方案_運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析怎么做？（如何對(duì)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析）

本文將圍繞運(yùn)營(yíng)活動(dòng)講講，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析判斷一場(chǎng)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)好壞，以及通過(guò)數(shù)據(jù)洞見(jiàn)活動(dòng)的問(wèn)題和機(jī)會(huì)點(diǎn)，為下一次活動(dòng)提供避坑指南和增長(zhǎng)方向。話不多說(shuō)，直接入正題。

一、什么是個(gè)好的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)？

怎么樣才算是一個(gè)好的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)？活動(dòng)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(gè)好的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

1、判斷目標(biāo)是否達(dá)成

所有數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始，都是有某一個(gè)目標(biāo)的。運(yùn)營(yíng)活動(dòng)數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始，也是要回到最初始，我們規(guī)劃這場(chǎng)活動(dòng)的目標(biāo)是什么？

衡量的關(guān)鍵點(diǎn)是找到量化活動(dòng)效果的數(shù)據(jù)指標(biāo)，也就是大家常說(shuō)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(lái)源于本次活動(dòng)的目標(biāo)，電商促銷(xiāo)活動(dòng)中最常見(jiàn)的目標(biāo)就是快速賣(mài)貨帶動(dòng)銷(xiāo)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(duì)比對(duì)象，對(duì)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(dòng)、或者同等量級(jí)且定位相似的活動(dòng)進(jìn)行對(duì)比。

值得注意的是，因?yàn)楸睒O星指標(biāo)常常會(huì)受到多重因素的影響，比如GMV的增長(zhǎng)可能并不是運(yùn)營(yíng)策略有效，而是大盤(pán)流量的自然增長(zhǎng)帶來(lái)的。所以有時(shí)候除了看北極星指標(biāo)，還需要對(duì)北極星指標(biāo)進(jìn)行拆解，判斷拆解后與本次活動(dòng)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(dòng)中常見(jiàn)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(guò)這些投入，可帶來(lái)更多的流量和轉(zhuǎn)化，從而提升售賣(mài)GMV。促銷(xiāo)活動(dòng)的最終本質(zhì)離不開(kāi)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(xiāo)活動(dòng)不直接就所有的商品都降價(jià)，讓消費(fèi)者以最簡(jiǎn)單最優(yōu)惠的方式購(gòu)買(mǎi)，而要做優(yōu)惠券、滿減等玩法。核心其實(shí)就是為了讓平臺(tái)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(dòng)復(fù)盤(pán)的時(shí)候，也得看獲取某一個(gè)量級(jí)的增長(zhǎng)，付出了多少的成本，這個(gè)成本相比以往或類(lèi)似活動(dòng)是否偏高。

二、怎么通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到問(wèn)題和機(jī)會(huì)點(diǎn)

在做數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)匯報(bào)的時(shí)候，常見(jiàn)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(dòng)目標(biāo)達(dá)成or未達(dá)成。但是，再往進(jìn)一步，老板問(wèn)，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(wú)法肯定地給出確切的回答，這時(shí)候就需要對(duì)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(jiǎn)化一點(diǎn)，其實(shí)可以轉(zhuǎn)變?yōu)檫壿嫎?shù)里面的“匯總”和“細(xì)分”，如把銷(xiāo)售總金額拆分為華南、華中、華北等地域來(lái)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(lái)分析就是上卷。隨著維度的下鉆和上卷，數(shù)據(jù)會(huì)不斷細(xì)分和匯總，在這個(gè)過(guò)程中，我們往往能找到問(wèn)題的根源。

2、對(duì)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(duì)所有的維度的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)展現(xiàn)出來(lái)。下鉆的維度有非常多種，需要基于對(duì)業(yè)務(wù)本身特征和本次活動(dòng)的策略的了解來(lái)判斷選用哪些維度來(lái)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(guò)程也不局限于固定的1個(gè)或者幾個(gè)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(huì)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(gè)枝椏就不再細(xì)分。能夠產(chǎn)生顯著差別的節(jié)點(diǎn)會(huì)被保留，并繼續(xù)細(xì)分，直到分不出差別為止。經(jīng)過(guò)這個(gè)過(guò)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(xiāo)活動(dòng)中常見(jiàn)的下鉆分析的維度：

• 公式拆解
  最常見(jiàn)的公式拆解是GMV=流量*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)=UV*UV價(jià)值，通過(guò)看拆解后的指標(biāo)對(duì)比，找到帶來(lái)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(lái)源發(fā)生了較大幅的下降。

• 按渠道/流量來(lái)源拆解
  渠道即流量來(lái)源渠道，常見(jiàn)的如站內(nèi)自然訪問(wèn)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(guò)對(duì)比每個(gè)渠道和整體大盤(pán)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(duì)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(jiàn)終端拆分如IOS/Android、APP/M/PC/小程序、使用設(shè)備機(jī)型等，通過(guò)對(duì)比不同端對(duì)整體大盤(pán)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(dòng)中經(jīng)常會(huì)分時(shí)間節(jié)奏來(lái)進(jìn)行不同的促銷(xiāo)打法，常見(jiàn)的如預(yù)熱/高潮/返場(chǎng)，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(duì)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(lái)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(pán)該時(shí)間點(diǎn)在投放的流量質(zhì)量、分時(shí)的運(yùn)營(yíng)策略、選品、頁(yè)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(lèi)拆解

此維度往往是偏運(yùn)營(yíng)/采銷(xiāo)視角的，關(guān)注的是某業(yè)務(wù)/品類(lèi)對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)的產(chǎn)出，需要結(jié)合具體的選品盤(pán)品策略來(lái)分析是否有效。當(dāng)品類(lèi)數(shù)量較多時(shí)，可以參考下圖的帕累托模型來(lái)觀測(cè)數(shù)據(jù)。觀測(cè)的主要點(diǎn)為結(jié)合各品類(lèi)的盤(pán)品量級(jí)和曝光量，判斷改品類(lèi)是否有帶來(lái)相應(yīng)的售賣(mài)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(yè)面設(shè)計(jì)關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)，涉及到頁(yè)面內(nèi)容框架的安排與具體每個(gè)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(gè)模塊（樓層）對(duì)指標(biāo)的貢獻(xiàn)情況，對(duì)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(duì)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(lèi)有按人口學(xué)信息分類(lèi)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(dòng)會(huì)進(jìn)行更精細(xì)化的用戶分群運(yùn)營(yíng)，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(lái)下鉆，首要的參考因素是活動(dòng)策略里面有沒(méi)有針對(duì)這個(gè)維度進(jìn)行差異化運(yùn)營(yíng)，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(yíng)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(lái)北極星指標(biāo)的增長(zhǎng)。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(dòng)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(duì)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(mài)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(duì)比不同人群間的核心指標(biāo)以外，還可以針對(duì)某類(lèi)人群進(jìn)行前后鏈路的行為路徑漏斗、購(gòu)買(mǎi)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(lèi)人群可能遇到的問(wèn)題以及后續(xù)可進(jìn)一步撬動(dòng)的機(jī)會(huì)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(duì)特別重要的某幾個(gè)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(huì)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(lèi)和時(shí)期交叉，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)不同時(shí)期更適合不同特性的品類(lèi)爆發(fā)。

但需要有個(gè)預(yù)期，此步目前實(shí)際操作上可能會(huì)難度較大。一方面，對(duì)數(shù)據(jù)提取和處理層面要求較高，需要獲得專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師投入較多精力來(lái)支持；另一方面，對(duì)交叉對(duì)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(duì)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(gè)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(guò)程指標(biāo)也不可忽視

• 為什么要看過(guò)程指標(biāo)
  數(shù)據(jù)指標(biāo)可以分成結(jié)果指標(biāo)和過(guò)程指標(biāo)。過(guò)程指標(biāo)是產(chǎn)生某結(jié)果的中間過(guò)程環(huán)節(jié)的衡量。結(jié)果指標(biāo)往往是從活動(dòng)的商業(yè)目標(biāo)中來(lái)，用于衡量有沒(méi)有達(dá)到商業(yè)目標(biāo)，更多的是在某個(gè)階段結(jié)束后，進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)用。如促銷(xiāo)活動(dòng)中，銷(xiāo)售額、訂單量是結(jié)果指標(biāo)，帶來(lái)這些訂單的一層層的訪問(wèn)流量、點(diǎn)擊量、加購(gòu)量、支付成功量是過(guò)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(guò)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(guò)程指標(biāo)可以追蹤到細(xì)化的問(wèn)題環(huán)節(jié)，指導(dǎo)該環(huán)節(jié)的優(yōu)化，帶來(lái)結(jié)果指標(biāo)的提升。

• 怎么找到過(guò)程指標(biāo)
  過(guò)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(lái)。例如在一場(chǎng)大促活動(dòng)中，會(huì)涉及到活動(dòng)頁(yè)面規(guī)劃、采銷(xiāo)盤(pán)品、市場(chǎng)宣傳投放、用戶了解活動(dòng)到下單支付、物流配送、客服服務(wù)等諸多環(huán)節(jié)，把整個(gè)活動(dòng)各利益相關(guān)人和行動(dòng)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(duì)應(yīng)的過(guò)程指標(biāo)。

• 怎么用過(guò)程指標(biāo)過(guò)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(duì)細(xì)化的具體策略做驗(yàn)證

此步驟是每個(gè)數(shù)據(jù)分析都必不可少的環(huán)節(jié)，相對(duì)來(lái)說(shuō)會(huì)更簡(jiǎn)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(guò)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(duì)比分析。具體就不過(guò)多贅述了。

三、幾個(gè)需要避免的點(diǎn)

1.一切數(shù)據(jù)都來(lái)源于數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)其他數(shù)據(jù)無(wú)視（外部數(shù)據(jù)、調(diào)研等）

數(shù)據(jù)庫(kù)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(dòng)中下單了，但他的購(gòu)物體驗(yàn)是好是壞、以后是否還愿意繼續(xù)參與此類(lèi)活動(dòng)等問(wèn)題、跟友商相比感覺(jué)如何，此類(lèi)問(wèn)題更適合的方式是找到典型用戶來(lái)進(jìn)行深度的訪談或做廣泛的問(wèn)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(wèn)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(wú)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(cuò)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(chǎng)景下，為了方便上級(jí)快速get結(jié)論，往往不會(huì)把詳細(xì)的分析過(guò)程和細(xì)節(jié)展示，而是挑重點(diǎn)結(jié)論出來(lái)形成報(bào)告。作為匯報(bào)人，常常會(huì)不自覺(jué)地報(bào)喜不報(bào)憂，優(yōu)先展示好的業(yè)績(jī)，忽略或跳過(guò)一些復(fù)雜難以闡述的問(wèn)題。長(zhǎng)此以往，可能自己也會(huì)被說(shuō)服，對(duì)存在的問(wèn)題不予以重視。

4. 數(shù)據(jù)并不能解答所有的問(wèn)題，對(duì)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(wèn)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(chǎng)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(huì)通過(guò)維度的不斷下鉆，定位問(wèn)題數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)。這時(shí)候，從KPI視角來(lái)考慮，就會(huì)去思考怎么去解決問(wèn)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(lái)的弊端，會(huì)讓人過(guò)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(wèn)題背后的問(wèn)題并不能單純靠現(xiàn)狀數(shù)值來(lái)解釋?zhuān)枰颂霈F(xiàn)狀，看行業(yè)發(fā)展、研究市場(chǎng)動(dòng)向、理解用戶心理來(lái)洞察。所以，看數(shù)據(jù)之外，每個(gè)人都需要有留有思考探索業(yè)務(wù)本質(zhì)問(wèn)題的時(shí)間。