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开局一张图?

小红书数据中心怎么样？如何进行分析

朋友们好，今天带来一篇长文用于案例解析，解析的对象乃是小红书里的数据中心，而这是一个面向C端能够看见的数据看板。

本文对数据分析师和数据产品经理都有帮助：

「对于数据分析师而言」，能够收获怎样去面向业务构建指标体系的方法，并非仅仅是剖析问题，而更在于解决问题。

对于数据产品经理而言，能够收获的是，怎样如同一名实实在在的数据产品经理那般，去设计一个数据看板，并非仅仅是成为一个毫无情感的指标搭建工具人。

此外，本文存在一点与众不同之处，它会被设置为付费阅读模式，前百分之五十的内容是免费的，而后百分之五十的内容需要大概五元来解锁（IOS 会收取额外的费用），解锁之后能够赠送给一位朋友进行免费的全文阅读。并且，我略微阐述一下如此设置的缘由：

通过长期对网上付费内容的观察，自认为这篇文章值得；

比较好奇，想知道自己的付费转化率能有多少；

暂时还不太想这篇文章被大范围阅读

下面是本文内容结构：

小红书数据中心的目标定位梳理

1.1 数据中心功能简介

1.2 数据中心定位推测

小红书数据中心的功能结构分析

2.1 对“我是什么水平”的功能分析

2.2 对“我有什么问题”的功能分析

2.3 对“我该怎么改善”的功能分析

小红书数据中心的价值衡量方法

1. 小红书数据中心的目标定位梳理

这里假定大家都或多或少接触过小红书这款 app，所以就不对 app 自身作过多介绍，大家只要晓得这个 app 里有不少创作者在发布内容就行（截至 2023 年 8 月，小红书官方公开数据表明，其月活创作者已超 2000 万，日均发布笔记量超 300 万）。然后咱们径直进入要解析的对象——数据中心。

1.1 数据中心功能简介

因为存在着数量众多的素人博主去公布内容，所以必然得清楚自己发完之后是否有人观看、是哪些人喜欢看，数据终究是对内容质量优劣的一种客观评判。故而小红书给出了一个数据看板，将其称作数据中心，放置在创作中心当中。我认为这个位置的选定是有一番考量的，也具备一定合理性，后续我们会在探讨数据中心价值定位之际予以详细阐述。数据中心的入口位置，以及内部具体的功能数据指标。下面展示几个功能截图，以便让未曾使用过数据中心的朋友有具体的感受。

小红书数据中心怎么样？如何进行分析

小红书数据中心怎么样？如何进行分析

小红书数据中心怎么样？如何进行分析

小红书数据中心怎么样？如何进行分析

1.2 数据中心定位推测

实话讲，我身为小红书内容创作者中的一员，属于那种粉丝量大概在5000左右的处于尾部位置的小博主，主要专注于知识分享这一赛道，然而完全不考虑进行变现，仅仅是想深度去体验一下这个处于风口的平台。从使用者这一角度来看，我认为现有的数据中心目标挺没实际作用的，但我明白平台方把这个功能放置在创作中心里，是期望借助数据来辅助创作者创作出更优质的内容，而不是单纯去做公益。

身为内容平台方面，其必然期望创作者们激烈竞争起来，所有人都能够愈发频繁地进行创作，产出愈发优质的内容。然而这也存在着一个前提条件，那便是内容创作者们能够持续不断地学习，实现进步。若要在内容创作领域有所精进，从理论层面来讲，相应地就需要明白：

我目前是个什么水平，尤其是在所在的领域到底是好还是一般般？

当前我的内容创作有什么问题，选题、封面、文案等？

我到底该从哪些角度改善提升目前的内容创作呢？

上述那些问题，能够总结成这样几个方面，其一乃能展示出现状，其二是能发现相应问题，其三为能提出改善性质的建议，看上去似乎跟大部分的BI或者数据看板并没有什么本质区别。然而呢，道理大家心里都是明白的，可是能不能切实把上述这3个目标给达成，那就要看现有的资源情况，以及技术水准，还有数据产品经理自身所具备的功底了。接下来，我们也会按照这样的目标定位去展开评估，看一看小红书数据中心现有的功能是不是能够达到标准。

2. 小红书数据中心的功能结构分析

在确定了定位之后，我们便能够着手研究剖析其现具备的功能是不是都能够对目标定位起到支撑作用了。依照我所处何种水平（呈现现状）、我存在哪些问题（发觉问题）、我应当怎样去改进（改进建议）这 3 个维度依次予以开展。

2.1 对“我是什么水平”的功能分析

对自身现状水平予以了解，这属于每个内容创作者天然存在的诉求。然而这里并非是讲将阅读量等这样的指标直接进行堆砌就可行的，这些数据于个人主页自身也是能够看到的，如此去做最多仅仅能够解决数据指标阅读的便利程度以及统一性质。

小红书数据中心怎么样？如何进行分析

要是想晓得自身处于啥水平，那就得先弄清楚几个衡量指标，接着弄清楚自己跟谁比，最后确定比较的结果是啥。并且鉴于小红书这类内容平台的趋向，即为持续地弱化创作者那个活泼个体的角色，凸显其内容生产供应方的角色。故而不光会看重账号维度，还会把个人像原子那样拆解成一篇篇内容笔记的集合体，以单篇笔记作粒度去推荐、去分析、去运营。所以就在明确自身水平之际，既得要有账号粒度，又得要有笔记粒度。

小红书数据中心怎么样？如何进行分析

倘若针对账号整体这一范畴来考量，当我们以一个客户的这种视角进去体验一番，便会出现这样一种依照自然演进规律而生成的流程，具体涵盖这般几个方面：是否存在他人去观看你所发布进去的内容，观看过后，像点赞、收藏、评论此类行为所催生的互动到底多不多，会不会将刚刚看过的内容进行分享，且分享的次数究竟有多少，会有多少人被相应内容吸引从而到访主页，又会有多少人被内容所蕴含的转化因素吸引，最终对你予以关注，而这几个方面分别所对应的依次是阅读量、互动量、分享量、访问人数、关注量。

而且，存在一些指标，像阅读、互动、分享，它们没办法直接采用总量，这是由于有人发布的笔记数量多，有人发布的少，总量难以实现整齐的对比，所以只能运用平均每篇笔记所带来的数据；然而，主页的访问人数、关注量等，不会被发布的笔记数量直接产生影响，能够先直接去看总量。并且，不只是可以查看具体的指标数值，还能够给出在整体里的相对排位，例如以排名前xx%这样的方式。

只是在这里，得先精准确定排名的群体，究竟是不是跟整体排名呢？倘若如此，不就极易知晓平台真实的客户活跃等数据表现了吗？但这太敏感了呀，况且还太过宽泛，根本比较不过来，倒不如直接和所在的赛道作比较。比如说，我是个发布职场知识经验分享内容的，那么就和职场博主们进行比较；要是我从事的是穿搭方面的，那就只与穿搭博主们作比较。