本文将围绕运营活动讲讲， 如何通过数据分析判断一场运营活动好坏， 以及通过数据洞见活动的问题和机会点， 为下一次活动提供避坑指南和增长方向 。
话不多说， 直接入正题 。
一、什么是个好的运营活动？怎么样才算是一个好的运营活动？活动目标达成， 且达成目标投入的成本是合适的， 即投入产出比较高， 则可以给出结论这是一个好的运营活动 。
1、判断目标是否达成所有数据分析的开始， 都是有某一个目标的 。 运营活动数据分析的开始， 也是要回到最初始， 我们规划这场活动的目标是什么？
衡量的关键点是找到量化活动效果的数据指标， 也就是大家常说的“第一关键指标”或“北极星指标” 。
北极星指标指标来源于本次活动的目标， 电商促销活动中最常见的目标就是快速卖货带动销售， 相应的北极星指标就是GMV（订单金额总和） 。
然后选取合适的对比对象， 对比判断北极星指标是否有达成质变 。 如跟去年同期活动、或者同等量级且定位相似的活动进行对比 。
值得注意的是， 因为北极星指标常常会受到多重因素的影响， 比如GMV的增长可能并不是运营策略有效， 而是大盘流量的自然增长带来的 。
所以有时候除了看北极星指标， 还需要对北极星指标进行拆解， 判断拆解后与本次活动核心策略关联最紧密的指标是否也达成了质变 。
2、为达成目标， 投入产出比是否合适电商活动中常见的投入成本有直接的优惠利益补贴， 如红包、优惠券等， 以及广告投放、KOL明星合作等 。 通过这些投入， 可带来更多的流量和转化， 从而提升售卖GMV 。
促销活动的最终本质离不开商业价值， 投入产出比越高， 商业价值也越高， 这也解释了为什么促销活动不直接就所有的商品都降价， 让消费者以最简单最优惠的方式购买， 而要做优惠券、满减等玩法 。
核心其实就是为了让平台和商家能以尽量少的成本获取最大的价值产出 。
所以在做活动复盘的时候， 也得看获取某一个量级的增长， 付出了多少的成本， 这个成本相比以往或类似活动是否偏高 。
二、怎么通过数据分析找到问题和机会点在做数据复盘汇报的时候， 常见的情况是， 我们算出了北极星指标涨了or迭代， 给出了结论活动目标达成or未达成 。 但是， 再往进一步， 老板问， 是什么原因让北极星指标产生这样的变化的？很多人往往无法肯定的给出确切的回答， 这时候就需要对数据进行深入挖掘了 。
1、什么是上卷和下钻分析讲具体的深入分析之前， 需要先讲讲上卷和下钻分析 。 数据分析中的上卷和下钻简化一点， 其实可以转变为逻辑树里面的“汇总”和“细分”， 如把销售总金额拆分为华南、华中、华北等地域来分析就是下钻， 把广州、珠海、深圳、东莞等几大城市汇总为珠三角地区来分析就是上卷 。
随着维度的下钻和上卷， 数据会不断细分和汇总， 在这个过程中， 我们往往能找到问题的根源 。
2、对北极星指标有选择的进行维度下钻分析下钻的思路需要遵循从宏观到微观、一层层往下细分的逻辑， 但并不代表在每一层都需要对所有的维度的细分数据展现出来 。 下钻的维度有非常多种， 需要基于对业务本身特征和本次活动的策略的了解来判断选用哪些维度来进行下钻， 只需要展现最重要的细分数据即可 。
下钻的过程也不局限于固定的1个或者几个维度， 往往是多维组合的节点， 进行分叉 。
当进行分叉时， 我们往往会选择差别最大的维度进行进一步拆分， 若差别不够大， 则这个枝桠就不再细分 。 能够产生显著差别的节点会被保留， 并继续细分， 直到分不出差别为止 。 经过这个过程， 我们就能找出影响北极星指标变化的因素 。
以下列举一些电商促销活动中常见的下钻分析的维度：
公式拆解最常见的公式拆解是GMV=流量*转化率*客单价=UV*UV价值， 通过看拆解后的指标对比， 找到带来北极星指标涨跌的关键指标 。
下面的数据案例可看出导致GMV下跌的主要因素是流量UV大幅下降而产生的， 下一步， 就可以从流量UV进一步下钻分析， 看是哪些渠道的流量来源发生了较大幅的下降 。
按渠道/流量来源拆解
渠道即流量来源渠道， 常见的如站内自然访问流量、站外微博/微信/头条/网易等投放渠道、裂变分享流量等， 可以通过对比每个渠道和整体大盘的数据， 找到影响某一指标的关键渠道 。
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