借一個(gè)例子，說(shuō)說(shuō)我在做活動(dòng)產(chǎn)品時(shí)踩過(guò)的坑（數(shù)據(jù)復(fù)盤）
數(shù)據(jù)復(fù)盤的一些經(jīng)驗(yàn)。
先來(lái)回顧一下活動(dòng)流程：
轉(zhuǎn)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(qǐng)?jiān)谙旅媪粞愿嬖V我~~這個(gè)是用Excel柱狀圖做的，看起來(lái)比較粗糙，只能說(shuō)給出個(gè)較為直觀的感受。
整個(gè)活動(dòng)期間共有約15.6w用戶，參與量有30w左右。實(shí)際中獎(jiǎng)用戶11.5w，其中新注冊(cè)用戶9.2w，新老用戶比例約為4: 1?？傮w費(fèi)用在17w左右，也就是說(shuō)一個(gè)用戶的拉新成本不到2塊（約為1.8元），從這個(gè)角度來(lái)看活動(dòng)還算比較成功，以較低的成本拉到盡可能多的新用戶。
中獎(jiǎng)率為73.8%，由于我們活動(dòng)中獎(jiǎng)率是百分百，所以流失主要來(lái)源兩部分：頁(yè)面流失和串碼錯(cuò)誤。在以后的活動(dòng)中可以加一個(gè)“領(lǐng)取按鈕”點(diǎn)擊人數(shù)的埋點(diǎn)，這樣就可以看出頁(yè)面流失率和串碼出錯(cuò)率了。
通過(guò)數(shù)據(jù)看出，周末周內(nèi)用戶參與量差異不大，平時(shí)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(guò)年>清明。
注：這里數(shù)據(jù)分析沒(méi)有做差異性檢驗(yàn)，即分析其他干擾因素（廣告投放，宣傳力度，投放罐數(shù)等）對(duì)活動(dòng)數(shù)據(jù)的影響。如果能確定這些因素，可以借助SPSS數(shù)據(jù)分析工具判定在99%或95%的置信區(qū)間內(nèi)各因素之間差異性是否顯著。
活動(dòng)期間注冊(cè)用戶：非活動(dòng)期間注冊(cè)用戶≈1.61：1
活動(dòng)期間注冊(cè)用戶占總注冊(cè)用戶占比≈64%
通過(guò)這兩組數(shù)據(jù)可以看出該活動(dòng)對(duì)新用戶的注冊(cè)起到了一定的作用，但和上一部分?jǐn)?shù)據(jù)一樣，也需要排除其他干擾因素對(duì)結(jié)果的影響。在以后的文章中我會(huì)詳細(xì)介紹如何通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理排除其他干擾因素，得到你想要的顯著性檢驗(yàn)。
一個(gè)活動(dòng)做下來(lái)除了要看拉新用戶數(shù)，另一個(gè)很重要的指標(biāo)就是這些拉新用戶在我們的app，網(wǎng)站等有沒(méi)有后續(xù)的行為，即把一些只是通過(guò)手機(jī)號(hào)注冊(cè)的死粉轉(zhuǎn)化成我們真正的活躍用戶。
在9.2w多注冊(cè)用戶中總共有95人產(chǎn)生了購(gòu)買行為，共產(chǎn)生了201筆訂單，總訂單金額19670.7元，每筆訂單客單價(jià)97元。其中：
直接webapp下單（免登錄）91人，產(chǎn)生了193筆訂單，總訂單金額17542.70元，每筆訂單客單價(jià)91元。
二次登錄的有6人，下單4人，產(chǎn)生了8筆訂單，總訂單金額2128元，每筆訂單客單價(jià)266元。
可以看出來(lái)注冊(cè)用戶在之后是有產(chǎn)生一定的購(gòu)買行為，但絕大部分來(lái)自于webapp（無(wú)需登錄直接下單），活躍用戶很低。往后可以通過(guò)短信，微信或者app推送等營(yíng)銷方式增強(qiáng)用戶粘性，增加注冊(cè)用戶到活躍用戶的轉(zhuǎn)化率。
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