交易平台卖抖音号_活动最后一天结束后是更好的开始(活动结束后个人的状态)

互联网时代,各种线上活动层出不穷,包括抽奖(线上线下都常见)、互动游戏(破障中奖)、优惠补贴(每天看到外卖和出租车的优惠券)、话题互动讨论.活动这么多,用户一点都不惊讶!

作为一个运营,我们都把每一个活动当成自己的孩子,每次都要为一个所谓的“小活动”倾注大量的心血:活动策划、沟通安排、开发测试、活动预热、分销渠道等。上线前;上线时各种监控,怕有bug;如何通知用户,活动结束如何发奖等。都是一堆东西,简直忙到爆!当活动结束时,你的工作还没有结束。老板会马上问你:“这个活动效果怎么样?来了多少新用户?已经转换了多少订单……”。其实活动结束后,你的工作才刚刚开始,也就是“活动效果分析报告”。

活动分析报告,其实主要分为:本期活动分析总结和下期活动计划预期;

本期活动分析总结

总结:无非是分析这个活动的数据效果;如果你曾经做过类似的活动,你需要了解一下环比。我们一个一个来说。

注意:每一个网站,每一个活动,可能关注的数据都不一样。我就简单从一些常见的数据开始,供大家参考。

1、访客数据:PV、UV

如何看待这些数据?活动期间每天给领导讲PV和UV也不傻。没用的!

(1)活动期间VS 非活动期间

通过两者的对比,可以知道活动网站增加了多少流量,从而体现活动的价值!以示你的“努力”。我主要看两个时期的日均值如下。

另外,我们可以比较一下活跃期和非活跃期的人均访问量,看看访问量是增加还是减少。也许有一些意想不到的发现!

(2)活动期较长的话,还要对比下每周的数据。

比如这是两个星期活动的数据对比,10月19日到10月25日这一周PV和UV都有所上升(这张图中,两个星期的数据相差不大,我们假设两个星期相差很大), 然后想想原因是什么:用户是否随着时间的推移对活动越来越感兴趣(研究活动的周期性波动规律,比如按比赛排名的活动,一般最后时刻涉及的用户比较多,大家都想要最后一个博客)。 还是活动产品有什么新的小功能(比如我们在前一次活动中后期增加了额外的分享功能,数据会有很好的反馈)?还是有新的操作(如短信推送、微信号推送等。)本周从10月19日到10月25日?

(3)环比同比

如果活动不是第一次,一定要和之前的活动比较,也就是环比;“同比比较”这个指标对童鞋的操作应该不陌生。在这个数据工具中,直接找到年轮增长值或者年轮增长率,一般看年轮增长率,但是看你自己的需求;如果这个活动是每年某个时间的常规活动(比如双十一,新年固定活动),可以选择“去年同比,去年同比”,马上就能知道今年的活动是高于还是低于去年的数据。哈哈,数据高的话说起来容易,低的话估计领导会请你喝咖啡!

2、网站注册人数:

或者有些网站可以直接统计事件注册人数。

(1)活动期间VS 非活动期间

同上,找出活动期间每天能带来多少新用户。一周内的日注册趋势是否与非活跃期相同(如周末高于工作日)?

(2)活动期较长的话,还要对比下每周的数据。

同上,分析每周招生趋势是否有规律。

(3)同比环比

同上。

(4)强调一点:他们都是有效用户吗?

换句话说,是否有单一用户很重要,问题很严重。之前,我们做了一个活动。第一阶段结束后,我们马上发现刷单的用户很多,第二阶段马上换上了防刷机制。当然,大部分判断单个用户的机制都要在之前活动的风险中提前考虑,但活动中可能会出现一些意想不到的事情。比如在我们之前的活动中,有些风险没有考虑到确实是一个问题。但是,如果能及时发现和解决,并在以后的活动中作为经验使用,会不会是一种进步?

3、活动参与人数、活动页面登录人数

每一次活动都要看这个数据,主要是想知道这个时期有多少人参加了活动,日常参与的趋势如何?其他数据可以参考以上维度进行分析!

这里增加一个分析维度:新老用户在参与人数上的分布,了解你网站新老用户的价值。当然,大部分网站一定是有很大价值的老用户!在老用户中,也能知道他们的活动热情(即除了这次之外,还参加了哪些活动,贡献是否很大)。

3354的分析维度适用于参与人数、转化情况、优惠券等。

4、活动转化情况(转化人数、转化金额)

转换情况多指:交易(电商购买、O2O订购等)。),充值等。当然,这个数据不需要每个活动都知道,比如一些互动活动;其他数据可以参考以上维度进行分析!还要记得分析交易数据:通路、下单、真实购买漏斗(如前所述,请参考我的另一篇文章《作为运营,你知道你的用户”流失“了多少吗?》);还有分析人均购买金额、人均购买次数等等;(这一切你应该都知道,不多。)

5、优惠券数据

优惠券的发放、使用等数据,这是非常重要的,关系到活动的回报率,换句话说,关系到活动是赚了(多少)还是亏了(多少)(当然有更多的指标来评估损失,但这是非常重要的,尤其是对于那些被疯狂补贴的活动来说)。这一点一定要仔细分析,否则,接下来的活动可能不会得到领导的批准,啦啦啦!其他数据可以参考以上维度来分析,你懂的!

6、不同玩法的对比

每个活动可能有不同的玩法。记得比较那种玩法更有吸引力!

7、分享情况

这个比较简单,主要评价分享功能在活动中是否受到大家的喜爱,互动效果如何!

8、各个平台对比、各个渠道对比

这个我就不多说了。分析每个平台和渠道的效果,评估每个平台和渠道的质量是非常重要的,尤其是对于你网站的渠道交付。这个数据分析维度可以包括以上7点!哈哈,这可是一大堆数据.

我刚才提到了一些常见的数据指标。可以通过对比自己的活动选择一些数据维度,也可以根据自己的需求增加一些数据分析维度,根据“活”的不同而不同!这些数据看起来并不傻。一定要记得从数据中发现问题、规律和经验,在下一次活动中尽量优化和避免。如果你找到了好东西,你应该继续这样做.

还有对下一步活动计划的期待。哈,我写腻了。今天到此为止,祝大家周末愉快。有下一集吗?哈哈,不知道,也许你的期待会让我更有动力!

作者:杨立青(yang18210462108),产品运营。2年互联网运营工作经验,喜欢运营,擅长用数据优化和驱动运营,希望做一个全能运营。

本文最初由@杨立青发布,每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。

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