正相关、弱正相关、强负相关、弱负相关、无相关。
图7
基本上会有以下五种情况。至于实力，我就不细说了。根据上述模型，这主要是一个相关性问题:
正相关:题目越难，社区用户参与度越高；负面:题目越难，社区用户参与度越低；无:难度和参与度没有相关性。如果你已经完成了以上的基本操作和数据分析，那么你就已经掌握了基本。
图8
如果难易程度和参与程度无关，那么还有什么会影响社区用户的参与呢？这里，建群的时间也和运营的强度有关。
二。高级版:数据分析模型的变量替换和交叉分析
【数据分析模型变量替换】除了难易程度之外，社群建立的时间长短和运营投入的强度也与参与度有很大关系。
假设，如果难度和参与度没有相关性，那么这个时候，你也可以替换散点图的其中一个变量。找出影响社区用户参与的核心因素。一般来说，运营投资有几个方面:
成本:抢红包、礼物等。；人力成本:投入多少人力，跨团队协作沟通的成本等。时间成本:从准备到执行所花费的时间等。诸如此类。同样，如果无法量化详细的数据，可以根据操作人员的实际考虑，对每个维度进行分级和分配，以获得量化的数据。
图9
【交叉分析】如果难度和参与度存在相关性，如果想进一步分析更多影响参与度的潜在因素，可以在散点图上做交叉分析等数据分析模型。
如下散点图所示，除了难易程度和参与度，还可以通过不同的色标观察操作强度的分布。
图10
这样的数据可视化图形可以帮助我们快速找到ROI高的案例，比如参与度高、运营强度低的案例。我们应该迅速提取、分析和复制这些关键案例。
图11
三。高级版本:反馈实施和调整
数据分析的最终目的是辅助我们做一个复习总结，找出具体的点，最终得到一个解决方案或者一个可复制的优秀方案，反馈到整体的运营体系中，提高整体的运营效率。
找到核心数据和关键指标；对关键数据进行相关性分析；获取解决方案或优秀案例，反馈给执行系统。
图12
【最后一个超级关键点】数据分析是一个投入很大的运营环节，而且不是小事，各个环节都需要数据分析。如果人力有限，不分青红皂白地分析每个环节:
只会大大降低操作的效率；分析也有麻痹的怪圈。因此，哪些核心环节应该进行数据分析和合理投入，是项目负责人的一个核心底层能力。
本文由@运营原创发布丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮丮
