伴随着新媒体技术的发展，商业环境已发生深刻的变化。在数字化生存时代，企业的新媒体运营也需要进行精细化运营。
数据驱动精细化运营的开展。通过对用户数据的洞察分析，让企业准确的找到用户喜好和兴趣，然后根据所得结果进行的精细化运营，不仅仅提升了企业的运营效率和营收，也减少费用支出。对企业而言，打造精细化运营的好处在于形成一种根据用户需要而打造的新的驱动体系。
所谓精细化运营，是建立在常规运营的基础上，并将常规运营引向深入的基本思想和运营模式，是一种以最大限度地减少运营所占用的资源和降低运营成本为主要目标的管理方式。执行精细化运营的企业，会细分市场和客户，全面准确地把握市场变化和客户需求，制定出行之有效的策略，最终实现营销转化。
数据分析是精细化运营的驱动力，能形成核心竞争力。手游运营的新增、活跃、留存、转化、收入各个环节，以及流量、推广、用户管理都可以数据化的运用起来。
只有在了解自身情况，了解自身用户的大多数情况之后，精细化运营才能顺利开展。
在企业新媒体运营之初，企业相关人员对数据的重视就要提上日程。这里说的企业新媒体包括公众号、微博、APP、电商网站或者微店等。每天都要看能够收集到的各项数据，从数据中进行分析和思考，新媒体运营的工作也需要围绕看的数据情况来开展。这个是前期最关键的事情之一。
数据驱动的精细化运营，能让企业在社会化媒体平台上的运营更加完善，尽量让企业能有一个理想的口碑，并对一些不良的言论做舆情监测等等，然后根据数据进行产品改进，促进企业运营目标朝着正确的方向前进，这都是大数据为运营带来的价值。
数据分析对于企业新媒体精细化运营的价值，在于适时调整运营策略。精细化运营，直接导致运营的细节化，在具体执行中需要更多的行动，微调整成为标配动作贯穿运营始终。
由创新策略驱动，精细化运营担纲，细微调整完善的策略，让企业新媒体发展的步伐更为稳健。在达到一定发展层次的基础上，通过优化细节，进行再次的提升。通过创新的方法和策略，进行颠覆式突破。
首先，来源分析更清晰。帮助企业在新媒体运营中了解用户的来源渠道了解新媒体渠道销售中用户的主要来源。在分析用户的渠道来源之后，可以帮助企业发现更多用户来源，调整推广方式，调整渠道投放策略。比如用户是从微博、微信、论坛还是APP来的，从而帮助企业根据数据分析的结果，不断进行调整，在具体执行中实时微调整。
其次，了解用户关注什么。在新媒体运营中，分析点击量高的文章和页面，分析分享转发高的文章标题、内容和活动页面的各种促点。这些数据帮助企业认清用户喜好，有效找到用户喜欢的兴趣点和内容喜好，企业在运营中可以及时作出调整。有余力的企业，可以投入资源，针对性进行大量的策划与推广，短期、集中的爆发。
第三，数据挖掘以及基于数据积累的分析。随着企业拥有越来越多的用户数据，让企业分析出关注企业的用户具体属性和用户行为的画像。通过洞察分析出来的用户画像，能够让企业对每类用户进行有针对性的运营活动，不断地扩展企业的业务类型和运营策略。面对市场和用户，企业也会有不同的运营方案，通过做小流量的测试，根据数据反馈结果，帮助我们决定策略和执行方案。
第四，通过数据分析能让企业有效激活用户。企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活，但是怎样激活老用户，以及和用户更好的进行有效沟通，几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
第五，异动监控。让企业进行数据建模，对有效收集数据进行分析，发现其中的数据移动。帮助企业在很短的时间内快速发现市场异动，以及快速找到和解决用户数据的异常信息。如用户在APP注册过程中，多次提交失败，就需要检查系统是否某个环节出现问题。如果突然大量用户流失，就需要自查近期的推广策略、产品质量等多个可能影响的环节。对于数据异动的关注，也能对企业运营起到辅助的监控作用，帮助做好舆情预警，为企业提供有价值的参考意见。
企业可以通过流量指标的变化趋势，评估工作，预测本企业新媒体的发展态势。
在内容运营的维度。文章数据是需要主要考量的指标。每日每篇文章的阅读量、转发量及转化率这三个指标是基础指标。 周数据、月数据、季度数据都在考量的范围之内。相同的数据在不同的时间段和不同背景之下，代表的意义不同。通过周数据和月数据的对比可以了解到行业、用户、关注点的不同。利用数据分析寻找问题做总结，总结方便以后回顾问题。
微信公众号的运营数据基本指标比较简单，阅读人数、文章打开率、转发次数、新增用户、流失用户、净增用户等。头条转发、头条阅读率和日转发是一个非常重要的衡量指标。如果公众号推送的文章是两条以上的话，同质化内容的情况下，头条的点击率要远远大于二条乃至排序靠后的文章。
在网站流量分析中，主要包括PV、UV、人均PV、页面停留时间、访问来源、流量入口、关键词等。访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社会化媒体等。
一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、点击、弹窗和获客成本等，我们通过多维度的分析来优化广告投放。
我们需要通过一些指标判断基本运营情况。涉及不同平台的指标定义和数据也有所不同。Web端主要看访问量、PV和UV，APP主要看启动次数、DAU和NDAU。用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数（即访问深度）和跳出率等，通过这些指标可以判断用户的活跃度。
可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。
APP运营最需要关注用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。
用户使用时长是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味着APP平台活跃度高，反之亦然。如果预计一个正常的用户的时长和上线后用户真正用的时间偏差很大。这个时候你就需要想想如何来调整产品，去迎合用户的认知。
对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果，是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低，这说明此功能并没有很好地解决用户问题。这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。
内容运营中的推荐，有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户，都有自己喜欢的内容和类别，当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候，效率肯定会更高。
通过对访问用户的文章数据进行统计。很清晰的可以看出用户对某些特定内容的文章更青睐。那么在实际的内容推送中，我们可以对针对性选取类似题材的文章做推送。
总之，依托数据的运营工作，会让企业的新媒体运营更加有效和有针对性。对新媒体运营人员来说，他们是跟销售一样是距离用户最近的那道关口。企业合理挖掘数据的价值进行相关运营策略的制定和执行，能够更好的提升企业竞争能力。
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