来 源：码工小熊/作 者：小熊妹
要问互联网上啥最吸引人，当然是活动啦！各种优惠让人眼花缭乱，以至于很多人专门游走于各个平台“薅羊毛”。活动只是互联网运营一部分工作，却是最烧钱，最吸引眼球，最让人纠结的一部分。今天就简单分享一下：活动分析该怎么做。
活动，特指：在常规销售以外，企业额外投入资源奖励用户的动作。比如一家服装店，一件衣服100元。我们花100买一件衣服，这是常规销售。如果某天，这个商店挂个牌子：本周内全场衣服8折。我们只花了80元买衣服，这就是参与了活动。
冬至时，网上还有一个关于活动的段子：
虽然例子很简单，但是可以清晰看出：活动的本质是以质换量。通过小恩小惠来吸引用户，刺激用户消费更多。活动的效果，都是叠加在常规销售之上实现的增量。
互联网上的活动形式，会远比实体店复杂。常见的有四种：
商品类活动：针对某个商品做优惠。比如商品打折、买一送一等等。
用户类活动：针对某类用户发福利。比如新用户注册送100元抵用券，累计消费满10000元可升级为钻石级会员享受专属礼品。
产品类活动：针对某些APP/小程序使用行为做奖励。比如APP连续签到7天可得礼品，观看直播参与互动可抽奖等
品牌类活动：针对品牌传播行为的奖励。比如用户关注品牌的公众号可以领福利。
不管是哪种行为，都是给奖励，换用户的动作。只是商品类、用户类活动，更功利一些，会鼓动用户多消费。产品和品牌活动则更软性，大有“赔钱赚吆喝”的感觉。
那么，如何对活动进行分析呢？
活动有3大关键要素：
叠加于常规销售
额外投入资源
产生额外增量
基于这三点，活动分析要清楚这三方面内容：
常规的销售数据是什么？
针对哪个问题，额外投入资源
投入以后，产生了多大效果
还拿开头的服装店举例，想要分析“本周内全场8折”活动，则需要：
了解没有打折的时候，一周卖多少件，多少钱
监控打折期间内，一周卖多少件，多少钱
对比打折/非打折时期，销售差异
注意，并非所有的活动都能产生增量。比如下表所示，打折期间销量还跌了。实际上，如果活动没有达到“四两拨千斤”的效果，则很有可能亏钱。这也是为啥活动分析特别重要的原因。
只是，并非所有活动，都是为了提升销量的，不同类型的活动要分开看。
商品类活动，在商品不同生命周期目标不一样：
孵化阶段：提高市场知名度（关注信息的人数）
上市阶段：快速占领市场（销售数量/购买人数）
成熟阶段：赚取利润（商品利润）
退市阶段：库存清理（避免积压）
如下图所示：
用户类活动，则要根据用户状况：
在业务扩张期：多获取新用户/鼓励用户转介绍
在业务稳定期：注重用户活跃/用户转化
在业务衰退期：注重用户留存
如下图所示：
产品类活动，则要看具体引导目标。
引导用户完成一次交易？
引导用户进入直播间？
引导用户连续登录？
指哪打哪的效果，在产品类活动更明显（如下图）
品牌类活动，则要看：在哪个平台进行传播。不同平台，衡量传播效果的手段，指标都不太一样（因为涉及好多种平台，这里不细说了，回来单独分享）。
这么多类型，是不是把小伙伴看晕了？晕了那就对了。因为这一块正是活动分析的最大难点。
活动分析的难点，根本就不是数据计算太过复杂，而是：
同时间活动太多，相互重叠
活动目标不清晰，甚至没有目标
活动目标太多，指望“毕其功于一役”
这些问题，常常是源自运营/营销/产品等部门的管理混乱。并非所有公司，都有清晰的管理。很多公司的运营，都是：
“这个活动去年做过，所以今年继续做……”
“这个活动领导很喜欢，所以我要赶紧做……”
“这个活动投了那么多钱，必须在方方面面都有效！”
这样浑浑噩噩，浑水摸鱼式的工作方式，导致很多活动在上线时，没有清晰的分类，没有明确的目标，甚至连过程监控都没有做。一个用户，能叠加享受好几重优惠，在规则上全无限制。这样等到活动结束，数据根本就是一坨烂泥。想在烂泥里再把水和土分出来，已经不可能了。
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