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來源：Vic的營銷思考
破圈是小紅書反漏斗人群滲透的必要條件，不能破圈能逐個圈層打透
小紅星作為小紅書和淘寶之間的唯一的全鏈路的數據監(jiān)測分析工具，通過對淘寶數據的100%實時回傳，可以幫助商家清晰直觀地看到筆記的種草轉化效果并結合用戶需求分析，實現(xiàn)交易前后營銷渠道的無縫銜接，更好的優(yōu)化精準的營銷策略。對于商家朋友們來說，其對實現(xiàn)轉化閉環(huán)、實時調控、數據沉淀有著重要作用
道理都懂，數據看不懂，很多朋友或許面對小紅星復雜的后臺數據，會覺得很難得到明確的結論，小紅星的數據確實是需要經過分析之后才能得出有效結論，不過不要緊，小鯨來幫忙，今天幫大家寫了一份超全的小紅書數據分析全攻略，記得轉發(fā)給同事一起學習！
小紅星后臺將數據分為五個維度，分別為「觸達、溝通、引流、種草、帶貨」，這五個環(huán)節(jié)分別對應著用戶，從看到我們投放任務組中的小紅書筆記，到最終到手淘下單產品完成轉化的全鏈路，商家可以通過小紅星監(jiān)測各環(huán)節(jié)的實時數據，來判斷從種草到進店轉化的實際效果，以下將會對數據維度和需要重點關注的數據指標分別進行詳細解讀
1）觸達；提供閱讀/播放UV
統(tǒng)計時間內，通過任務投放的筆記單內容去重之后的UV數，可以借此判斷整個星任務所有筆記的觸達人數
2）溝通；點贊UV/收藏UV/評論UV/轉發(fā)UV/內容互動率
從觸達到互動，有多少人數參與了互動，互動率是多少
3）引流；手淘搜索曝光UV、手淘搜索進店UV、進店UV、引流率、店鋪新訪客UV、店鋪新訪客率
從互動到進店，有多少人從小紅書到淘寶搜索進店，這其中又有多少是新客，引流率是多少
4）種草；店鋪收藏UV、加購UV、收藏加購率、關注店鋪UV、店鋪會員UV
從進店到店鋪互動，有多少人選擇了收藏加購，又流失了多少人
5）帶貨；全店成交UV、全店成交GMV(元)、任務商品成交GMV(元)、任務商品新客成交GMV(元)、非任務商品成交GMV(元)、轉化率等
從店鋪互動到成交，成交了多少人，一共成交了多少金額，轉化率是多少
在解析小紅星的數據指標時，商家朋友們往往更看重引流維度的引流率和帶貨維度的店鋪新訪客率，但是引流率和店鋪新訪客率還不能完全代表我們投放策略的轉化效果，那今天我們就從引流率和店鋪新訪客率衍生出來，看看小紅星上的一些關鍵數據能帶給我們什么更多信息
就比如說，我們想要了解投放的種草效果，我們更推薦關注兩個更關鍵的數據：總互動率和轉化率，這兩個數據，一個代表了投放內容效果，一個代表了種草轉化的比例
總互動率＝互動UV/閱讀UV
是判斷前鏈路內容效果的關鍵，這個比例能夠反映出用戶對內容的參與度和興趣程度。高互動率通常意味著內容能夠吸引用戶的注意力，激發(fā)他們進行評論、點贊或分享等互動行為，在小紅書上，筆記的互動比點贊更重要，這可以提高內容的可見度和影響力
轉化率＝成交UV/搜索曝光和進店UV
展現(xiàn)種草回淘人群下單成交的比例，"轉化率"是衡量營銷活動效果的另一個重要指標，它通過將成交用戶數（成交UV）與通過搜索曝光和進店的用戶數（搜索曝光和進店UV）進行比較來計算
一個高轉化率意味著營銷策略和推廣活動能夠有效地將潛在客戶轉化為購買客戶，這對于評估營銷投資回報率（ROI）和調整營銷策略都具有著重要意義。品牌可以通過分析轉化率，了解哪些營銷渠道和方法最有效，進而優(yōu)化資源分配，提高整體營銷效率
想要整體分析我們的投放效果，我們需要具體看哪些數據成本呢，我們會重點從引流、種草、轉化三個方面來分析這些成本代表的效果，即：拉新成本、收藏加購成本以及成交用戶成本；并且他們的成本算法不太一樣，且在小紅星上是沒有直接的數據體現(xiàn)的
這里給大家提供幾個公式，輕松幫我們算出這三個方面的投放效果
單個拉新成本=閱讀成本÷（引流率*店鋪新訪客率）
就比如說，單個小紅書閱讀成本為0.3，店鋪新訪客率為70%，引流率為5%，那么我們就可以得出單個品牌拉新用戶成本為8.57。這個成本也就是代表了我們投放時，因為我們的廣告筆記吸引得來的流量和新用戶
單個收藏或加購用戶的成本=閱讀成本÷（收藏加購率*引流率）
比如，單個小紅書閱讀成本為0.3，收藏加購率為50%，引流率為3%，那么一個收藏加購用戶成本就是20。這個成本代表了投放過程中，因為我們的筆記被種草，對我們的產品感興趣，并且進店想要購買的高需求用戶
單個成交用戶的成本=閱讀成本÷（引流率*轉化率）
比如，單個小紅書閱讀成本為0.3，轉化率是6%，引流率是3%，那么一個成交用戶的成本就是166.7。這個成本就代表了最后通過我們投放的種草筆記，進店真正完成了成交行為的轉化用戶
從這三個投放成本，我們可以很清晰的看得到，從引流、種草、轉化三個過程當中，我們的投放哪里有不足或者是被截流
還有很多商家朋友們需要注意的就是「閱讀價值不等于UV價值」
簡單來說就是，我們筆記的閱讀效果價值不能夠代表我們投放效果的轉化價值
UV是用來衡量每個用戶訪客對商家的平均貢獻價值，通過計算UV價值，商家可以了解每個用戶訪客在其店鋪上的平均消費價值，可以幫助商家制定合理的產品定價、廣告營銷策略，以吸引更多用戶并提高轉化率
UV價值=銷售額/用戶數；銷售額=用戶數*轉化率*客單價
所以我們可以得出一個結論來幫助我們分析小紅星數據，即：UV價值=轉化率*客單。但是小紅星在分別計算筆記進店轉化率時，有一個bug，就是會計算用戶所觸達到的所有筆記，造成一些關鍵數據的重復歸因。就比如說用戶如果在進店當天前，在1日閱讀了A篇任務組筆記，在2日又閱讀了B任務組筆記，最后才在第3天閱讀C任務組筆記后產生了進店行為，那么在小紅星上，用戶的1次進店行為產生的數據就會被小紅星多次計數，造成站外店鋪行為數據以及商品的GMV的估算不夠準確
“那這些數據還有參考價值嗎？我們有沒有辦法實現(xiàn)數據的去重呢？”
答案是有的。在這里我們有兩個方法能夠實現(xiàn)更為精準的數據計算，分享給大家：
1）進店轉化計數方面：當商家在做投放計劃時，小紅星一次只做一個任務組（任務組金額無上限，但是子任務上限500篇）即通過報備小紅星集中投放一個任務組的種草筆記，以幫助我們獲得小紅星正確的計數邏輯。因為小紅星在單個任務組中的計數還是正確的
2）商品GMV計數方面：如果商家投放有多個使用場景的話，就比如說需要投放的商品有很多，那我們就可以通過細分投放商品的方式，新建多個任務組，每個任務組只勾選一個指定商品，因為發(fā)布的種草筆記同樣只針對單個推廣產品，那么用戶進店轉化的產品也是特定的，因而這樣子得出的數據重合率也小，準確率更高
小紅星后臺看板自動將數據分為五大環(huán)節(jié)，分別為觸達、溝通、引流、種草、帶貨，這五個環(huán)節(jié)分別對應著用戶，從看到我們投放任務組中的小紅書筆記，到最終到手淘下單產品完成轉化的全鏈路，商家可通過小紅星監(jiān)測各環(huán)節(jié)的實時數據，通過數據反饋了解種草效率并保證優(yōu)化我們的投放策略；
我們總結過一個模型，將小紅星的「五力」優(yōu)化為「四維」
即「觸達→互動」、「互動→站內搜索」、「站內搜索→搜索進店」、「搜索進店→成交」，也就是不單單看五個節(jié)點的數據，而是更關注環(huán)節(jié)數據
這四個環(huán)節(jié)分別對應著從投放到精準的目標用戶→產生種草行為→用戶被種草后在站內搜索品牌產品→影響到消費決策之后，在手淘搜索進店→完成購買成功轉化的這個過程。，那么在這幾個方面品牌分別需要注意那些關鍵數據呢？
1）在“觸達→互動”環(huán)節(jié)中（從投放到精準的目標用戶——到產生種草行為的過程），除了需要關注閱讀、點贊、收藏、評論、轉發(fā)等常規(guī)數據，還需要關注點贊率、收藏率、評論率、轉發(fā)率和總互動率，因為總互動率我們說過，是判斷前鏈路內容效果的關鍵，因此若總互動率低于行業(yè)均值，則代表了投放的筆記內容質量較差，品牌需及時調整站內投放筆記的質量和方向；
2）在“互動→站內搜索”環(huán)節(jié)中（從產生種草行為——到用戶被種草后在站內搜索品牌相關信息的過程），則需按投放周期，來監(jiān)測我們投放的相關關鍵詞——月均搜索指數增長率變化，這個增長率是通過比較前期和后期的月均搜索指數來得出的。觀察各關鍵詞月均搜索指數的環(huán)比增長率（環(huán)比增長率＝前期月均搜索指數/后期月均搜索指數，數據來自聚光平臺 ），即可幫商家得出我們的站內投放效果；
如果環(huán)比增長率呈上升趨勢，說明投放策略有效，吸引了更多用戶的關注和搜索行為。相反，如果環(huán)比增長率下降或保持不變，則可能需要調整投放策略
3）在“站內搜索→搜索進店”環(huán)節(jié)中，需關注店鋪引流數據，如手淘搜索品牌數、手淘搜索進店數、商品詳情頁數、引流率、店鋪新訪客、店鋪新訪客率等數據的變化趨勢。其中代表引流效果最重要的兩個數據：
引流率＝搜索+進店人數/閱讀筆記人數；店鋪新訪客率＝新訪客（閱讀筆記前6天內沒有來訪過店鋪）的人數/商品詳情頁UV，這個指標能夠反映出新用戶對店鋪和商品的興趣，以及營銷活動吸引新客戶的能力。不過也只代表6天內沒有進店過的“新”用戶哦！
結合上面的環(huán)節(jié)，若月均搜索指數呈現(xiàn)上漲趨勢，但引流率下降或低于行業(yè)均值這是為什么呢？
這就說明是我們站內投放的相關筆記的數量及種草力度不夠，同時站內可能存在有競品截流的情況，那么我們就可以繼續(xù)增加商品筆記的數量或者優(yōu)化種草的溝通點，加大種草力度；同時針對競品截流再去優(yōu)化我們筆記內容關鍵詞的投放布局；
若店鋪新訪客率下降或低于行業(yè)均值呢？
這說明站內筆記中商家投放的產品種草差異化不夠明顯，或者說我們選定的種草點和其他家競品類似，沒有比之突出的“不一樣”。用戶可能手淘多次進店或加購商品但反復對比競品，就是沒有下單。那么這個時候我們就需要加大筆記中關于產品的種草點的差異化，用不一樣的種草店去俘獲用戶
那有的商家為什么進店率高，但是成交率卻很低呢？這有兩種情況
1）產品是高客單價，定價過高，但通過我們投放的種草筆記吸引來的用戶群體對于高客單價的產品價格較為敏感，做出一個購買行為往往需要反復和競品進行價格、功效、優(yōu)勢的對比，所以在糾結的過程中有可能會被其他競品截流
2）站內投放的廣告筆記和店鋪中展現(xiàn)的種草點不同，用戶在被廣告筆記中的種草溝通點所吸引后，產生了手淘進店的行為，但是卻發(fā)現(xiàn)店鋪中宣傳的種草點卻和廣告筆記中不同，無法鞏固用戶的種草心智。就比如說一個化妝品品牌在做投放時表現(xiàn)給用戶的種草點是“貼妝不掉妝”，但是在店鋪中側重宣傳的是“潤膚自然色不假白等”，雖然都是種草點，但是卻有可能讓用戶忘記我們產品和別家競品的差異化，沒有辦法加深用戶對產品的購買欲
以上
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3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
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7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
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2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
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