首先，我们需要明确新媒体矩阵的定义。在本文中，我倾向于将新媒体矩阵定义为能够触达目标群体的多种新媒体渠道组合。这种矩阵可以包括横向矩阵和纵向矩阵两种类型。 横向矩阵是指在同一平台上建立多个账号以实现内容多元化。例如，企业可以在微信公众号、微博、抖音等平台上分别开设账号，发布不同风格的内容，吸引不同受众群体的关注。 纵向矩阵则是指在不同平台上建立多个账号以实现内容的垂直整合。例如，一个企业可以在B站上发布原创视频吸引年轻人关注，同时在其他平台上如知乎、豆瓣等也开设账号，发布相关主题的内容。 搭建新媒体矩阵的作用主要体现在以下几个方面：
- 实现内容多元化：通过在不同平台上开设账号，企业可以发布不同风格和形式的内容，满足不同受众群体的需求。
- 分散风险：如果企业集中在某一平台运营，一旦出现“黑天鹅事件”，可能会导致前功尽弃。通过建立矩阵，企业可以将风险分散到各个平台上，降低单一平台被封禁的影响。
- 协同放大宣传效果：通过在不同的平台上发布相同或相似的内容，企业可以实现内容的协同传播，提高宣传效果。 做好新媒体矩阵的方法如下：
- 梳理阶段：对现有的新媒体账号进行梳理，了解每个账号的目标受众和内容特点。
- 细分人群及需求：根据不同群体的特点，将账号细分为不同的类别，以便实现分类运营。
- 选平台：根据新媒体的目标及运营对象，选择合适的平台进行矩阵布局。
- 制定策略：针对不同的平台特点，制定相应的内容策略和推广计划。
- 持续优化：根据数据分析结果，不断调整和优化矩阵策略，提高运营效果。 首先，需要了解一些常规的泛内容平台，部分平台例子如图4-3所示。要养成看新闻稿的习惯，这样如果有新兴媒体平台出现，可以第一时间知道。 接下来，根据企业垂直领域业务初步选择平台。例如摄影类企业可以选择蜂鸟网、站酷、Pinterest等网站；美食类企业选择豆果美食、大众点评等。可以参考各类App细分榜单或垂直网站名单，寻找这些平台。 复筛 初步选定平台后，要进行下一步——复筛，即将初选的平台进一步筛选。 首先评估平台，评分标准主要看平台类型、该平台在同类中的排名、量级和成熟度，其中成熟度和平台成立的时间长短、用户活跃情况及商业化变现情况相关。我们可以综合各一方面情况给平台评分，得出表4-4（1—5分，评分越高代表越好）。 其次评估企业，这里的企业指平台所属的企业。需要考虑的维度有三点。第一，平台在企业的地位，比如Lofter在整个网易系并不是重点项目，所以只给了1分。第二，平台在企业未来的潜力，比如脉脉获得的企业扶持力度不大，所以给了3分。第三，企业目前实力及未来潜力，评估实力主要考察融资或者资本方面，如果企业实力不够，那么打造的平台产品可能只是昙花一现，比如早期的足迹、脸萌等；潜力主要看项目及团队，这些可以通过一些创始人的采访稿及公司的投融资稿初步判断。综合这三个维度得出平均分，如表4-5所示。 最后评估运营层面，评估标准包括用户的纯净度、运营的自由度、粉丝的价值以及平台对运营者的扶持力度。综合这四个维度的评分，结果如表4-6所示。 最后综合平均评分如表所示。 三大层面分析完后，再进行综合评估，分别把三项的评分加权或者直接取一个平均数，得出下表。 最后确认 通过初选和复筛，我们选择了几个平台进行试运营。需要注意上述评分是主观意见，结果只能参考并不能当作定论。可以借鉴其中的分析方法，根据实际的评估结果进行人力和资源的分配。最终还需要经过一段时间的试运营才能得出结论。接下来是两个矩阵搭建的案例，供大家参考。 外部矩阵中，QQ购物号和美丽说App的图文主要以卖产品为目的；百度贴吧、“美丽说”微博则以媒体传播为主要目的。由此可见，美丽说的矩阵搭建整体侧重媒体公关，其次是卖产品。如图4-8所示。 案例分析：学霸君的新媒体矩阵重构 在数字化时代，教育行业也迎来了前所未有的变革。其中，学霸君作为一家以拍照搜题起家的中小学教育公司，通过其独特的新媒体矩阵成功吸引了大量用户的关注。本文将深入探讨学霸君的新媒体矩阵构建，并结合具体案例进行分析。 首先，我们需明确新媒体矩阵的重要性。它不仅能够有效提升品牌知名度，还能深化用户对品牌的认知和好感。对于学霸君而言，其新媒体矩阵的成功构建为其在线教育业务提供了强有力的支撑。 接下来，我们将根据案例内容，详细梳理学霸君的新媒体矩阵构建过程。首先，从2017年开始，学霸君开始重视与QQ体系的互动，逐步加强小程序的建设。这一变化表明了学霸君新媒体矩阵的动态性，即会根据业务的发展需求进行相应的调整。 其次，人格化建设是新媒体矩阵构建中的关键一环。学霸君在选定运营平台后，会针对这些平台进行人格化建设。这里的“1”指的是企业的“基因”，例如，美丽说的基因是时尚，那么所有的人格化建设都会围绕时尚这个调性；而学霸君的基因是学习，则学霸君的人物身份一定和学习相关。 第三，搭建团队同样重要。企业需要有一支能够高效协作、共同推动业务的团队。根据不同业务模块配置人员或按平台配置人员都是可行的方式。例如，内容运营、活动运营、用户运营和投放运营等业务模块可以进一步细分，以便更好地完成各项任务。 最后，通过上述步骤，学霸君成功地构建了一个高效、灵活的新媒体矩阵。这不仅有助于提升品牌影响力，还能为公司的长期发展奠定坚实的基础。 在企业运营中，新媒体的分类方式没有绝对的优劣之分，关键在于哪种方式更符合企业的特定需求。一般来说，第一种方法较为灵活，适用于规模较小或需要频繁调整的企业；而第二种则更适合那些在某一领域具有较大影响力的企业，例如在抖音平台上拥有20个账号的企业，可以配置专门的运营团队，根据具体情况进行调整。 接下来是定目标的步骤，运营工作需要强大的目标支撑，才能走得更远。对企业而言，一个明确的目标可以带来成就感和满足感。关于如何设定目标，后文中将有一节专门讲解KPI（关键绩效指标），这里主要阐述目标应与企业部门类型相匹配。 一般而言，企业新媒体会设置以下三种类型的部门：市场渠道部、品牌公关部和运营部。
- 市场渠道部：这个部门的主要任务是营销导向，负责拉新，直接对接销售、产品、设计等部门。市场渠道部的KPI考核侧重于单个注册成本和市场占有率等。该部门通常由线下活动组、渠道投放组、商务合作组等构成，如上图所示。新媒体在此部门中起到串联作用，通过日常的工作场景，如提供二维码和话术、协助推广等，来促进业务发展。
- 品牌公关部：这个部门以对外传播为导向，核心诉求是提升品牌的知名度和美誉度。新媒体在此部门主要负责对接CEO、市场、业务负责人以及外部媒体KOL等。品牌公关部的内部结构可能包括品牌部或公关部，如图中所示。新媒体在此部门中起到串联作用，通过撰写融资稿、合作宣传、电影宣传等方式，对外进行品牌传播。
- 运营部：这个部门主要对内，负责体系内的用户运营，可能会对接产品、技术等内部部门。与前两个部门主要对外不同，新媒体运营部门独立存在，如图中所示。
总之，每种分类方式都有其适用场景，关键是要根据企业的实际情况选择最合适的方式。
新媒体运营部的核心KPI考核指标侧重于用户活跃度、留存率和客单价等业务数据。该部门包括APP运营、数据运营和渠道团队，具体结构如下所示：
在新媒体运营中，各团队如APP运营、数据运营和渠道团队之间存在紧密的协作关系。例如，为了提高粉丝活跃度，可以组织抽奖活动；当粉丝数量减少时，可以通过从App导入流量来增加；而最近课程销售火热，也可以引入相应的课程内容。这种跨团队的合作体现了新媒体运营以用户维护和转化为核心的目标导向。
运营矩阵的三个核心能力是理解平台、跨平台整合力以及平台数据化驱动力，这些能力对于希望在新媒体领域中脱颖而出的人来说至关重要。
对平台的理解力体现在四个方面：首先，深入了解平台的运作机制，比如今日头条与博客的区别（移动端与PC端），这有助于更好地利用平台优势进行商业活动；其次，研究平台的用户群体是否与目标人群相匹配，并了解其匹配程度；再次，研究平台的实力，如融资情况和团队构成；最后，理解平台的发展趋势，如最新扶持政策等。
跨平台整合力是指在不同平台上进行有效整合的能力，这包括对不同平台特点的深入理解、用户数据的共享以及跨平台活动的协调。通过有效的跨平台整合，可以最大化地提升用户参与度和品牌影响力。
平台数据化驱动力则是指利用数据分析来驱动运营决策的能力。通过对平台数据的深入分析，可以更准确地把握用户需求、优化产品功能和提高转化率。
这三个核心能力共同构成了新媒体运营的成功要素，对于想要在竞争激烈的新媒体领域脱颖而出的人来说，理解和掌握这些能力是非常关键的。
在现代商业环境中，矩阵运营已成为一种高效的战略工具。通过跨平台整合，运营者能够将不同平台的优势结合起来，实现1+1>2的效果。这种整合不仅涉及内部资源的联动，还包括对外部资源的积极利用。
首先，内部资源整合是关键。例如，当新品发布时，需要在矩阵内的所有媒体平台上同步消息，以最大限度地利用自有资源。这要求运营者了解各部门的资源分布情况，并发起必要的联动，确保资源的最优配置。
其次，外部资源的联动同样重要。这包括与KOL合作举办发布会、邀请他们撰写推荐文章等。平时要积极建立和维护人脉资源，以便在关键时刻能够迅速整合这些资源。
此外，平台数据化驱动力也是未来精细化运营的关键。随着新媒体红利的消退，数据驱动的运营将成为常态。通过数据分析，不仅可以呈现结果、总结分析，还能优化前期经验、准确预判，从而为内容、用户和活动运营带来巨大益处。
以直播课为例，如何更好地利用数据驱动呢？地心引力工场曾组织过一场饿了么品牌总监邬宋钱老师的线上课。为了优化开课环节，我们分析了荔枝微课上大家评论的数据。结果显示，学员评论主要集中在老师、品牌、数据和团队四个关键词上，这表明课程内容主要围绕品牌、数据和团队展开。从形容词看，学员的评价主要是“充分”、“有趣”和“辛苦”，说明邬宋践老师准备充分，讲课风格有趣，受到学员喜爱。
进一步研究学员的发言时间，我们发现大多数评论集中在三个区间：19:50~20:00、20:00~20:10以及21:00~21:10，分别对应了上课前10分钟预热签到、上课10分钟的反馈以及课后的问答反馈。这说明整体时间的把控相对不错，但最后10分钟的评论量比开课前少一些。因此，我们总结出经验，以后可以通过一些埋彩蛋的方式提升完课率。
通过数据分析，我们发现了很多有趣的现象，如老师擅长什么、讲课风格如何、学员关注点是什么、课程内容是否丰富以及上课安排是否合适等。这对我们后期找讲师、调整课程内容和优化课程体验都非常有帮助。因此，无论在哪个平台运营，都需要学会借助数据分析来指导实践。