千辛万苦做出来的视频，播放量总是上不去，账号粉丝数量也一直没长进。面对这样糟糕的局面，部分刚接触短视频运营的人就开始产生怀疑，我是不是真的做不了短视频运营？
这也是很多短视频运营都经历过的苦恼，有时候并不是我们没付出，而是努力的方向出了错。
怎样打破视频内容不受欢迎的尴尬局面，收获更多的流量关注，这就需要我们具备一定的数据分析能力。
数据分析包括对账号用户数据分析以及视频作品互动数据的分析。描绘用户画像能够为我们的视频输出提供大致方向，分析视频互动数据能让我们对视频内容查漏补缺并方便及时调整。
描绘用户画像
视频内容受不受欢迎，关键在于用户喜不喜欢。短视频运营最忌讳的就是闭门造车，不要我觉得用户喜欢什么就做什么内容，而是要真正了解我们的用户人群，根据用户需求去输出内容。
这就需要我们描绘用户画像，细分用户标签以便精准输出。
（1）年龄：不同年龄段经历的人生阶段不同，关注的问题自然有所差别。
比如初高中人群就偏向关注学业、刚毕业的大学生就更需要就业资讯，考公考研信息、有家庭的中年人可能更关注育儿经验、家庭关系、升职加薪等等。因此，我们需要分析用户年龄，看看是哪一阶段的受众较多，输出他们可能感兴趣的内容。
（2）学历：不同学历的人知识水平也有所差异。
如果我们的受众高学历人群较多，在内容输出方面就要注重专业性。如果我们的受众大多是低学历，在内容方面就要注重趣味性。
（3）职业：不同职业人群关注点不同，医生可能就会较多关注医学界最新动态，房地产可能对房产行业资讯更感兴趣。
（4）地区：我们更关注发生在我们身边的事情。比如北京的受众人群占比较大的话，输出北京相关的最新动态就会更受欢迎。
如果我们发布一个河南高考考生有多难的解读视频，湖南的受众可能就不感兴趣。
（5）性别：男性和女性思维不同，关注点也不同。男性更实际理性，对游戏、车型更感兴趣，女性偏细腻感性对有共鸣的内容更感兴趣。
根据以上五个角度去细分用户标签，更有助于我们抓住用户需求。当然描绘用户画像不止这五个角度，还可以从更多角度进行细分。
解读视频互动数据
做好短视频运营，并不是完成视频一发布就完事了，更重要的是对视频互动数据进行分析。通过对视频互动数据的分析，来找出用户喜欢的内容，从而找到我们改进的方向。
（1）完播率：完播率越高说明视频越受用户喜欢，找出完播率较高的作品，整理出话题列表，为今后内容输出积累素材。
（2）点赞量：用户只会对喜欢的视频点赞。找出点赞量较高的作品，从作品话题、作品脚本 、拍摄剪辑等角度分析，找出用户可能喜欢的点。
（3）评论数：定期对我们账号的内容进行数据监视，并分析不同作品评论量差异的原因。主动在评论区制造话题能有效提升评论数，起到提升视频热度的作用。
（4）收藏转发量：优质的内容更容易收获用户的收藏转发，分析收藏转发量较高的作品内容，为我们今后改进提供方向。
有时候越是在意视频的热度，做出来的视频就越不受欢迎。与其着急上火，还不如定期复盘找好调整方向。只有把握正确的方向，我们的付出才更有价值！