来源：古牧聊数据
开局一张图?
朋友们好，今天带来一篇案例解析长文，解析对象是小红书里的数据中心，这是一个toC 可见的数据看板
本文对数据分析师和数据产品经理都有帮助：
「对数据分析师」可收获如何面向业务搭建指标体系，不仅仅是分析问题，更是解决问题；
「对数据产品经理」可收获如何像个真正的数据产品经理那样，设计一个数据看板，而不仅仅是做个无情的指标搭建工具人
另外本文还有一点特别，会设置成付费阅读，前 50%内容免费，后 50%内容需 5 元左右解锁（IOS 会收额外过路费），解锁后可赠与一位朋友免费阅读全文。我稍微说下这么设置的原因：
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
这里默认大家都或多或少接触过小红书这个 app，所以就不针对 app 本身进行过多介绍，大家只需要知道这个 app 里有不少创作者在发布内容就好（截止 2023 年 8 月，小红书官方公开数据显示，其月活创作者已超过2000万，日均发布笔记量超过300万）。然后咱们直接进入要解析的对象——数据中心
1.1 数据中心功能简介既然有大量的素人博主会发布内容，那就势必需要知道自己发了之后有没有人看、是什么人爱看，数据总归是一个对内容质量好坏的客观评价。所以小红书也提供了一个数据看板，命名为数据中心，位置放在创作中心里。这个位置的选择我觉得是有所考量的，也有一定合理性，后续我们会在讨论数据中心价值定位的时候详细展开。数据中心的入口位置，和内部具体功能数据指标。下面弄几个功能截图，供没有用过数据中心的朋友具象感受下
老实讲，我也是小红书的内容创作者之一，是个 5000 粉左右的尾部小博主，主打知识分享赛道，不过根本不考虑变现，就是深度体验下这个风口平台。从使用者的角度，我觉得现有的数据中心目标比较鸡肋，但我理解平台方把这个功能放置在创作中心里，是想让数据辅助创作者创作出更好的内容的，而非纯粹做公益
作为内容平台方，它肯定希望创作者卷起来，大家都能越来越高频次的创作越来越优质的内容。但这也有个基础，就是内容创作者们能不断的学习进步。要在内容创作上精进，理论上对应的就需要知道：
✓ 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？
上述问题可以总结为能展示现状、能发现问题、能提供改善建议，好像跟大部分BI 或者数据看板也没啥区别。不过道理大家都懂，能不能真的实现上述 3 个目标就要看现有的资源、技术和数据产品经理的功底了。下面我们也将按此目标定位去评估，小红书数据中心的现有功能是否达标
2. 小红书数据中心的功能结构分析在明确了定位之后，我们就可以开始研究分析其现有功能是否都能支撑目标定位了。就按照我是什么水平（展示现状）、我有什么问题（发现问题）、我该怎么改善（改善建议） 3 个维度依次展开
2.1 对“我是什么水平”的功能分析了解自己的现状水平，是每个内容创作者天然的诉求。但这里并不是说把阅读量等指标直接堆放在一起就可以的，这些数据本身在个人主页也能看到，那样做最多只能解决数据指标阅读的便利性和统一性
想知道自己处在什么水平，就需要先明确好几个衡量指标，再明确自己跟谁比，最后确认比较的结果是什么。而且考虑到小红书这类内容平台的趋势，就是不断的弱化创作者作为鲜活个体的角色，突出其内容生产供应方的角色。所以不仅会看重账号维度，也会把个人原子化拆解成一篇篇内容笔记的集合体，以单篇笔记为粒度去推荐、分析、运营。所以在明确自身水平的时候，既要有账号粒度，也要有笔记粒度
针对账号整体，我们从一个用户的视角去体验，就会有这么一个自然而然的流程：有没有人看你发的内容、看了之后点赞收藏评论这些互动多不多、会分享刚看过的内容多少次、有多少人会被内容吸引来访主页、有多少人会被内容转化吸引最终关注你，分别对应的就是阅读量、互动量、分享量、访问人数、关注量。
而且这些指标有的并不能直接用总量，比如阅读、互动、分享，因为有人发的笔记多、有人发的少，总量不好拉齐对比，就只能用平均每篇笔记带来的数据；而主页的访问人数、关注量等，倒是不会被发布的笔记数量直接影响，可以先直接看总量。而且也不仅仅是查看具体的指标数值，还可以给出在整体中的相对排位，比如排名前xx%这类的方式。
只不过这里就要先找准排名的群体，是真的跟整体排名么？那样不就很容易知道平台的真实用户活跃等数据表现了么？太敏感了，而且也太泛泛了、也比不过来，不如直接跟所在的赛道比。比如我是个发职场知识经验分享的，那就跟职场博主们比；我要是做穿搭的，那就只跟穿搭博主们比
对单篇笔记而言，指标维度就相对更简洁一些了，就是看发布笔记之后，有多少人看、看完之后点赞收藏评论、进而分享笔记、最后关注你，这就是阅读量、互动量、分享量、加关注量。而且这些都是针对单篇笔记，就不用考虑像账号粒度那样的取平均值了
按照上述标准，在小红书数据中心里查找，就会发现基本都能有所对应，只不过这些指标有的分散、有的集中。先看账号粒度的，首先在数据中心的入口位置，就已经通过橱窗栏的方式，把几个数据指标直接汇总展示了。虽然总粉丝量没有放在橱窗里，但在该界面顶部头像下面也有展示，也算是给出了
在进入数据中心后，也有 2 个位置展示账号整体数据（如下图）。在账号概览的顶部，通过卡片交互的方式给出了不同时间范围内的指标波动图形可视化、以及环比涨跌幅数据；在账号诊断里，给出了我们期待的排名情况，而且点击查看诊断详情还能看到一些建议（这块我们在改善环节重点再展开）。
可以说针对账号粒度的数据，该有的都有了，虽然没有给出累计数据，但近 7 天和近 30 天也够用了，也能比较好的反映出现状。唯一美中不足的就是，指标排名里提到的“同类作者“到底是哪一类？我怎么知道平台有没有给我错分了类型，导致我进入了一场不平等的对比呢？
而针对笔记粒度的数据，在数据中心有专门的笔记分析 tab（如下图），对所有笔记可以按照时间/观看量排序，点击单篇笔记就能看到卡片交互式的详细指标了，比我们列举的还要全面细致。
下方的笔记诊断也跟账号诊断的交互操作类似，点击可以查看具体建议。问题其实依然是”同类作者“没有直说，对很多跨界内容创作者而言，真的会不知道该怎么比。不过也可能平台就是希望每个人都尽量的垂直，不需要你鲜活全面，只专注供应好某个垂直领域的优质内容就可以了
针对明确自身水平这个部分，我们稍微总结下，小红书数据中心的功能模块和指标基本完美的覆盖了我们的分析框架，仅仅在”同类作者“这个分类上可能有自己的考虑，没有直接告知每个创作者对应的归类，算是白璧微瑕吧
2.2 对“我有什么问题”的功能分析正视完自身的现状和定位，就该看看数据能否发现问题了。我们必须首先明确一点，数据只能辅助，无法帮助我们发现所有问题。在这个场景下就是，比如在描述现状环节我们列举了互动、分享指标。你说一篇笔记就是没人互动分享，怎么从数据上定位出原因？再比如一篇笔记发出去之后，看的人挺多，但就有办法转化成新增关注，你说又是为啥？从哪些数据维度能找到原因？
这些问题其实只能找一个有自媒体运营经验的人帮你看，笔记缺少互动分享，很可能就是内容缺少话题度、或者干脆你把内容都说完了，也没让人有插嘴的余地；没人关注你，可能就是用户单看这一篇笔记，不会觉得你值得长期关注，比如内容没有连贯性、利他性等等。总之这些有经验的人能分析出来的原因，都不是数据能定位到的
在明确了上述局限之后，我们就把发现问题聚焦在数据能解决的范围内，依旧沿用账号粒度和单篇笔记粒度这两个分析对象。具体指标层面，像上面提到的单篇笔记的互动、分享、关注，以及账号整体的互动、分享，都难以被数据定位分析，就暂时先放弃了。所以精简之后，我们就聚焦在这些维度上
针对账号整体，可被数据量化分析的还是阅读和关注。对账号阅读情况的问题定位，可以按 3 种不同的角度拆分下钻指标，比如按来源渠道、主题分类、单篇笔记：
✓ 来源渠道，就是阅读可能来自推荐流量，也可能来自搜索流量，还可能来自分享，甚至可能来自用户自发来你的主页闲逛翻看历史笔记。一个优质的账号几种不同的流量渠道应该有个相对稳定的分布，不应该太依赖单独的推荐流量。从流量的渠道来源拆分分析，还是能发现流量结构是否健康的
✓ 主题分类，就是可能你发的有些主题的内容很少有人看，但另一些主题就很多人爱看。这或许不是用户的问题，而是你自己天赋的问题。可能你本身擅长讲逻辑讲事实讲道理，适合做知识分享这类的，但你非要选择做穿搭、美妆这种很感性的领域，就很吃亏。所以从主题分类，或许可以帮创作者纠正下选择。