做抖音，數據分析是很重要的一項，操作的每一個細節都是根據數據來判斷，不斷校正，我們上傳視頻之后會立刻觀察每一項數據。數據分析是通過識別整體情況，判斷哪個點是性價比高的打擊點，所以數據分析對做決策是非常重要的，是一個運營人的必會技能。我們通過數據分析，來分析我們的視頻到底火不火，能不能上熱門，上熱門的概率是多少，這些是怎么判斷出來的，說白了全靠數據粉絲+我們的第六感（感覺）+調整測試。干貨！深入了解抖音運營需要看那些數據？了解喜歡刷抖音的那一批人里面，會有多少是你們的目標受眾、喜歡的內容類型、如何去吸引關注，粘住他，讓他成為你們忠實粉絲，最后成功變現。

干貨！深入了解抖音運營需要看那些數據？

　　需要分析哪些數據？

　　首先是基本的用戶屬性，年齡、性別、消費習慣等；然后是地域分布，省份、城市；還有用戶活躍時間段與用戶興趣內容偏好。

　　競品分析

　　1、競品的抖音賬號內容展現形式分析

　　因為同?就是我們的前輩，可以減少大量的試錯成本，如果他們的內容能夠做起來，并且做得還不錯，那我們可以直接換個形式復制過來。如果做得很差，那他們做過的形式，我們就不要再嘗試了。不管做什么，記住，要時刻死盯同行。

　　2、抖音賬號分析，可以通過哪幾個維度？

　　1.固有數據：作品數量、粉絲量（粉絲屬性）、獲贊。

　　2.更新頻率：作品發布的規律。

　　3.作品內容：人設、劇本、拍攝、演員、畫面、聲音、封面、標題等。

　　4.作品數據：播放、點贊、評論、分享。

　　3、公司現有的抖音賬號診斷分析

　　如果公司現在有抖音賬號，但是沒有運營起來，可以按照以上分析競品的緯度來分析，找到原因，然后改進。

　　賬號：標簽、粉絲屬性（性別、年齡）、粉絲活躍。視頻內容：內容關鍵詞、標簽、爆款視頻情況、更新頻率、人設、內容形式、DOU投放

　　如果有過違規、被限流，建議重新申請賬號。違規、限流、封號等問題，請參考【抖音社區自律公約】：7類違規詞，8大違規行為。

　　通過數據整理問題

　　通過搜集的數據，我們可以整理出一些問題。比如：每周更新的視頻數量是否和計劃數量一樣？哪條視頻的播放量最多？哪條視頻的播放量最少？哪條視頻的點贊數最多？哪條視頻的點贊數最少？它們分別涉及什么話題？等等。

　　整理相應問題可以為最后一步做好鋪墊。這里，我們要注意一點，整理數據時，我們一定要找相對其他視頻有10倍以上數據差距的視頻，這樣分析才有效。如果兩個視頻相關數據只有很小的差距，那我們就不用對它們進行分析了。比如，某個賬號平均點贊數在150左右，其中某個視頻有198個點贊數，這個視頻是所有視頻中點贊數更高的。但相比平均點贊數，這個視頻的點贊數并沒有很大提升，因此，這個數據不能說明什么問題。如果點贊數達到1500個，我們就需要具體分析這個視頻的點贊數為什么這么多了。

       干貨！深入了解抖音運營需要看那些數據？數據分析是一種復盤方式，我們能借此重新梳理之前做的事情。比如當發現某些視頻播放量很大時，我們就可以分析：用戶是不是更喜歡這類話題、我們是否可以多輸出這類話題？如果某個視頻的播放量非常小，不到平常的1/10,我們就要具體分析：是用戶不喜歡這個話題，還是視頻質量不好？