为了平衡用户结构，本文作者到小红书开通了账号，针对小红书薯条推广运营情况做了复盘，并结合实例，分析一个典型的数据驱动运营的流程，可以迁移至内容业态的产品运营过程。一起来看一下吧。
公众号运营一年多了，用户画像男性%，年龄岁及以上占比%，最近想平衡一下用户结构，增加些年轻的、女生同学们的占比。于是，就到小红书开通了账号，针对小红书薯条推广运营情况做个复盘，结合实例来看一个典型的数据驱动运营的流程，可以迁移至内容业态的产品运营过程。
付费推广的首要目标是增加小红书粉丝量（为什么要增粉，公众号运营久了，看见阅读量高、粉丝增长，每天数据都有变化就开心，至少短期内没想过变现），作为聚焦数据产品经理方向垂直类的账号，小红书一周涨粉+算是比较不错的，但是一周多后明显感觉增长放缓，刚好粉丝数过后就可以开通薯条推广（付费买流量），就决定体验下流量“买买买”的乐趣。
所以，第一步要衡量我运营效果的关键指标：新增粉丝数就确定下来了。（在实际运营工作过程中，每一次运营动作都需要有关键的KPI）
作为数据人，肯定要数据驱动嘛，所以下定决心要大洋买流量之后，下一步就是利用数据分析，对过往发过的笔记分析，以确定最佳的投放内容，实现ROI的最大化。利用OSM的指标体系建设方法，找到影响新增粉丝数指标的相关指标体系。
小红书内容生态的业务流程是：用户通过搜索或者逛小红书首页的推荐feed流看到笔记（曝光），被吸引后后（点击），参与笔记内容的互动或者访问作者主页，看是否有其他干货，判断以后可能用得着后点击关注。涉及的关键指标：
曝光人数
曝光次数
曝光点击率
笔记查看人数
查看次数
主页访问次数
主页访问人数
新增粉丝数
互动类的指标：
小红书的推荐策略是根据内容的热度，也就是用户互动，互动越高推荐的权重系数越大。所以在选择推广内容时，主要分析了查看人数、互动率以及粉丝转化率几个指标。
经过对笔记数据的对比分析（吐槽一下小红书笔记分析排序指标过于单一），选择了数据产品经理能力模型的这篇笔记作为推广目标。初始数据指标：观看数，互动率%，转粉率.%。
账号定位非常聚焦就是数据产品经理或者想从事数据产品工作的学生、转岗的数据分析数据开发产品经理、产品运营等。
根据流量来源分析，%的流量来自首页推荐页（这和我原来预想的多数来自搜索有些差别）。此外，在自定义选择时，只能选择城市、性别、年龄、粗粒度的兴趣等基本的信息，我觉得不够准确，所以在选择推广方式时，选择了使用小红书的自有推荐算法，认为基于算法的用户兴趣可能会更准确。
在我们日常运营工作中，通过用户画像和标签体系的建设，不断精细化用户精准识别的能力，从而为业务数智化运营赋能。
的流量套餐很快就用完了（可选小时、小时、小时），具体数据效果如何呢？个人感觉用一个词形容“惨不忍睹”。花了大洋，新增个粉丝，新客CAC（单用户获取成本）.，对于我这种不创造任何商业价值的账号，这个成本还是非常高的。
痛定思痛，复盘总结找出问题所在，以后才可以不断迭代优化。根据能够获取到的效果数据，梳理推广的转化漏斗分析发现，关键的流失环节是曝光到点击的转化率非常低，也就是说虽然曝光看起来不错，但实际上查看的只有，潜在的原因可能包括：
笔记内容质量不佳，比如头图视觉效果不好，或者不够标题党，没有深入人心吸引用户兴趣
小红书的流量推荐算法问题，算法毕竟是黑盒，说不定为了完成曝光的KPI，用户相似度系数门槛限制的非常低？
改进：
如果下次再做推广，首先在内容上，要精细准备下，至少头图和标题要考究一些，不能图省事直接推广粗糙的内容。
可以尝试下自定义选择用户标签，人工经验和算法推荐做下对比。
在这个数据化运营的过程，本质是利用数据来驱动决策，也就是在运营目标明确之后，我选择推广内容以及目标用户的依据，要用数据说话。此外，对于运营效果过程监控，结果复盘。不断地基于数据进行PDCA循环。
此外，如果你是在企业内部做数据产品或者运营，就还需要考虑数据的采集和指标体系的构建过程。数据产品经理则还需要考虑提供方便业务决策使用的高效数字化工具，后面有时间再分析下小红书创造中心的数据产品设计的优缺点。
