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如何做微博监控数据的输出

如何做微博监控数据的输出
图片源于网络

上期我们聊到了利用微博做渠道监控,这期就来具体说说做了监控后的数据输出。

本文分为:

1.为什么要做数据输出?

2.做数据输出的六大要点

一、为什么要做数据输出?

1.数据整理

由于微博上用户发文时间的随机性,能看到的反馈都是零零散散的,我们很难马上知道最近几周整体数据的趋势,对于某项产品问题的反馈情况也没法通过零散的数据得出。

所以,我们只能通过整理微博上的反馈,来得到想要的数据。然后再通过这些数据,为产品的调整做一些参考。

2.用于工作汇报

微博的监控其实是比较耗费时间的,为了保证和用户互动的及时性,常常需要随时注意微博,这无形中就耗费了不少工作时间。

而在每周的工作汇报中,微博就占据了不少比重,仅仅只是汇报跟进了多少反馈,做了多少互动,并没有办法很好的体现这个工作的重要性。

这时候就需要一份完整的数据输出,给到领导想要的内容,同时也是个人价值的体现。

二、做数据输出的六大要点

1.整体数据分布

先做一个宏观的数据显示,让看邮件的人一下子明白本周总体的数据情况。

比如本周的反馈总共是多少例,其中体验类建议、口碑:赞、bug类的反馈各有多少例,以及占比,建议通过饼图呈现,更为直观。

2.累计反馈趋势

将最近四周(包括本周)的bug类和体验类的反馈做一个数据对比,通过趋势图体现,这样领导看邮件的时候,就能直观了解到最近几周的数据情况。

3.top3问题

在所有的体验类和bug类反馈中,占据前三的分别是哪些。此处需要标明具体的项目、数量、用户原话、当前状态。

在当然状态中,比如bug类,可以写明bug的原因,处理进度,用户是否已经恢复正常。

4.状态分布

看完了整体的数据,也许就会问:那bug主要都有哪些,占比是多少呢?

所以,这时候就要有一个饼图,具体描述下bug和体验类问题各自的数量及占比。

这里需要注意的是,超过2例以上的反馈才具有共性,才需要整合进去。

5.互动摘要

在本周的互动中,挑选出和用户互动较好的例子,附上原文链接,以及互动的截图。

在这里,可以挑选受到用户肯定我们工作的内容,具体原因,你懂的。

6.反馈数据详情

这里贴的就是用户原话,记得注意几点:

①bug类和体验类分开呈现

②整理内容时需要包括:问题分类、用户原话、原文链接。而问题分类是先用简洁的语言描述问题,再对问题做分类,比如体验类问题就可以分为:赞XXX、吐槽XXX、建议XXX、咨询XXX。

后话

最近越发觉得做一件事之前,了解其原因的重要性。很多事情明白了为什么要做之后,一来是更有动力去做,二来是明白了原因,才能更好的指导行动,及时调整方向。

共勉。

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