app活动运营的数据观：如何做好数据分析

原标题：活动运营的数据观

作者：张亮

来源：张记杂货铺

数据对于app活动运营是至关重要的。

活动数据需求关键路径

要回答这个问题，首先要理清楚，活动数据需求的路径是怎样的。

通常情况下，一个活动的数据需求会涉及到：

运营部门、数据部门、开发部门三个部门。

能够获取到活动相关数据这三个部门都有事儿要做。

运营部门要建立一套监测指标，并请程序员们完成开发与相关埋点，完成后得请数据部门的同事建立报表，并在活动结束后抽取关联数据以备分析之用，监测指标还需要请运维支持，做预警准备。

这就是活动的数据需求的大致路径。

这里面有两个关键点：

1、数据埋点。没有埋点，就没有数据。

2、数据供应。数据部门同事不支持，不给你数据，你就不能分析，而数据供应既涉及报表，也涉及宽表，甚至还包括上下游路径的实时监控。

不同活动需要不同的数据进行分析

这个标题，相信没人会反对。

但是，有一些数据，是通用的。

1、投放渠道相关数据

看图说话，假设一个活动通过以下渠道做了投放：

那么，这些渠道的相关数据，是要收集的，对应到各个渠道，可能是这样的：

投放渠道的相关数据，结合各渠道投放成本，可以获得本次活动渠道转化的ROI。

具体的算法应该不用我教了吧?

譬如，一个引流注册的活动，微博单一渠道投放了3万元奖品，获得了10万次展现，最终带来了1万个注册用户，那么它的ROI是每用户3元，每次展现0.3元。

2、活动基础数据

这个比较简单。

首先是活动landing page的总量UV，总量PV，然后是用户参与活动的情况，只要验证符合条件的用户数即可。

还是一个引流注册用户的活动，活动周期是1周，成本10万元，活动landing page一周的总量UV是10万，PV100万，最终获得了1万名注册用户，那么这个活动总的单用户成本就是10元。

3、活动影响数据

这个部分通常是会被忽视的。

因为大量的运营人员习惯了只为活动的KPI负责，而不对活动后的KPI负责。

从我个人的观点来看，活动后用户是否维持活跃，是非常重要的影响指标。

举例。

运营商做了一次视频畅看活动，所有用户可以当月免费开通某个服务，这个服务可以让用户在当月不消耗流量看手机视频。

总参与用户1000万人，那么，活动结束后，这1000万用户有多少不退订服务继续订阅，譬如每个月掏10元的服务费，就是活动影响的体现。

通常，观测一个活动是否真的有效果，我们会去看数据变化曲线，假设观测曲线是用户活跃数量，那么，实际上，一个活动预期获得的效果应该是下图所示：

也就是说，活动后必然要有用户留存继续保持活动中的状态，如果没有做到，就是失败的。

活动数据分析的维度

基于上面所说的，利用活动前中后一段时间的数据(通常根据活动类型，各取1-2周的数据样本即可)，进行活动效果与活动影响的分析，是每一个活动运营必不可少的能力。

当然，一开始做一定有很多的欠缺，因为数据分析是一个非常需要积累，处理多方信息并结合实际的数据变化推断结论的工作，这个工作是长期性的，需要做好一些准备：

1、日常工作中，对数据的了解、抽取、分析，是一个非常关键的工作，要养成习惯，最好天天都做。

这个做的意思不是要你天天分析，而是非常数据自己负责模块的各项数据。

譬如，你是电商交易平台的，你是否能准确的说出日均客单价、订单数、交易额数据?你能否告诉我，你们平台最近一个月销售最好的商品是什么，购买这类商品的用户同时还购买哪些同类商品?

如果你是做视频站的，你能否在看到一个视频样本时，就直接说出你估算的视频播放量，以及通过哪些渠道进行宣传，可以提升多少百分比?目前视频站里最火的视频是什么，最牛逼的播主是谁?他偏好哪种类型的视频?

这些是锻炼数据熟悉度和敏感度的。

2、对每一次活动的分析都做到位

所谓对每一次活动的分析做到位就是你每一次活动分析都要严格遵循上述的分析内容，从渠道投放分析开始，到活动效果分析，最后到活动影响分析。

长期的坚持获得的积累是，当一个活动在策划过程中，你就可以依据数据积累的经验告诉老板，这样的活动，最好和最坏的效果是什么，如何提升。

譬如说，通常情况下，没有任何外部投放，一个7天周期活动的参与度(参与活动用户/总用户数)在20%左右，上下误差一般不超过5%。

但是，一旦有外部投放，这个比例理论上就会被放大。

之前我记得看过一份报告，2009年首次参与「双十一」网购的用户，到2015年「双十一」仍有9.8%的留存率。

所以说，对于活动分析的持久性锻炼会让你获得一个硬技能。

嗯，好吧，我也想不出来还有什么要说的了，就这样。