活动策划数据分析

如何从0开始成为活动策划大师？看这里！这张思维导图从明确活动核心指标、拆解活动数据指标、构建数据分析模型等方面阐述成功策划一个活动的奥秘，让你不再为活动策划秃了头！

活动策划数据分析

• 活动策划阶段开始思考数据分析的需求，使用数据驱动活动增长
• 设置合理的活动核心指标
  • 明确活动的真实目的
    • 拉新、促活、留存、付费、品牌传播
  • 竞品指标
    • 参考竞品数据，比竞品高10%-20%
  • 同事指标
    • 10%-20%
  • 依据过往活动数据
• 活动数据指标拆解成可指导行动指标
  • 根据活动目的拆解一级指标，并往下拆解出二级指标
  • • 指标数据统计
    • • 二级指标拆解为更有指导价值的三级指标
      • 指标数据统计
  • 活动数据指标拆解，只需要梳理清楚整个活动的参与流程即可
• 设置活动页面数据指标
  • 目的：统计活动页面的数据指标，判断活动后续
  • 活动页面流量指标
    • UV
    • PV
    • 跳失率
    • 转化率
    • 页面停留时间
  • 活动页面行为指标
    • 范例活动
    • 范例用户行为
    • 向技术提交需求及数据统计对应
• 3种活动策划数据分析方法
  • 数据分析时需要对数据加工处理，方便发现其中的规律
  • 1.趋势分析（曲线图，直观呈现数据增长点）
  • 2.维度拆解
    • 人口属性
    • 设备属性
    • 流量属性
    • 行为属性
    • • 再进行趋势分析
  • 3.漏斗模型
    • 关注转化路径的转化率，包括总转化率及每一步转化率，使用转化漏斗将转化路径的每一步数据呈现出来
• 活动开始前预测活动指标
  • 对拆解的2-3级数据指标进行预测，通过小范围的预热来观察数据指标的实际数据与预测数据差值，以便后续活动的优化
  • 方法论：多收集行业数据，及以往活动的数据总结
• 根据数据反馈优化活动
  • 目的：活动的不断调整，做活动数据预测的价值在于指导活动迭代的方向。
    • P.S:每个阶段的活动调整尽量不触及大的调整，如文案的优化，商品位置的调整等
    • P.S2:如因数据差异较大，反思此类活动初期策划环节的评估
• 活动执行中的每日数据监控
  • 1. 每日整理汇总相关数据，并同步活动效果
  • 2. 制作数据报表时，对陌生指标进行备注说明
  • 3. 根据实际运用需求喜欢拆分数据报表，引导正确的活动调整决策
  • 4. 每日时时更新，细化具体单位（小时.天）记录活动的波峰波谷，做出对应的分析总结
• 活动复盘的数据分析
  • 1. 推演复盘法—拿预设的活动指标与实际指标做对比，直观呈现活动优缺点
  • 2. 鱼骨分析法，挖掘异常数据指标背后的原因
  • 3. 活动复盘总体报告包含重点：
    • 1.活动整体数据
    • 2.活动页面数据
    • 3.活动推广数据
• 本章总结
  • 1. 明确活动核心指标
    • 根据运营目的明确核心的1-3个指标
  • 2. 拆解活动数据指标
    • 将核心数据指标基于活动参与流程进行2-3级细化拆解
  • 3. 设置活动页面指标
  • 4. 构建数据分析模型
    • 趋势分析、多维度分析、漏斗分析
  • 5. 预测活动数据
    • 基于自己的经验，行业数据，及过往活动数据进行各级数据预测
  • 6. 数据分析活动优化
    • 根据活动指标的实际数据与预测数值做对比，知道活动优化调整，并之前做好备用方案
  • 7. 活动执行数据监控
    • 每天监控数据情况，制作数据分析报表，同步活动数据
  • 8. 活动复盘数据呈现，复盘重点：
    • 核心数据指标完成情况
    • 活动页面数据情况
    • 活动推广数据情况