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数据分析,结果也是开端

上周我们聊的是活动的数据监控,那么这一周我们聊点数据分析的事情吧。
数据分析,结果也是开端

 

是结果也是开端

 

  如果说,对活动进行数据监控是实时的,那么数据分析这件事情其实就是滞后的,哪怕你一天看一次数据,一小时看一次数据,一分钟看一次数据,也是滞后的,另外,过于频繁的研究数据,也没啥价值。
  既然数据分析这个动作是滞后的,那么我们就知道对于活动进行数据分析都是活动之后的事情,但是,如果分析得出结论,就可以指导下一次活动,所以,数据分析既是上一次活动的结果,同时也是下一次活动的开端,因此,对于活动的数据分析必须要重视。
  那,什么叫重视了呢?
  如果做完一个活动,老板问你,活动效果怎么样,你回答的很精确,这是重视的第一层;
  如果你接着可以更精确的回答,这次活动花了多少钱,单位成本是多少,哪个渠道的引流能力强,这是重视的第二层;
  加入你还可以接着给出一些结论,譬如,这次活动的流程中有一些问题或者改进点,下一次同类活动可以借鉴;或者,这次活动流程没有问题,但包装需要再犀利一些,类似XX活动;又或者,这次活动的包装、流程都没有问题,但是发奖可以再快一些;诸如此类,那么这是重视的第三层。
  到这里就结束了嘛?
  不是的,如果你最后还能够告诉老板,我觉得某一类活动的效果很固定,并且可以促进用户更喜爱我们的产品,我们是否可以把活动产品化,那才是重视的第四层。
  至于第五层,别人给了你一个活动策划案,你一眼就能看出问题,给出建议;或者,随便告诉你一下活动的目的,你就能给出策划的建议。
  还有没有更高的层次,或许有,不过我目前也还没有接触到而已。  

 

多分析多积累

 

  好啦,这个时候你肯定想说,那怎么能够提升自己活动运营上的层次。
  我偷偷告诉你哦:
  多做活动多分析。
  对!任何事情都没有捷径,听我说没用,看别人的案例,没用,只有自己尝试了,总结了,得出结论了,积累了,才有用。
  为什么别人说没用?
  因为我说了,你未必知道我在说什么,甚至你根本不觉得我说的是一个问题。
  譬如,活动的风险控制。
  我有一个故事可以告诉大家。
  曾经有一次,有同学要做一个活动,类似印象笔记,类似Uber的邀请活动,目的很明确——拉新。
  活动策划的过程中,有人提出下面一个问题:
  「我们是否需要在活动中照顾一下老用户的情绪?老用户如果点击了邀请链接,也可以获取奖励。」
  我反对,因为活动设计的初衷,就是新用户,老用户如果成功邀请新用户,就已经可以获得好处了,但如果老用户邀请老用户也可以获得好处,这个活动就失去了原先的意义,而所有围绕拉新进行的活动设计,都毫无价值。
  不过,争执之后,我同意他们这么做,毕竟,需求方是他们,有些事情不去经历一下,永远不知道是有问题的,或者问题出在哪里。
  所以,想要提高,任何领域都不存在捷径,唯有亲手去做,并用心感知,才可能有所积累。

 

工具顺手就好

 

  不管在订阅号上,还是在知乎上,都有人问我有些图表看起来很漂亮,用什么做的,譬如下面这种:
数据分析,结果也是开端
  很简单啊,Excel啊。

 

  用来做数据分析,其实什么工具都可以,只要你用起来顺手,用什么工具,其实真的是无所谓的。

 

举一个实际点的例子

 

  我们照例举个例子,来说明数据分析怎么做,当然,我举得例子会非常粗,我们暂且一看(活动数据基于真实数据整理):
某年的1月1日-2月1日,某公司做了一个用积分挽回沉默用户的活动,最终的活动数据如下:
数据分析,结果也是开端
  从这里我们可以得出什么结果呢?数据层面的如下

 

数据分析,结果也是开端
  那么,非数据层面的呢?
  沉默用户挽回,真的是一件很难的事情呐~!

 

作者 | 张亮-leo

来源 | 张记杂货铺(ID:zhangleo1983)

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