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數據對運營的工作有著很關鍵的指導作用，比如幫助運營提高工作的效率、了解工作效果，讓運營更快、更好地做出某項決策等。本文就著重介紹如何通過數據分析來做好活動運營。

在時時都在強調大數據價值的時代，app運營到底要如何利用數據分析做好每一次活動運營?

之前我在某篇關于活動運營的文章中也提到過，一場活動按時間或階段來分，可以分為活動前、活動中及活動后。今天我打算從活動的前中后3個階段來說說如何通過數據分析做好活動運營。

一、做活動之前：用sdk埋點了解用戶需求

做一次app活動，運營在活動前往往都有很多工作要準備，如了解現階段市場情況、確定活動目的、了解活動受眾屬性以及做好活動策劃等。

其中，了解活動受眾屬性的目的是為了調查用戶對什么類型的活動、活動獎品有興趣，讓運營在做活動之前對用戶的興趣點有個底，并以此指導運營的活動策劃

那怎么才能更深入地了解用戶興趣或需求呢?

就目前的技術來說，獲得用戶行為數據的常見手段是sdk數據埋點，也有很多運營稱之為“自定義事件”。app應用內SDK數據埋點即通過在app應用代碼的關鍵部分植入統(tǒng)計代碼，以此追蹤用戶在應用內的使用細節(jié)。運營通過搜集到的用戶應用內操作行為信息來給用戶分組、打標簽，形成用戶畫像，再根據用戶畫像做策劃能夠吸引用戶注意力的活動。

比我正在運營的一個產品，作為一款app活動運營工具，也是通過sdk埋點幫助運營人員搭建用戶畫像的。根據用戶興趣信息提取、展示、分析和挖掘，結合用戶實際需求，并以用戶數據實體為中心規(guī)約數據維度類型，將得到的用戶興趣喜好用結構化的形式為用戶建立一個興趣模型，深入了解用戶需求，讓運營的每一次活動都有針對性。

比如一個電商購物app在上新一件新產品后，想要測試這件商品的受歡迎程度，而通過sdk數據埋點數據發(fā)現，該商品確實很受歡迎，他下次在做app活動的時候就考慮將這件商品作為獎品。

二、活動中：搜集數據，實時調整活動

活動進行中，運營要做的就是搜集數據、分析數據，具體包括對活動的實時數據進行監(jiān)控、分析活動發(fā)放渠道的優(yōu)劣以及搜集用戶反饋。

1. 對數據實時監(jiān)控，及時調整活動

活動開展過程中，運營可以看的數據有訪問數據PV/UV、活動參與數、頁面登陸數、中獎數、兌獎數、活動轉化人數/金額，以及用戶信息等。運營對活動數據進行實時監(jiān)控，及時了解活動實時走向，一旦活動出現任何問題，立馬知道問題出現在哪里，下一步該怎么調整。

比如之前雙十一期間，有個客戶(app運營)使用我們的產品在其app內做了一次banner位投放活動，該客戶下午在看數據的時候，發(fā)現從12點到1點之間，活動參與人數和兌獎人數明顯不成比例，經過檢查和測試，發(fā)現是獎品的概率設置上出了問題，導致參與活動的用戶中了獎而無法兌獎。該運營人員找到問題后，馬上對活動中獎概率進行了調整，第二天活動數據就正常了。

2. 分析活動發(fā)放渠道的優(yōu)劣

活動需要推廣，推廣就會涉及到活動投放渠道。運營在活動運營過程中，需要對渠道轉化數據進行采集和分析。運營要根據多個指標來對分析每個渠道帶來的轉化率，比如哪個渠道帶來的用戶更精準，每個渠道帶給app應用的用戶成分(老用戶占比多少，新用戶占比多少，轉化率如何等)。運營人員通過對比活動投放渠道的數據，確定哪個渠道能夠為app活動吸引來更更多新用戶且用戶質量高。對于優(yōu)質的渠道，可以記錄下來，以便以后的活動投放可以集中精力在優(yōu)質渠道上。

3. 重視用戶反饋

活動作為一種互動性較強的運營手段，在開展過程中或多或少都會有一些用戶自愿做出反饋的。用戶反饋既是用戶參與活動后的體驗，也是了解用戶信息的途徑。正面的用戶反饋是用戶對活動的認可，有利于提高用戶對品牌的忠實度和粘性;負面的用戶反饋是運營日后做活動需要改進的地方。

建議運營在活動開展過程中多重視用戶反饋，為之后的活動策劃提供參考。

此外，還建議運營將有效用戶反饋和無效用戶反饋做區(qū)別，有效反饋重點分析，無效反饋有針對性分析。有效反饋是指一些具體化的反饋，如對活動亮點的評論、活動過程中的某些缺陷、用戶的吐槽等;無效反饋是指一些沒有實質具體性描述的反饋，如一些客套語和概括語。

三、活動后：數據復盤

活動結束后，對整個活動數據進行復盤很關鍵。一場app活動需要復盤的數據主要有以下幾個方面：

活動PV、UV：有多少人參加了活動，活動給app帶來多少流量，這些流量能夠給app每天帶來多少新注冊用戶。如果還要分析轉化的話，需要運營在活動結束后對這些用戶的數據進行具體的分析。

新老用戶參與活動情況：在對活動參與數據進行分析時，要特別注意參與人數中新老用戶的分布情況，了解app新老用戶的價值分別是多大。

活動轉化率：如果做活動的目的是為了促進產品銷售，這就需要運營在活動后對活動的轉化進行分析?？纯磪⑴c活動的用戶中有多少是在活動后購買了app產品的，有需要的還可以根據數據分析出人均購買次數和購買金額。

活動預算：本次活動投入了多少，比如投放了多少優(yōu)惠券或者獎品，帶來多少新用戶，每個新用戶的成本是多少。

活動受歡迎程度：通過活動分享次數和人數評估活動是否受歡迎。

活動平臺：如果活動在不同的渠道做了投放，還要分析每個渠道的效果和質量。

從數據中發(fā)現問題，總結規(guī)律，避免下次活動重蹈覆轍，這是運營做活動數據復盤的目的?？傊?，數據復盤做得好有助于運營在下次做活動時少走很多彎路。

對于app運營來說，學會搜集數據、分析數據，并把數據應用到實際工作中并指導運營更重要，數據既是間接生產力，更是直接生產力，建議運營在做活動時多多運用數據分析。

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