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