近，和幾個大廠的同學深入聊了活動分析，我們總結出了活動效果評估體系的搭建流程，今天，通過一個真實案例，一起來看一看。

場景還原：

某音樂類APP，對新用戶進行一個新注冊即送7天會員權益的活動，用戶注冊后，自主決定是否點擊領取，為期1個月，問：如何評價該活動。

第一步：清晰活動目標

一個活動可能影響方方面面，比如開篇場景，有送東西，你說：

1、能增加新用戶注冊——沒毛病；

2、能增加會員購買機會——似乎有機會

3、能提升忠誠度減少流失——似乎也有道理

4、能增加DAU！——理論上新注冊多了，DAU也增加。

事后觀察，這幾個指標肯定都有波動，到底哪個是主目標，需要提前分清楚。定目標時，優選直接受影響的指標。比如拉新活動，那主指標就是新注冊用戶數；如果活動是為了提高新用戶留存率，那主要考慮的就是7日/30日/90日內留存情況；如果是為了轉化會員，就是體驗后的續費率（如下圖）

圖片

注意！有些人喜歡扯一堆影響指標，叨叨：“我的活動從深層次改變了用戶心智認知，從而達到了數據不可衡量的深遠影響”。做數據評估，最忌諱搞幾百個指標然后做巨復雜的評估公式，混淆進來的的東西越多，就越容易粉飾太平。越簡單清晰的評估，才越容易看清楚問題。

第二步：設定判斷標準

有了清晰的主指標，可以找判斷標準。找標準有四個基本思路：

1、從整體結果出發，看總量。比如本月共需要10萬新用戶，必須做到！

2、同無活動對比，看增量。比如無活動時一個月5萬，活動期要比5萬多。

3、同過往活動對比，看效率。比如拉新活動一般100塊一個新人，這次嘗試壓縮到90。

4、同無參與的用戶對比，看差異。比如分無參與組/參與組，對比參與組新注冊數/留存率。

選擇何種方式，和活動目標有直接關系：

1）對于618一類大促，一般看整體效果

2）對于一次性且目標明確的活動（比如某新品推廣/老婆退市）， 選看增量

3）對于持續不斷地活動（比如每個月固定促活，但是形式會換抽獎、轉盤、種菜）選擇看效率

4）對于只針對某個群體活動，可選擇ABtest，看參照組對比（如下圖）

圖片

如果要開展ABtest，還需提前做埋點，接入測試平臺，因此要在活動前期定好標準，之后再上線測試。需注意的是：如果只是對比有活動/無活動，未免兒戲，送東西肯定有人領，可以建議運營選多幾種方式（比如會員優惠券）進行對比，得到結論更有價值。          

第三步：梳理活動流程

清晰目標以后，可以進一步梳理活動流程。比如開篇問題里的新用戶送權益，可以按如下梳理（如下圖）：

圖片

了解到行為變化以后，可以進一步看：業務動作影響了哪些環節。注意！一個活動中，運營動作很多，有些動作會影響活動的過程指標，比如：

1）設計宣傳文案→影響注冊率

2）設計領取流程→影響領取率

3）領取后購買提醒 → 影響會員新增指標

記錄運營動作，梳理清楚每個動作與過程指標的關系，要提前做好（如下圖）這樣能事前檢查埋點是否做充分，有數據記錄；事后復盤才能從整體到具體，看哪個環節有改善空間

圖片

第四步：找影響結果的過程

有了“好/壞”判斷。就能進一步分析為啥好，為啥壞。這時候就需要細化梳理業務流程，找到能影響結果的關鍵點。比如文章開篇的拉新活動：廣告投放渠道、廣告文案、注冊流程、進去以后提示權益方式、領取會員權益流程，都會有影響（如下圖）。

圖片

在分析這些指標的時候，需要建立漏斗分析，逐一排查各因素影響。比如新用戶注冊問題。一般先看各個用戶來源渠道的投放力度+各渠道客戶質量，排除某渠道客戶先天質量差的問題。之后才再分析文案、活動禮品對用戶影響。這里用的是常規漏斗分析，就不再贅述了，同學們可翻看以前的文章

綜上可見，想做好活動評估，需要：

1）對業務有理解，主動提示業務設立目標

2）圍繞目標，選擇合適的判斷標準

3）對ABtest等手段有了解，設計實驗

4）能梳理流程，并圍繞流程進行分析