5分钟「小红书」关键业务指标说明!数据分析师必看!

教育   2024-12-12 16:31   黑龙江  
来源:一个数据人的自留地



引言

“传统电商销售,即人、货、场,用户在A店买到自己需要的商品,结束此次购物之旅。随着消费升级,国民的生活品质提升,商品种类变得越来越多,很多商品出现细微差别,导致同质化商品泛滥,用户在寻找商品时出现决策困难。种草是将场景具象化,以视频方式、实际案例对货物消费场景进行描述,包含不同商品细枝末节的差异。种草帮助用户用更短时间更少金钱获取最适合自己的商品”。

小红书是种草渠道还是种拔一体平台?如何做到平台盈利、又保证平台内容质量?商业化的点是哪里呢?种草渠道,平台盈利主要是广告收入?种拔一体平台,广告收入和电商收入?

说起小红书电商,就好比支付宝做社交,滴滴做买菜,虽然大家都想把自己的流量变现,但用户似乎不买单。小红书电商,从价格上不如淘宝旗舰店、从物流上不如京东、品类上只可能比淘宝和京东少,综上所述用户选择的理由是什么呢?近期也有相关报道,小红书逐渐放低了电商的比重。笔主不是内部人士,也无法知道小红书的战略,小红书电商侧内容就暂且不解读吧。

那就一起来看看小红书种草功能,用数据产品逻辑和语言理解种草。包含业务过程、北极星指标、物理建模、业务建模。


小红书种草业务过程

如果用素人发布的笔记只有两三个人看且点赞,那广告主会找上他吗?显然不会。只有当素人拥有一定量的粉丝时才具备和广告主交涉的条件,譬如koc\kol才有广告主找上门。

仅有业务过程就够了吗?怎么样衡量业务的健康度呢?每个模块之间的关联关系是什么样子呢?答案是北极星指标,用北极星指标把业务过程串连起来。北极星指标可以帮助大家看清业务的本质,是业务生根发芽的种子。

首先有人发布笔记,其次有人点赞笔记,随着点赞人数越多,进而吸引广告主。

不难看出,我们的核心是笔记,用来衡量笔记质量的是点赞数。进一步,笔记点赞数构成作者等级,笔记点赞数吸引广告主。北极星指标笔记点赞数。光靠一个指标肯定是不准确的,查询小红书的资料也包含其他的指标。



北极星指标

小红书种草北极星指标:点赞数量、收藏数量、转发数量、评论数量、关注数量

前面说了,北极星指标是业务生根发芽的种子,种子需要土壤才能成长,将北极星指标按照业务模块往外扩展,形成分支。当前的北极星指标也为原子指标,在原子指标上开支散叶则形成衍生指标。那应该派生哪些衍生指标是合理的呢?派生哪些衍生指标是对业务有用的呢?这里的土壤其实就是各个主题的数据。这个过程笔主起名为物理建模。



物理建模

物理建模:主题+北极星指标,主题是从业务过程中抽象出来的。与北极星指标有莫大的联系。物理建模可以理解为每个垂类的业务扩展。通过主题+北极新指标对每个主题进行更详细的描述。举例看看各个主题。

主题:笔记
按照笔记质量:优质、普通等;按照推荐逻辑:种子笔记、潜力笔记、爆文笔记等;按照笔记内容:化妆品、香水、旅行等;按照变现:广告主笔记、非广告主笔记

主题:账号
例如:按照身份:广告主、作者 、粉丝;按照权益:优秀、普通、异常,身份+权益交叉:优秀作者、普通作者

主题:作者;
例如:按照关注量:koc、kol、素人、达人

主题:广告主
例如:按照品牌类型:雅诗兰黛、兰蔻、nike等

主题:商品
例如:按照流量分:爆款商品、促销商品、引流商品等

主题:粉丝
例如:按照活跃:僵尸粉、活跃粉丝、次活跃粉丝、高活跃粉丝

按照不同的分类,可产生不同的衍生指标。例如区分优质笔记:当笔记点赞数量+收藏数量>X时,定义为优质笔记。例如选种子笔记:具有关注数X的用户发布的笔记定义为种子笔记;选潜力笔记,第一轮推荐点赞数>X的笔记定义为潜力笔记。

依次类推,各主题都可以用北极星指标来度量。以上主题相互独立,也存在相互交叉的可能。可以是两个主题的交叉、也可以是三个主题的交叉。那怎么去确认应该交叉哪几个主题呢?这里需要引入业务建模,即我们的业务分析思路。需要依照分析场景交叉主题,产生更多维度数据,更多衍生指标。



业务建模

业务建模:最细粒度的多维数据交叉。各个主题交叉分析数据。业务建模后的数据,我们可以套用常用的分析方法回答业务问题。我们用问题来看怎么进行业务建模。

问题1:当前平台作者的健康度是如何?

解读:可以从发帖的数量、拥有的粉丝的情况,作者角度去想。业务建模用到粉丝主题+作者主题+笔记主题,即A作者某日发布笔记X篇,拥有粉丝X人,a笔记粉丝点赞a1,非粉丝点赞a2,b笔记粉丝点赞b1。

业务建模:业务建模字段,日期、作者、笔记名称、是否粉丝、昵称、是否点赞、点赞次数。以上内容都可以通过建模数据获取。

衍生指标:粉丝点赞次数、非粉丝点赞次数,也可以加上维度,形成二次衍生指标。

分析方法:帕累托分析解释结论,例如达人、素人发布笔记数占比。点赞粉丝集中在素人or达人。按照笔记及粉丝点赞分布,平台不健康作者占比x。

问题2:雅诗兰黛试投商品在哪些作者上收益更高?
解读:可以从作者、广告主、商品,达人A带货雅诗兰黛水,点赞+收藏X人。

业务建模:广告主名称、作者名称、商品名称,点赞数量

衍生指标:商品点赞次数

分析方法:帕累托分析解释结论

通过两个问题,我们对点赞数量进行了衍生、包含粉丝点赞次数、非粉丝点赞次数、商品点赞次数,不同的业务建模会产生不同的衍生指标。业务建模随业务的迭代而迭代。

常用的分析方法,漏斗分析、帕累托分析、逻辑树-假设树。漏斗分析通常用来解决流程问题,问题卡在哪个环节。帕累托分析用来解读数据分布,大头数据占比,发现业务主要矛盾。逻辑树-假设树,用来思考解决方案。

笔主用自己的数据知识盘点了小红书的基础数据,我们回到小红书数据产品,你会发现他是某一类主题,或者某一个业务建模的数据应用。例如蒲公英平台、聚光平台、千瓜数据等。

今天就先到这吧,等下一篇笔主再从基础数据拆到产品应用,到如何应用数据产品进行商业化变现。感谢阅读。
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