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原创 分析活动数据评估模型怎么设计?

发布时间:2020-08-20 16:39:32 浏览 199 来源:博学谷 作者:吾非鱼

      分析活动数据评估模型怎么设计?活动评估的目的是要得出好/坏评价。如果评价是好,再看能不能继续做,还能做多少次;如果是评价是差,再看差在哪里,是差得不可救药,还是能拯救一下继续用。

     

    分析活动数据评估模型
      那么如何建议一套系统的数据分析评估模型呢?


      1、梳理活动流程
      运营活动会改变用户的行为,进而体现为数据指标的变化。建立评估模型首先了解活动具体流程,了解活动可能导致的用户行为变化。了解到行为变化以后,可以进一步看这些行为能用什么数据记录,能反应为什么指标的变化。经过梳理,我们就能看清楚:衡量活动结果的指标了。这些工作,应该是运营在策划阶段的干的事,如果事前没做好,事后就要补课。


      2、筛选主指标
      一个活动可能影响方方面面,比如上边的问题,有送东西,你说:
      能增加新用户注册——没毛病;
      能增加会员购买机会——似乎有机会
      能提升忠诚度减少流失——似乎也有道理
      能增加DAU!——额,理论上新注册多了,DAU也增加。
      如果不看数据,光听嘴巴讲,以上当然都有道理。但真要一锅炖,让你计算没有流失的用户,送会员占比百分之几,产品本身占比百分之几,歌曲数量占比百分之几,能算清楚就见鬼了。所以,评估指标要分主次,才容易说清楚问题。
      如果是事前定目标,那么活动的主指标应该与目标紧密结合,优选直接受影响的指标。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,主要考虑的就是1-7日内留存情况。
      这里看似简单,实则很容易被运营浑水摸鱼。运营经常喜欢扯一堆影响指标,甚至扯什么“我的活动从深层次改变了用户心智认知,从而达到了数据不可衡量的深远影响”,总之搞一堆指标进来,哪个好看说哪个,不好看的不说。
      做数据评估,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。越简单清晰的评估,才越容易看出问题。


      3、设定判断标准
      有了清晰的主指标,可以找判断标准。找标准有四个基本思路:
      从整体结果出发,看总量。比如本月需要10万新用户,所以必须做到10万。
      同无活动对比,看增量。比如无活动一个月5万,活动必须5+5万,多的5万作为标准。
      同过往活动对比,看效率。比如拉新活动一般100块一个新人,所以这次不能超过。
      同无参与的用户对比,看差异。比如分无参与组/参与组,对比参与组新注册数/留存率。
      站在公司角度,肯定是第一种方法最实在。但站在组织活动的角度,都喜欢突出自己的贡献,因此倾向于用2、3、4种方法。运营最喜欢谈:自然增长率。并且总是倾向于把自然增长率算得低低的,或者干脆弄成负数,这样才显得活动牛逼无比。
      要注意:自然增长率只在活动不频繁的时候才能计算。很多业务(比如电商、O2O),根本就是活动不断,大活动套小活动,根本区分不出来,这时候就不适用。同理,设参照组的前提,是参照组根本没有活动提醒和活动参与功能,且参照组和活动组用户质量差不多。如果不满足这个限制条件就很难直接得出活动效益好的结论。这些方法都是看似科学,实则充满玩猫腻空间。想讨论清楚问题,就简单直接立标准。


      4、找影响结果的过程
      以上1、2、3步都是为了得出判断做铺垫。有了“好/坏”判断。就能进一步分析为啥好,为啥坏。这时候就需要细化梳理业务流程,找到能影响结果的关键点。比如拉新活动,广告投放渠道、广告文案、注册流程、进去以后提示权益方式、领取会员权益流程都会有影响。
      在分析这些指标的时候,要注意先后顺序。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。


      通过分析活动数据才能提现出活动是否有意义,能带来多少的价值,增加可衡量的指标。

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