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哈喽~今天我们来聊聊如何做活动数据分析。活动数据分析，贯穿于活动的始终：

一、活动开始前

（1）梳理活动数据指标

根据活动目标，梳理数据指标。下面图片中给大家列举了各类活动的常见指标，供大家参考~

（2）提交数据需求

向产品/数据分析师提出数据需求，以便进行后续的数据采集工作。

（3）准备数据看板/数据报表模板

根据梳理的数据指标，创建线上数据看板或数据报表模板，以备活动上线后及时进行数据统计与监控

二 活动进行中

（1）数据统计

（2）数据异常监控

❓怎样算“异常数据”？

① 业务目标不符合预期（如预计今日活动参与量5W，实际2W）

② 数据波动不符合预期（如日活从日常的10W突然下降到6W）

❓一般容易出现哪些活动异常数据？

流量异常、转化率异常、订单异常、评论异常等

（3）数据分析：活动全路径分析

⭐️针对活动全路径进行流程分析，监控各环节数据是否符合预期

👉常用分析方法：漏斗分析 通过漏斗拆解，分析各环节转化率，找到问题所在

❓如果发现某个环节的数据低于预期怎么办？

① 内部测试：针对转化率较低的环节进行测试，排查是否存在bug或体验较差；

② 对比分析：针对不同属性的用户群体进行数据对比，排查是否存在差异，并进一步分析原因；

③用户调研：查看用户行为路径，或进行用户回访调研，找到问题所在。

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（4）数据分析：渠道分析

❓分析什么？

① 渠道用户数量：在活动数据中，一般可看作用户初步接触活动的数量；

② 渠道用户质量：即用户接触活动后，用户的核心行为数据。

❓如果渠道数据低于预期怎么办？

定位问题环节：通过漏斗分析，找出渠道哪个环节数据较低，根据渠道问题点，有针对性的进行调整优化

三 活动结束后

（1）活动效果评估

将实际完成的数据指标进行整理，跟原定目标进行对比，检验和评估整体目标完成的实际效果

（2）分析原因

分析哪些部分我们做的好，哪些部分做的不是很好，追踪成败的关键性因素 （3）提炼规律

① 提炼本次运营工作中，有哪些好的做法，是可以在未来的运营工作中复用的

② 哪些失败的做法、教训，我们在后续的运营中如何改进、不继续犯

导图案例如下：

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