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活動分析報告又被Diss了?他們才有問題
2023-06-15 14:41:55

作者:接地氣的陳老師

經常有同學抱怨,說自己做的活動分析被人DISS,諸如:“分析不深入”“沒有可落地結論”之類的批評。注意!并不是誰鬧誰有理。有時候來自業(yè)務部門/面試官的批評是沒道理的,要認真區(qū)分情況再說。

一、活動分析的基本做法

活動分析,有標準四步走:

1、目標制定:清晰活動目標

2、過程監(jiān)控:監(jiān)控活動執(zhí)行

3、結果復盤:看目標達成了沒有

4、過程診斷:如未達成,則回看執(zhí)行過程,查找疏漏點。

做活動本身是一個“指哪打哪”,高度目標導向的事情。因此活動分析中,目標是最關鍵的,清晰了目標才好判定效果。活動過程監(jiān)控,則是用來診斷問題的,一般采用漏斗分析法+對比分析法,看哪個環(huán)節(jié)掉鏈子。

比如針對1萬名新用戶派特定品類的優(yōu)惠券,目標拉動其中5000人消費?;顒恿鞒蹋瑒t是新用戶登錄后通過彈窗領券,之后進行消費。那活動分析,就先看是否有達成5000消費的目標。如果沒有達成,再看哪個環(huán)節(jié)沒做好。是派的券壓根沒人領,還是領了券沒地方用(如下圖)。

活動分析報告又被Diss了?他們才有問題

注意!活動是分三類的:

類型一:為了提升總業(yè)績,比如雙十一,618。這種一般是沖量型活動,投入力度大,參與商品多,有可能分子活動。因此一般是看整體業(yè)績目標是否達成。

活動分析報告又被Diss了?他們才有問題

類型二:為了達成特定目的,比如清庫存。都已經到尾貨期了,能多清一件算一件。這種時候一般不計較收益,而是達成目標即可。

活動分析報告又被Diss了?他們才有問題

類型三:為了定向提升收益,比如針對特定用戶投一批優(yōu)惠券,拉升消費。這時候一定要考核收益,不能讓人白薅羊毛。最好直接設參照組,觀察有/無活動時差異。如果不能設參照組,則一定要記錄該群體活動前數據,作為對比。

活動分析報告又被Diss了?他們才有問題

雖然活動分析都是:“目標→執(zhí)行→復盤→過程診斷”四件套,但是根據不同的類型,目標設法有差異,復盤方式自然也有差異,不能一鍋燉。然而有些時候,恰恰業(yè)務部門自己腦子不清醒,導致活動組織混亂。這時候要是怪數據分析師做得不好,就是無理取鬧了。

二、典型的無理取鬧

問題一:提升總業(yè)績的活動,不設總體目標。

一張嘴“我做活動就是為了提升業(yè)績,分析下我提升了多少”——廢話!肯定是為了提升業(yè)績呀,難不成為了減少嗎。問題是,你要提升多少?不同的目標,投入力度,活動形式,宣傳渠道都有差異,事先不考慮,事后咋復盤。

問題二:不事先考慮自然增長率。

實際上,很多業(yè)務本身有自然波動,肯定要提前考慮呀,不然活動咋組織。而很多業(yè)務,活動方案就是不知道哪抄來的。這些業(yè)務事前不考慮周全,事后抓住數據分析師,拼命研究“自然增長率的800種算法”,企圖通過修改自然增長率來起死回生……真是讓人哭笑不得。

問題三:活動前不做基礎準備。

活動頁面不埋點,活動編碼隨便寫,活動券碼瞎胡用,派券對象隨意增刪。上活動的時候只圖快!省事!數據一塌糊涂,事后……事后分析個屁。

問題四:定向提升的活動,不設參照組。

定向提升型活動是完全可以設參照組的,如果不設參照組,是很難看出來活動增量效果,自然沒法深入分析。

問題五:設參照組不考慮特征差異。

參照組不是隨機拉一波人就成的,而是要考慮“哪些特征會影響結果”。比如已知高消費人群活動響應會高,則設參照組時,需保證參照組內高消費群體比例和活動組差不多,這樣才有可比性。不然結果肯定不對。

三、常見的自掘墳墓

當然,也有些是數據分析師們自己惹禍,常見的,比如:

惹禍一:不管業(yè)務場景,強行上模型。我就見過有數據分析師拿營銷費和GMV做回歸分析,然后拿R平方值來解釋營銷活動“效果”的。被人懟了還說這些人不懂統(tǒng)計學,額……

惹禍二:主動配合業(yè)務事后算“自然增長率”。結果不管你咋算,業(yè)務都不滿意,終于業(yè)務滿意了,老板不滿意!搞得自己里外不是人。

惹禍三:不找業(yè)務要目標,企圖用各種奇怪的東西代替目標。

實際上,在活動分析中,業(yè)務惹的麻煩要比數據分析師多得多得多得多。大部分的問題,都是業(yè)務自己目標不清晰、考慮不周全、事先沒準備所導致的,數據分析師要做的,更多是不要縱容這種瞎搞。如果條件不充分,就先給一些基礎數據,同時反復向大家灌輸正確做法。

有趣的是:老板是站在我們這邊的。老板也討厭業(yè)務事前不動腦子,事后亂找理由。所以大家一定要有信心,慢慢推動活動評估標準化,正規(guī)化

四、更深入的做法

當然,即使以上都做了,單憑一次活動,也有可能分析不出很深入的東西。因為一次活動能影響用戶范圍有限,給到用戶選擇也很少,所以很難充分了解到底是產品不行,活動設計不行,還是用戶沒需求。這種深入的洞察,是需要多次活動數據擺在一起看,才能發(fā)現的。

以下這些場景,都得至少做2次以上,才能在對比中發(fā)現問題。比如:

  • 雖然有活動一直做,但參與的都是同一類群體 → 活動影響有限

  • 有些用戶就是一有活動就來蹭,沒活動不買 → 薅羊毛群體

  • 有的商品就是沒銷量,活動都帶不動 → 選款失敗,先天不足

  • 有的活動形式,就是吸引用戶更多 → 活動本身受歡迎

  • 把活動操作減少了,參與立馬提高 → 活動流程優(yōu)化

其實很多時候業(yè)務自己也是被逼的。有些公司缺少長期計劃,業(yè)務總是為短期業(yè)績下跌填坑。這時候,業(yè)務自己也沒空想更多辦法,只能每次都用老一套,事后再指望修改“自然增長率”為自己找理由。因此,做規(guī)范的活動分析,也能幫業(yè)務減負,讓業(yè)務有合理的理由多做幾次嘗試積累經驗,最終大家一起探索出切實可行的辦法。

當然,不指望所有公司都有這么好的氛圍,如果你在的公司,就是目標不清晰,活動方案抄抄改改,事后糾結自然增長率。那至少我們自己,可以把活動分好類,然后觀察事前/事后差異,觀察對大盤影響,這樣積累的經驗,也能用在下一家公司。

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