編輯導語：運營想要做的好，數據分析的能力必不可少，尤其在活動運營中，在活動運營中，數據分析貫穿活動始終，是指導活動運營的指南針。這篇文章作者系統地講述了如何在活動運營工作中用好數據，一起來看看吧。
數據分析是運營的核心能力之一，在活動運營中更是如此。數據分析應用能夠幫助活動運營從主觀到客觀，從混亂到可控，從缺陷到完善，是貫穿活動始終、指導活動運營的指南針。
今天就系統聊一聊在活動運營工作中如何用好數據，涉及到數據分析具體方法、不同類型活動數據分析、活動成本收益評估和AB對比實驗，希望對你有所幫助。
全文較長，結構如下：
一、運營數據分析基本功
說到活動運營，很容易想到天馬行空的創意和瘋狂傳播的玩法，而創意idea和策劃運營背后也需要數據分析提供有力的支持。
不少活動運營不能說沒有數據分析的能力，因為ta還沒有數據分析的意識。
數據分析意識，即關注數據、重視數據，在運營各環節中更多基于數據分析做決策和動作。
關注運營目標、減少經驗依賴、增加數據支持，先樹立數據分析意識是做好數據分析的前提。
有了數據分析意識，再說數據分析能力。數據分析能力更關注分析方法思路：如何拆解定位問題？如何找到分析維度？常用的分析方法模型？這是學習應用數據分析應該重點關注的內容。此外，說到數據分析能力很多人想到數據分析工具，對于運營來講，工具重要性會低很多，Excel基本夠用，其他工具能力有則加分，但非必要。
重點介紹下數據分析的基本功：分析流程和分析方法。
1. 數據分析流程
數據分析的終點是得出原因結論，形成指導后續方向和行動的建議/決策。
而到達數據分析終點需要3步流程：
第一步，明確問題或目標。
這是數據分析的起點，決定了數據分析的中心和方向，是有效數據分析的前提。在明確問題時，需要避免先入為主的問題界定，更多從現象和數據出發，并且劃定問題的范圍和目標，進而能夠指導后續的分析范圍和分析思路。
第二步，拆解分析原因。
基于確定的問題或目標，進行進一步的拆解分析，定位出導致問題/影響目標的關鍵因素。大部分情況會出現多個影響因素，需要判斷分析影響大小，驗證因素作用。高效拆解分析需要數據分析方法和運營實踐經驗的結合，方法下文分享，經驗慢慢積累。
第三步，得出建議結論。
數據分析最后一步的價值是找到問題的解決建議方法或目標的達成路徑，需要輸出結論和建議。結論指問題的關鍵因素、因素的影響方式/大小、其他相關因素，建議指如何去影響關鍵因素、需要采取何種行動、行動的思路和策略。數據分析后，要繼續行動起來。
2. 數據分析方法
數據分析方法模型非常多，需要結合分析需求，靈活選擇，針對復雜運營分析問題，一般都需要采用多種分析方法模型。這里與你分享3個常用的必備分析方法。
方法一：對比分布分析法
對比分布分析法是最常用分析方法，幫助分析前期找出差異界定問題。
對比核心是解決如何有效比較、找出差異明確特征的問題。與外部對比更多是看差異，而內部對比則是重點看變化。
具體比較時，可以比規模：關注總量/平均數/中位數，也可以比波動：關注方差/標準差/極差，還可以比趨勢：關注環比/同比/變化。
方案二：路徑漏斗分析法
路徑漏斗分析法尤其適合活動運營，能夠有效監控流程效果、定位關鍵因素。
使用路徑漏斗分析法首先需要拆分活動階段，宣傳觸達階段、參與分享階段、裂變轉化階段…然后明確各階段用戶的行為，尤其是高價值的用戶行為，再梳理對應的數據指標，形成完整的路徑漏斗。實際監控中，結合對比分析，關注變化差異和異常數據，進行分析應用。
方法三：維度拆解分析法
在定位具體問題原因、拆解目標組成要素時，維度拆解分析法發揮著巨大的作用。
很多情況下，我們面對的是問題的表象或者叫結果，而數據分析需要找到具體的起因，這個時候將整體數據和問題進行維度拆解，是發現起因的有效手段。
常見的拆分維度如時間維度、渠道維度、用戶分層等，比如促銷活動每日銷售額下滑，可以從渠道維度拆解，是微信內成單下降還是APP成單下降，也可以從訂單維度拆解，是訂單數量減少還是訂單金額減少，通過不斷的拆解定位到最終原因，指導后續運營動作。
數據分析是一個持續的工作，需要形成意識保持重視，同時數據分析也是一個復雜的工作，需要學習方法積累經驗，打好基本功，做數據分析才會更輕松。
二、貫穿活動的數據分析
數據分析在活動運營中的應用是貫穿始終的，每個環節都可以發揮數據的價值。
1. 活動前如何用數據
活動前期需要做什么呢？首先是活動立項，在特定目標和背景下，決定去做一個活動；隨后明確具體目標和資源，指導活動策劃和資源投入；然后就是進行活動策劃溝通，形成活動方案推進實現落地。
數據在其中能夠發揮什么作用呢？
首先是前期立項階段，需要數據支持說明必要性。
為什么要做這個活動？能夠解決什么問題？通過調研分析、數據拆解、運營洞察，能夠支持說明活動的必要性。
其次在明確目標階段，需要數據支持明確導向性。
活動目標如何制定？是否合理？多通過競品活動、歷史活動數據，對比差異界定整體大概目標，在進行活動流程拆解，確定資源投入，逐步預估各環節效果，提升整體目標的準確性。
最后在活動策劃階段，需要數據支持提升可行性。
為什么這么設計活動流程規則？如何保證活動效果？從時間節奏、場景渠道、活動獎勵、用戶特征、流程特點、及成本收益角度出發，結合數據對比/拆解，支持活動的玩法流程制定。
2. 活動中如何用數據
活動前期籌備實現之后，隨后就是上線運營，這個時候活動數據監控及迭代優化成為重點。
活動數據監控保證對活動功能狀態及運營效果的掌控，保障活動穩定進行。
活動監控通過對活動流程拆解，關注各環節過程指標及最終目標，也可在整體數據基礎上從時間維度、渠道維度、用戶維度等進行進一步的拆分，從而更精準的監控活動效果。
在數據監控的基礎上，需要結合數據分析在活動進行中進行調整和優化。
尋找優化思路有多個角度，如時間維度上看數據波動，關注數據異常提升或下降，分析具體原因；用戶/渠道維度看特征差異，關注不同渠道或不同類型用戶的活動數據差異，重點投入優勢渠道和用戶；還可以從歷史數據維度看提升空間，根據歷史活動和行業競品數據明確當前活動的效果和提升空間，決定優化的價值和投入。
3. 活動后如何用數據
活動結束后，數據是反應活動效果、進行復盤總結的有效方式。
活動結果應突出明確核心指標結果、輔助指標結果和過程指標結果，對比目標與實際的差異，同時進行維度拆解，定位活動效果好/差的具體原因，是某個渠道不行？還是某批用戶參與效果超出預期？這樣才能夠獲取有價值的活動經驗，指導后續更多活動的策劃運營。
數據分析在活動前中后都發揮著重要的作用，可以說關乎著活動的成敗，重視數據并用好數據。
三、回歸目標的成本收益
在活動運營中，離不開“錢”，其中既包括活動投入的成本費用，也包括活動產生的各種收益，以及成本與收益的相對關系，也就是投入產出比（ROI）。
1. 先聊活動中的成本
拉新/轉化/促銷活動大都涉及到成本費用投入，需要準確計算評估：
（1）拉新活動有拉新獲客成本
即花多少錢能帶來一個新用戶，也叫用戶獲取成本（CAC，customer acquisition cost），多用拉新活動的總成本（包括推廣成本、獎品成本…）除活動帶來的新增用戶數計算。
CAC體現了獲取用戶的費用高低，影響著拉新活動的可持續性，而真正決定拉新活動效果的則是用戶獲取成本和用戶生命周期價值的相對關系，也容易理解，拉新活動可以花100塊獲取一個新用戶，最終用戶在產品內消費貢獻了1000塊，那么這樣的拉新活動必須大力做。
（2）轉化活動有首單轉化成本
即花多少錢讓新用戶完成第一單，首單轉化成本體現著轉化活動的有效性，也對判斷用戶質量的方式，用戶轉化的補貼成本越高，則用戶質量差，預期后續留存效果不佳。
（3）促銷活動有拉活促銷成本
即花多少錢帶來一定量的銷售額，如補貼100萬，帶來1000萬的銷售額，100萬就是促銷活動的成本，也可以從訂單維度、用戶維度關注每帶來一個促銷訂單/下單用戶付出的成本，更精準監控分析促銷活動的成本問題。
2. 再來看收益及ROI
在產品的長期運營和用戶的生命周期中，有個非常重要的概念：用戶生命周期價值凈值：
用戶生命周期價值凈值 = 用戶貢獻價值 – 產品付出成本
用戶貢獻的價值即用戶在產品內消費的金額、帶來的利潤，也可以廣義包括邀請的好友、傳播的口碑，而產品付出成本包括前面講到的拉新成本、轉化成本、促銷成本等。
用戶最開始使用一個產品時，用戶生命周期價值凈值一般是負的，隨著用戶活躍消費貢獻更多的價值，用戶生命周期價值凈值就會變為正的，凈值為正的用戶規模越大，則說明產品的價值越高。
而在具體活動中，則更關注活動的ROI（投入產出比），即收益除成本。
（1）拉新活動ROI
拉新活動中，需要投入獲客成本，但是獲取的用戶質量如何、生命周期價值如何無法直接衡量，需要參考歷史活動用戶在產品內的表現和生命周期價值預估收益，計算拉新活動ROI。
例如，之前做的拉新活動帶來的新用戶平均的貢獻價值是100元，這次活動獲客成本是110元，活動ROI不到1，說明是虧錢的，這個活動不能持續做。
（2）轉化活動ROI
轉化活動針對新用戶，促進新用戶完成首單轉化，雖然能夠帶來銷售額，但是針對新用戶多有較大力度補貼，轉化活動的ROI較難直接大于1。
轉化活動需要關注短期ROI和長期ROI。短期ROI即用戶在轉化活動中的銷售額除轉化活動成本，長期ROI則關注用戶一定周期內的貢獻價值，再除去轉化活動的成本。一般來講，長期ROI更為重要。
（3）促銷活動ROI
促銷活動是提升銷售額和用戶價值的主要活動形式，更加關注活動短期銷售額收益和ROI，此外，在促銷活動中會有新用戶轉化和沉默用戶召回的部分，這部分用戶可以適當關注后續留存和長期收益。
做活動就是花錢，關注成本是要“花錢花得明白”，關注收益和ROI則是“花錢花得有結果”，成本收益思維是運營工作必須具備且應該重視的。
四、迭代升級的活動實驗
1. 認識A/B測試
關于數據應用驅動運營，A/B測試是非常重要的工具。A/B測試用事實說話，是對比分析的思路，方案A、方案B…多個方案對比取其優。
嚴格來講，A/B測試是指，針對多個方案無法確定效果優劣時，在同一時間周期內，針對組成和特征類似的目標人群隨機體驗使用這些方案，最終通過方案結果數據的對比分析評估判斷效果最佳的方案，再正式全量使用。總結講，前提是不確定性，核心是單一變量，結論是優勝劣汰。
A/B測試能夠有效支持運營活動的設計運營和迭代優化，尤其是長期或周期性進行的活動，可以借助A/B測試有效提升活動效果。
大到活動流程、規則的設計，中到活動獎勵、玩法的選擇，小到活動頁面風格、文案的確定，都可以利用A/B測試進行驗證優化。
2. 應用A/B測試
A/B測試的應用可以分為4步流程：
第1步：明確目標，形成假設
做A/B測試實驗首先要明確想要驗證什么，并且一定要有前置的分析判斷，而不是盲目拿出多個方案進行測試，畢竟A/B測試也需要一定的成本投入和時間周期，盡量優中選優，而不是萬里挑一。
第2步：確定指標，選定用戶
確定要測試驗證的關鍵要素，同時明確影響的關鍵指標，這樣后續完成測試后才能夠有效對比得出測試結論。同時，A/B測試是針對不確定方案的驗證，盡量避免過大規模用戶，可隨機篩選部分用戶進行A/B測試。
第3步：設計方案，上線實驗
A/B測試實驗方案最重要的就是保證測試變量的唯一性，除了要驗證的變量要素外，各個方案其他方面都是相同的，避免對測試結果分析判斷的干擾。
第4步：分析結果，確定方案
在A/B測試實驗具有結果數據后，就是分析各個方案的優劣，決策出最優的方案，主要對比最初確定的關鍵指標，也要關注過程指標、體驗相關指標。
關于A/B實驗會有一些數據分析上的關鍵事項， 此前寫過文章詳細分享過，可以一并閱讀：關于AB測試，這5件事你應該知道
五、總結
關于活動運營的數據分析這次就聊這么多，數據分析基本功要夯實，流程中的數據分析要做透徹，成本收益更要關注，也要善用數據實驗提升效果。
數據分析對運營工作的重要性不再多說，在日常工作中，有意識、有方法地去應用數據，你會得到更好的反饋。
本文為@吳依舊原創，運營喵專欄作者。
