小红书数据分析怎么做？可以围绕小红书5大场景：爆文识别、达人挖掘、销售数据剖析、种草趋势洞察及用户画像构建着手。电商企业或者MCN机构可以利用小红书数据分析，探寻数据风向标；借助BI工具来实现数据处理的高效化和智能化，从而为各类决策提供数据支持。

1、小红书数据分析场景：爆文识别

并不是点赞量高就是爆款，有些笔记看似火爆但带货效果不佳，有些笔记看似数据平淡但转化率突出，要根据笔记特点做出调整策略，需要通过真实数据进行分析，将数据转换为指标，进一步锁定爆文价值。

爆文识别指标可以参考：传播指标（曝光量/浏览量/涨粉量）、互动指标（点赞量/收藏量/评论量/转发量）、转化指标（商品点击率/商品转化率/搜索引流量）

其中，

商品点击率（CTR） =（商品链接点击次数 ÷ 内容浏览量）× 100%

商品转化率（CVR） =（通过该内容购买商品的用户数 ÷ 商品链接点击数）× 100%

不同类型的爆文识别：

需要注意的是：不同账号（如新手号、垂类号、头部号）的爆文标准存在差异，需结合账号的历史数据对比分析，避免盲目参考绝对数值。

2、小红书数据分析：优质达人挖掘

粉丝量固然是重要的，但是有些万粉的博主带货可能比一些百万粉的博主还要猛，那么可以通过数据分析揪出这些“隐藏高手”，还能算清楚合作到底亏不亏，精确调整投放目标与预算。

常见的判断标准有：

品牌方可以查看合作达人的 GMV 转化、成交订单数等数据。若达人的成交金额高、订单数量多，即使粉丝量不高，也说明其带货能力强。

同时，结合投放费用计算 ROI（投资回报率），ROI=（销售额 ÷ 投放成本）×100%，ROI 越高，说明合作越划算。

3、小红书数据分析：店铺销售数据剖析

通过 API 接口对接小红书的销售数据，可以获取交易相关的数据信息，通过数据分析以及数据可视化，可以清晰地看到销售表现，据此优化在小红书平台的投放和销售策略。

一般的销售数据包含：销量、销售额、客单价、退货量、销售流量来源

通过获取的销售数据，进行进一步的分析：

4、小红书数据分析：种草趋势洞察

通过小红书、微博、抖音等多平台、多内容形式的效果对比分析，可以找到小红书流量资源倾斜方向，找到内容种草与流量投放的最优配比，针对平台趋势做出高效投放策略。

1）采集各平台同类内容（如同一产品、同一主题） 在相同周期内的数据，可以参考上述提到的数据指标。

2）接着，将指标进行横向与纵向对比，通过传播率、点赞量、转发率等评估效果。

3）对小红书平台数据进行拆解，进行流量来源分析、内容形态效果对比与关键词与标签分析。

相关指标计算参考：

5、小红书数据分析：用户画像构建

基于用户浏览、互动、消费等行为数据，勾勒用户年龄、地域、兴趣偏好、消费能力等标签，可以看到面向的用户人群是否为目标人群，根据分析结果调整策略，精准定位目标人群，让内容创作、产品推荐、营销触达更贴合用户需求，提升用户运营与转化的精细化程度。

1）用户数据获取与清洗

通过第三方工具获取数据，可以利用九数云 BI 的数据处理功能，进行数据剔除（噪声数据/异常数据）等预处理操作，确保构建用户画像的数据真实可靠。

2）标签建模

可从以下四个核心维度构建用户画像，各维度通过对应的标签维度与指标定义，实现对用户特征的多层面剖析。

3）用户画像呈现与应用：

将标签数据以图表形式呈现，如用柱状图展示不同年龄层用户的占比，用地图展示用户的地域分布；根据用户画像，可以明确感兴趣用户是否为目标用户，据此调整策略，将内容精准触达目标用户。

总结

从内容价值挖掘（爆文和种草）、合作效能提优（达人挖掘）、用户行为深耕（画像构建）到销售链路拆解（销售数据分析），电商卖家可以使用九数云BI构建完整的数据闭环与全方位小红书数据分析场景，用数据分析结果帮助品牌精准决策，把小红书的流量生态转化为实实在在的商业增长力。