奢侈品品牌微信营销数据清洗指南——全面降噪,聆听数字的协奏曲行业纵横

奢侈品品牌微信营销数据清洗指南——全面降噪,聆听数字的协奏曲

作者:Yi ZHANG
阅读时长:5分钟2021年04月09日在奢侈品品牌微信营销的过程中,会产生各种各样的数据噪音,干扰运营者的分析和判断——尤其是那些缺乏相关业务经验的数据分析人员,更容易被充斥着噪音的数据牵着鼻子走,以致于得出错误的结论却不自知。那么常见的奢侈品品牌微信营销过程中产生的数据噪音都有哪些呢?品牌又该如何实现精准的数据清洗呢?本文将为您解答。 一、奢侈品品牌微信营销的数据噪音有哪些?数据清洗即清除或修改不正确的、不完整的、无关的、重复的或未按照正确形式展现的数据,以便后续数据分析工作能够顺利展开。上述需要被清除或修改的数据就是我们所说的数据噪音,它们往往会阻碍整个数据分析工作的进度或者直接导致不准确甚至是错误的分析结果。我们为大家总结了以下三类数据噪音,也就是异常数据: 1.无效数据远远低于或超出正常数值范围,以及不符合数据定义的数值,我们称之为无效数据。例如,奢侈品品牌某次活动报名获得的报名数据中,需要排除掉手机号码格式不正确或邮箱号码格式不正确的报名者,这些被排除掉的人所对应的一系列数据,都可以被判定为无效数据——一方面因为品牌无法将其与后续的活动签到对应起来;另一方面,这些数据对于活动结束后的跟进毫无意义。 2.相对错误数据相对错误数据,指的是数据本身并无严格意义上的错误,但是不符合本次数据分析需求的数据。拿某一奢侈品牌的微信图文阅读率来举例,其粉丝基数可能有数十万乃至几百万,每次普通群发的阅读率均值小于50%。然而有几次,品牌采用了非常精准的分组群发——其中有某几篇图文定向推送给人数为个位数的几个群组。由于定位非常精准的原因,阅读率竟然高达400%-700%。这种情况对于分组群发做得到位的奢侈品品牌来讲,是普遍存在的,比如品牌定向推送一篇符合某几位超级VIP粉丝产品偏好的图文,这几位超级VIP在自己阅读的同时还会通过分享至微信聊天、朋友圈等形式进行二次扩散,进而使得真正阅读图文的人数成为原定发送群组人数的倍数。假如品牌想要看整体的微信图文阅读率情况,那么这几条远超100%的数据便是相对错误数据,应予以剔除或另行计算。 3.绝对错误数据绝对错误数值指的是由于访问数据库的代码逻辑不严谨、后期数据导出整理时的人为操作失误等原因导致整条数据背离常理的情况。例如,对某奢侈品品牌的粉丝来源占比进行分析,其中包括图文关注、微信广告关注、名片分享关注、二维码关注、支付后关注等来源。假如某一固定时间段内通过扫码关注的用户总数超过了该时段内的总的新增粉丝数,我们就可以说,这组数据出现了错误数据。如果这一套来源数据全部是由同一组代码导出的,那么所有的数据都需要重新检查甚至重新从数据库中搜取。 4.格式错误数据格式错误数据很好理解,即不符合分析所需格式要求的数据。例如,奢侈品品牌想要分析公众号内用户互动的时间规律,而拿到的源数据中日期和时间是混杂在一起的,这时候便需要数据分析师将数据转化为正确的格式,以便后续总结时间上的规律。 二、奢侈品品牌微信营销数据清洗指南1.明确报告需求做数据清洗之前,首先要明确报告的需求,这是最初始也是最关键的一步。比如某奢侈品品牌想要了解整个微信公众号的粉丝取关情况,那么总粉丝数、阶段内新增粉丝数、阶段内取关粉丝数、粉丝来源渠道、取关行为、微信图文推送后48小时取关情况、取关时间等数据均可纳入报告源数据的范围内。而无关数据,则可以选择性的避免抓取,或者清洗时进行适当地剔除。 2.界定异常数据针对奢侈品品牌微信营销的数据分析,结合笔者做报告的经历,为大家分享一些常见的异常数据都有哪些:比如分析图文互动情况时——由于发送群组人数过少而引起的阅读率高于120%,或图文发送群组人数小于总粉丝数的3%时则为相对错误异常值;分析图文内链点击情况时——没有嵌入内链的图文所对应的数据为无效数据异常值;计算粉丝来源渠道占比时,源数据中特定时间段内各渠道粉丝的总和与总粉丝数存在差异时,则为绝对错误异常值。 3.处理异常值在上文提及的所有异常值中,品牌需要做出如下对应的动作,以便更加精准地得出分析结论,并指导后续实践:剔除无效数据、相对错误数据和绝对错误数据,修改格式错误数据。需要特别强调的是,在数据清洗初期,针对每一组数据都要进行数据验真:比如分渠道新增粉丝的总和大于或小于源数据中的新增粉丝总数、各分渠道的趋势均为下降而总渠道的趋势却为增长时,就需要对整体源数据的准确性提出质疑。 以上便是关于奢侈品品牌微信营销数据清洗的全部指南内容,如果您的品牌也想要全面追踪和整合微信内的用户数据,并得到详细的相关业务数据分析建议,欢迎填写下方表单,届时将会有专业人员为您解答。 本文由JINGdigital原创发布于品牌官网,未经许可,禁止转载!

在奢侈品品牌微信营销的过程中,会产生各种各样的数据噪音,干扰运营者的分析和判断——尤其是那些缺乏相关业务经验的数据分析人员,更容易被充斥着噪音的数据牵着鼻子走,以致于得出错误的结论却不自知。那么常见的奢侈品品牌微信营销过程中产生的数据噪音都有哪些呢?品牌又该如何实现精准的数据清洗呢?本文将为您解答。

 

一、奢侈品品牌微信营销的数据噪音有哪些?

数据清洗即清除或修改不正确的、不完整的、无关的、重复的或未按照正确形式展现的数据,以便后续数据分析工作能够顺利展开。上述需要被清除或修改的数据就是我们所说的数据噪音,它们往往会阻碍整个数据分析工作的进度或者直接导致不准确甚至是错误的分析结果。我们为大家总结了以下三类数据噪音,也就是异常数据:

数据清洗

 

1.无效数据

远远低于或超出正常数值范围,以及不符合数据定义的数值,我们称之为无效数据。例如,奢侈品品牌某次活动报名获得的报名数据中,需要排除掉手机号码格式不正确或邮箱号码格式不正确的报名者,这些被排除掉的人所对应的一系列数据,都可以被判定为无效数据——一方面因为品牌无法将其与后续的活动签到对应起来;另一方面,这些数据对于活动结束后的跟进毫无意义。

 

2.相对错误数据

相对错误数据,指的是数据本身并无严格意义上的错误,但是不符合本次数据分析需求的数据。拿某一奢侈品牌的微信图文阅读率来举例,其粉丝基数可能有数十万乃至几百万,每次普通群发的阅读率均值小于50%。然而有几次,品牌采用了非常精准的分组群发——其中有某几篇图文定向推送给人数为个位数的几个群组。由于定位非常精准的原因,阅读率竟然高达400%-700%。这种情况对于分组群发做得到位的奢侈品品牌来讲,是普遍存在的,比如品牌定向推送一篇符合某几位超级VIP粉丝产品偏好的图文,这几位超级VIP在自己阅读的同时还会通过分享至微信聊天、朋友圈等形式进行二次扩散,进而使得真正阅读图文的人数成为原定发送群组人数的倍数。假如品牌想要看整体的微信图文阅读率情况,那么这几条远超100%的数据便是相对错误数据,应予以剔除或另行计算。

 

3.绝对错误数据

绝对错误数值指的是由于访问数据库的代码逻辑不严谨、后期数据导出整理时的人为操作失误等原因导致整条数据背离常理的情况。例如,对某奢侈品品牌的粉丝来源占比进行分析,其中包括图文关注、微信广告关注、名片分享关注、二维码关注、支付后关注等来源。假如某一固定时间段内通过扫码关注的用户总数超过了该时段内的总的新增粉丝数,我们就可以说,这组数据出现了错误数据。如果这一套来源数据全部是由同一组代码导出的,那么所有的数据都需要重新检查甚至重新从数据库中搜取。

 

4.格式错误数据

格式错误数据很好理解,即不符合分析所需格式要求的数据。例如,奢侈品品牌想要分析公众号内用户互动的时间规律,而拿到的源数据中日期和时间是混杂在一起的,这时候便需要数据分析师将数据转化为正确的格式,以便后续总结时间上的规律。

 

二、奢侈品品牌微信营销数据清洗指南

1.明确报告需求

做数据清洗之前,首先要明确报告的需求,这是最初始也是最关键的一步。比如某奢侈品品牌想要了解整个微信公众号的粉丝取关情况,那么总粉丝数、阶段内新增粉丝数、阶段内取关粉丝数、粉丝来源渠道、取关行为、微信图文推送后48小时取关情况、取关时间等数据均可纳入报告源数据的范围内。而无关数据,则可以选择性的避免抓取,或者清洗时进行适当地剔除。

 

2.界定异常数据

针对奢侈品品牌微信营销的数据分析,结合笔者做报告的经历,为大家分享一些常见的异常数据都有哪些:比如分析图文互动情况时——由于发送群组人数过少而引起的阅读率高于120%,或图文发送群组人数小于总粉丝数的3%时则为相对错误异常值;分析图文内链点击情况时——没有嵌入内链的图文所对应的数据为无效数据异常值;计算粉丝来源渠道占比时,源数据中特定时间段内各渠道粉丝的总和与总粉丝数存在差异时,则为绝对错误异常值。

 

3.处理异常值

在上文提及的所有异常值中,品牌需要做出如下对应的动作,以便更加精准地得出分析结论,并指导后续实践:剔除无效数据、相对错误数据和绝对错误数据,修改格式错误数据。需要特别强调的是,在数据清洗初期,针对每一组数据都要进行数据验真:比如分渠道新增粉丝的总和大于或小于源数据中的新增粉丝总数、各分渠道的趋势均为下降而总渠道的趋势却为增长时,就需要对整体源数据的准确性提出质疑。

 

以上便是关于奢侈品品牌微信营销数据清洗的全部指南内容,如果您的品牌也想要全面追踪和整合微信内的用户数据,并得到详细的相关业务数据分析建议,欢迎填写下方表单,届时将会有专业人员为您解答。

 

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