本文介紹了數據運營的五步法：定标、建模、歸因、上線、複盤。

現在很多産品需要在公衆号上完成售賣，公衆号現在是現在衆多産品宣傳推廣的重要渠道之一，而這中間最重要的就是公衆号文章的轉化（帶貨）。

那麼該如何提升公衆号文章的賣貨銷量呢？本文就通過一個案例來告訴大家如何通過數據運營的方法和思路快速的提升公衆号賣貨的銷量。

以我操盤的一個客單價為169元的課程售賣為例，這個課程是講聲樂的，也就是唱歌，最終文章閱讀量達到了3000，售賣出課程200套，成單率高達15%，實現單篇文章營收過3萬元。

沒有花一分錢推廣，隻靠有不到5萬粉絲的公衆号和6個微信号朋友圈推送完成的。那麼到底該如何通過數據運營的方法做到這些呢？

第一步：定标

定标，确定運營活動或項目的一個核心數據指标。通常為了找到核心的數據指标，我們要先明确我們的運營目的。

例如對于銷售型的公衆号文章來說，運營目的一般是為了賣貨（賣課），此時核心數據指标就是文章的最終銷量。

明确最終銷量的意義在于，我們之後所做的所有的運營策略和行為都要牢牢的圍繞銷量而展開，不要最終偏離我們的核心指标。

第二步：建模

建模，建立核心數據指标和二三級指标的關系模型。把核心數據指标拆解為可以清晰的指導運營策略的二三級數據指标，最終達到數據指導運營的目的。

那麼該如何拆解核心數據指标呢？

關鍵方法就是梳理用戶的整個路徑。确定每個路徑步驟上的數據指标，而這個指标就是我們想要的二三級數據指标。

例如這次公衆号賣課文章的用戶路徑是：

那麼很明顯二級指标就是文章的閱讀量和商品的訪客數，而三級指标就是公衆号文章的總曝光量，文章點擊量，文内商品的點擊數以及購買按鈕的點擊數。而此時我們就可以建立了核心指标和三級指标的關聯模型。

假設核心指标也就是下單數為X,曝光量為A，文章打開率為B,商品點擊轉化率為C，下單轉化率為D,那麼我們此時就得出了下單數的公式模型X=A*B*C*D。

第三步：歸因

歸因，梳理出影響三級指标的所有因素。知道了下單數到底跟哪些數據有關之後，我們重點就是提升每個環節上的數據。而這些數據的影響因素又是可以顯而易見的，這步也是整體數據運營環節中最重要的一步。

首先A是文章的曝光量，這個數據基本是固定不變的，它取決于你微信生态的整體資源。例如你公衆号粉絲數是多少，你是否有一些私域的微信個人号和微信群。

這次我們的曝光數是隻有6個微信号，每個微信号基本是是2千左右的好友數，以及公衆号不到5萬的粉絲數。那麼能夠改變的就是B,C,D這三個數據了。

B是文章的打開率，打開率取決于你的标題。另外就是在朋友圈的打開率還取決于你的推薦語話術。

C是商品的點擊轉化率，這個其實就取決于商品是否在文章中的位置，以及商品的展示是否足夠明顯和吸引人。

最後就是商品的下單轉化率D，這個主意取決于你的商品詳情頁是否更加吸引用戶。到這裡我們就清晰的知道了為了提升下單數，我們到底需要在哪些路徑或是細節上面去下做優化了。

第四步：測試并上線

測試并上線，明确了影響三級指标的所有因素，接下來就是測試并确定我們的運營策略和所有細節了。首先是提升B，也就是文章的打開率。我們的重點就是要測試出打開率最高的那個标題。首先我們起了5個标題，然後讓用戶投票，選出投票數最多的前兩個标題。

然後做成永久鍊接，同一時間分别投放到兩個好友數都為1900多人的微信号朋友圈，發現第二個标題的打開率明顯更高。

此時我們便确定了公衆号的文章标題。也就是實現了B的最大化。其次是提升C，也就是商品的點擊轉化率。

我們仍然測試對比了兩種方式，一種方式是文中加了一個點擊商品的紅色按鈕，另一種沒有加。結果C從原來的10.38%提升到了19.38%，漲了近兩倍。

如下圖：

最後就是要提升商品訪客到最終下單的轉化率D了，這個數據主要取決于你的商品詳情頁，詳情頁是否說明了課程的亮點和解決了用戶的信任問題以及足夠吸引用戶下單。另外就是最後購買的整個路徑是否暢通和簡潔。到這裡我們已經完成了從定标到建模到到歸因和測試的完整數據運營方法了。最終也完成了200單，3萬營收的賣貨文章了。

數據對比如下：

第五步：複盤

複盤：不論活動前準備的再充足，活動的細節想的再完美。整個活動中上線後總有一些可以再值得優化的細節和策略，而這也是運營的魅力所在就是，永遠能比之前做的更好。

而每次活動要想優化的比上一次更細，更好。複盤就是必不可少的環節，項目結束後通過數據分析報告和項目日志來對整個項目進行全面的深度複盤，找到一些還可以更優化的細節和策略。

例如我們這次其實還可以通過文章評論區的留言抽獎來促進用戶轉發和活躍，加強公衆号用戶和公衆号之間的粘度，不會因為是賣貨文章而減弱用戶和公衆之間的鍊接。

最後再總結下通過數據運營提升公号賣貨的轉化率的方法：

• 第一步是定标，确定核心指标
• 第二步是建模，找到核心指标和三級指标的關聯模型
• 第三步的歸因，梳理出所有影響三級指标的因素
• 第四步是測試上線，根據影響因素去優化所有的細節和策略，使每個三級指标最大化
• 最後就是項目結束後複盤整個過程，找到可以再次優化的細節和關鍵點，最終達到數據指導運營的目的。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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