效果评估：数据分析

评估效果：

• 跟自身比较，确定核心指标，活动前和活动后比较，可以用二重差分进行比较difference in deference（有对照组和实验组）
• 与预先设定的目标比较，打算提高15%，实际提高10%没达到预期
  *与同期其他活动比较，xx转化率如何，实际这次如何
  *与同类活动比较，比如运营活动，秒杀跟直播的效果比较
  *与行业基准比较，行业平均roi英语学习是2.5

[http://www.woshipm.com/data-analysis/3486773.html]

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日常监控，就是各种时间节奏的报告。从人肉写就的EXCEL、WORD或邮件形式的日报、周报、月报，到开发出自动化工具后解放劳动力，让业务方自己看数据。一旦某个指标出现的涨跌，就要第一时间分析原因，给出合理的解释。很日常、很琐碎，经常会打断数据分析鹅的时间。

效果评估，相对日常监控更全面系统一些。往往是针对某个产品的新功能、或者某个运营活动、甚至是一个新上线的策略算法。需要先基于对业务的了解，搭建一套完备的指标评估体系，最关键的就是大家都能认同这个评估标准；然后按此标准去采集数据，最终量化科学的评估。

业务决策是很多数据分析鹅的掌上明珠，但一年也做不了几次，因为大部分时间都花在日常监控和效果评估上了，而且真正的方向性的决策是高价值的活儿，如果产品经理他们做的了，又岂肯让他人染指呢？