活动衡量: 收集数据

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收集数据是活动衡量的第一步。这包括识别您要衡量的关键指标,收集该数据的来源,并制定收集数据的方法。

识别关键指标

关键指标是您用来衡量活动成功与否的指标。它们应与您的活动目标直接相关,并应能衡量您活动对受众的影响。

以下是一些常见的活动衡量关键指标:

  • 参与度:参与度衡量了您的受众与您活动的互动程度。它可以包括指标,如出席人数、注册人数和社交媒体参与度。
  • 覆盖面:覆盖面衡量了您的活动接触到的受众人数。它可以包括指标,如活动网站的访问量、社交媒体上的提及和媒体报道。
  • 转换率:转换率衡量了采取您希望观众采取的行动的受众的比例。它可以包括指标,如销售线索生成、注册和购买。
  • 投资回报率:投资回报率衡量了您从活动中获得的价值相对于您投入的成本。它可以包括指标,如销售额、潜在客户生成和品牌知名度。

收集数据来源

一旦您确定了关键指标,您需要识别收集该数据的来源。这些来源可能包括:

  • 活动管理软件:许多活动管理软件可以跟踪参与度、覆盖面和转换率等指标。
  • 社交媒体分析:社交媒体分析工具可以提供有关社交媒体参与度和覆盖面的见解。
  • 网站分析:网站分析工具可以提供有关活动网站的访问量、注册和转换率的信息。
  • 调查:调查可以收集受众的定性反馈,了解他们的活动体验。

制定数据收集方法

一旦您确定了收集数据的主要来源,您需要制定收集数据的方法。这包括确定您将如何收集数据、数据的频率以及您将如何存储和分析数据。

以下是收集活动衡量数据的常见方法:

  • 自动化数据收集:自动化数据收集工具可以从活动管理软件、社交媒体分析和网站分析中提取数据。
  • 手动数据收集:手动数据收集包括手动输入数据或从调查中收集数据。

您将如何收集数据将取决于您选择的指标和数据来源。重要的是要选择一种方法,该方法允许您以准确且一致的方式收集数据。

结论

收集数据是活动衡量的关键的第一步。通过仔细识别关键指标,确定收集数据的主要来源并制定数据收集方法,您可以确保您收集的数据准确且全面。


营销活动策划案需要搜集哪些方面的信息?

策划营销活动时,需要搜集多方面的信息,以确保活动的成功执行和达到预期的目标。以下是一些关键方面的信息,需要在策划过程中搜集:

如何做好活动效果的数据分析?

“如果让你来评估这次活动效果,你会怎么分析?” 在开始本篇文章之前,觉得很有必要探讨一个问题:为什么要做活动的效果分析?是不是感觉这个问题很智障?比如: 以上可能是不同level的运营小伙伴给出的答案,很少有人能准确说清楚为什么要耗时耗力做活动效果的评估分析?我们分析的目的到底是什么?如果我们停下来细细思考,也不难发现,做活动效果的数据分析,无非就是回答以下3个问题:活动效果怎么样?要不要继续做?如果可以继续做,活动的问题或者瓶颈环节在哪?针对瓶颈环节的改进方案是什么?是否可以争取到资源推动落地? 活动效果分析这件事,是一件思路清晰比技术高深重要,守住节操比思路清晰更重要的事。 不是为了凸显成果而分析,守住节操很重要,然后才是清晰的思路。 这就需要数据分析师自己有独立判断能力,能分析业务逻辑、梳理业务过程,结合判断的标准,才能得出客观结论。 01—活动整体梳理 运营活动会改变用户的行为,进而体现为数据指标的变化。 要精准透彻地分析整个活动,首先要了解这个活动长啥样,研究对象都不了解,怎么能说出个一二三呢?怎么梳理流程呢,思路很重要,没有好的思路框架?直接套模型呗,5W2H什么的平时看了没啥用的大白话理论,却能回答一个个来自灵魂的拷问,用后才发现:真香! 来自5W2H的拷问:Why(为什么):活动的目的是什么?拉新/活跃/留存/付费/?What(做什么):活动的目标是多少?拉新多少用户,达成多少GMV?When(何时):活动周期是多长?何时开始?Where(何地):活动在哪些渠道推送?Who(是谁):活动推送给哪些用户?画像是啥样的?How(怎么做):活动流程是怎么样的?推广的节奏如何?活动的怎么玩的?Howmuch(多少钱):活动的投入如何?人力和财力等资源等02—活动关键环节梳理 有了活动的全貌,还要了解活动的流程,整个活动有哪些关键的环节?每个环节可能导致流失的因素有哪些?打蛇打七寸,擒贼先擒王,找到关键环节的关键问题才能快速定位问题,然后才能深入分析,切勿一头扎进细节,懵懵不知所以。 比如,一场旨在通过奖品拉新的活动流程大致如下: 看到这个流程,各个节点之间可能出现的问题就不能分解了:节点1:渠道选择是否有问题?投放渠道、投放时间、渠道本身质量会影响转化节点2:点击环节:活动推广资源位选择是否有问题?推广文案和图片质量如何?节点3:活动玩法是否门槛过高?玩法复杂难以达标?节点4:活动奖品利益点是否和目标用户重合?用户兑换奖品流程是否顺畅? 而且,在分析这些流程的时候,务必注意先后顺序。 后续流程的问题可能是前置流程问题的多重叠加,所以一定是从前往后逐层分析。 比如有关新用户注册问题。 要先看各个用户来源渠道的投放力度,活动是否及时上架,何时与投放结合。 之后才是深入分析文案、活动礼品、领取后行为等等。 03—评估指标建立 清楚上面的整体概况和关键流程以后,就可以看用户在各个流程产生了哪些行为、记录了哪些数据、反应到哪些指标的变化上了。 没有标准,就难说好坏,合理、精准的指标尤其重要!但一个活动可能影响方方面面,比如一促销活动,优惠券的发放可以增加新用户注册,也可以增加老客户的复购,还能提升DAU。 如果胡子眉毛一把抓,怎么都说不清楚。 所以,一定要紧紧结合活动的目的和目标,优先选择直接受影响的指标作为主指标,言下之意,还要有些副指标侧面衡量,比如活动是为了拉新,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1-7日内留存情况,但是没有任何一个指标能把所有的问题讲清楚,所以拉新活动还要看渠道投放ROI,留存活动还要看留存用户的活跃度等等。 以下是不同类型活动的主副指标设计: 做效果评估,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,就有越多搞文字游戏的空间,就越容易粉饰太平。 一般来说,一个主指标+2个副指标就能说明问题,主指标越高越好,副指标不能低于某个阈值,越简单清晰的评估,才越容易看出问题。 04—设定标准进行评估 建立了清晰的主、辅指标,接下来就可以找判断标准。 判断无非就是比较,比较实际vs目标、有活动vs自然增长、参加用户vs未参加用户、活动前用户vs活动后用户,主要有四个基本思路: 同目标对比,看总量:整体目标是否达成?投入产出比ROI? 同自然增长,看增量:比如无活动一个付费用户比例52%,活动必须达到57%,增加5个百分点作为标准 同未参与用户对比,看差异:同一时段,参与vs不参与用户在活动期间的表现及活动后的活跃和留存或者付费 同活动前用户对比,看效率:同一批用户,参与活动前和参与活动中,参与活动后的活跃和留存或者付费05—结论及下一步方案 以上从了解活动概况-梳理活动流程-建立评估指标-进行评估判断,都是为了回答我们文章开始的3个问题,即:活动效果是好还是坏?活动效果为啥好,为啥坏?下一步该怎么办?前2个问题已经回答,但还有更重要的一个问题就是,针对发现的问题,接下来的方案和动作是什么?总结一下,可能有以下几点:如果用户推广资源点击少,是否集中经费投入ROI较高的渠道?定位更精准的用户群如果有的文案转化好,有的转化差,是否针对性优化文案和图片如果用户报名转化低,是否报名流程过于复杂冗长?考虑简化报名流程,或者鼓励用户分享裂变如果用户兑奖率低,是否兑奖流程有bug?或者利益点设置和用户画像不匹配?...... 详尽细致的分析的过程纵然重要,但是没有结论和下一步动作的分析都是没有灵魂的,分析是为了总结经验和教训,进而提升和改进,千万不要画了个虎头,添了个蛇尾。 06—总结 最后对整体的活动效果分析的思路进行一个总结:本文尝试从了解活动整体情况入手,搞清楚活动的5W2H共7个问题,对活动大致情况了然于胸;然后将活动流程进行拆分,梳理活动的关键节点,并做出假设,导致各个节点流失的可能是哪些因素;然后结合活动目标,针对各个环节建立评估活动效果的主要指标;然后基于评估指标,从整体、横向、纵向等各维度进行对比评估;最后基于评估得出结论,回答文章开始的三个问题:1、效果好不好,要不要继续做?2、问题出在哪?3、下一步如何改进? 最后,扯得远一点,活动本身定位就是短平快,短期打鸡血迅速拉升指标,效果往往难以持久,这并非否定活动的重要性,只是活动后用户的承接还是要依赖产品的核心价值,对,就是我们吹捧的“啊哈时刻”,活动不是目的,只是手段,让用户更容易地认识到产品的核心价值才是用户长期留存活跃的关键,运营不易,希望各位从事运营和数据分析的小伙伴们能够拨开迷雾见天日,守的云开见月明,领悟活动运营的终极奥义,奥利给! 如果想学习更多大数据运分析与运营干货内容,可

年底活动扎堆,如何用数据指标来提升活动效果!

活动运营,是拉新促活的常用手段之一,好的创意活动投放到合适的渠道将带来强大传播效应。 如今讲究的是精细化运营,任何事情都要用数据说话。 因此每一次活动,在活动筹备、活动上线、活动结束都应该关注各种数据指标。 一、优秀运营活动的必备要素 策划活动前一定要先明确做活动的目的是什么?是更偏重品牌传播,获取新用户?还是为了提升用户活跃,提高留存率?通过活动希望达到具体的效果是什么?因此在活动策划前,需要明确活动上线后的各种数据指标: 1、用户指标:活跃度、留存率、转化率、客单价、用户分布(各等级占比)、互动频率等。 2、渠道指标:渠道来源、渠道转化率、渠道成本等; 3、活动指标:活动成本、活动渠道来源、活动转化率、曝光数、新增用户等等; 4、活动预算预估 当然,不同行业不同业务对于活动希望达到的数据指标侧重也各不相同,从目前的互联网产品形态来说,可以将活动运营策划分为交易型促销活动和非交易型互动活动,这两种类型的产品所关注的数据指标是有比较大的区别:1、交易型促销活动:电商类/互联网金融类产品 电商类产品关注的目标是: ①活动页面的UV/PV; ②营销转化:总交易额、完成购买行为的用户数、客单价; ③用户行为数据:浏览过哪些/哪类商品、被加入购物车的商品数量、从加入购物车到下单支付的转化率; ④如果是优惠券等类型活动,还需要关注优惠券的发放量、领取量以及销量等; 互联网金融类产品关注的是:新增用户数、用户获取成本、绑卡用户数、活跃数等;2、非交易型互动活动:社交类、工具类、生活类产品 社交类产品:除了基本的活动数据指标外,还要针对自身产品的场景功能需求而制定数据,比如某酒店点评类产品,做活动的目的就是希望提高用户发布点评及图片的数量,那么就需要做好该部分的目标; 工具类产品关注的是:用户指标,包括用户量、活跃度、留存率、转化率等; 当活动运营者在明确了具体目标后,就会朝着完成一系列目标而进行活动内容的策划和活动上线后的执行。 二、活动上线期间 活动在线期间,最重要的工作就是监控活动是否能够正常运转起来,需要关注的指标包括:实时的活动UV/PV、不同渠道入口的流量、各时段新增用户数/活跃度/参与度、活动中奖率等。 如发现活动出现问题应立刻分析原因,并果断提出相应的解决方法,确保活动正常进行。 “1周年”专题活动 以某在线教育类产品为例,在其1周年店庆活动中,针对互联网从业者,推送促销专题活动的PUSH,在活动上线1天后,发现转化率并未有明显提高,故可以将目标用户群扩大范围,比如将“大学毕业生”作为活动目标人群,继续观察转化效果,总之,在活动中实时观察数据波动情况,及时调整策略,让活动效果最大化。 三、活动结束后的复盘 活动结束后的复盘是非常重要的,通过活动数据复盘可以发现问题,总结规律经验,有助于运营在下次活动策划时少走很多弯路。 活动数据复盘需要与活动前期的目标预估进行对比才能反证出在活动预估时,我们的目标是太高了?还是过低了?这对今后每次活动的数据指标预估都将有所帮助。 活动数据复盘通常离不开以下指标: 1、活动的UV/PV和转化率:了解本次活动总的参与用户是多少?活动页面的打开率是多少,应用内各大投放位置的打开率; 2、活动在哪个时段打开率比较高:对比各时段的UV/PV,观察哪个时段的用户参与度比较高,用户比较活跃;再比较日常活跃度时段,观察是否有所出入; 3、对比参与活动的新老用户:通过各渠道监控到的新老用户的分布情况,更进一步了解新老用户的喜好,对于此后的用户运营有非常大的价值; 通过点击分析,不仅可对比新老用户的行为差异,而且还可对比不同渠道来源、购买与未购买等不同用户群的行为差异,针对不同客群特点采取有针对的活动策略。 4、活动转化率:转化率是活动运营的重要指标之一,不同行业的转化率也各不相同; 电商类产品需要关注销售转化,看看参与活动的用户中有多少是在活动后完成支付的,有需要的还可根据数据分析出人均购买次数和订单金额; 对于拉新类活动来说,更关注注册转化率,看看这个活动为产品带来多少新增用户; 5、活动渠道投放转化:缺少渠道投放环节,活动效果也会大打折扣; ① 如果是针对产品内的用户进行活动运营,那么可通过消息推送、开屏、banner等位置进行投放,在活动结束后,针对各大活动投放位置,计算出相应的打开率和转化率等; ② 如果是在产品外做活动渠道投放,更多是为了用户拉新,那么需要计算出单个渠道投放的UV/PV/注册转化/一个新增用户的成本等; 针对用户获取的渠道来源,支持逐个渠道查看 6、活动预算:本次活动的花费,比如投放了多少优惠券/奖品,带来多少新用户,每个新用户的成本是多少; 7、活动分享:通过活动分享次数的分析,衡量活动传播的效果。 此外,对于一个短期活动来说,我们还有必要追踪活动结束后的结果型指标如何变化。 最理想的情况是,一个活动结束后,结果型指标依然保持在活动时的优秀水准,也就意味着,一个短期活动带来了长期的正向效益,不能忽视有些运营活动带来的滞后效应和连带效应。 结果型指标VS 过程型指标 以电商类产品为例,某次促销活动,目的是提升A产品的销售业绩。 流量、点击量、收藏量就是过程型指标,销售额则是结果型指标。 购买数和客单价,是用户购买过程中的指标,隶属整个转化漏斗,因此这两个指标是过程型指标;而“购买数×客单价=销售额”,则是结果型指标。 不同时期进行的相似活动甚至是相同活动,我们要做好活动数据的存档,来观察活动间的对比。 许多探索性的活动,我们是有必要计划成系列活动以达到我们的实验目的的,比如价格探底测试,分阶段、分地域类型进行系列测试,从各次活动的数据存档中总结规律。 每一次的活动策划,从前期策划、活动上线以及活动后,都是需要用数据来支撑;有了数据目标,围绕目标进行活动策划;活动上线后,关注活动及时数据,确保活动正常运作;活动下线后,总结数据和经验。

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