怎么评估营销活动效果？

老板让你评估近期活动的效果，问：近期活动效果怎么样？答：推广渠道的曝光量增加了30%、落地页面点击率70%、活动期间有6万用户参与……（此处省略各种指标）。再问：活动好还是不好？可不可以继续？不好的话哪里需要调整？……在面试和工作中经常会遇到这种活动效果评估类的问题，那么到底该如何评估活动效果，总结活动的优劣势呢？这就涉及到数据分析的全局思维，要考虑的因素包括指标数据、数据对比以及数据趋势判断等因素。很多人会使用工具，也会整理总结数据，但就是对“分析”没辙，原因可能是没有建立数据分析思维，不知道怎么套用分析方法，也可能是对业务缺少了解，无从判断。针对大家这些方面的问题，我在知乎知学堂上线了一个数据分析课程，结合我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务案例，讲解常用模型+逻辑结构，手把手的用实际业务来帮大家构建数据分析逻辑，让大家能把学到的东西真正用起来，学完数据分析真的能做分析。感兴趣的可以点击下面链接加入学习，还有1v1答疑，数据分析项目和求职的问题也都可以问。前 IBM 数据分析大咖 3 天实战训练营打工人升职加薪必备立即解锁下面就以网易面试题为例，一起学习如何回答这类问题。【面试题目】网易云vip两种方式，买一年送一年和年卡五折，你认为哪种更好？写出具体分析理由。（网易面试题）【分析思路】用我们之前讲过的“数据分析解决问题的步骤”来解决业务问题。一、明确问题需要明确目标和现状，采用买一年送一年还是打五折应视实际情况和具体问题而定。可以使用5W2H分析方法来向面试官提问，进一步明确问题：What(做什么)：会员权益具体有哪些？When(何时)：活动周期是多长？Where(何地)：活动在哪些城市推送？Why(为什么)：设置会员活动的目标是什么？Who(是谁)：活动推送给哪些用户？How(怎么做)：活动流程是怎么样的？How much(多少钱)：会员费用是多少？不同的活动流程会对用户行为产生不同的影响，从而形成不同的活动效果。例如活动推送可能是在推广渠道投放，也可能是用户进入APP后收到。推广渠道投放会会直接影响用户注册，用户进入后弹窗则会影响活跃或留存率。因此，首先需要对活动流程进行梳理，了解活动对用户行为可能产生的影响，用指标对用户行为进行量化监控，然后才能进行比较分析。在这里我们假设活动是在所有用户进入APP后进行弹窗推送，对活动流程梳理如下：接下来，需要围绕活动目标选出相关的指标。设定本次活动的目标为提高用户粘度和忠诚度，实现收入提升。用户在使用中涉及到的指标主要有注册用户数、活跃用户数、活动投放数、活动点击量、年卡购买量、活动收入以及用户留存率。为了能够更清楚的说明问题，我们还需要在这些指标中建立指标体系。本案例选择“会员收入”作为活动的一级指标，会员购买量、会员活跃率作为二级指标。根据业务流程对二级指标进行拆解，将注册用户数、活动投放数、活动点击量、会员活跃数作为三级指标。最终，构建的指标体系金字塔如下图。至此，问题就被进一步细化为买一年送一年和打五折相比较，哪个活动方案能使会员收入（一级指标）更高？二、分析问题有了衡量的指标和比较的对象，就可以进行“好坏”的判断了。可以采用A/B测试方法，对用户进行分组，每组推送不同的活动方案，再对两者的数据指标进行对比分析。对于本次活动来说会员收入越高越好，会员活跃率用来衡量用户的质量高低。用之前讲过的对比分析方法里的对比表格，对两个活动方案的指标从多个维度进行对比分析。方案A代表买一年送一年，方案B代表打五折。根据会员收入=会员购买量*会员价格，其中方案B的会员价格=1/2*会员价格。对比较结果分情况讨论：1.当方案A的会员收入>方案B的会员收入时，我们对方案A和方案B的会员购买量进行比较：1）如果方案A会员购买量>方案B会员购买量，方案A在会员收入和会员购买量同时占有优势；2）如果方案B会员购买量>方案A会员购买量>1/2*方案B会员购买量，方案A因为会员单价高在收入方面有优势，方案B则对用户更具有吸引力。2.当方案A会员收入<=方案B会员收入时，方案B在会员收入和会员购买量上均占优。有了“好坏”判断，进一步，我们可以挖掘为什么好的原因。因为活动流程的每一个业务节点对用户转化都能够产生一定影响，所以可以从业务流程出发提出假设。假设1：不同渠道的渠道质量不同假设2：不同用户对产品的体验不同假设3：不同用户对会员权益和会员价格敏感度不同就可以继续用假设检验分析方法进行分析验证，找到问题的原因。三、提出建议1.根据比较得出较优方案进行全面推行，用分析找到的原因不断的优化调整策略。2.针对不同用户推送不同的活动方案。不同用户对价格的和会员时长的敏感程度不同，比如新用户对价格敏感，老用户相对对会员时长更感兴趣，高等级用户和低等级用户也存在差异。可以分别找出购买买一年送一年和打五折用户的特征，有针对性的对不同类型的用户推送不同的活动方案。四、总结通过以上的步骤就能够从多个维度来评估活动效果，并且可以从活动流程、推广渠道、用户偏好等方面进行总结，发掘活动中的优点和缺点。实际的数据分析工作也类似于此，但每个单独的业务都有不同，需要用到的数据分析方法和模型也不同，这是无法靠死记硬背掌握的，只有真正内化数据分析思维，才能在面对不断变化的业务时，都能快速给出个性化的数据分析方案。数据分析思维的建立也不是一朝一夕能够完成，要在实际操作里有意训练，不断完善。想要训练自己这方面能力的可以参加我在知乎知学堂新上线的数据分析课程，专业老师的引导可以帮助大家缩短这个过程，我在课程中也加入了实操训练，还会讲解个人项目的寻找方式，就是想培养大家自我成长的能力。课程学完基本对标阿里p6，能解决产品、运营和销售工作里90%的数据工作，想提升就点下面链接：前 IBM 数据分析大咖 3 天实战训练营打工人升职加薪必备立即解锁最后总结一下分析思路：1.明确问题1）了解现状和目标2）梳理活动流程3）列出相关指标，并建立指标体系2.分析问题1）使用对比分析方法，设定比较方法和比较维度2）分情况讨论比较结果得出结论3）使用假设检验分析方法，进一步分析原因3.提出建议推荐：人人都需要的数据分析思维

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