2024年活动数据如何分析？活动数据分析少不了的4个步骤

场景还原：

某音乐类APP，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，为期1个月，问：如何评价该活动。

活动评估常见错误

首先牢记，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”。

比如，如何评价该活动，可以回答：

1、这个活动很好，该继续做；

2、这个活动不好，不能做

3、这个活动不好不坏，鸡肋

4、这个活动没有任何改变，做了也白做

这才是评估类分析的核心结论。离开这四句话，其他的都是废话。比如：

• 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%

这些统统不是结论，只是分析过程而已。如果没有结论，直接甩这些过程指标，很容易遭遇业务方反问：“所以呢？所以呢？你分析了啥？结论呢！”最后被搞得灰头土脸。

活动评估关键问题

活动评估，首先要得出好/坏评价。如果评价是好，再看能不能继续做，还能做多少次；如果是评价是差，再看差在哪里，是差得不可救药，还是能拯救一下继续用。

数据+标注=判断。因此想得出好/坏判断，需要有2样东西：

• 明确的考核指标。
• 明确目标数值。

达标了，算好；不达标，不好。就这么简单（如下图）。

看似简单，实际上运营经常干的是：

1、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。

2、呆头呆脑：我就是要做拉新人，拉就完了奥力给！

3、投机取巧：反正以前干过/别人也在干，干就完了。

4、浑水摸鱼：这是改变用户心智资源，数据岂能衡量！

总之，十个运营里最多只有俩，能准确说清楚现状和目标。这时候就需要数据分析师自己有独立判断能力。能分析业务逻辑、梳理业务过程，才能得出客观结论。这里我们拿完全稀里糊涂的场景举例，看如何帮运营理清目的。

从0建立评估模型的做法

第一步：梳理活动流程

运营活动会改变用户的行为，进而体现为数据指标的变化。从0开始建立评估模型，第一步就是了解活动具体流程，了解活动可能导致的用户行为变化。比如问题里的新用户送权益，可以按如下梳理（如下图）：

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