当下私域如火如荼，贴文作为同时实现私域使用者的重要渠道之一，做的好与不好，效果大相径庭。

优秀的贴文营运，不仅能提高使用者的留存和交互，进一步提高转化成。还能从中筛选识别出该价值使用者，更快地服务他们。

然而有的是民营企业明明不缺好的文本输出，更新也很勤快，却得不到好的结论。其原因在于没有用对思路和方法，也不也不重视相关的统计数据预测，所以无法做适当的修正和改进。

下面具体讲解搞好贴文统计数据预测的3个关键步骤。

01 搜集统计数据

搜集统计数据是整个统计数据预测过程中最基础的关键步骤之一，为保证后续预测准确性，务必要确保搜集到的统计数据足够可靠、准确和全面。

贴文的统计数据搜集相对简单，能透过自己手动搜集，也能透过一些统计数据采集或第三方工具展开自动化搜集。

须要记录关注下列几个层次的统计数据变动：

1、正式发布天数

即贴文的正式发布天数，透过对正式发布天数的预测，能介绍使用者正式发布贴文的偏好天数和活跃天数，协助你确认最佳的正式发布天数，以获得更快的曝光和交互。

2、文本类别

文本类别包括文字、图片、视频等。透过对文本类别的预测，能介绍使用者喜好的文本类别和广告主群体，以期制订更有特别前瞻性的推广文本和方式。

3、版块类别

版块类别指完全相同文本的分类，比如说活动信息、果树文本、品牌宣传、知识技巧等。反之亦然能从完全相同类别受欢迎某种程度，展开比例的修正。

4、评论数&点entries&交互数

那些分项都是衡量使用者参与某种程度和交互度的重要分项。透过对那些分项的预测，能介绍使用者对推广文本的意见反馈和交互某种程度，以期制订更具特别前瞻性的推广思路和文本。

5、成交量金额&成交量数目

这两个分项一般来说是特别针对专门做转化成的贴文，用以预测你的贴文的转化成率和品牌价值。介绍你使用者的买回意愿和买回行为，协助你评估结果你的营销思路的有效性。

6、活动数目&活动转化成率

活动的分项完全相同于成交量分项，不一定是要转化成，可能是特别针对一些引流活动、新品试用活动。能用以评估结果活动的吸引力和参与某种程度，并且协助你确认哪些不利因素能负面影响参与某种程度，以期更快地制订营销思路。

在实际营运过程中，能根据民营企业自身情况，对搜集的统计数据层次展开修正，下列表以参照：

须要特别注意的是，关于贴文转化成或引流的统计数据，不是每家民营企业都能精准跟踪到。能采用其它方式评估结果，比如说以当天成交量天数段推算，能有位大致的参照。

02 统计数据预测

统计数据搜集完之后，他们须要透过那些数字，概括成一个个对他们有协助的观点。

一般来说因以或月为单位展开，能尝试从下列几个层次预测概括:

1）同比对照：比如说九月份的平均值统计数据和上周的平均值统计数据对照，预测上升或下降的其原因；

2）最大/小数值对照：比如说某一条贴文统计数据特别高，预测与众完全相同的点；

3）趋势变动：选取一段天数展开预测，比如说双11期间展开了大促，整体统计数据是否有大的变动；

有了一定的统计数据结论之后，他们能从两种情景展开预测：

情景一：已知结论找其原因

比如说：4月第二周的交互统计数据最低，特别针对这个结论，该如何预测？

能分拆负面影响交互率的所有不利因素：文本产品质量、正式发布振幅、话题热度、正式发布天数等。然后将4月第二周与其他周完全相同的层次展开对照，找寻表达式。

比如说经过回收后发现，4月第二周与第二周，在文本产品质量和振幅上很接近，但正式发布天数都完全相同，那么问题非常大概率就在正式发布天数上。

情景二：明确预测目标

比如说：5月份贴文的产品销售KPI需达到10万元，如何制订适当的计划？

能从产品销售转化成最低的几条贴文入手，预测其“高”的其原因。反之亦然能分拆负面影响产品销售转化成的不利因素：正式发布振幅、文本产品质量、文本类别等。然后与其他贴文展开对照，找寻表达式不利因素。

比如说转化成最低的那条贴文包含客户意见反馈的好评截屏，能找完全相同文本类别，但正式发布天数等不利因素完全相同的贴文展开对照，那么非常大可能这种带意见反馈的方式更容易转化成。

须要特别注意的是，最好将预测结论展开呈现，能使用建模工具将统计数据以图表的方式展现出来，比如说displayed、折线图、饼图等。这样能够更加直观地展现预测结论，让人更易于理解和使用。

03 验证假设

因为一条贴文的效果好坏是由多种不利因素组成的，并不能透过统计数据直接判断是因为某一项不利因素导致。

所以他们在上一关键步骤预测出相关的其原因后，须要透过实践来进一步验证假设。

回到上面的问题，比如说特别针对4月第二周交互统计数据好的其原因，他们能围绕交互统计数据变好的其原因，提出假设并验证：

1、热点的文本更容易引起使用者兴趣

这须要考虑，你的使用者群体画像是什么样的？比如说是年轻人更偏爱八卦娱乐热点，年纪偏大的使用者更偏好时政新闻的热点。

然后，在保证其他不利因素不变的情况下，加大热点文本的比例，如果交互统计数据有明显提高，那么就验证了这个假设。

2、天数段正式发布好

这须要考虑这个天数段背后对应的情景和人群，比如说你的使用者群体是宝妈，所以你的贴文在早上8点或晚上10点交互会高。

那么，你就能在保证文本、图片方向不变的情况下，修正中午天数段发送的振幅，观察是否整体的交互统计数据有所上升，验证有效则加大早上或晚上的正式发布比例。

当然，他们给大家举的例子可能比较简单，主要是为了给大家提供这么一种思路，大家能根据自己在贴文经营中的实际情况来展开。

经过长天数的统计数据预测，优化迭代后，相信你的贴文统计数据必定会有所提高。

写在最后

总结一下贴文统计数据预测的3个关键步骤：

搜集统计数据：统计数据的层次包括正式发布天数、文本类别、评论数、点entries、交互数、成交量额等；

预测统计数据：以某一天数单位，对统计数据展开总结概括，并预测出负面影响的表达式不利因素有哪些；

验证假设：透过假设的表达式不利因素，特别前瞻性地展开验证，得到结论修正后续营运动作。

/ 完

我是 @晏涛三寿 资深社会化营销专家，《超级使用者增长》作者，专注客户经营，助力民营企业增长。