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【活动运营】如何做好活动效果的数据分析?

2020-11-15  本文已影响0人  数据分析星球

在开始本篇文章之前,觉得很有必要探讨一个问题:为什么要做活动的效果分析?是不是感觉这个问题很智障?比如:

以上可能是不同level的运营小伙伴给出的答案,很少有人能准确说清楚为什么要耗时耗力做活动效果的评估分析?我们分析的目的到底是什么?如果我们停下来细细思考,也不难发现,做活动效果的数据分析,无非就是回答以下3个问题:

活动效果分析这件事,是一件思路清晰比技术高深重要,守住节操比思路清晰更重要的事。不是为了凸显成果而分析,守住节操很重要,然后才是清晰的思路。这就需要数据分析师自己有独立判断能力,能分析业务逻辑、梳理业务过程,结合判断的标准,才能得出客观结论。

01、活动整体梳理

运营活动会改变用户的行为,进而体现为数据指标的变化。要精准透彻地分析整个活动,首先要了解这个活动长啥样,研究对象都不了解,怎么能说出个一二三呢?怎么梳理流程呢,思路很重要,没有好的思路框架?直接套模型呗,5W2H什么的平时看了没啥用的大白话理论,却能回答一个个来自灵魂的拷问,用后才发现:真香!

来自5W2H的拷问:

02、活动关键环节梳理

有了活动的全貌,还要了解活动的流程,整个活动有哪些关键的环节?每个环节可能导致流失的因素有哪些?打蛇打七寸,擒贼先擒王,找到关键环节的关键问题才能快速定位问题,然后才能深入分析,切勿一头扎进细节,懵懵不知所以。比如,一场旨在通过奖品拉新的活动流程大致如下:

看到这个流程,各个节点之间可能出现的问题就不能分解了:

而且,在分析这些流程的时候,务必注意先后顺序。后续流程的问题可能是前置流程问题的多重叠加,所以一定是从前往后逐层分析。比如有关新用户注册问题。要先看各个用户来源渠道的投放力度,活动是否及时上架,何时与投放结合。之后才是深入分析文案、活动礼品、领取后行为等等。

03、评估指标建立

清楚上面的整体概况和关键流程以后,就可以看用户在各个流程产生了哪些行为、记录了哪些数据、反应到哪些指标的变化上了。没有标准,就难说好坏,合理、精准的指标尤其重要!但一个活动可能影响方方面面,比如一促销活动,优惠券的发放可以增加新用户注册,也可以增加老客户的复购,还能提升DAU。如果胡子眉毛一把抓,怎么都说不清楚。所以,一定要紧紧结合活动的目的和目标,优先选择直接受影响的指标作为主指标,言下之意,还要有些副指标侧面衡量,比如活动是为了拉新,那主指标就是新注册用户数;如果活动是为了提高新用户留存率,那主要考虑的就是1-7日内留存情况,但是没有任何一个指标能把所有的问题讲清楚,所以拉新活动还要看渠道投放ROI,留存活动还要看留存用户的活跃度等等。

以下是不同类型活动的主副指标设计:

做效果评估,最忌讳搞几百个指标然后做巨复杂的评估公式,混淆进来的的东西越多,就有越多搞文字游戏的空间,就越容易粉饰太平。一般来说,一个主指标+2个副指标就能说明问题,主指标越高越好,副指标不能低于某个阈值,越简单清晰的评估,才越容易看出问题。

04、设定标准进行评估

建立了清晰的主、辅指标,接下来就可以找判断标准。判断无非就是比较,比较实际vs目标、有活动vs自然增长、参加用户vs未参加用户、活动前用户vs活动后用户,主要有四个基本思路:

同目标对比,看总量:整体目标是否达成?投入产出比ROI?

同自然增长,看增量:比如无活动一个付费用户比例52%,活动必须达到57%,增加5个百分点作为标准

同未参与用户对比,看差异:同一时段,参与vs不参与用户在活动期间的表现及活动后的活跃和留存或者付费

同活动前用户对比,看效率:同一批用户,参与活动前和参与活动中,参与活动后的活跃和留存或者付费

05、结论及下一步方案

以上从了解活动概况-梳理活动流程-建立评估指标-进行评估判断,都是为了回答我们文章开始的3个问题,即:活动效果是好还是坏?活动效果为啥好,为啥坏?下一步该怎么办?前2个问题已经回答,但还有更重要的一个问题就是,针对发现的问题,接下来的方案和动作是什么?总结一下,可能有以下几点:

详尽细致的分析的过程纵然重要,但是没有结论和下一步动作的分析都是没有灵魂的,分析是为了总结经验和教训,进而提升和改进,千万不要画了个虎头,添了个蛇尾。

06、总结

最后对整体的活动效果分析的思路进行一个总结:

最后,扯得远一点,活动本身定位就是短平快,短期打鸡血迅速拉升指标,效果往往难以持久,这并非否定活动的重要性,只是活动后用户的承接还是要依赖产品的核心价值,对,就是我们吹捧的“啊哈时刻”,活动不是目的,只是手段,让用户更容易地认识到产品的核心价值才是用户长期留存活跃的关键,运营不易,希望各位从事运营和数据分析的小伙伴们能够拨开迷雾见天日,守的云开见月明,领悟活动运营的终极奥义,奥利给!


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