來(lái)源：古牧聊數(shù)據(jù)

開(kāi)局一張圖?

朋友們好，今天帶來(lái)一篇案例解析長(zhǎng)文，解析對(duì)象是小紅書(shū)里的數(shù)據(jù)中心，這是一個(gè)toC 可見(jiàn)的數(shù)據(jù)看板

本文對(duì)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理都有幫助：

「對(duì)數(shù)據(jù)分析師」可收獲如何面向業(yè)務(wù)搭建指標(biāo)體系，不僅僅是分析問(wèn)題，更是解決問(wèn)題；

「對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理」可收獲如何像個(gè)真正的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理那樣，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)看板，而不僅僅是做個(gè)無(wú)情的指標(biāo)搭建工具人

另外本文還有一點(diǎn)特別，會(huì)設(shè)置成付費(fèi)閱讀，前 50%內(nèi)容免費(fèi)，后 50%內(nèi)容需 5 元左右解鎖（IOS 會(huì)收額外過(guò)路費(fèi)），解鎖后可贈(zèng)與一位朋友免費(fèi)閱讀全文。我稍微說(shuō)下這么設(shè)置的原因：

1. 通過(guò)長(zhǎng)期對(duì)網(wǎng)上付費(fèi)內(nèi)容的觀察，自認(rèn)為這篇文章值得；

2. 比較好奇，想知道自己的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率能有多少；

3. 暫時(shí)還不太想這篇文章被大范圍閱讀

下面是本文內(nèi)容結(jié)構(gòu)：

1. 小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心的目標(biāo)定位梳理

   1.1 數(shù)據(jù)中心功能簡(jiǎn)介

   1.2 數(shù)據(jù)中心定位推測(cè)

2. 小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心的功能結(jié)構(gòu)分析

   2.1 對(duì)“我是什么水平”的功能分析

   2.2 對(duì)“我有什么問(wèn)題”的功能分析

   2.3 對(duì)“我該怎么改善”的功能分析

3. 小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心的價(jià)值衡量方法

1. 小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心的目標(biāo)定位梳理

這里默認(rèn)大家都或多或少接觸過(guò)小紅書(shū)這個(gè) app，所以就不針對(duì) app 本身進(jìn)行過(guò)多介紹，大家只需要知道這個(gè) app 里有不少創(chuàng)作者在發(fā)布內(nèi)容就好（截止 2023 年 8 月，小紅書(shū)官方公開(kāi)數(shù)據(jù)顯示，其月活創(chuàng)作者已超過(guò)2000萬(wàn)，日均發(fā)布筆記量超過(guò)300萬(wàn)）。然后咱們直接進(jìn)入要解析的對(duì)象——數(shù)據(jù)中心

1.1 數(shù)據(jù)中心功能簡(jiǎn)介

既然有大量的素人博主會(huì)發(fā)布內(nèi)容，那就勢(shì)必需要知道自己發(fā)了之后有沒(méi)有人看、是什么人愛(ài)看，數(shù)據(jù)總歸是一個(gè)對(duì)內(nèi)容質(zhì)量好壞的客觀評(píng)價(jià)。所以小紅書(shū)也提供了一個(gè)數(shù)據(jù)看板，命名為數(shù)據(jù)中心，位置放在創(chuàng)作中心里。這個(gè)位置的選擇我覺(jué)得是有所考量的，也有一定合理性，后續(xù)我們會(huì)在討論數(shù)據(jù)中心價(jià)值定位的時(shí)候詳細(xì)展開(kāi)。數(shù)據(jù)中心的入口位置，和內(nèi)部具體功能數(shù)據(jù)指標(biāo)。下面弄幾個(gè)功能截圖，供沒(méi)有用過(guò)數(shù)據(jù)中心的朋友具象感受下

1.2 數(shù)據(jù)中心定位推測(cè)

老實(shí)講，我也是小紅書(shū)的內(nèi)容創(chuàng)作者之一，是個(gè) 5000 粉左右的尾部小博主，主打知識(shí)分享賽道，不過(guò)根本不考慮變現(xiàn)，就是深度體驗(yàn)下這個(gè)風(fēng)口平臺(tái)。從使用者的角度，我覺(jué)得現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心目標(biāo)比較雞肋，但我理解平臺(tái)方把這個(gè)功能放置在創(chuàng)作中心里，是想讓數(shù)據(jù)輔助創(chuàng)作者創(chuàng)作出更好的內(nèi)容的，而非純粹做公益

作為內(nèi)容平臺(tái)方，它肯定希望創(chuàng)作者卷起來(lái)，大家都能越來(lái)越高頻次的創(chuàng)作越來(lái)越優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。但這也有個(gè)基礎(chǔ)，就是內(nèi)容創(chuàng)作者們能不斷的學(xué)習(xí)進(jìn)步。要在內(nèi)容創(chuàng)作上精進(jìn)，理論上對(duì)應(yīng)的就需要知道：

? 我目前是個(gè)什么水平，尤其是在所在的領(lǐng)域到底是好還是一般般？

? 當(dāng)前我的內(nèi)容創(chuàng)作有什么問(wèn)題，選題、封面、文案等？

? 我到底該從哪些角度改善提升目前的內(nèi)容創(chuàng)作呢？

上述問(wèn)題可以總結(jié)為能展示現(xiàn)狀、能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、能提供改善建議，好像跟大部分BI 或者數(shù)據(jù)看板也沒(méi)啥區(qū)別。不過(guò)道理大家都懂，能不能真的實(shí)現(xiàn)上述 3 個(gè)目標(biāo)就要看現(xiàn)有的資源、技術(shù)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的功底了。下面我們也將按此目標(biāo)定位去評(píng)估，小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)有功能是否達(dá)標(biāo)

2. 小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心的功能結(jié)構(gòu)分析

在明確了定位之后，我們就可以開(kāi)始研究分析其現(xiàn)有功能是否都能支撐目標(biāo)定位了。就按照我是什么水平（展示現(xiàn)狀）、我有什么問(wèn)題（發(fā)現(xiàn)問(wèn)題）、我該怎么改善（改善建議） 3 個(gè)維度依次展開(kāi)

2.1 對(duì)“我是什么水平”的功能分析

了解自己的現(xiàn)狀水平，是每個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作者天然的訴求。但這里并不是說(shuō)把閱讀量等指標(biāo)直接堆放在一起就可以的，這些數(shù)據(jù)本身在個(gè)人主頁(yè)也能看到，那樣做最多只能解決數(shù)據(jù)指標(biāo)閱讀的便利性和統(tǒng)一性

想知道自己處在什么水平，就需要先明確好幾個(gè)衡量指標(biāo)，再明確自己跟誰(shuí)比，最后確認(rèn)比較的結(jié)果是什么。而且考慮到小紅書(shū)這類(lèi)內(nèi)容平臺(tái)的趨勢(shì)，就是不斷的弱化創(chuàng)作者作為鮮活個(gè)體的角色，突出其內(nèi)容生產(chǎn)供應(yīng)方的角色。所以不僅會(huì)看重賬號(hào)維度，也會(huì)把個(gè)人原子化拆解成一篇篇內(nèi)容筆記的集合體，以單篇筆記為粒度去推薦、分析、運(yùn)營(yíng)。所以在明確自身水平的時(shí)候，既要有賬號(hào)粒度，也要有筆記粒度

針對(duì)賬號(hào)整體，我們從一個(gè)用戶(hù)的視角去體驗(yàn)，就會(huì)有這么一個(gè)自然而然的流程：有沒(méi)有人看你發(fā)的內(nèi)容、看了之后點(diǎn)贊收藏評(píng)論這些互動(dòng)多不多、會(huì)分享剛看過(guò)的內(nèi)容多少次、有多少人會(huì)被內(nèi)容吸引來(lái)訪主頁(yè)、有多少人會(huì)被內(nèi)容轉(zhuǎn)化吸引最終關(guān)注你，分別對(duì)應(yīng)的就是閱讀量、互動(dòng)量、分享量、訪問(wèn)人數(shù)、關(guān)注量。

而且這些指標(biāo)有的并不能直接用總量，比如閱讀、互動(dòng)、分享，因?yàn)橛腥税l(fā)的筆記多、有人發(fā)的少，總量不好拉齊對(duì)比，就只能用平均每篇筆記帶來(lái)的數(shù)據(jù)；而主頁(yè)的訪問(wèn)人數(shù)、關(guān)注量等，倒是不會(huì)被發(fā)布的筆記數(shù)量直接影響，可以先直接看總量。而且也不僅僅是查看具體的指標(biāo)數(shù)值，還可以給出在整體中的相對(duì)排位，比如排名前xx%這類(lèi)的方式。

只不過(guò)這里就要先找準(zhǔn)排名的群體，是真的跟整體排名么？那樣不就很容易知道平臺(tái)的真實(shí)用戶(hù)活躍等數(shù)據(jù)表現(xiàn)了么？太敏感了，而且也太泛泛了、也比不過(guò)來(lái)，不如直接跟所在的賽道比。比如我是個(gè)發(fā)職場(chǎng)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)分享的，那就跟職場(chǎng)博主們比；我要是做穿搭的，那就只跟穿搭博主們比

對(duì)單篇筆記而言，指標(biāo)維度就相對(duì)更簡(jiǎn)潔一些了，就是看發(fā)布筆記之后，有多少人看、看完之后點(diǎn)贊收藏評(píng)論、進(jìn)而分享筆記、最后關(guān)注你，這就是閱讀量、互動(dòng)量、分享量、加關(guān)注量。而且這些都是針對(duì)單篇筆記，就不用考慮像賬號(hào)粒度那樣的取平均值了

按照上述標(biāo)準(zhǔn)，在小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心里查找，就會(huì)發(fā)現(xiàn)基本都能有所對(duì)應(yīng)，只不過(guò)這些指標(biāo)有的分散、有的集中。先看賬號(hào)粒度的，首先在數(shù)據(jù)中心的入口位置，就已經(jīng)通過(guò)櫥窗欄的方式，把幾個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)直接匯總展示了。雖然總粉絲量沒(méi)有放在櫥窗里，但在該界面頂部頭像下面也有展示，也算是給出了

在進(jìn)入數(shù)據(jù)中心后，也有 2 個(gè)位置展示賬號(hào)整體數(shù)據(jù)（如下圖）。在賬號(hào)概覽的頂部，通過(guò)卡片交互的方式給出了不同時(shí)間范圍內(nèi)的指標(biāo)波動(dòng)圖形可視化、以及環(huán)比漲跌幅數(shù)據(jù)；在賬號(hào)診斷里，給出了我們期待的排名情況，而且點(diǎn)擊查看診斷詳情還能看到一些建議（這塊我們?cè)诟纳骗h(huán)節(jié)重點(diǎn)再展開(kāi)）。

可以說(shuō)針對(duì)賬號(hào)粒度的數(shù)據(jù)，該有的都有了，雖然沒(méi)有給出累計(jì)數(shù)據(jù)，但近 7 天和近 30 天也夠用了，也能比較好的反映出現(xiàn)狀。唯一美中不足的就是，指標(biāo)排名里提到的“同類(lèi)作者“到底是哪一類(lèi)？我怎么知道平臺(tái)有沒(méi)有給我錯(cuò)分了類(lèi)型，導(dǎo)致我進(jìn)入了一場(chǎng)不平等的對(duì)比呢？

而針對(duì)筆記粒度的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)中心有專(zhuān)門(mén)的筆記分析 tab（如下圖），對(duì)所有筆記可以按照時(shí)間/觀看量排序，點(diǎn)擊單篇筆記就能看到卡片交互式的詳細(xì)指標(biāo)了，比我們列舉的還要全面細(xì)致。

下方的筆記診斷也跟賬號(hào)診斷的交互操作類(lèi)似，點(diǎn)擊可以查看具體建議。問(wèn)題其實(shí)依然是”同類(lèi)作者“沒(méi)有直說(shuō)，對(duì)很多跨界內(nèi)容創(chuàng)作者而言，真的會(huì)不知道該怎么比。不過(guò)也可能平臺(tái)就是希望每個(gè)人都盡量的垂直，不需要你鮮活全面，只專(zhuān)注供應(yīng)好某個(gè)垂直領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容就可以了

針對(duì)明確自身水平這個(gè)部分，我們稍微總結(jié)下，小紅書(shū)數(shù)據(jù)中心的功能模塊和指標(biāo)基本完美的覆蓋了我們的分析框架，僅僅在”同類(lèi)作者“這個(gè)分類(lèi)上可能有自己的考慮，沒(méi)有直接告知每個(gè)創(chuàng)作者對(duì)應(yīng)的歸類(lèi)，算是白璧微瑕吧

2.2 對(duì)“我有什么問(wèn)題”的功能分析

正視完自身的現(xiàn)狀和定位，就該看看數(shù)據(jù)能否發(fā)現(xiàn)問(wèn)題了。我們必須首先明確一點(diǎn)，數(shù)據(jù)只能輔助，無(wú)法幫助我們發(fā)現(xiàn)所有問(wèn)題。在這個(gè)場(chǎng)景下就是，比如在描述現(xiàn)狀環(huán)節(jié)我們列舉了互動(dòng)、分享指標(biāo)。你說(shuō)一篇筆記就是沒(méi)人互動(dòng)分享，怎么從數(shù)據(jù)上定位出原因？再比如一篇筆記發(fā)出去之后，看的人挺多，但就有辦法轉(zhuǎn)化成新增關(guān)注，你說(shuō)又是為啥？從哪些數(shù)據(jù)維度能找到原因？

這些問(wèn)題其實(shí)只能找一個(gè)有自媒體運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的人幫你看，筆記缺少互動(dòng)分享，很可能就是內(nèi)容缺少話題度、或者干脆你把內(nèi)容都說(shuō)完了，也沒(méi)讓人有插嘴的余地；沒(méi)人關(guān)注你，可能就是用戶(hù)單看這一篇筆記，不會(huì)覺(jué)得你值得長(zhǎng)期關(guān)注，比如內(nèi)容沒(méi)有連貫性、利他性等等?？傊@些有經(jīng)驗(yàn)的人能分析出來(lái)的原因，都不是數(shù)據(jù)能定位到的

在明確了上述局限之后，我們就把發(fā)現(xiàn)問(wèn)題聚焦在數(shù)據(jù)能解決的范圍內(nèi)，依舊沿用賬號(hào)粒度和單篇筆記粒度這兩個(gè)分析對(duì)象。具體指標(biāo)層面，像上面提到的單篇筆記的互動(dòng)、分享、關(guān)注，以及賬號(hào)整體的互動(dòng)、分享，都難以被數(shù)據(jù)定位分析，就暫時(shí)先放棄了。所以精簡(jiǎn)之后，我們就聚焦在這些維度上

針對(duì)賬號(hào)整體，可被數(shù)據(jù)量化分析的還是閱讀和關(guān)注。對(duì)賬號(hào)閱讀情況的問(wèn)題定位，可以按 3 種不同的角度拆分下鉆指標(biāo)，比如按來(lái)源渠道、主題分類(lèi)、單篇筆記：

? 來(lái)源渠道，就是閱讀可能來(lái)自推薦流量，也可能來(lái)自搜索流量，還可能來(lái)自分享，甚至可能來(lái)自用戶(hù)自發(fā)來(lái)你的主頁(yè)閑逛翻看歷史筆記。一個(gè)優(yōu)質(zhì)的賬號(hào)幾種不同的流量渠道應(yīng)該有個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的分布，不應(yīng)該太依賴(lài)單獨(dú)的推薦流量。從流量的渠道來(lái)源拆分分析，還是能發(fā)現(xiàn)流量結(jié)構(gòu)是否健康的

? 主題分類(lèi)，就是可能你發(fā)的有些主題的內(nèi)容很少有人看，但另一些主題就很多人愛(ài)看。這或許不是用戶(hù)的問(wèn)題，而是你自己天賦的問(wèn)題?？赡苣惚旧砩瞄L(zhǎng)講邏輯講事實(shí)講道理，適合做知識(shí)分享這類(lèi)的，但你非要選擇做穿搭、美妝這種很感性的領(lǐng)域，就很吃虧。所以從主題分類(lèi)，或許可以幫創(chuàng)作者糾正下選擇。