本文通过四个步骤，帮助企业微信运营小白快速建立一套指标体系。在0资金投入的情况下，通过内容实现持续增长。enjoy~
网上看到个段子：“一个运营朋友吐槽说老板微信上常给他转发10W+的文章和那些炫到不行的H5，然后跟他说：你也做一个。老板忽略粉丝基数、自媒体属性、传播推广、技术与资金投入问题，就撂一句，别人一篇做成这样，你搞搞搞每天只有几百阅读量算个啥？
这段子好笑也真实，或许个人自媒体和企业的新媒体在内容基因上有着天然的差异。所以在种种限制下，部分企业的新媒体运营处在一个自娱自乐的状态。
当处于这种状态时，企业运营者有义务去反思其存在的价值和运营目标。将目标匹配相应的数据指标，及时作出调整。本文通过四个步骤，帮助企业微信运营小白快速建立一套指标体系。在0资金投入的情况下，通过内容实现持续增长。
一、目标与指标的映射
一些初做运营的同学，每天都会去后台盯运营数据，但对数据好坏的权衡标准、横向间的对比内心却不清晰。所以，一套合理的指标体系可以让运营人员做到心中有数，从容不迫。
前期将目标与指标匹配，后期通过指标验证和监控目标。而内容作为载体，如同架在两者间的通道。
二、快速定位指标
企业微信运营最终目的不外乎服务企业品牌、企业产品和企业利润。前期快速定位指标的方式可以按照最小可行性原则将目标和指标的映射关系理清楚，建立一张脑图。
注意：这个步骤主要是帮我们快速聚焦，整理思路。无需要过多考虑指标的严谨性和全面性。梳理完毕后，可以拿出来和运营团队聊聊，因为这一步骤写出来就是为了让大家提建议。
大致是这个样子的一张图
这样做有两个好处：
目标匹配指标，快速输出一个运营全貌，建立全局观；
作为大纲指导后续指标的制定，深入细节时不偏离目标。
三、指标的细化
在正式细化指标前，一定要记得审视粉丝基数，以确认当前所处阶段。在这一前提下，可将指标可划为用户拉新、内容本身质量评判指标、内容传播指标三大类。
1. 用户拉新指标
拉新即用户增长指标，这里我们指抛开活动或其他特殊场景的运营，单纯从内容来看的情况，每发布一次即视为一次内容推广。
运营初期，统计的时间跨度可以划小一些，以篇数或周为单元。如果运营了一段时间之后，可以月为维度（推荐后者，因为有较为规律的历史数据，更具可靠性）。
（2）用什么样的方法来预测增长呢？
这里我们借助回归分析做粉丝增长随时间变化的预测。以月度为例：利用历史月度数据导入Excel，看粉丝数与时间（月份）呈现趋势线所呈现的规律。R平方值越接近1，两者越相关。
如下图示例，依据趋势线判断时间和粉丝数呈线性相关。R平方值=0.9734，借助线性方程得到y值，即可预测下一月粉丝增长值为：511.36*9-791.61=3811。
示例
内容本身指标可划为数量和质量两个维度。数量维度按照新媒体不同专栏进行区分，依据各个专栏权重和产出量加以梳理即可。结果可以同时考核各专栏概况及作者的贡献情况。
质量维度，分为以下两个部分来看：
（1）专家评分制
邀请2-10个行业专家对内容质量进行评分，并给出一些具建设性的意见。为统一相应的标准，可与专家共同商讨考评维度（需依据运营号属性、专业方向、投稿人整体水平等因素进行个性化设置）。
示例
（2）加分项
加分项主要从运营者的角度考虑，内容的审编排通常花费运营人员大量时间，为规范化投稿，可将内容审编排的常见问题前置，比如要求投稿人提供封面图、按照排版标准给出规范的稿件、提供高质量配图等，给予相应加分，以提升审编排的效率。
（1）基础项（微信基础指标项加权）
设定取数范围，选择最为关注的3-5个指标。依据历史数据均值制定基线及占分，加权后获取基础项各个指标总分。如：
基础分选定：阅读量、分享量、好看量；
权重划分：阅读量基线*0.4+分享量基线*0.4+好看量基线*0.2。
随着数据的新增，达成率>50%需依据新均值调整基线。
（2）加分项（自定义指标项加权）
加分项考虑到一些次要指标、其他渠道分发、里程碑式节点等重要性较低的指标项。建议按照原有数据划分三段式区间进行记分：
阅读量里程碑式奖励：基于原有数据值，设定三段目标区间标记相应得分，一旦内容指标表现达到其中某一目标区间，即视为内容为该指标项带来里程碑式节点，获得额外加分奖励。
收藏量：收藏行为可对用户触发二次、多次阅读，提高用户留存。一般长篇幅、干货类内容收藏量较大，也是读者对内容质量的认可。因此，单独列出并划分区间进行额外加分。
主要分发渠道：分发渠道、转载是对内容传播范围扩展通道，如果企业新媒体以微信为主导，即可将分发渠道按其渠道相应的评分机制划分一个大颗粒度的区间来记分。
打赏：打赏要看这一收入对于企业的重要性，内容运营者一般不会过多在意内容打赏，可设定较低权重。
四、指标的验证与监控
根据以上三个步骤，我们可以获得一个所谓的“万能公式”。每篇内容产出后，依据这一运营体系的万能公式，将重复性、需要计算的事务就交给计算机处理，这样我们就不必去盯每日某项数据的变动，看个总分，腾出时间去思考找问题源头和更高层面的问题。
五、小结
当然，没有完美的数据指标。指标体系不是固化不变的。它依据企业战略、新媒体属性、所处阶段、粉丝基数等动态调整的。文中介绍的其实是一种解决问题的思路，我们的努力只不过是不断地接近最优罢了。
感谢团队伙伴Misa酱的对这次工作的贡献与支持。
