01、定期搜集所有運營數據

做數據分析一般要以某個時間為一個節(jié)點，比如，我們可以在每周固定時間整理一次數據，以便對數據進行對比。我們可以記錄的相關數據包括：發(fā)布視頻的數量，每個視頻的播放量、點費數、評論數、轉發(fā)數、參與話題數，使用次數最多的話題，以及播放量最高的視頻等。搜集和記錄相關數據是一個比較煩瑣的過程，需要我們既細心又耐心

這里提醒大家一點：盡量不要獲取非自然流量的數據，一定要獲取真實數據。

自然流量已發(fā)布的視頻在通過系統審核后被展示在用戶面前，用戶根據自己對視頻的接受度，選擇是否看完、是否點贊，以及是否評論和轉發(fā)。這些行為都是自然而然產生的，沒有任何外界干擾。由此產生的數據就是真實數據，也是自然流量產生的數據。

非自然流量產生的數據指的是在外界干擾下產生的數據。比如，你發(fā)布視頻后到微信群、朋友圈、微博等地方求關注和點贊。如果你的朋友紛紛點贊、關注，你的視頻自然能獲得比較好的數據，但是，這些都不是自然流量產生的數據。因為你沒辦法判斷，哪些人是因為人情而點贊或關注的，哪些人是因為真的喜歡視頻而點贊或關注的。這種不真實的數據沒多少參考價值。

我們盡量不要獲得非自然流量產生的數據。在運營賬號的中后期，我們掌握了一定的運營技巧后，可以再去求關注和點贊。

02、通過數據整理問題

通過搜集的數據，我們可以整理出一些問題。比如，

每周更新的視頻數量是否和計劃數量一樣？

哪條視頻的播放量最多？

哪條視頻的播放量最少？

哪條視頻的點贊數最多？

哪條視頻的點贊數最少？

它們分別涉及什么話題？

……

整理相應問題可以為最后一步做好鋪墊。這里，我們要注意一點，整理數據時，我們一定要找相對其他視頻有10倍以上數據差距的視頻，這樣分析才有效。

如果兩個視頻相關數據只有很小的差距，那我們就不用對它們進行分析了。

比如，某個賬號平均點贊數在150左右，其中某個視頻有198個點贊數，這個視頻是所有視頻中點贊數最高的。但相比平均點贊數，這個視頻的點贊數并沒有很大提升，因此，這個數據不能說明什么問題。如果點贊數達到1500個，我們就需要具體分析這個視頻的點贊數為什么這么多了。

03、深度復盤，提出解決方案

最后一步，就是針對上一步整理的問題分析原因，并提出解決方法。我們來具體講講3個問題的分析方法。

①這周計劃做3個視頻，但實際只做了2個，是什么原因呢？

如果是因為時間不夠，那我們要分析，是不是我們把目標定得太高了。如果是目標太高，那我們以后可以改成每周做2個視頻。如果是因為不熟練，那么我們要分析，通過練習，我們是不是可以每周多發(fā)一個視頻。多加練習后，我們可以再根據實際情況制訂每周計劃。我們在分析競爭對手時提過，盡量選擇固定的發(fā)布時間。定好了發(fā)布時間和發(fā)布數量的計劃，我們就要按照計劃進行。如果做不到，我們就要根據實際情況調整計劃。

②一周內，哪個視頻的播放數最多？

一周內，播放量最多的視頻的話題覆蓋用戶一般比較多，也就是受眾多。比如一個做家常菜的抖音號，其視頻平均點贊數大約是200,但其中一個關于蛋炒飯的視頻點贊數達到2000多，那就證明，比較多的用戶喜歡蛋炒飯這個話題。以后做視頻時，我們可以多做幾種不同的蛋炒飯。相反，如果某個視頻的播放量特別少，那么用戶可能對這個話題不感興趣，所以我們以后要盡量減少或者避開這種話題。

③一周內，哪個視頻的點贊數最多？

一周內，點贊數最多的視頻更受用戶歡迎，點贊數和插放量不一樣。視頻的話題選得好，播放量自然會多，但這并不代表點贊數也會多。點贊數與視頻的內容以及呈現質量有很大的關系。

如果一條視頻播放量為2000多，但點贊數只有幾個，說明這個視頻的話題很受人關注，但這個視頻做得不好。比如，這個視頻畫面視糊，那么我們以后就應該注意畫質問題。相反，如果點贊數很多，那就說明視頻的質量很好。在制作后續(xù)視頻時，我們至少要按照這個視頻的質量標準來做。