想要做好新媒体运营工作，不仅仅只局限在文案内容的编辑上，还有一些活动的策划，社群的运营等等。而我们怎么知道自己做的这些工作效果怎么样？存在哪些问题？又应该如何改进呢？就是利用数据分析。运营是靠个人主观感受就能做好的岗位，其中的每一步决策都需要数据的支撑。一旦数据出现大的波动，我们就要分析是哪里出现了问题，然后再加以改进，这样工作才能朝正确的方向发展。
产品学习体验是社群转化的
1. 产品学习体验更多的是关注用户在使用学习的互联网产品的时候，用户自身感受到的。例如：课程是否有趣、软件是否流畅、课程设置的安排是否合理、孩子学习下来是否有外化效果等问题。产品学习体验是社群转化的，数据分析大屏，好的产品决定了高转化率。
2. 学习服务体验更多的是关注用户接触到公司社群老师服务的部分，用户自身感受到的是：老师对我问题的专属化解决、老师带领的这个社群的整体学习情况。用户通过社群看到的榜样力量，有的社群还加入老师的***，都是围绕产品体验后不完备的一个补充。
社群转化首要看社群的标准SOP，其次看社群销售个人的销售度，数据大屏，转化率达成60%是看标准SOP，数据大屏可视化，转化率的差异性是看社群销售个人的销售度。除了产品学习体验和学习服务体验外，数据大屏平台，用户也会关注这个教育产品广告与实际产品体验的一致性，因为目前越来越多产品的趋同，也会考虑同样产品不同研发团队带来的不同。
以生态的流量为例，教育社群转化的流量来源分别是：信息流、公众号、分销渠道、转介绍、裂变活动五大类。
从不同考验角度来看流量：
按照度对比：转介绍>公众号>信息流>分销渠道>裂变活动；
按照流量效率对比：信息流>公众号>分销渠道>裂变活动>转介绍；
按照费用多少对比：信息流>公众号>分销渠道>裂变活动>转介绍；
按照对照的维度不同，度上来讲转介绍一定是大于其他流量的，这个在教育项目里转介绍是十分重要又关键的环节。而从流量效率和费用来看，排序基本是一致的——这也符合市场的实际情况，那就是：一定是效率与成本相关。除了从渠道来源的维度看，流量还要考虑客户加入体验课程付出的成本。
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