活动效果评估体系，就该这样搭建！

如果要开展ABtest，还需提前做埋点，接入测试平台，因此要在活动前期定好标准，之后再上线测试。需注意的是：如果只是对比有活动/无活动，未免儿戏，送东西肯定有人领，可以建议运营选多几种方式（比如会员优惠券）进行对比，得到结论更有价值。          

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近，和几个大厂的同学深入聊了活动分析，我们总结出了活动效果评估体系的搭建流程，今天，通过一个真实案例，一起来看一看。

场景还原：

某音乐类APP，对新用户进行一个新注册即送7天会员权益的活动，用户注册后，自主决定是否点击领取，为期1个月，问：如何评价该活动。

第一步：清晰活动目标

一个活动可能影响方方面面，比如开篇场景，有送东西，你说：

1、能增加新用户注册——没毛病；

2、能增加会员购买机会——似乎有机会

3、能提升忠诚度减少流失——似乎也有道理

4、能增加DAU！——理论上新注册多了，DAU也增加。

事后观察，这几个指标肯定都有波动，到底哪个是主目标，需要提前分清楚。定目标时，优选直接受影响的指标。比如拉新活动，那主指标就是新注册用户数；如果活动是为了提高新用户留存率，那主要考虑的就是7日/30日/90日内留存情况；如果是为了转化会员，就是体验后的续费率（如下图）

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注意！有些人喜欢扯一堆影响指标，叨叨：“我的活动从深层次改变了用户心智认知，从而达到了数据不可衡量的深远影响”。做数据评估，最忌讳搞几百个指标然后做巨复杂的评估公式，混淆进来的的东西越多，就越容易粉饰太平。越简单清晰的评估，才越容易看清楚问题。

第二步：设定判断标准

有了清晰的主指标，可以找判断标准。找标准有四个基本思路：

1、从整体结果出发，看总量。比如本月共需要10万新用户，必须做到！

2、同无活动对比，看增量。比如无活动时一个月5万，活动期要比5万多。

3、同过往活动对比，看效率。比如拉新活动一般100块一个新人，这次尝试压缩到90。

4、同无参与的用户对比，看差异。比如分无参与组/参与组，对比参与组新注册数/留存率。

选择何种方式，和活动目标有直接关系：

1）对于618一类大促，一般看整体效果

2）对于一次性且目标明确的活动（比如某新品推广/老婆退市）， 选看增量

3）对于持续不断地活动（比如每个月固定促活，但是形式会换抽奖、转盘、种菜）选择看效率

4）对于只针对某个群体活动，可选择ABtest，看参照组对比（如下图）

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如果要开展ABtest，还需提前做埋点，接入测试平台，因此要在活动前期定好标准，之后再上线测试。需注意的是：如果只是对比有活动/无活动，未免儿戏，送东西肯定有人领，可以建议运营选多几种方式（比如会员优惠券）进行对比，得到结论更有价值。

第三步：梳理活动流程

清晰目标以后，可以进一步梳理活动流程。比如开篇问题里的新用户送权益，可以按如下梳理（如下图）：

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了解到行为变化以后，可以进一步看：业务动作影响了哪些环节。注意！一个活动中，运营动作很多，有些动作会影响活动的过程指标，比如：

1）设计宣传文案→影响注册率

2）设计领取流程→影响领取率

3）领取后购买提醒 → 影响会员新增指标

记录运营动作，梳理清楚每个动作与过程指标的关系，要提前做好（如下图）这样能事前检查埋点是否做充分，有数据记录；事后复盘才能从整体到具体，看哪个环节有改善空间

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第四步：找影响结果的过程

有了“好/坏”判断。就能进一步分析为啥好，为啥坏。这时候就需要细化梳理业务流程，找到能影响结果的关键点。比如文章开篇的拉新活动：广告投放渠道、广告文案、注册流程、进去以后提示权益方式、领取会员权益流程，都会有影响（如下图）。

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在分析这些指标的时候，需要建立漏斗分析，逐一排查各因素影响。比如新用户注册问题。一般先看各个用户来源渠道的投放力度+各渠道客户质量，排除某渠道客户先天质量差的问题。之后才再分析文案、活动礼品对用户影响。这里用的是常规漏斗分析，就不再赘述了，同学们可翻看以前的文章

综上可见，想做好活动评估，需要：

1）对业务有理解，主动提示业务设立目标

2）围绕目标，选择合适的判断标准

3）对ABtest等手段有了解，设计实验

4）能梳理流程，并围绕流程进行分析