借一個例子,說說我在做活動產品時踩過的坑(數據復盤)
數據復盤的一些經驗。
先來回顧一下活動流程:
轉化成漏斗類圖表:
有人有更好的做漏斗類圖表的工具或者方法請在下面留言告訴我~~這個是用Excel柱狀圖做的,看起來比較粗糙,只能說給出個較為直觀的感受。
整個活動期間共有約15.6w用戶,參與量有30w左右。實際中獎用戶11.5w,其中新注冊用戶9.2w,新老用戶比例約為4: 1??傮w費用在17w左右,也就是說一個用戶的拉新成本不到2塊(約為1.8元),從這個角度來看活動還算比較成功,以較低的成本拉到盡可能多的新用戶。
中獎率為73.8%,由于我們活動中獎率是百分百,所以流失主要來源兩部分:頁面流失和串碼錯誤。在以后的活動中可以加一個“領取按鈕”點擊人數的埋點,這樣就可以看出頁面流失率和串碼出錯率了。
通過數據看出,周末周內用戶參與量差異不大,平時和節(jié)假日差異較大,淡旺季差異較大,在各種節(jié)日中,五一>端午>過年>清明。
注:這里數據分析沒有做差異性檢驗,即分析其他干擾因素(廣告投放,宣傳力度,投放罐數等)對活動數據的影響。如果能確定這些因素,可以借助SPSS數據分析工具判定在99%或95%的置信區(qū)間內各因素之間差異性是否顯著。
活動期間注冊用戶:非活動期間注冊用戶≈1.61:1
活動期間注冊用戶占總注冊用戶占比≈64%
通過這兩組數據可以看出該活動對新用戶的注冊起到了一定的作用,但和上一部分數據一樣,也需要排除其他干擾因素對結果的影響。在以后的文章中我會詳細介紹如何通過統(tǒng)計學原理排除其他干擾因素,得到你想要的顯著性檢驗。
一個活動做下來除了要看拉新用戶數,另一個很重要的指標就是這些拉新用戶在我們的app,網站等有沒有后續(xù)的行為,即把一些只是通過手機號注冊的死粉轉化成我們真正的活躍用戶。
在9.2w多注冊用戶中總共有95人產生了購買行為,共產生了201筆訂單,總訂單金額19670.7元,每筆訂單客單價97元。其中:
直接webapp下單(免登錄)91人,產生了193筆訂單,總訂單金額17542.70元,每筆訂單客單價91元。
二次登錄的有6人,下單4人,產生了8筆訂單,總訂單金額2128元,每筆訂單客單價266元。
可以看出來注冊用戶在之后是有產生一定的購買行為,但絕大部分來自于webapp(無需登錄直接下單),活躍用戶很低。往后可以通過短信,微信或者app推送等營銷方式增強用戶粘性,增加注冊用戶到活躍用戶的轉化率。
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