任何行业实施微信都可以分为三个阶段，第一个阶段是推广，第二个阶段是运营，第三个阶段才是转化。但从目前很多情况看来，企业大部分都会跳过第二个阶段，直接地就想有转化出效果。也有部分企业缺少了推广环节，或者是该环节比较薄弱，导致后面的两个环节没法达到预期的目标。

 美容行业的目前常见的微信操作思路有两种，一种是直接做电商，另外一种是做客户关系维护。推广阶段考核的指标有推广成本、送达率、阅读率、转化率、互动量、退订率，短、中期的效果时间一般以周、月来进行衡量，其中图文转化率 = 订阅数/独立访客数（UV），独立访客数是以图文消息的数据进行综合统计的。在英文版公众平台上看到的PV数据并不代表是真实的，必须得排除掉因网络延迟展示所导致的一个独立UV产生多个PV数据。

这也是为什么有的时候PV量会大于UV量，两者之间相差低于20%基本算是合理的范围。一旦超过了就证明该消息送达存在问题，或是该消息的阅读体验还存在不足。

送达存在问题主要是部分订阅用户不一定开启了接收消息，又或是订阅的公众帐号数量过多看不过来，虽然收到了但还是直接删除忽略掉。不过，微信5.0的发布可以一定程度上减少骚扰，订阅用户可以利用碎片化的时间慢慢浏览近期收到的订阅消息。除此之外，通过独立UV数可以看出活跃订阅用户数的占比，以一周推送三篇图文为例，每篇图文的独立UV数相差10 - 30 %之间基本合理，低于10%则证明该数据为活跃订阅用户数。

当然，这样来计算也不一定是最科学的，一周的时间也比较短，最好是能以月为周期进行监控。另外，公众帐号的推广是不间断的，随着新增订阅用户数的不断提升，独立UV数就会受到影响。以月为单位进行监控的时候，还需要记录每天新增订阅用户数，基数加大了，活跃用户数也会增加。前后不同时间段的数据一对比，基本就可以了解当前的活跃订阅用户有多少了。

成功的公众帐号运营一定是高UV的，每篇图文展示得越多，转化的几率就越大。提高UV的关键在于文案，文案的标题够不够吸引人、配图是否精美、单图文摘要是否简练精辟、内容是否符合订阅用户口味、图文打开速度是否满意、图文排版是否适合阅读、转载分享的引导性话语是否能够打动人心。相对而言，PV的价值比UV的要低一些，与传统PC端的网页一样，PV也存在刷出来的问题。

当然，如果要更加准确的统计到数据，除了使用第三方接口平台之外，还可以将内容放置在微信版的网站上，依靠其它第三方统计软件来获取更加科学的数据。只能这么说吧，微信的数据化运营时期还没有到来，更多人只是想着新鲜事物所带来的那点红利，一到了真正拼刺刀的时候往往就会吓尿自己，嗡的一声脑袋就大到不知道该怎么做了。

再回到具体的日常运营上面来讲，考核的重点除了UV之外，互动率也很重要。推广时期的互动量是在某一个时间区间内进行统计的，比如当天进行了一场大型的推广活动，互动量一下子就上来了。但是互动率却是一个相对来讲长期一些的指标，比如当月总互动量为1000人次，该公众帐号的总订阅用户数为10000人。

排除关键词自动回复所产生的无意义数据，每个订阅用户当月的多次互动均按一个人次计算，那么它的计算公式就是 互动率 = 1000/10000 = 0.1 。因而，精细化地来考核互动效果是否达到预期的目标时，排除掉活动期的互动量是很有必要的。美容行业的公众帐号在制定互动率指标的时候，一般都要考虑到活动因素会造成数据大幅度变动的问题。这个数据是不代表你互动已经做得很好，相反地有些公众帐号没活动就没互动量，机器式的关键词自动回复互动量太多，这时就需要诊断下内容是否存在问题，关键词菜单是否存在问题了。

最后再简单补充下转化该怎么来考核，其实跟以上的两个模块所考核的指标都差不多。本文只是告诉美容行业的朋友们哪些指标是需要考核的，至于指标额度定多少则因人而异了。转化可分为一次性转化、多次转化、客户转介绍三种。

运营微信追求的就是多次转化和客户转介绍。多次转化我们是可以通过客户的下订信息来判断，而客户转介绍就必须得有一个系统来验证了。

比如店里一个长期来做美容的老客户通过加入微信公众帐号的转介绍系统，成功推荐了自己的一个朋友到店消费。这时就需要做一个有奖转介绍的接口应用，具备验证客户介绍的真实性的同时实现奖励下发。也有点类似于优惠券，但是威力要大过于优惠券。优惠券的拉新促销效果不是很好，毕竟获取门槛太低，优惠幅度普遍缺少吸引力，方式也趋向同质化。转介绍系统要长期运转下去，可以与会员系统绑定在一起，订阅用户转介绍的次数越多，积分或优惠幅度越大。这样一来，老客户就已经被绑架了，刚进来的新客户也迟早会被绑架。久而久之，品牌忠诚度就提高了。

美容连锁机构把一个模式做成功了，复制起来也相对容易一些。不同区域的门店因辐射区域外部环境不同、客户特点不同、团队不同、资源不同，相对地调整考核指标也是必须的。

好了，为了不伤各位眼睛，老马码字码到这里发现已经差不多够了，文中有些遗漏的细节待到下一篇文章再给大家分解吧！（本文首发钛媒体）