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活动效果评估体系,就该这样搭建!

时间:2025-12-15 21:03
如果要开展ABtest,还需提前做埋点,接入测试平台,因此要在活动前期定好标准,之后再上线测试。需注意的是:如果只是对比有活动 无活动,未免儿戏,送东西肯定有人领,可以建议运营选多几种方式(比如会员

如果要开展ABtest,还需提前做埋点,接入测试平台,因此要在活动前期定好标准,之后再上线测试。需注意的是:如果只是对比有活动/无活动,未免儿戏,送东西肯定有人领,可以建议运营选多几种方式(比如会员优惠券)进行对比,得到结论更有价值。          

近,和几个大厂的同学深入聊了活动分析,我们总结出了活动效果评估体系的搭建流程,今天,通过一个真实案例,一起来看一看。

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。

第一步:清晰活动目标

一个活动可能影响方方面面,比如开篇场景,有送东西,你说:

1、能增加新用户注册——没毛病;

2、能增加会员购买机会——似乎有机会

3、能提升忠诚度减少流失——似乎也有道理

4、能增加DAU!——理论上新注册多了,DAU也增加。

事后观察,这几个指标肯定都有波动,到底哪个是主目标,需要提前分清楚。定目标时,优选直接受影响的指标。比如拉新活动,那主指标就是新注册用户数;如果活动是为了提高新用户留存率,那主要考虑的就是7日/30日/90日内留存情况;如果是为了转化会员,就是体验后的续费率(如下图)

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注意!有些人喜欢扯一堆影响指标,叨叨:“我的活动从深层次改变了用户心智认知,从而达到了数据不可衡量的深远影响”。做数据评估,最忌讳搞几百个指标然后做巨复杂的评估公式,混淆进来的的东西越多,就越容易粉饰太平。越简单清晰的评估,才越容易看清楚问题。

第二步:设定判断标准

有了清晰的主指标,可以找判断标准。找标准有四个基本思路:

1、从整体结果出发,看总量。比如本月共需要10万新用户,必须做到!

2、同无活动对比,看增量。比如无活动时一个月5万,活动期要比5万多。

3、同过往活动对比,看效率。比如拉新活动一般100块一个新人,这次尝试压缩到90。

4、同无参与的用户对比,看差异。比如分无参与组/参与组,对比参与组新注册数/留存率。

选择何种方式,和活动目标有直接关系:

1)对于618一类大促,一般看整体效果

2)对于一次性且目标明确的活动(比如某新品推广/老婆退市), 选看增量

3)对于持续不断地活动(比如每个月固定促活,但是形式会换抽奖、转盘、种菜)选择看效率

4)对于只针对某个群体活动,可选择ABtest,看参照组对比(如下图)

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如果要开展ABtest,还需提前做埋点,接入测试平台,因此要在活动前期定好标准,之后再上线测试。需注意的是:如果只是对比有活动/无活动,未免儿戏,送东西肯定有人领,可以建议运营选多几种方式(比如会员优惠券)进行对比,得到结论更有价值。

第三步:梳理活动流程

清晰目标以后,可以进一步梳理活动流程。比如开篇问题里的新用户送权益,可以按如下梳理(如下图):

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了解到行为变化以后,可以进一步看:业务动作影响了哪些环节。注意!一个活动中,运营动作很多,有些动作会影响活动的过程指标,比如:

1)设计宣传文案→影响注册率

2)设计领取流程→影响领取率

3)领取后购买提醒 → 影响会员新增指标

记录运营动作,梳理清楚每个动作与过程指标的关系,要提前做好(如下图)这样能事前检查埋点是否做充分,有数据记录;事后复盘才能从整体到具体,看哪个环节有改善空间

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第四步:找影响结果的过程

有了“好/坏”判断。就能进一步分析为啥好,为啥坏。这时候就需要细化梳理业务流程,找到能影响结果的关键点。比如文章开篇的拉新活动: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,都会有影响(如下图)。

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在分析这些指标的时候,需要建立漏斗分析,逐一排查各因素影响。比如新用户注册问题。一般先看各个用户来源渠道的投放力度+各渠道客户质量,排除某渠道客户先天质量差的问题。之后才再分析文案、活动礼品对用户影响。这里用的是常规漏斗分析,就不再赘述了,同学们可翻看以前的文章

综上可见,想做好活动评估,需要:

1)对业务有理解,主动提示业务设立目标

2)围绕目标,选择合适的判断标准

3)对ABtest等手段有了解,设计实验

4)能梳理流程,并围绕流程进行分析

来源:https://www.51cto.com/article/823402.html
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