导图社区 活动效果数据分析
活动是运营同学工作中常做一项工作,一项活动开展后如何评估,一般的口头是不够的的,数据时代数据为王,本导图以音乐app为例详细教你如何用数据思维分析活动的效果,并在最后列出不同运营对于数据分析活动的想法,值得参考!
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春节七天假,似乎什么矛盾和纷争都能用“大过年的”四个字平息。然而总有那么些人和事是例外,既然躲也躲不掉,还是想想当遇到这些提问时,该怎么机智的应对吧!
春节,即农历新年,是一年之岁首、传统意义上的年节,俗称新春。春节对于中国人来说是一年之中最重要的节日,具有特殊的意义,千百年的文化传承已经为春节形成了固定的风俗习惯。 中国地域辽阔,南北相距数千公里,因此对于春节的习俗也是大相径庭,下面跟着思维导图一起来看看南北方春节习俗到底有何区别。
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对象
某音乐类APP
活动
对新用户进行一个新注册即送7天会员权益的活动
用户注册后,自主决定是否点击领取
一、活动评估常见错误
前提
所有以评估/评价/判断作为动词的问题,答案只有一种:“好or坏”
常见评估结论
这个活动很好,该继续做
这个活动不好,不能做
这个活动不好不坏,鸡肋
这个活动没有任何改变,做了也白做
错误结论列举
活动期间有4万新人注册
活动期间注册人数比活动前多1万
活动期间新用户点击率是80%
活动期间新用户使用权益率30%
分析过程
二、活动评估关键问题
数据+标注=判断
1.明确的考核指标
2.明确目标数值
结论
达标了
好
能不能继续做
还能做多少次
不达标
不好
差得不可救药
能拯救一下继续用
错误运营列举
稀里糊涂
老板让做我就做,至于为啥?咱也不知道,咱也不敢问
呆头呆脑
我就是要做拉新人,拉就完了奥力给!
投机取巧
反正以前干过/别人也在干,干就完了
浑水摸鱼
这是改变用户心智资源,数据岂能衡量
三、从0建立评估模型的做法
1.梳理活动流程
要点
了解活动可能导致的用户行为变化
进一步看这些行为能用什么数据记录
看清楚衡量活动结果的指标
具体流程
活动流程是什么
会员权益具体是什么
会员和非会员的差异
流程影响
注册/不注册
影响
新用户人数
领取/不领取
新用户操作数量
7日活跃/不活跃
新用户人数次日、3日留存率
购买会员/不够买
新购买会员比例
2.筛选主指标
如何筛选
如果是事前定目标
主指标应该与目标紧密结合
优选直接受影响的指标
案例
活动是为了拉新
主指标就是新注册用户数
活动是为了提高新用户留存率
考虑1-7日内留存情况
错误案例
搞几百个指标然后做巨复杂的评估公式
不同活动分类
1.拉新类
主指标
新人数
副指标
投放成本
投放ROI
新人价值
2.促销类
活跃用户数
活跃率
活跃用户时长
活跃用户转化率
3.留存类
留存率
流失率
高价值用户流失率
留存用户活跃率
4.转化类
收入
转化率
折扣率
客单价
库存
4.5.裂变类
参与裂变人数
裂变K因子
新人收入
注意
主指标不代表只考核一个指标
采用主指标+2个副指标
3.设定判断标准
基本思路
1.从整体结果出发,看总量
本月需要10万新用户,所以必须做到10万
2.同无活动对比,看增量
无活动一个月5万,活动必须5+5万,多的5万作为标准
3.同过往活动对比,看效率
拉新活动一般100块一个新人,所以这次不能超过
4.同无参与的用户对比,看差异
分无参与组/参与组,对比参与组新注册数/留存率
所谓自然增长率,只在活动不频繁的时候才能计算
活动不断,大活动套小活动,根本区分不出来不适用
具体方法
1.前后对比法
适用于活动少,非活动业绩相对平稳的时候
2.结构对比法
适用于同一类活动做得很多的时候
3.分组对比法
适用于活动和非活动有清晰间隔且属性相同时候
4.总量法
用户参加n种活动的时候
4.找影响结果的过程
影响结果关键点
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
分析要点
注意先后顺序
例:有关新用户注册问题
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
深入分析文案
不同节点判断
推广环节
投放渠道
投放时间
投放配合
渠道本身质量
点击环节
页面弹出时机
页面文案
权益卖点
体验环节
用户本身使用是否重复
产品功能点
权益bhf力度
转化环节
会员价格
推送时机
小结
活动评估
路清晰比技术高深重要,守住节操比思路清晰重要
需要技能
对运营常见活动有基础了解
对过往活动有了解
不同运营做法
菜鸟
根本不知道数据还需要做采集
凭空讲一些很难收集,但听起来牛逼的指标
新手
喜欢堆砌指标
喜欢扯模型,不管模型能不能用