花3個月時間斗躏，吭哧吭哧寫了80頁草稿的《投資——1. 知己知彼》，發(fā)布之前豪言壯語“2000閱讀量”，到現(xiàn)在累計72啄糙，真是piapia打臉笛臣！心態(tài)那個崩啊Ｋ肀沈堡！

朋友們吐槽內(nèi)容太長、定位不明確燕雁、分析深度不夠诞丽，都挺有道理，可我還是不知道怎么改拐格，才能達到心心念念的2000閱讀量僧免，想想還是回到相對擅長的數(shù)據(jù)領域，做個系統(tǒng)分析捏浊，看看能否找到一些原因和解決辦法懂衩。

鑒于本文篇幅較長，建議根據(jù)需要閱讀：
如果你對內(nèi)容分析感興趣金踪，請直奔第二部分“實例分析：圖文內(nèi)容轉(zhuǎn)化”浊洞；
如果你在找FineBI繪制漏斗圖的方法，請直奔本文最后一部分“FineBI繪制漏斗圖”胡岔；
如果你有時間和耐心看長篇大論法希，建議從頭開始，慢慢閱讀姐军，也可以關注博主铁材，我將盡力做到知無不言、言無不盡奕锌。

圍繞三個模塊展開吧：
1. 營銷實驗田
2. 實例分析：圖文內(nèi)容轉(zhuǎn)化
3. FineBI繪制漏斗圖

一著觉、營銷試驗田

1. 為什么會有這樣一塊實驗田？

從作為數(shù)據(jù)分析師的這一職業(yè)來說惊暴，工作中的痛點莫過于：用滯后的數(shù)據(jù)腦補業(yè)務場景饼丘，依賴上課、看書等“眼看辽话、耳聽”的方式獲得一些理論知識肄鸽，進而給出了一些自己沒有“動手”實踐過、無需承擔直接責任的實施建議油啤。

這種情況下典徘，通常會遇到兩類問題：
a）腦袋里積攢了非常多想法，如何分辨哪些想法是有效的益咬，以及能產(chǎn)生多大的效果逮诲？
b）如何實踐這些想法？可以實踐到什么程度？

這兩類問題關鍵都在于“實踐”梅鹦，如果囿于無平臺實踐裆甩，躊躇不前未免讓人意興闌珊，不妨學一學蘇東坡的處世哲學：用舍由時齐唆，行藏在我嗤栓。

1> 用舍由時：大部分情況下，由于數(shù)據(jù)分析師本身崗位的功能設定箍邮，當有了自認為很厲害茉帅、王炸一樣的想法，也可能會因為缺乏實戰(zhàn)經(jīng)驗媒殉、無業(yè)務權限而無法實施担敌，難免有壯志難酬之感摔敛，當然也有一些優(yōu)秀的分析師在機緣巧合之下走上業(yè)務崗位廷蓉，但，業(yè)務實踐畢竟是拿老板的錢做嘗試马昙，因此有沒有實踐機會桃犬，主要取決于所處的環(huán)境。

2> 行藏在我：自己的選擇和行為取決于自己行楞，在這個時代攒暇，依靠理論泛泛而談是不夠的，花拳繡腿可抵擋不住商業(yè)環(huán)境的浩浩蕩蕩子房，公眾號就是博主的自建實驗田形用，一個可以讓思維自由飛揚、又可以做營銷實踐的地方证杭，春種一粒粟田度，也期待秋收萬顆子。

《投資》這篇內(nèi)容就是一粒在博主看來還不錯的種子解愤，可它尚未發(fā)芽镇饺，更別說結(jié)果子了，從數(shù)據(jù)分析角度來看送讲，就是：轉(zhuǎn)化沒做好啊奸笤。

2. 要提升，做轉(zhuǎn)化

轉(zhuǎn)化哼鬓，指的是信息與行為之間的交互监右，如：推送一篇內(nèi)容是信息觸達，用戶接收到信息后异希，是否閱讀就是行為反饋健盒。

轉(zhuǎn)化路徑，指的是有先有后、有次序地呈現(xiàn)信息味榛，發(fā)生一個又一個動作椭坚，形成“開始動作→中間動作→目標動作”的行為路徑，如：看到內(nèi)容→閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)搏色。

漏斗分析材部，指轉(zhuǎn)化路徑中每一個動作的完成量，將轉(zhuǎn)化過程量化厘惦、可視化痊银。

通過定義路徑，將用戶行為歸納為一系列關鍵步驟航邢；
運用漏斗分析耕赘，可以快速定位到轉(zhuǎn)化異常的步驟，從而對呈現(xiàn)給用戶的信息進行調(diào)整膳殷。

3. 轉(zhuǎn)化分析的4個步驟

1> 定義轉(zhuǎn)化路徑

· 確定用戶的起始動作操骡、目標動作。
· 目標動作可能會有多種赚窃，找一個最關注册招、最核心的即可，如果認為2個或2個以上都很重要勒极，可以嘗試用福格行為模型是掰，分析每一個目標動作的實現(xiàn)難度，再做選擇辱匿。
· 從起始動作到目標動作键痛，可能會有多種行為路徑，根據(jù)需要分析的問題匾七，選擇一條最關注絮短、且多數(shù)人會選擇的路徑即可。

以微信推文內(nèi)容為例：

起始動作：推文展現(xiàn)在用戶手機上乐尊，即“曝光”戚丸。
中間動作：閱讀、瀏覽深度
目標動作：閱讀扔嵌、關注限府、轉(zhuǎn)發(fā)、點贊痢缎、在看胁勺、留言、贊賞...

a）什么是福格行為模型独旷？

· 福格行為模型署穗，由斯坦福大學行為設計實驗室的創(chuàng)始人B.J.福格博士提出寥裂，主要是為了研究人類行為的影響因子有哪些，幫助我們更深入地理解行為案疲、設計行為封恰。
· 這項研究指出，人的行為受到3個關鍵因素的影響褐啡，即：行為（Behavior）是在動機（Motivation）诺舔、能力（Ability）、提示（Prompt）共同作用下發(fā)生的备畦，可以簡化為一個公式：B=M+A+P低飒。

動機

· 動機是一切行為發(fā)生的前提，要做成一件事懂盐，首先必須“想做”才會去做褥赊，如：想學習才會去讀書、想減肥才會去運動…
· 動機具有復雜性莉恼，如：讀書的動機是什么拌喉？為了解決實際遇到的問題、為了通過考試类垫、還是為了探索世界司光？需要找到真正核心的動機，只有最核心的動機才能產(chǎn)生長期悉患、堅持“想做”一件事。
·?動機具有波動性榆俺，“三分鐘熱度”講的就是動機的波動性售躁，一件事剛開始做的時候，通常有非常強烈的動機茴晋，但是很難長期維持高漲的動機陪捷，因此單純憑借動機，行為大概率無法改變的诺擅。

能力

·?能力是行為發(fā)生的必要條件市袖，不同行為對能力的要求不同，即使有強烈的動機烁涌，如果缺乏必要的能力苍碟，行為也難以發(fā)生。
· 福格博士提出了能力鏈理論撮执，可以從時間微峰、資金、體力抒钱、腦力蜓肆、日程颜凯，這5個維度分別來思考一件事情難在哪里？從而調(diào)整難度仗扬，讓一件事情變得“容易做”症概。
· 舉個例子，早睡早起為什么如此難早芭？顯然不是時間穴豫、資金、體力逼友、腦力的問題精肃，可能會有晚上睡不著、早起犯困的情況帜乞，因此早睡早起問題大概率在于：如何制定合理的日程表司抱？

提示

· 提示是具體行為可以發(fā)生的信號，跟談朋友的關系有點相像黎烈，有動機有能力沒有提示习柠，全靠猜，猜又猜不對照棋，顯然就談不好嘛资溃。
· 如果想培養(yǎng)一個習慣，可以做一個習慣清單烈炭，將它安排在日程之中溶锭，用SQL語言來說，就是：case when 'A' then 'B'符隙，通過不斷練習趴捅，直到行為可以自然而然地發(fā)生。

b）用福格行為模型分析目標動作

對“閱讀霹疫、點贊拱绑、關注、在看丽蝎、轉(zhuǎn)發(fā)猎拨、留言、贊賞”這些目標動作屠阻，可以從動機和能力兩個維度進行深入分析红省，看看每種行為發(fā)生的驅(qū)動力和所需條件。
* 關于提示的分析栏笆，在本文第二部分的影響因子分析中做簡要說明类腮。

動機層面

· 閱讀：希望獲取信息、提升知識水平蛉加、個人技能等蚜枢。
· 點贊：表達對內(nèi)容的認同感缸逃，較閱讀動機稍高一些。
· 關注：對創(chuàng)作者有持續(xù)興趣厂抽，希望獲得更多相關內(nèi)容需频。
· 在看：可能涉及個人隱私或特定社交需求。
· 轉(zhuǎn)發(fā)：包含社交分享和傳播意愿筷凤。
· 留言：希望與作者或其他讀者深入交流昭殉。
· 贊賞：對內(nèi)容的高度認可，需要超高的動機強度藐守。

按照動機強弱排序挪丢，得出：閱讀 < 點贊 < 關注 < 在看 < 轉(zhuǎn)發(fā) < 留言 < 贊賞。

能力層面

· 閱讀：需要時間與一定的腦力卢厂。
· 點贊：比閱讀多了一個點贊的動作乾蓬。
· 關注：比閱讀多了一個關注的動作。
· 在看：比閱讀多了一個點擊在看的動作慎恒。
· 轉(zhuǎn)發(fā)：比閱讀多了一個分享的動作任内。
· 留言：需要讀者用文字表達想法，在腦力消耗上稍高一些融柬。
· 贊賞：需要讀者深度閱讀內(nèi)容死嗦，以判斷內(nèi)容是否值得贊賞，同時還有資金要求粒氧。

按照能力要求的高低排序越除，我們得到：閱讀 < 點贊 ≈ 關注 ≈ 在看 ≈ 轉(zhuǎn)發(fā) < 留言 < 贊賞。

從目標動作發(fā)生的綜合難度來看：閱讀 < 點贊 < 關注 < 在看 < 轉(zhuǎn)發(fā) < 留言 < 贊賞靠欢。

假設選擇轉(zhuǎn)化路徑：曝光→閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)廊敌。

2> 轉(zhuǎn)化率：整體、逐級

a）整體轉(zhuǎn)化率

以起始動作為100%门怪，每個動作完成的比例，可以快速了解到整體的轉(zhuǎn)化情況锅纺。
漏斗值：曝光量（1000）→閱讀量（600）→轉(zhuǎn)發(fā)量（30）
轉(zhuǎn)化率：曝光率（100%）→閱讀率（60%）→轉(zhuǎn)發(fā)率（3%）

b）逐級轉(zhuǎn)化率

每相鄰兩個步驟之間的轉(zhuǎn)化率掷空，可以知道每兩個步驟之間的轉(zhuǎn)化情況，快速定位到流失率較高的環(huán)節(jié)囤锉。
曝光→閱讀：600/1000=60%
閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)：30/600=5%

3> 維度拆解

a）為什么要做維度拆解坦弟？

· 相同的信息，在不同的時間官地、傳遞給不同的人酿傍，給出的動作反饋可能是不同的，同理驱入，相同的內(nèi)容赤炒，在不同渠道氯析、以不同的曝光方式、呈現(xiàn)給不同的讀者莺褒，轉(zhuǎn)化率也可能是不同的掩缓。
· 由于轉(zhuǎn)化是多種因素共同作用的結(jié)果，如果揉合在一起看總轉(zhuǎn)化率遵岩，經(jīng)常難以得出確切的結(jié)論你辣，也找不到適當?shù)姆椒▉碚{(diào)整，因此需要對轉(zhuǎn)化漏斗進行維度拆解尘执，進行更為細致的分析舍哄。

b）如何做維度拆解？

· 維度分類誊锭，指的是從哪些維度來進行拆解表悬，如：閱讀的曝光渠道、讀者的年齡等炉旷。
· 維度分類的構成签孔，指的是每個維度可以分為哪些層級，如：閱讀的曝光渠道這個維度窘行，包括公眾號消息饥追、公眾號主頁、推薦罐盔、搜一搜但绕、朋友圈、對話框惶看、朋友在看等捏顺。
· 維度分類構成的轉(zhuǎn)化率，以微信內(nèi)容的曝光渠道為例纬黎，從最上層的曝光量開始幅骄，進行目標動作的轉(zhuǎn)化漏斗拆解：轉(zhuǎn)發(fā)量=曝光量×曝光點擊率×閱讀轉(zhuǎn)發(fā)率，需要把轉(zhuǎn)化步驟具象化一些本今，還原讀者的閱讀時看到的內(nèi)容拆座，參考下圖。

4> 轉(zhuǎn)化因子分析

對維度拆解后的轉(zhuǎn)化漏斗進行影響因子的分析冠息，包括兩個部分：影響因子挪凑、因子分類。

a）從指標思考影響因子

· 曝光量：內(nèi)容的初始曝光量主要與選題方向逛艰、標題吸引力躏碳、以及內(nèi)容的更新頻率有關。
· 曝光→點擊：與選題散怖、標題菇绵、封面設計的視覺吸引力肄渗、發(fā)布時間的合理性、以及摘要的簡潔明了有關脸甘，其中標題的影響較大恳啥。
· 閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)：主要與讀者需求匹配度、內(nèi)容專業(yè)度丹诀、圖文設計有關钝的。

b）對影響因子進行分類

· 由于轉(zhuǎn)化的影響因子較多，我們從兩個維度對因子進行分類：內(nèi)因與外因铆遭、可控與不可控硝桩，再有針對性地進行調(diào)整，重點關注內(nèi)因×可控的影響因子枚荣。
· 內(nèi)因碗脊，指與內(nèi)容本身相關的因素，如：選題橄妆、標題衙伶、摘要、封面設計害碾、發(fā)布時間矢劲、圖文設計、更新頻率慌随、內(nèi)容專業(yè)度等芬沉，運營者可以直接控制和調(diào)整。
· 外因阁猜，指外部環(huán)境的影響因素丸逸，如：選題的推薦權重、搜索的排名規(guī)則剃袍、讀者的行為偏好等黄刚，運營者無法獲得相關信息、或進行直接控制民效。

二隘击、實例分析：圖文內(nèi)容轉(zhuǎn)化

這部分會圍繞公眾號發(fā)布的近20篇內(nèi)容，做個轉(zhuǎn)化分析示例研铆，希望可以回答這3個很重要、復雜度高且樸實的問題：

是什么（What）：《投資》這篇內(nèi)容的數(shù)據(jù)表現(xiàn)如何州叠？
為什么（Why）：為什么閱讀量如此之少棵红？
怎么辦（How）：如何改進呢？

1. 定義轉(zhuǎn)化路徑

開始動作：曝光
中間動作：閱讀
目標動作：閱讀咧栗、點贊逆甜、轉(zhuǎn)發(fā)虱肄、關注、在看交煞、留言咏窿、贊賞。

* 點擊與閱讀：用戶看到圖文曝光素征，點擊后進入內(nèi)容頁面集嵌，到達內(nèi)容頁面開始閱讀，一般而言御毅，點擊→閱讀的轉(zhuǎn)化率在95%以上根欧，暫且認為點擊量≈閱讀量，本篇中可能存在混用這兩個動作的情況端蛆，在這里稍作解釋凤粗。

在第一部分用福格行為模型分析，對目標動作的實現(xiàn)難度分析今豆，得出的結(jié)論是：閱讀 < 點贊 < 關注 < 再看 < 轉(zhuǎn)發(fā) < 留言 < 贊賞嫌拣，即在上述目標動作中，瀏覽相對容易發(fā)生呆躲，贊賞發(fā)生的難度較大异逐。

應該選擇哪個作為目標動作呢？

a）在心理上來講歼秽，博主比較關注“閱讀量”应役，因為讀者通過閱讀量可以直觀判斷內(nèi)容的熱度，間接判斷內(nèi)容的質(zhì)量燥筷。
b）進一步分析了瀏覽量的構成箩祥，發(fā)現(xiàn)朋友圈帶來的閱讀量占比較高，說明閱讀量主要是由用戶轉(zhuǎn)發(fā)帶來的肆氓，即：優(yōu)質(zhì)內(nèi)容是因袍祖，高閱讀量是果。
c）幾個月前微信把的“轉(zhuǎn)發(fā)量”數(shù)據(jù)在用戶端展示了出來谢揪，相較于閱讀量蕉陋，它是一個含金量更高的指標，更能代表內(nèi)容的質(zhì)量拨扶，因此更傾向于選擇“轉(zhuǎn)發(fā)”作為目標動作凳鬓。

由此，確定轉(zhuǎn)化路徑：曝光→閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)患民。

2. 內(nèi)容轉(zhuǎn)化率

a）投資內(nèi)容的數(shù)據(jù)表現(xiàn)

整體：
曝光量（603）→閱讀量（63）→轉(zhuǎn)發(fā)量（7）
曝光率（100%）→點擊率（10.4%）→轉(zhuǎn)發(fā)率（1.2%）

逐級：
曝光→瀏覽：10.4%
瀏覽→轉(zhuǎn)發(fā)：11.1%

b）分析過程

· 曝光量：因微信公眾號后臺歷史數(shù)據(jù)缺失缩举，僅對比近3篇內(nèi)容的曝光量，發(fā)現(xiàn)投資主題的曝光量相對較低，需要進一步分析是哪個曝光渠道的原因仅孩。
· 閱讀量：閱讀量處于近20篇內(nèi)容末位托猩，閱讀量=曝光量×曝光點擊率，需要進一步分析內(nèi)容的曝光點擊率辽慕。
· 轉(zhuǎn)發(fā)量：轉(zhuǎn)發(fā)量數(shù)據(jù)無明顯異常京腥。
· 曝光→點擊→轉(zhuǎn)發(fā)：整體轉(zhuǎn)化率偏低，需要分析逐級轉(zhuǎn)化率溅蛉，以確定是哪個環(huán)節(jié)的問題公浪。
· 曝光→點擊：在最近3篇的內(nèi)容中，投資的曝光點擊率最低温艇，需要拆解曝光渠道漏斗因悲，逐一排查原因。
· 閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)：投資的閱讀轉(zhuǎn)發(fā)率較高勺爱，處于Top2水平晃琳，僅次于小爆文《用數(shù)學理解世界》，一定程度上是讀者對內(nèi)容質(zhì)量的認可琐鲁，這一點點認可就可以給博主Power卫旱！

結(jié)論：投資內(nèi)容的曝光量與曝光點擊率較低，說明問題主要出現(xiàn)在閱讀內(nèi)容之前的步驟围段，即：曝光->點擊這個過程顾翼。

3. 渠道轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)

接下來篩選2個關鍵且為一級曝光位置的渠道：公眾號主頁+消息、推薦奈泪、搜一搜适贸，做個維度拆解分析。

a）公眾號主頁+消息

· 曝光量：442涝桅，曝光量較高拜姿，主要依賴于我們“龐大”的粉絲基數(shù)。
· 曝光→點擊：10.4%冯遂，粉絲讀者的點擊率較低蕊肥，與內(nèi)容選題、標題蛤肌、摘要壁却、封面設計、推送時間有關裸准。
·?閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)：10.9%展东，轉(zhuǎn)發(fā)率暫無明顯異常。

b）推薦

·?曝光量：161炒俱，推薦曝光量較低琅锻，與微信平臺的推薦規(guī)則有關卦停。
·?曝光→點擊：1.9%，點擊率較低恼蓬，與標題有關。
·?閱讀→轉(zhuǎn)發(fā)：66.7%僵芹，轉(zhuǎn)發(fā)率較高处硬。

結(jié)論：兩大核心位置都出現(xiàn)了曝光點擊率較低的問題，從影響因子的交集來看拇派，標題是最導致點擊率偏低的主要原因荷辕。

4. 影響因子分析

找到了問題點，接下來就要討論“How”的事情了件豌。
在這一部分會聊聊每個影響因子的一些思考疮方，有些多，有些少茧彤，也會找一些參考資料骡显，看看有沒有一些可以借鑒的規(guī)則和方法。

1> 選題

選題曾掂，或者說話題惫谤，不同的話題有不同的推薦量、搜索量珠洗，不同的話題吸引到不同的用戶溜歪。

a）根據(jù)話題的留存時間可以劃分為：流量型、存量型许蓖。

· 流量型蝴猪，代表對即時的事件分析，也可以稱為事件性議題膊爪，是短期的信息訴求自阱，對時效性要求較高。
· 存量型蚁飒，代表對長期存在問題的分析动壤，存在不同的立場與觀點，因此有討論的空間淮逻，也可以稱為話題性議題琼懊，可以是老問題的新解法、新觀點爬早，比如：男與女哼丈、貧與富、城市與農(nóng)村筛严，每一組都有認同性爭議醉旦，可以跨越世紀、跨越年代討論。

b）根據(jù)內(nèi)容研究的深度可以分為：專業(yè)類车胡、科普類檬输。

· 專業(yè)類，專家寫給專業(yè)的人看匈棘，有大量的專業(yè)詞匯丧慈。
· 科普類，專業(yè)的人寫給對相關知識感興趣的讀者閱讀主卫。

從內(nèi)容的留存時間來看逃默，博主更傾向于存量型內(nèi)容，如果時隔兩年再次閱讀簇搅，仍可以帶來思考完域，那這篇內(nèi)容的觀點、邏輯在一定程度上是經(jīng)受住了考驗瘩将，算得上一篇優(yōu)質(zhì)內(nèi)容吟税。
從內(nèi)容的研究深度來看，暫時不能自詡為專家鸟蟹，正在科普類與專業(yè)類之間找一個交匯點乌妙，讓不同話題具有相似的表達風格和邏輯，這樣讀者可以在多樣化的主題中感受到內(nèi)容的連貫性與專業(yè)度建钥。

2> 標題

曾經(jīng)有3個標題擺在我面前藤韵，我沒有好好選，等看到數(shù)據(jù)才追悔莫及熊经，寫內(nèi)容最痛苦的事莫過于此泽艘；
如果有10個標題讓我再選一次，我會對那個標題說I believe you镐依，如果要在這份信任上加個閱讀量匹涮，我希望是2000！

每一篇內(nèi)容槐壳，博主會準備至少3個標題然低，這次準備了10個：

a）一位數(shù)據(jù)分析師的實驗田復盤（最喜歡這個標題，可缺少了搜索關鍵詞）
b）一位數(shù)據(jù)分析師的內(nèi)容轉(zhuǎn)化分析（奇奇怪怪的組裝）
c）如何做轉(zhuǎn)化漏斗分析务唐？（中規(guī)中矩雳攘，缺少了特色）
d）硬核內(nèi)容：轉(zhuǎn)化分析（有點標題黨的意思）
e）內(nèi)容運營的實戰(zhàn)分析（關鍵詞有了，少了文藝范）
f）FineBI繪制漏斗圖（只概括了其中一小部分枫笛，不夠切合主題）
g）內(nèi)容轉(zhuǎn)化分析（過于簡潔吨灭，難以快速理解主題）
h）美女教你學FineBI（美女在哪呢？）
i）用漏斗分析復盤我的公眾號（太直接了刑巧，委婉一些好嘛）
j）最懂內(nèi)容的數(shù)據(jù)分析師（是不是調(diào)起得有點高喧兄？）

用戶在查找資料時无畔，一般是這樣的行為路徑：在搜索欄內(nèi)輸入關鍵詞贸铜，瀏覽搜索結(jié)果中相關內(nèi)容的標題扔涧，選擇一個感興趣的標題點擊物独，也就是“搜索→曝光→點擊”翠肘，基于這一行為路徑，我們需要思考什么樣的標題能被互聯(lián)網(wǎng)搜索到蘑秽，在被搜索到之后可以吸引用戶的注意力殷勘。

a）互聯(lián)網(wǎng)搜索

·?在互聯(lián)網(wǎng)的海量信息中况鸣，用戶獲取指定信息主要依賴于搜索引擎薄风，即通過“關鍵詞”查找。
· 在電商平臺拍嵌，商家為了提高商品的搜索曝光量遭赂，把幾乎所有可能與商品產(chǎn)生聯(lián)系的詞匯，都放在了商品名稱中横辆，包含了品名撇他、類別、規(guī)格等狈蚤，如：東方樹葉飲料官方正品茉莉花烏龍茶500ml困肩，按照這種起標題的手法，是不是得這么寫：數(shù)據(jù)分析師內(nèi)容營銷實戰(zhàn)公眾號轉(zhuǎn)化漏斗轉(zhuǎn)化率脆侮，作為一篇圖文內(nèi)容的標題锌畸，詞語組合錯亂顯然是不合適的，需要對關鍵詞進行篩選靖避。
· 假設你有5個備選的關鍵詞潭枣，應該選擇哪一個呢幻捏？可以用微信指數(shù)小程序查看每個關鍵詞的搜索熱度做個參考盆犁。

b）廣告設計

在《廣告學人》中提到：標題代表著一則廣告花費的80%，它直接關系到讀者是否愿意點擊并閱讀你的內(nèi)容榛臼，也給了我們一些關于如何寫標題的原則和方法。

· 標題長度：6-12個字的標題更佳。
· 標題風格：讀者在高速穿過廣告叢林笙蒙，要簡潔艇搀、直截了當，不要用雙關語求晶、引經(jīng)據(jù)典焰雕、晦澀難懂的詞句。
· 標題文字：標題好比商品標簽芳杏，如果你想讓做母親的人讀廣告矩屁，在標題里就要有“母親”這個詞，以此類推爵赵。

綜上吝秕，博主決定用這個標題：轉(zhuǎn)化分析 | 一位數(shù)據(jù)分析師的實驗田復盤，包含了有主題空幻、搜索關鍵詞烁峭，還有最中意的那一個標題。

3> 關于內(nèi)容

a）開頭

· 博主寫內(nèi)容的習慣是開頭三段論：1氛悬、2则剃、3、闡述為什么要寫這個主題如捅，認為這樣子邏輯遞進的表達方式更清晰棍现，更易于讀者理解。
· 然而镜遣，一項研究表明己肮，非常創(chuàng)作者喜歡三段論開頭，但對讀者而言悲关，這樣子的開頭鋪墊太長谎僻、原因太模糊、缺乏力量寓辱，讀者需要的是一個強有力的開篇艘绍，能夠快速抓住注意力。

b）氛圍

· 專業(yè)類的博主傾向于輸出純干貨的內(nèi)容秫筏，盡量避免過多的個人情感與主觀觀點表達诱鞠，同時認為這是讀者需要的挎挖。
· 從讀者角度來講，有人喜歡快捷指南航夺、有人欣賞對問題的深度剖析蕉朵，也有人需要知道對話者是誰？他的立場和動機是什么阳掐？因此在內(nèi)容的開頭稍作背景鋪墊始衅。

c）設計

社會中人們偏愛帥哥美女，做內(nèi)容也一樣缭保，需要有視覺上的美感汛闸。

圖文內(nèi)容視覺由字體、圖片艺骂、布局這三類基本元素組合而成蛉拙，經(jīng)過合理組合設計，就可以營造出一篇具有設計感的內(nèi)容彻亲。

· 字體：大小、粗細吮廉、結(jié)構苞尝、形狀、方向宦芦、顏色
· 圖片：清晰度宙址、風格統(tǒng)一
·?布局：親密、對齊调卑、重復抡砂、對比

* 關于圖文設計的原則，可以參考這篇內(nèi)容：《色輪在手恬涧，審美可以有》注益。

d）篇幅

· 有研究數(shù)據(jù)表明，1000-3000字的資訊類內(nèi)容溯捆，在碎片化時間盛行的互聯(lián)網(wǎng)更易于吸引讀者丑搔。
· 博主傾向于寫5000+字的長文，盡可能在一篇內(nèi)容里把一件事情聊清楚提揍，如果拆成幾篇短文稿啤月，轉(zhuǎn)發(fā)、收藏就不太合適劳跃，在這一點上谎仲，暫時沒有很好的想法。

4>?轉(zhuǎn)化目標的提示

·?點贊刨仑、轉(zhuǎn)發(fā)郑诺、在看夹姥、留言：在每篇內(nèi)容底部有清晰的提示按鈕，歡迎互動哦~
·?關注：在每篇文章末尾會增加公眾號的卡片间景，希望感興趣的讀者關注佃声。
·?贊賞：有些朋友點贊的時候告訴我，“這點贊要錢啊”倘要，看來是點贊和贊賞按鈕太相像了圾亏，這次先把贊賞功能取消，咱們集中火力做轉(zhuǎn)發(fā)封拧！

5>?更新頻率

· 高頻率更新內(nèi)容志鹃，可以保證賬號的活躍度，獲得更多推薦泽西。
· 訂閱號每天可以發(fā)布一次內(nèi)容曹铃。
· 在一定程度上，圖文類內(nèi)容的發(fā)布量與粉絲數(shù)量是正向相關的捧杉。

最近博主的拖延癥有點厲害了陕见，已經(jīng)有人私信吐槽了，暫定每2個月更新一篇吧味抖。

6> 發(fā)布時間

需要給關注的朋友們道個歉评甜，上次在在凌晨兩點發(fā)布內(nèi)容，確實過于草率了仔涩，可能對于博主來說是交作業(yè)忍坷，而對于讀者來說這個時間點的推送是一種打擾。

那么應該選擇在什么時間點發(fā)布內(nèi)容呢熔脂？
以2024.6.11-2024.6.17這一周公眾號內(nèi)容閱讀量的分時段占比數(shù)據(jù)做個參考佩研，如下圖所示：
盡管閱讀量基數(shù)較小，無法精確判斷哪個時段閱讀量最高霞揉，但至少知道了凌晨6點之前旬薯、晚上10:00之后，這兩個時段幾乎沒有閱讀量零聚，發(fā)布內(nèi)容也是不合適的袍暴，可能會選擇7:00-9:00，18:00-20:00這兩個時間段發(fā)布隶症。

關于內(nèi)容轉(zhuǎn)化的分析政模，到這里就暫時討論清楚啦，是不是有讀者在問蚂会，文中的配圖是怎么做的呀淋样？別急，第三部分一起畫圖啦胁住。

三趁猴、FineBI繪制漏斗圖

你是顏值黨嗎刊咳？

想象一下：一邊是Excel中密密麻麻、未經(jīng)修飾的數(shù)字儡司，另一邊是色彩斑斕娱挨、善解人意的可視化圖表，就問你選誰捕犬？

接下來跷坝，博主手把手教你：如何用FineBI制作圖1-6所示的漏斗圖？

圖1：累計轉(zhuǎn)化漏斗
圖2：累計逐級轉(zhuǎn)化漏斗
圖3：每日平均轉(zhuǎn)化漏斗
圖4：每日平均逐級轉(zhuǎn)化漏斗
圖5：每日轉(zhuǎn)化漏斗碉碉，觀測總轉(zhuǎn)化率波動
圖6：每日逐級轉(zhuǎn)化率柴钻，觀測每天哪個步驟出現(xiàn)了變化

方法1：匯總表，圖3-圖6

a）數(shù)據(jù)集

在儀表盤的[數(shù)據(jù)]Tab內(nèi)導入如下圖所示的各個步驟的匯總數(shù)據(jù)垢粮，包含：日期贴届、漏斗步驟、漏斗值3個字段蜡吧。

b）實現(xiàn)步驟

1> 確定制圖需要用到的字段：日期毫蚓、漏斗步驟、每個步驟的人數(shù)昔善、主路徑轉(zhuǎn)化率绍些、逐級轉(zhuǎn)化率，逐一計算生成耀鸦。
2> 第一層漏斗的值：DEF(SUM_AGG(${漏斗值}),[${date}],[${漏斗步驟}="DAU"])
3> 總轉(zhuǎn)化率=漏斗值/第一層漏斗的值
4> 漏斗步驟排序列：DEF(COUNT_AGG(${漏斗步驟})+1,[${date},${漏斗步驟}],[${date}=EARLIER(${date}),${漏斗值}>EARLIER(${漏斗值})])
5> 每層漏斗上一層漏斗值：DEF(SUM_AGG(${漏斗值}),[${date},${漏斗步驟排序列}],[${date}=EARLIER(${date}),${漏斗步驟排序列}+1=EARLIER(${漏斗步驟排序列})])
6> 逐級轉(zhuǎn)化率=漏斗值/每層漏斗上一層漏斗值
7> 在[數(shù)據(jù)]Tab內(nèi)生成的數(shù)據(jù)集如下圖中表格所示。
8> 制作可視化圖形啸澡，依次選擇圖表類型袖订、拖拉拽字段即可。

方法2：明細表嗅虏，圖1-圖2

對于一些決策周期較長的業(yè)務模式洛姑，需要做累計轉(zhuǎn)化漏斗，在儀表盤界面需要設置篩選器皮服，以實現(xiàn)日期的自由篩選楞艾，以FineBI的自帶數(shù)據(jù)集做個示例（注意：與上述的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)集不同）龄广。

a）數(shù)據(jù)集

要實現(xiàn)日期篩選后漏斗值的去重硫眯，就需要繪圖區(qū)域是明細數(shù)據(jù)，將如下圖所示的明細數(shù)據(jù)導入儀表盤的[圖表制作]界面择同，至少包含：用戶ID两入、日期、漏斗步驟3個字段敲才。

b）實現(xiàn)步驟

1> 在圖表繪制區(qū)域進行計算裹纳，先用維度表格展示數(shù)據(jù)择葡，核對數(shù)據(jù)計算結(jié)果，整體步驟與上述3-6的步驟相似剃氧，在函數(shù)使用上略有不同敏储。
2> 將用戶ID字段轉(zhuǎn)換為指標（去重計數(shù)），字段重命名為“人數(shù)”朋鞍。
3> 第一個步驟的人數(shù)：DEF(${人數(shù)},[],[${漏斗步驟}="瀏覽商品"])
4>?轉(zhuǎn)化率（總）=${人數(shù)}/SUM_AGG(${第一個步驟人數(shù)})
5>?步驟排序列：DEF(COUNTD_AGG(${漏斗步驟})+1,[${漏斗步驟}],[DEF(${人數(shù)},[${漏斗步驟}])>EARLIER(DEF(${人數(shù)},[${漏斗步驟}]))])
* 注意已添，這里是COUNTD_AGG()！７摺酝碳！
6> 上一步驟的人數(shù)：DEF(${人數(shù)},[${漏斗步驟}],[${步驟排序列}+1=EARLIER(${步驟排序列})])
7>?轉(zhuǎn)化率（逐級）=${人數(shù)}/SUM_AGG(${上一個步驟的人數(shù)})
8> 制作可視化圖形，依次選擇圖表類型恨狈、拖拉拽字段即可疏哗。

以上就是本篇的所有內(nèi)容啦，從理論基礎到實踐禾怠，再到工具的使用返奉，如果有描述不清楚的地方，或者想深度探討的問題吗氏，歡迎留言芽偏、私信告訴我~

文末：
海倫：“請告訴我，怎樣才能講得也那么動聽弦讽？”
浮士德：“那很容易污尉，言必由衷！”