仅靠志愿者运营,大数据文摘20万粉丝,如何炼成?

    xiaoxiao2024-03-29  12

    大家好,我是汪德诚,大数据文摘的创办人。

    对很多朋友来说,我们没有见过面,但是我们并不陌生,因为我们已经通过文摘“交流”2年多了。从2013年7月25日大数据文摘发了第一篇文章后,我们一直专注大数据,每日坚持发布优质文章,从未间断。在这两年间很多朋友给了我们很好的建议和意见,也有读者问我们文摘如何运营、盈利模式、大数据行业及未来的判断。我想通过今天的文章,尽量回答大家的问题,抛砖引玉。

    有希望和我交流的朋友可以发邮件到wangdc@bigdatadigest.cn 或加我微信2027671925(这是第二个微信,第一个已经加满好友了)。

    选择今天发文,因为上周对于文摘来说是一个值得纪念的日子,2015年8月12日,大数据文摘的读者达到20万,对于很多大V来说,20万并不是很大,因为几十万甚至百万粉丝的公号也有不少,但是20万对于一个只发干货、高度垂直的自媒体来说非常不易。我愿意与大家分享一些经验和教训,此篇文章将覆盖如下内容:

    文摘是个什么组织?现在有多少粉丝?都是什么人关注?

    文摘如何运营?真的完全依靠志愿者在运营吗?

    怎样看“大数据”,是否有泡沫,未来有哪些机会?

    大数据文摘的现状

    一如既往,保持大数据文摘的风格,只发干货,用数据说话,先看图。所有数据均为文摘后台截图或数据导出后作图,绝无虚假。

    订阅用户累计情况

    今天,文摘有订阅用户(粉丝)204720人。

    从文摘成立(2013-7-25)到现在,文摘涨粉全图

    每新增1万读者,所需天数

    活跃度(阅读量),每天有多少人在看文摘

    上图是近1个月的图文阅读数据,平均每天超过3万人、5万人次在阅读大数据文摘。

    谁在读大数据文摘?

    文摘的读者到底是什么样的人?我也非常关心,但是微信后台并没有更多数据可以判断,只能看到读者的:昵称、性别、地区、签名,其他信息都无从活动。但有些统计信息还是有参考价值的。

    地域信息:北京、广东、上海三地已经聚集了超过43%的读者

    性别比例:其中男性占61.43%,女性占30.22%,未知占8.35%

    不过评价一个公众账号的定位和读者的质量,要看这个公号什么文章“火”,这能从一定程度上反映读者的喜好,进而判断公众账号的质量。这里我列出了几个有代表性的火爆文章

    大数据文摘的运营

    文摘的运营完全依靠志愿者,没有任何薪水,所有人都有本职工作,包括我自己。文摘经历了2个阶段,正在象第3阶段迈进。

    一个人的文摘

    2013年7月~2013年11月

    只想做到“力所能及的最好”,分享价值干货给读者,我相信在这个浮躁的时代,只要你用心做,就会有人懂你,欣赏你,甚至加入你的团队。就这样,我一个人做了5个多月,没和任何人说,发了文章也没请别人转发,只想看看文章自身的传播力有多大。经过几个月的测试,效果不错,阅读量、粉丝逐步增加,坚定了我继续做下去的决心。但是我也意识到一个人的精力和视野都是有局限性的,为了能给读者提供更有价值的文章,我需要有更多人加入。

    一群人的文摘

    2013年11月至今

    很多高科技产品、人才都在美国,所以我自然想到翻译优质文章给国内读者。在之前的《大数据文摘及志愿者简介》(给大数据文摘后台回复“志愿者”可得)一文中,我写到“我们是一群对数据充满激情、有能力、愿分享的专业人员。团队成员全部是志愿者,目前已有成员80多人,都是华人,分布在美国、法国、加拿大、德国、芬兰、日本、瑞典、中国,涉及金融、电信、医疗、生物技术、传媒、航空、互联网、IT等行业。”。2015年初我们又成立了医疗、金融、可视化、原点(一个针对创业团队的原创采访栏目)等栏目,均由业内资深从业人员担任栏目主编。

    “日不落翻译组”,一个美丽的愿望

    但这一过程并非一帆风顺,从一个人做到一群人做,有太多需要沟通、磨合、妥协,也走过很多弯路。比如我们曾希望成立一个“日不落翻译组”,希望我们的翻译志愿者遍布全球各个时区,但是后来发现,这对于科技类媒体是非常困难的,因为大家希望读到最新文章、咨询,而这些信息基本都在美国,其他国家的资讯甚至都不如中国信息来得快,所以尝试之后,发现这个想法并不适合。

    志愿者是万能的吗?

    我身边的很多朋友,发现志愿者团队居然能做这么大,而且没花一分钱,所以专程来拜访我,甚至从外地过来取经。这里有几点,和大家分享

    (1)志愿者成本低:的确志愿者不必支付薪水,但是这里有3点需要考虑清楚

    (a)志愿者为什么来

    打动志愿者靠的是行动而非言语,在调动大家积极性前,你得先做效果并“广为人知”,才有可能有志愿者加入,以文摘的数据看,这些“有能力、愿分享、有时间”的志愿者简直就是凤毛麟角,不足0.5%。

    (b)志愿者来了之后怎样协调

    志愿者来自五湖四海,从未谋面,而且未来有相当一部分人也不会见面。所以,我说文摘志愿者团队是最难管理(或“服务”更准确)的团队,因为大家都是高级知识分子,都在异地,而且不拿薪水,不爽就不发言,随时可以消失。志愿者可以节省成本,但前提是你要花大量时间、投入大量精力打造出一个高价值平台去吸引志愿者,然后还要搭建出一个适合这种分布式的组织结构,使志愿者团队运转起来。自从我做了文摘,2年来,平均下来,每晚睡眠时间不会超过5个小时。

    (c)什么样的人适合志愿者

    我觉得做志愿者和做慈善没有本质的区别,都是不图回报的做有价值的事情,只不过一个捐钱,一个捐时间。所以,就像慈善一样,做志愿者也不是适合每一个人的。前提就是要有东西可捐,而且愿意捐。所以我们希望志愿者是有能力、愿分享且有时间分享的朋友。说来也比较有趣,我们要求志愿者的付出是每周3小时,持续3个月。实际情况是,入群后志愿者会分化成2类,一类志愿者的投入越拉越少,他们觉得不过如此,没什么意思.....最后退出或被清退;而另一类志愿者的投入却越来越多,远超3小时每周,而且都说收获远超想象!为什么?记得有句话特别贴切——大海中,没有航行方向的船,任何风向都是阻力!所以,只要你有目标,很多朋友可以帮上你。文摘就像放大器,如果你是1,通过文摘的平台,你可能变成10;如果你是10,就有希望变成100;但是如果你是0,无论如何,还是0。

    (2)志愿者的承诺和效率

    首先我会认为,愿意加入志愿者团队的朋友,都有一个美好的愿意奉献的愿望,但是同时也要清楚认识到,这份愿意付出的时间只是TA的一小部分时间,而且可能随时被其他事情挤占。解决办法之一就是“多冗余”设计,希望更多的人加入,但是更多人加入也意味着沟通成本的增加。

    (3)志愿者持续性

    这是个难题,甚至是个问题。志愿者该持续付出吗?是不是付出一段时间,就应该有所补偿?坦率的说,我也在思考。首先碰到的问题是不符合要求的、长期没有付出的志愿者要不要“劝退”。我的观点很明确,要劝退。因为我们在共同搭建一个公平付出平台,就好像读书会一样,每人都要读书,都要分享,如果有人长期不读只听分享,大家不会同意他继续留在读书会的道理一样。

    如何激励?这个小故事,很有启发。国外一位老人,退休后想图个清净,于是就在湖区买了一所房子。住下的前几周倒还太平。可是不久,有几个年轻人开始在附近追逐打闹、踢垃圾桶、且大喊大叫。老人受不了这些噪音,出去对这些年轻人说:”你们玩得真开心。我喜欢热闹,如果你们每天都来这里玩耍,我给你们每人一元钱。“年轻人当然高兴,既玩了还能得钱,何乐而不为呢?于是他们更加卖力地闹将起来。过了两天,老人:愁眉苦脸”地说:“我到现在还没收到养老金,所以,从明天起,每天只能给你们五角钱了。”年轻人虽然显得不太开心,但还是接受了老人的钱。每天下午继续来这里打闹,又过了几天,老人“非常愧疚”地对他们讲“真对不起,通货膨胀使我不得不重新计划我的开支,所以每天只能给你们一毛钱了。”“一毛钱?”一个年轻人脸色发青,“我们才不会为区区一毛钱在这里浪费时间呢,不干了。”从此,老人有了安静悠然的日子。

    这是金钱的副作用,会让我们不再单纯的享受自己的付出,一旦将“兴趣”与“金钱”挂钩,这就非常危险。

    大数据文摘的未来

    从“一个人的文摘”到“一群人的文摘”,未来,要做成“大家的文摘”,我希望将文摘做成一个更加开放的平台,彼此付出,彼此收获。

    首先,因为我认为,“数据分析”行业值得投入。随着电子设备的增加,数据采集手段更加丰富,科技的发展使得数据的存储、计算、网络带宽的性价比越来越高,所以未来数据一定是越来越多。大数据与传统数据的区别是什么?我认为,从分析角度看,大数据是高级的数据分析,只是分析的对象变了,之前做的是结构化数据,是在单一系统、行业内,而现在数据的形态、维度、速度发生了巨大的变化,因此对数据的存储、分析、展现提出了更高的要求。“大数据”一词可能过热,很多媒体在报道时,已经变成了逢数据必加“大”,这确实有些误导,不过权当“数据思维”的引导罢了。一个新事物出现时,大都会有泡沫出现,透过现象看到本质,才能做出正确判断。

    其次,我更认为“大数据文摘”是值得投入的。记得电影“道士下山”中,师傅对即将下山的小道士说“不择手段非英豪,不改初衷真英雄”。我们真心希望为中国的“普及数据思维,传播数据文化”出一份力,也欢迎同样有能力、愿分享的朋友加入!

    原文发布时间为:2015-08-17

    本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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