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數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

時間:2021-08-11 09:25|來源:網絡整理|編輯:|點擊:

干貨滿滿的上篇,不僅僅是一篇數據分析,相信你將對人人都是產品經理的網站和發展會有新認識,歡迎指導交流~

 數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

起因

看了幾年的人人都是產品經理(以下本文中簡稱人人),從來只是個看客和學習者。最近因為比較閑,也在總結這幾年來的工作心得。近一個月前終于有了第一次投稿,如何通過小程序和微信社群來構建產品運營體系?上過人人的微信頭條,每天都能有幾個新的訂閱用戶,這些都在告訴在我這一點付出還是能夠幫助到其他人的。

但我一直很好奇它具體在人人的過往文章中到底是個什么水平,我心里沒有底。所以出于好奇,就有了這次數據分析的探索之旅。

內容安排

學過數據分析的同學肯定在最開始都有這樣的體會,手中有了錘子,看什么都像釘子。所以好久沒做數據分析,手癢一下子抓取并分析了一大堆數據,遠遠超過了最初的目的。

所以開始構思如何寫這篇文章的時候,做了如下思考:

人人是由哪些角色構成?

這些角色都想知道些什么?

能否通過現有的數據給出這些答案?

綜合考慮以上問題和文章篇幅后,大致擬出如下圖所示框架:

 數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

左邊為人人官方平臺角度,換位思考,如果我是運營,首先會比較關系平臺的內容循環體系是否正常,其次內容是否帶來足夠的收益;

右邊為用戶角度,就是普通的網站訪問者,同時根據身份又分為讀者和作者,讀者想的是能夠找到自己想要的內容,作者是想的是自己的作品是否受到大家的關注;

這是兩個角度,三種角色的基本思考,而本篇則會由左邊開始,下篇會講右邊。

數據介紹 1. 開發環境

基本的數據分析工具就如下圖所示:

 數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

2. 數據獲取

因為不是寫教程,而且過程也很簡單,這里只是簡單的提一下。使用Python寫一個For循環請求網站的一個分頁加載接口,就能夠獲得所有的網站文章數據(Json格式),再將所有的Json數據合并整理成相應的列表。

其中接口返回的原始數據項比較豐富,選取其中比較有價值和便于分析的,如下表示:

 數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

3. 數據總覽

在獲得數據后,第一時間就先看看整體的數據情況。時間有限就不去做些漂亮可視畫展示啦,總覽數據就如下表所示:

 數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

只看以上數據,我上一篇的數據無論是5K的閱讀量還是收藏點贊都還沒有達到平均值,離好文章都還有一些距離,這組數據能解決我的基本困惑。但對于整體的運營情況和前文提出的一些分析目標來說還遠遠不夠,所以還需要后文的深入分析。

4. 正式開始分析前對數據的一點說明

數據僅采集自首頁文章列表展示數據,僅用于學習和投稿人人的寫作,不做何商業用途。

本文數據采集自2018年8月16號,一切記錄數據以當天為準。

文章數據并不能保證嚴格正確和全面,比如:9月2號再次采集時,文章數量比8月16號的還少,應該是下架了一些文章,但對于本次分析人人的網站大體情況應該是沒有問題的。

為了不給人人主站造成不必要的網絡負擔,如果有需要原始數據的同學可以在后面留言郵箱,或者在我的個人網站中尋找。

了解以上,讓我們正式開始。

平臺運營淺析

初步分析人人主站的主要業務邏輯如下圖所示。

由作者發表文章

吸引用戶產生流量

部分讀者會轉化成作者、生產獨家內容,以此來構成一個能夠長期、穩定的內容發布體系。在此之后的,通過流量發布廣告,讀者帶來的口碑換取第三方合作、課程轉化等,都是在這之上的業務邏輯,分支太多,不可能面面俱到,所以點到即止。

 數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

再根據實際的數據情況,并沒有直接的讀者UV數據,所以僅對以下兩條業務線進行分析:

業務線1:多少作者產生了多少投稿;

業務線2:投稿的文章帶來了多少閱讀量進行分析。

投稿來源

相信大家在看數據總覽中能看到,投稿作者的身份多達23種,依次是:站長、運營小編、官方、專欄作家、運營小哥、運營小妹、普通用戶、設計小妹、運營、合作媒體、編輯、作者、萌妹子、主編、女神、男神2、臨時工、特邀作者、運營哥、美少女、CV工程師、合作出版社、小編妹妹。

是不是眼花繚亂,群魔亂舞?

這里我根據后面的實際情況對相應的身份進行了些合并。

 數據分析實戰|人人都是產品經理網站(上篇):平臺視角

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