活动运营｜一文讲清楚如何用数据驱动活动

编辑导语：运营想要做的好，数据分析的能力必不可少，尤其在活动运营中，在活动运营中，数据分析贯穿活动始终，是指导活动运营的指南针。这篇文章作者系统地讲述了如何在活动运营工作中用好数据，一起来看看吧。

数据分析是运营的核心能力之一，在活动运营中更是如此。数据分析应用能够帮助活动运营从主观到客观，从混乱到可控，从缺陷到完善，是贯穿活动始终、指导活动运营的指南针。

今天就系统聊一聊在活动运营工作中如何用好数据，涉及到数据分析具体方法、不同类型活动数据分析、活动成本收益评估和AB对比实验，希望对你有所帮助。

全文较长，结构如下：

一、运营数据分析基本功

说到活动运营，很容易想到天马行空的创意和疯狂传播的玩法，而创意idea和策划运营背后也需要数据分析提供有力的支持。

不少活动运营不能说没有数据分析的能力，因为ta还没有数据分析的意识。

数据分析意识，即关注数据、重视数据，在运营各环节中更多基于数据分析做决策和动作。

关注运营目标、减少经验依赖、增加数据支持，先树立数据分析意识是做好数据分析的前提。

有了数据分析意识，再说数据分析能力。数据分析能力更关注分析方法思路：如何拆解定位问题？如何找到分析维度？常用的分析方法模型？这是学习应用数据分析应该重点关注的内容。此外，说到数据分析能力很多人想到数据分析工具，对于运营来讲，工具重要性会低很多，Excel基本够用，其他工具能力有则加分，但非必要。

重点介绍下数据分析的基本功：分析流程和分析方法。

1. 数据分析流程

数据分析的终点是得出原因结论，形成指导后续方向和行动的建议/决策。

而到达数据分析终点需要3步流程：

第一步，明确问题或目标。

这是数据分析的起点，决定了数据分析的中心和方向，是有效数据分析的前提。在明确问题时，需要避免先入为主的问题界定，更多从现象和数据出发，并且划定问题的范围和目标，进而能够指导后续的分析范围和分析思路。

第二步，拆解分析原因。

基于确定的问题或目标，进行进一步的拆解分析，定位出导致问题/影响目标的关键因素。大部分情况会出现多个影响因素，需要判断分析影响大小，验证因素作用。高效拆解分析需要数据分析方法和运营实践经验的结合，方法下文分享，经验慢慢积累。

第三步，得出建议结论。

数据分析最后一步的价值是找到问题的解决建议方法或目标的达成路径，需要输出结论和建议。结论指问题的关键因素、因素的影响方式/大小、其他相关因素，建议指如何去影响关键因素、需要采取何种行动、行动的思路和策略。数据分析后，要继续行动起来。

2. 数据分析方法

数据分析方法模型非常多，需要结合分析需求，灵活选择，针对复杂运营分析问题，一般都需要采用多种分析方法模型。这里与你分享3个常用的必备分析方法。

方法一：对比分布分析法

对比分布分析法是最常用分析方法，帮助分析前期找出差异界定问题。

对比核心是解决如何有效比较、找出差异明确特征的问题。与外部对比更多是看差异，而内部对比则是重点看变化。

具体比较时，可以比规模：关注总量/平均数/中位数，也可以比波动：关注方差/标准差/极差，还可以比趋势：关注环比/同比/变化。

方案二：路径漏斗分析法

路径漏斗分析法尤其适合活动运营，能够有效监控流程效果、定位关键因素。

使用路径漏斗分析法首先需要拆分活动阶段，宣传触达阶段、参与分享阶段、裂变转化阶段…然后明确各阶段用户的行为，尤其是高价值的用户行为，再梳理对应的数据指标，形成完整的路径漏斗。实际监控中，结合对比分析，关注变化差异和异常数据，进行分析应用。

方法三：维度拆解分析法

在定位具体问题原因、拆解目标组成要素时，维度拆解分析法发挥着巨大的作用。

很多情况下，我们面对的是问题的表象或者叫结果，而数据分析需要找到具体的起因，这个时候将整体数据和问题进行维度拆解，是发现起因的有效手段。

常见的拆分维度如时间维度、渠道维度、用户分层等，比如促销活动每日销售额下滑，可以从渠道维度拆解，是微信内成单下降还是APP成单下降，也可以从订单维度拆解，是订单数量减少还是订单金额减少，通过不断的拆解定位到最终原因，指导后续运营动作。

数据分析是一个持续的工作，需要形成意识保持重视，同时数据分析也是一个复杂的工作，需要学习方法积累经验，打好基本功，做数据分析才会更轻松。

二、贯穿活动的数据分析

数据分析在活动运营中的应用是贯穿始终的，每个环节都可以发挥数据的价值。

1. 活动前如何用数据

活动前期需要做什么呢？首先是活动立项，在特定目标和背景下，决定去做一个活动；随后明确具体目标和资源，指导活动策划和资源投入；然后就是进行活动策划沟通，形成活动方案推进实现落地。

数据在其中能够发挥什么作用呢？

首先是前期立项阶段，需要数据支持说明必要性。

为什么要做这个活动？能够解决什么问题？通过调研分析、数据拆解、运营洞察，能够支持说明活动的必要性。

其次在明确目标阶段，需要数据支持明确导向性。

活动目标如何制定？是否合理？多通过竞品活动、历史活动数据，对比差异界定整体大概目标，在进行活动流程拆解，确定资源投入，逐步预估各环节效果，提升整体目标的准确性。

最后在活动策划阶段，需要数据支持提升可行性。

为什么这么设计活动流程规则？如何保证活动效果？从时间节奏、场景渠道、活动奖励、用户特征、流程特点、及成本收益角度出发，结合数据对比/拆解，支持活动的玩法流程制定。

2. 活动中如何用数据

活动前期筹备实现之后，随后就是上线运营，这个时候活动数据监控及迭代优化成为重点。

活动数据监控保证对活动功能状态及运营效果的掌控，保障活动稳定进行。

活动监控通过对活动流程拆解，关注各环节过程指标及最终目标，也可在整体数据基础上从时间维度、渠道维度、用户维度等进行进一步的拆分，从而更精准的监控活动效果。

在数据监控的基础上，需要结合数据分析在活动进行中进行调整和优化。

寻找优化思路有多个角度，如时间维度上看数据波动，关注数据异常提升或下降，分析具体原因；用户/渠道维度看特征差异，关注不同渠道或不同类型用户的活动数据差异，重点投入优势渠道和用户；还可以从历史数据维度看提升空间，根据历史活动和行业竞品数据明确当前活动的效果和提升空间，决定优化的价值和投入。

3. 活动后如何用数据

活动结束后，数据是反应活动效果、进行复盘总结的有效方式。

活动结果应突出明确核心指标结果、辅助指标结果和过程指标结果，对比目标与实际的差异，同时进行维度拆解，定位活动效果好/差的具体原因，是某个渠道不行？还是某批用户参与效果超出预期？这样才能够获取有价值的活动经验，指导后续更多活动的策划运营。

数据分析在活动前中后都发挥着重要的作用，可以说关乎着活动的成败，重视数据并用好数据。

三、回归目标的成本收益

在活动运营中，离不开“钱”，其中既包括活动投入的成本费用，也包括活动产生的各种收益，以及成本与收益的相对关系，也就是投入产出比（ROI）。

1. 先聊活动中的成本

拉新/转化/促销活动大都涉及到成本费用投入，需要准确计算评估：

（1）拉新活动有拉新获客成本

即花多少钱能带来一个新用户，也叫用户获取成本（CAC，customer acquisition cost），多用拉新活动的总成本（包括推广成本、奖品成本…）除活动带来的新增用户数计算。

CAC体现了获取用户的费用高低，影响着拉新活动的可持续性，而真正决定拉新活动效果的则是用户获取成本和用户生命周期价值的相对关系，也容易理解，拉新活动可以花100块获取一个新用户，最终用户在产品内消费贡献了1000块，那么这样的拉新活动必须大力做。

（2）转化活动有首单转化成本

即花多少钱让新用户完成第一单，首单转化成本体现着转化活动的有效性，也对判断用户质量的方式，用户转化的补贴成本越高，则用户质量差，预期后续留存效果不佳。

（3）促销活动有拉活促销成本

即花多少钱带来一定量的销售额，如补贴100万，带来1000万的销售额，100万就是促销活动的成本，也可以从订单维度、用户维度关注每带来一个促销订单/下单用户付出的成本，更精准监控分析促销活动的成本问题。

2. 再来看收益及ROI

在产品的长期运营和用户的生命周期中，有个非常重要的概念：用户生命周期价值净值：

用户生命周期价值净值 = 用户贡献价值 – 产品付出成本

用户贡献的价值即用户在产品内消费的金额、带来的利润，也可以广义包括邀请的好友、传播的口碑，而产品付出成本包括前面讲到的拉新成本、转化成本、促销成本等。

用户最开始使用一个产品时，用户生命周期价值净值一般是负的，随着用户活跃消费贡献更多的价值，用户生命周期价值净值就会变为正的，净值为正的用户规模越大，则说明产品的价值越高。

而在具体活动中，则更关注活动的ROI（投入产出比），即收益除成本。

（1）拉新活动ROI

拉新活动中，需要投入获客成本，但是获取的用户质量如何、生命周期价值如何无法直接衡量，需要参考历史活动用户在产品内的表现和生命周期价值预估收益，计算拉新活动ROI。

例如，之前做的拉新活动带来的新用户平均的贡献价值是100元，这次活动获客成本是110元，活动ROI不到1，说明是亏钱的，这个活动不能持续做。

（2）转化活动ROI

转化活动针对新用户，促进新用户完成首单转化，虽然能够带来销售额，但是针对新用户多有较大力度补贴，转化活动的ROI较难直接大于1。

转化活动需要关注短期ROI和长期ROI。短期ROI即用户在转化活动中的销售额除转化活动成本，长期ROI则关注用户一定周期内的贡献价值，再除去转化活动的成本。一般来讲，长期ROI更为重要。

（3）促销活动ROI

促销活动是提升销售额和用户价值的主要活动形式，更加关注活动短期销售额收益和ROI，此外，在促销活动中会有新用户转化和沉默用户召回的部分，这部分用户可以适当关注后续留存和长期收益。

做活动就是花钱，关注成本是要“花钱花得明白”，关注收益和ROI则是“花钱花得有结果”，成本收益思维是运营工作必须具备且应该重视的。

四、迭代升级的活动实验

1. 认识A/B测试

关于数据应用驱动运营，A/B测试是非常重要的工具。A/B测试用事实说话，是对比分析的思路，方案A、方案B…多个方案对比取其优。

严格来讲，A/B测试是指，针对多个方案无法确定效果优劣时，在同一时间周期内，针对组成和特征类似的目标人群随机体验使用这些方案，最终通过方案结果数据的对比分析评估判断效果最佳的方案，再正式全量使用。总结讲，前提是不确定性，核心是单一变量，结论是优胜劣汰。

A/B测试能够有效支持运营活动的设计运营和迭代优化，尤其是长期或周期性进行的活动，可以借助A/B测试有效提升活动效果。

大到活动流程、规则的设计，中到活动奖励、玩法的选择，小到活动页面风格、文案的确定，都可以利用A/B测试进行验证优化。

2. 应用A/B测试

A/B测试的应用可以分为4步流程：

第1步：明确目标，形成假设

做A/B测试实验首先要明确想要验证什么，并且一定要有前置的分析判断，而不是盲目拿出多个方案进行测试，毕竟A/B测试也需要一定的成本投入和时间周期，尽量优中选优，而不是万里挑一。

第2步：确定指标，选定用户

确定要测试验证的关键要素，同时明确影响的关键指标，这样后续完成测试后才能够有效对比得出测试结论。同时，A/B测试是针对不确定方案的验证，尽量避免过大规模用户，可随机筛选部分用户进行A/B测试。

第3步：设计方案，上线实验

A/B测试实验方案最重要的就是保证测试变量的唯一性，除了要验证的变量要素外，各个方案其他方面都是相同的，避免对测试结果分析判断的干扰。

第4步：分析结果，确定方案

在A/B测试实验具有结果数据后，就是分析各个方案的优劣，决策出最优的方案，主要对比最初确定的关键指标，也要关注过程指标、体验相关指标。

关于A/B实验会有一些数据分析上的关键事项，此前写过文章详细分享过，可以一并阅读：关于AB测试，这5件事你应该知道

五、总结

关于活动运营的数据分析这次就聊这么多，数据分析基本功要夯实，流程中的数据分析要做透彻，成本收益更要关注，也要善用数据实验提升效果。

数据分析对运营工作的重要性不再多说，在日常工作中，有意识、有方法地去应用数据，你会得到更好的反馈。

#专栏作家#

吴依旧，公众号：增长海盗船，人人都是产品经理专栏作家。专注于用户运营增长的研究、实践和输出，关注在线教育、零售电商、知识付费行业。

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题图来自 Pexels，基于CC0协议。

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