方案_運(yùn)營數(shù)據(jù)分析怎么做？（如何對運(yùn)營活動進(jìn)行數(shù)據(jù)分析）

本文將圍繞運(yùn)營活動講講，如何通過數(shù)據(jù)分析判斷一場運(yùn)營活動好壞，以及通過數(shù)據(jù)洞見活動的問題和機(jī)會點(diǎn)，為下一次活動提供避坑指南和增長方向。話不多說，直接入正題。

一、什么是個好的運(yùn)營活動？

怎么樣才算是一個好的運(yùn)營活動？活動目標(biāo)達(dá)成，且達(dá)成目標(biāo)投入的成本是合適的，即投入產(chǎn)出比較高，則可以給出結(jié)論這是一個好的運(yùn)營活動。

1、判斷目標(biāo)是否達(dá)成

所有數(shù)據(jù)分析的開始，都是有某一個目標(biāo)的。運(yùn)營活動數(shù)據(jù)分析的開始，也是要回到最初始，我們規(guī)劃這場活動的目標(biāo)是什么？

衡量的關(guān)鍵點(diǎn)是找到量化活動效果的數(shù)據(jù)指標(biāo)，也就是大家常說的“第一關(guān)鍵指標(biāo)”或“北極星指標(biāo)”。北極星指標(biāo)指標(biāo)來源于本次活動的目標(biāo)，電商促銷活動中最常見的目標(biāo)就是快速賣貨帶動銷售，相應(yīng)的北極星指標(biāo)就是GMV（訂單金額總和）。

然后選取合適的對比對象，對比判斷北極星指標(biāo)是否有達(dá)成質(zhì)變。如跟去年同期活動、或者同等量級且定位相似的活動進(jìn)行對比。

值得注意的是，因?yàn)楸睒O星指標(biāo)常常會受到多重因素的影響，比如GMV的增長可能并不是運(yùn)營策略有效，而是大盤流量的自然增長帶來的。所以有時(shí)候除了看北極星指標(biāo)，還需要對北極星指標(biāo)進(jìn)行拆解，判斷拆解后與本次活動核心策略關(guān)聯(lián)最緊密的指標(biāo)是否也達(dá)成了質(zhì)變。

2、為達(dá)成目標(biāo)，投入產(chǎn)出比是否合適

電商活動中常見的投入成本有直接的優(yōu)惠利益補(bǔ)貼，如紅包、優(yōu)惠券等，以及廣告投放、KOL明星合作等。通過這些投入，可帶來更多的流量和轉(zhuǎn)化，從而提升售賣GMV。促銷活動的最終本質(zhì)離不開商業(yè)價(jià)值，投入產(chǎn)出比越高，商業(yè)價(jià)值也越高，這也解釋了為什么促銷活動不直接就所有的商品都降價(jià)，讓消費(fèi)者以最簡單最優(yōu)惠的方式購買，而要做優(yōu)惠券、滿減等玩法。核心其實(shí)就是為了讓平臺和商家能以盡量少的成本獲取最大的價(jià)值產(chǎn)出。

所以在做活動復(fù)盤的時(shí)候，也得看獲取某一個量級的增長，付出了多少的成本，這個成本相比以往或類似活動是否偏高。

二、怎么通過數(shù)據(jù)分析找到問題和機(jī)會點(diǎn)

在做數(shù)據(jù)復(fù)盤匯報(bào)的時(shí)候，常見的情況是，我們算出了北極星指標(biāo)漲了or迭代，給出了結(jié)論活動目標(biāo)達(dá)成or未達(dá)成。但是，再往進(jìn)一步，老板問，是什么原因讓北極星指標(biāo)產(chǎn)生這樣的變化的？很多人往往無法肯定地給出確切的回答，這時(shí)候就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘了。

1、什么是上卷和下鉆分析

講具體的深入分析之前，需要先講講上卷和下鉆分析。數(shù)據(jù)分析中的上卷和下鉆簡化一點(diǎn)，其實(shí)可以轉(zhuǎn)變?yōu)檫壿嫎淅锩娴摹皡R總”和“細(xì)分”，如把銷售總金額拆分為華南、華中、華北等地域來分析就是下鉆，把廣州、珠海、深圳、東莞等幾大城市匯總為珠三角地區(qū)來分析就是上卷。隨著維度的下鉆和上卷，數(shù)據(jù)會不斷細(xì)分和匯總，在這個過程中，我們往往能找到問題的根源。

2、對北極星指標(biāo)有選擇的進(jìn)行維度下鉆分析

下鉆的思路需要遵循從宏觀到微觀、一層層往下細(xì)分的邏輯，但并不代表在每一層都需要對所有的維度的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)展現(xiàn)出來。下鉆的維度有非常多種，需要基于對業(yè)務(wù)本身特征和本次活動的策略的了解來判斷選用哪些維度來進(jìn)行下鉆，只需要展現(xiàn)最重要的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)即可。

下鉆的過程也不局限于固定的1個或者幾個維度，往往是多維組合的節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行分叉。當(dāng)進(jìn)行分叉時(shí)，我們往往會選擇差別最大的維度進(jìn)行進(jìn)一步拆分，若差別不夠大，則這個枝椏就不再細(xì)分。能夠產(chǎn)生顯著差別的節(jié)點(diǎn)會被保留，并繼續(xù)細(xì)分，直到分不出差別為止。經(jīng)過這個過程，我們就能找出影響北極星指標(biāo)變化的因素。

以下列舉一些電商促銷活動中常見的下鉆分析的維度：

• 公式拆解
  最常見的公式拆解是GMV=流量*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)=UV*UV價(jià)值，通過看拆解后的指標(biāo)對比，找到帶來北極星指標(biāo)漲跌的關(guān)鍵指標(biāo)。下面的數(shù)據(jù)案例可看出導(dǎo)致GMV下跌的主要因素是流量UV大幅下降而產(chǎn)生的，下一步，就可以從流量UV進(jìn)一步下鉆分析，看是哪些渠道的流量來源發(fā)生了較大幅的下降。

• 按渠道/流量來源拆解
  渠道即流量來源渠道，常見的如站內(nèi)自然訪問流量、站外微博/微信/頭條/網(wǎng)易等投放渠道、裂變分享流量等，可以通過對比每個渠道和整體大盤的數(shù)據(jù)，找到影響某一指標(biāo)的關(guān)鍵渠道。若發(fā)現(xiàn)某些渠道顯著提升/拉低關(guān)鍵指標(biāo)，則可對這一渠道進(jìn)一步下鉆分析。下圖案例中，APP端站內(nèi)提升了關(guān)鍵指標(biāo)，微博渠道則拉低了關(guān)鍵指標(biāo)。

• 按終端拆解
  常見終端拆分如IOS/Android、APP/M/PC/小程序、使用設(shè)備機(jī)型等，通過對比不同端對整體大盤的貢獻(xiàn)及不同端各數(shù)據(jù)指標(biāo)的橫向?qū)Ρ?，可找出影響某一指?biāo)的關(guān)鍵端。下圖案例中，APP端-IOS提升了關(guān)鍵指標(biāo)，M端則拉低了關(guān)鍵指標(biāo)。

• 按時(shí)間/時(shí)期拆解
  電商活動中經(jīng)常會分時(shí)間節(jié)奏來進(jìn)行不同的促銷打法，常見的如預(yù)熱/高潮/返場，如果有這樣的分時(shí)期的策略，則可按時(shí)期進(jìn)行數(shù)據(jù)拆解對比，找到某數(shù)據(jù)指標(biāo)下顯著高/低的時(shí)期。

除了時(shí)期外，按時(shí)間序列維度（月、周、天或小時(shí)）來進(jìn)行分析，找到影響關(guān)鍵指標(biāo)的特殊時(shí)間點(diǎn)，然后去復(fù)盤該時(shí)間點(diǎn)在投放的流量質(zhì)量、分時(shí)的運(yùn)營策略、選品、頁面設(shè)計(jì)等角度是否有什么差異，排查影響關(guān)鍵指標(biāo)的可能因素。

按業(yè)務(wù)/品類拆解

此維度往往是偏運(yùn)營/采銷視角的，關(guān)注的是某業(yè)務(wù)/品類對關(guān)鍵指標(biāo)的產(chǎn)出，需要結(jié)合具體的選品盤品策略來分析是否有效。當(dāng)品類數(shù)量較多時(shí)，可以參考下圖的帕累托模型來觀測數(shù)據(jù)。觀測的主要點(diǎn)為結(jié)合各品類的盤品量級和曝光量，判斷改品類是否有帶來相應(yīng)的售賣產(chǎn)出，若偏低或偏高都值得特別關(guān)注，后續(xù)可以據(jù)此做備貨和曝光量的策略優(yōu)化。

按功能模塊拆解

此維度跟頁面設(shè)計(jì)關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)，涉及到頁面內(nèi)容框架的安排與具體每個模塊的功能&信息呈現(xiàn)?？梢試@北極星指標(biāo)或其拆解指標(biāo)觀察各個模塊（樓層）對指標(biāo)的貢獻(xiàn)情況，對于位置靠前曝光量大但貢獻(xiàn)低的（投入產(chǎn)出低）、以及位置靠后但貢獻(xiàn)相對高（投入產(chǎn)出高）的可以特別關(guān)注，進(jìn)一步挖掘原因。

• 按用戶人群拆解

• 常規(guī)的人群分類有按人口學(xué)信息分類的諸如性別、年齡、婚姻、所在地域，以及新老用戶等。值得特別關(guān)注的是，有些活動會進(jìn)行更精細(xì)化的用戶分群運(yùn)營，如按照銀發(fā)族、Z時(shí)代、小鎮(zhèn)青年等具有特殊特征的人群做差異化策略。具體要選哪一種人群維度來下鉆，首要的參考因素是活動策略里面有沒有針對這個維度進(jìn)行差異化運(yùn)營，前面提到的策略里面就有按用戶分群進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營的，就一定要按此維度下鉆看每種人群策略是否有效，是否有帶來北極星指標(biāo)的增長。其次是該維度下的人群數(shù)據(jù)差異是否足夠大，我們后續(xù)是否有資源在此維度上進(jìn)行發(fā)力，如某活動中女性用戶占比顯著高，但貢獻(xiàn)的GMV卻顯著低，我們就可以嘗試對女性用戶進(jìn)行進(jìn)一步下鉆分析，判斷我們是否能利用現(xiàn)有資源進(jìn)行提升女性人群的售賣轉(zhuǎn)化。人群下鉆的方式可以更加精細(xì)（需要有足夠的數(shù)據(jù)源支撐），除了直接對比不同人群間的核心指標(biāo)以外，還可以針對某類人群進(jìn)行前后鏈路的行為路徑漏斗、購買偏好等特征進(jìn)行分析，以及結(jié)合用研定性調(diào)研，挖掘該類人群可能遇到的問題以及后續(xù)可進(jìn)一步撬動的機(jī)會點(diǎn)。

3、還可圍繞關(guān)鍵維度，結(jié)合其他維度進(jìn)行交叉分析

完成多維度的下鉆分析之后，針對特別重要的某幾個維度，還可以嘗試進(jìn)行多維交叉分析。例如，將用戶性別和渠道交叉，可能會發(fā)現(xiàn)微信端的男女用戶跟微博渠道的男女用戶差異，將品類和時(shí)期交叉，可能會發(fā)現(xiàn)不同時(shí)期更適合不同特性的品類爆發(fā)。

但需要有個預(yù)期，此步目前實(shí)際操作上可能會難度較大。一方面，對數(shù)據(jù)提取和處理層面要求較高，需要獲得專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師投入較多精力來支持；另一方面，對交叉對象的判斷需要有足夠的業(yè)務(wù)敏感度和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，對現(xiàn)狀先有一輪深度的思考，洞察/推斷到一些跡象表明某兩個因素之間極有可能是有關(guān)聯(lián)的。不然有可能出現(xiàn)花了大量的時(shí)間和資源進(jìn)行交叉分析，但得不出有實(shí)際價(jià)值的結(jié)論。

4、過程指標(biāo)也不可忽視

• 為什么要看過程指標(biāo)
  數(shù)據(jù)指標(biāo)可以分成結(jié)果指標(biāo)和過程指標(biāo)。過程指標(biāo)是產(chǎn)生某結(jié)果的中間過程環(huán)節(jié)的衡量。結(jié)果指標(biāo)往往是從活動的商業(yè)目標(biāo)中來，用于衡量有沒有達(dá)到商業(yè)目標(biāo)，更多的是在某個階段結(jié)束后，進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)盤用。如促銷活動中，銷售額、訂單量是結(jié)果指標(biāo)，帶來這些訂單的一層層的訪問流量、點(diǎn)擊量、加購量、支付成功量是過程指標(biāo)。但在日常的數(shù)據(jù)追蹤中，更有價(jià)值的事情是根據(jù)當(dāng)前的數(shù)據(jù)情況，及時(shí)做出調(diào)整，以保證結(jié)果指標(biāo)達(dá)到預(yù)期。這時(shí)候過程指標(biāo)就更重要了，因?yàn)榻Y(jié)果指標(biāo)只是結(jié)果，但過程指標(biāo)可以追蹤到細(xì)化的問題環(huán)節(jié)，指導(dǎo)該環(huán)節(jié)的優(yōu)化，帶來結(jié)果指標(biāo)的提升。

• 怎么找到過程指標(biāo)
  過程指標(biāo)可以從項(xiàng)目執(zhí)行的響應(yīng)關(guān)系、以及用戶的觸點(diǎn)路徑里面歸納出來。例如在一場大促活動中，會涉及到活動頁面規(guī)劃、采銷盤品、市場宣傳投放、用戶了解活動到下單支付、物流配送、客服服務(wù)等諸多環(huán)節(jié)，把整個活動各利益相關(guān)人和行動事項(xiàng)按時(shí)間序列梳理處理，就可以從中挑出跟自己所處角色強(qiáng)相關(guān)的環(huán)節(jié)以及其對應(yīng)的過程指標(biāo)。

• 怎么用過程指標(biāo)過程指標(biāo)最重要的用法是實(shí)時(shí)追蹤監(jiān)控，判斷其健康程度。判斷標(biāo)準(zhǔn)可以是該業(yè)務(wù)同時(shí)期的數(shù)據(jù)規(guī)律是怎樣的，目前進(jìn)展的階段低于還是高于常規(guī)情況，并據(jù)此作出策略決斷。例如，以往618呈現(xiàn)的規(guī)律是6月1日凌晨有一波流量的爆發(fā)，但是本次爆發(fā)得不明顯，就要排查本次的各渠道的投放是否有正常進(jìn)行，是否需要及時(shí)加大預(yù)算投入。

5、對細(xì)化的具體策略做驗(yàn)證

此步驟是每個數(shù)據(jù)分析都必不可少的環(huán)節(jié)，相對來說會更簡單直接一些，主要的思路可以參考之前的數(shù)據(jù)系列文章中介紹過的OSM（目標(biāo)-策略-驗(yàn)證）模型，根據(jù)現(xiàn)象選取合適的衡量指標(biāo)，然后進(jìn)行策略前后的數(shù)據(jù)對比分析。具體就不過多贅述了。

三、幾個需要避免的點(diǎn)

1.一切數(shù)據(jù)都來源于數(shù)據(jù)庫，對其他數(shù)據(jù)無視（外部數(shù)據(jù)、調(diào)研等）

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)很多時(shí)候并不能反應(yīng)所有的量化需求，比如用戶在這次活動中下單了，但他的購物體驗(yàn)是好是壞、以后是否還愿意繼續(xù)參與此類活動等問題、跟友商相比感覺如何，此類問題更適合的方式是找到典型用戶來進(jìn)行深度的訪談或做廣泛的問卷調(diào)查。

2. 不加選擇的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析的角度有非常多種，不同的分析角度適合不同的分析目標(biāo)，應(yīng)該圍繞目標(biāo)問題去選擇合適的分析維度，而不是照本宣科按模板把所有的都跑一遍。且有些環(huán)節(jié)無法得到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，有時(shí)就需要做出決斷，寧愿不做此方面的分析，避免因?yàn)椴粶?zhǔn)確的數(shù)據(jù)導(dǎo)致錯誤的決策。

3. 先有目標(biāo)結(jié)果，再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，報(bào)喜不報(bào)憂（僅為了匯報(bào)）

在某些匯報(bào)的場景下，為了方便上級快速get結(jié)論，往往不會把詳細(xì)的分析過程和細(xì)節(jié)展示，而是挑重點(diǎn)結(jié)論出來形成報(bào)告。作為匯報(bào)人，常常會不自覺地報(bào)喜不報(bào)憂，優(yōu)先展示好的業(yè)績，忽略或跳過一些復(fù)雜難以闡述的問題。長此以往，可能自己也會被說服，對存在的問題不予以重視。

4. 數(shù)據(jù)并不能解答所有的問題，對業(yè)務(wù)的理解和思考有時(shí)更重要（研究業(yè)務(wù)本質(zhì)問題比研究KPI指標(biāo)更重要）

在絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)分析場景下，KPI數(shù)據(jù)往往是所有人關(guān)注的重中之重，一旦出現(xiàn)下降，就會通過維度的不斷下鉆，定位問題數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)。這時(shí)候，從KPI視角來考慮，就會去思考怎么去解決問題環(huán)節(jié)讓KPI提升，然后工作就到此結(jié)束了。這種模式帶來的弊端，會讓人過于迷信數(shù)據(jù)在思考上偷懶，做的都是亡羊補(bǔ)牢而不是未雨綢繆的事情。

有些時(shí)候數(shù)據(jù)問題背后的問題并不能單純靠現(xiàn)狀數(shù)值來解釋，而需要人跳出現(xiàn)狀，看行業(yè)發(fā)展、研究市場動向、理解用戶心理來洞察。所以，看數(shù)據(jù)之外，每個人都需要有留有思考探索業(yè)務(wù)本質(zhì)問題的時(shí)間。