营销活动效果评估方法论

今天给各位分享营销活动效果评估方法论的知识，其中也会对营销活动效果评估方法论进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文导读目录：

1、怎么评估营销活动效果？

2、营销活动效果评估方法论

　　老板让你评估近期活动的效果，问：近期活动效果怎么样？ 　　答：推广渠道的曝光量增加了30%、落地页面点击率70%、活动期间有6万用户参与……（此处省略各种指标）。 　　再问：活动好还是不好？可不可以继续？不好的话哪里需要调整？ 　　…… 　　在面试和工作中经常会遇到这种活动效果评估类的问题，那么到底该如何评估活动效果，总结活动的优劣势呢？ 　　这就涉及到数据分析的全局思维，要考虑的因素包括指标数据、数据对比以及数据趋势判断等因素。很多人会使用工具，也会整理总结数据，但就是对“分析”没辙，原因可能是没有建立数据分析思维，不知道怎么套用分析方法，也可能是对业务缺少了解，无从判断。 　　针对大家这些方面的问题，我在知乎知学堂上线了一个数据分析课程，结合我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务案例，讲解常用模型+逻辑结构，手把手的用实际业务来帮大家构建数据分析逻辑，让大家能把学到的东西真正用起来，学完数据分析真的能做分析。感兴趣的可以点击下面链接加入学习，还有1v1答疑，数据分析项目和求职的问题也都可以问。 　　下面就以网易面试题为例，一起学习如何回答这类问题。 　　【面试题目】 　　网易云vip两种方式，买一年送一年和年卡五折，你认为哪种更好？写出具体分析理由。（网易面试题） 　　【分析思路】 　　用我们之前讲过的来解决业务问题。 　　一、明确问题 　　需要明确目标和现状，采用买一年送一年还是打五折应视实际情况和具体问题而定。 　　可以使用来向面试官提问，进一步明确问题：What(做什么)：会员权益具体有哪些？When(何时)：活动周期是多长？Where(何地)：活动在哪些城市推送？Why(为什么)：设置会员活动的目标是什么？Who(是谁)：活动推送给哪些用户？How(怎么做)：活动流程是怎么样的？How much(多少钱)：会员费用是多少？ 　　不同的活动流程会对用户行为产生不同的影响，从而形成不同的活动效果。例如活动推送可能是在推广渠道投放，也可能是用户进入APP后收到。 　　推广渠道投放会会直接影响用户注册，用户进入后弹窗则会影响活跃或留存率。 　　因此，首先需要对活动流程进行梳理，了解活动对用户行为可能产生的影响，用指标对用户行为进行量化监控，然后才能进行比较分析。 　　在这里我们假设活动是在所有用户进入APP后进行弹窗推送，对活动流程梳理如下： 　　接下来，需要围绕活动目标选出相关的指标。设定本次活动的目标为提高用户粘度和忠诚度，实现收入提升。 　　用户在使用中涉及到的指标主要有注册用户数、活跃用户数、活动投放数、活动点击量、年卡购买量、活动收入以及用户留存率。 　　为了能够更清楚的说明问题，我们还需要在这些指标中。 　　本案例选择“会员收入”作为活动的一级指标，会员购买量、会员活跃率作为二级指标。 　　根据业务流程对二级指标进行拆解，将注册用户数、活动投放数、活动点击量、会员活跃数作为三级指标。 　　最终，构建的指标体系金字塔如下图。 　　至此，问题就被进一步细化为买一年送一年和打五折相比较，哪个活动方案能使会员收入（一级指标）更高？ 　　二、分析问题 　　有了衡量的指标和比较的对象，就可以进行“好坏”的判断了。 　　可以采用，对用户进行分组，每组推送不同的活动方案，再对两者的数据指标进行对比分析。 　　对于本次活动来说会员收入越高越好，会员活跃率用来衡量用户的质量高低。 　　用之前讲过的里的对比表格，对两个活动方案的指标从多个维度进行对比分析。方案A代表买一年送一年，方案B代表打五折。 　　根据会员收入=会员购买量*会员价格，其中方案B的会员价格=1/2*会员价格。 　　对比较结果分情况讨论： 　　1.当方案A的会员收入>方案B的会员收入时，我们对方案A和方案B的会员购买量进行比较： 　　1）如果方案A会员购买量>方案B会员购买量，方案A在会员收入和会员购买量同时占有优势； 　　2）如果方案B会员购买量>方案A会员购买量>1/2*方案B会员购买量，方案A因为会员单价高在收入方面有优势，方案B则对用户更具有吸引力。 　　2.当方案A会员收入<=方案B会员收入时，方案B在会员收入和会员购买量上均占优。 　　有了“好坏”判断，进一步，我们可以挖掘为什么好的原因。 　　因为活动流程的每一个业务节点对用户转化都能够产生一定影响，所以可以从业务流程出发提出假设。 　　假设1：不同渠道的渠道质量不同 　　假设2：不同用户对产品的体验不同 　　假设3：不同用户对会员权益和会员价格敏感度不同 　　就可以继续用进行分析验证，找到问题的原因。 　　三、提出建议 　　1.根据比较得出较优方案进行全面推行，用分析找到的原因不断的优化调整策略。 　　2.针对不同用户推送不同的活动方案。 　　不同用户对价格的和会员时长的敏感程度不同，比如新用户对价格敏感，老用户相对对会员时长更感兴趣，高等级用户和低等级用户也存在差异。 　　可以分别找出购买买一年送一年和打五折用户的特征，有针对性的对不同类型的用户推送不同的活动方案。 　　四、总结 　　通过以上的步骤就能够从多个维度来评估活动效果，并且可以从活动流程、推广渠道、用户偏好等方面进行总结，发掘活动中的优点和缺点。 　　实际的数据分析工作也类似于此，但每个单独的业务都有不同，需要用到的数据分析方法和模型也不同，这是无法靠死记硬背掌握的，只有真正内化数据分析思维，才能在面对不断变化的业务时，都能快速给出个性化的数据分析方案。 　　数据分析思维的建立也不是一朝一夕能够完成，要在实际操作里有意训练，不断完善。想要训练自己这方面能力的可以参加我在知乎知学堂新上线的数据分析课程，专业老师的引导可以帮助大家缩短这个过程，我在课程中也加入了实操训练，还会讲解个人项目的寻找方式，就是想培养大家自我成长的能力。课程学完基本对标阿里p6，能解决产品、运营和销售工作里90%的数据工作，想提升就点下面链接： 　　最后总结一下分析思路： 　　1.明确问题 　　1）了解现状和目标 　　2）梳理活动流程 　　3）列出相关指标，并建立 　　2.分析问题 　　1）使用，设定比较方法和比较维度 　　2）分情况讨论比较结果得出结论 　　3）使用，进一步分析原因 　　3.提出建议　　随着数字化转型和数字化建设的快速发展，企业愈加意识到效果评估已经成为数字化精准营销闭环中的关键环节，活动效果评估不仅仅是一份事后向领导汇报的材料，还是能够通过数据分析与洞察判断营销环节中的优缺点的关键步骤。完善科学的效果评估能够反向指导营销活动方案设计，形成有效的营销活动模板，进行常态化营销。作者根据实践经验总结出一套银行营销活动效果评估方法论。 　　效果评估能够从产品、用户、渠道、权益四个方面帮助优化营销活动，然而很多企业在进行营销活动后并没有充分重视效果评估这一环节，在该环节存在很多痛点，例如缺乏对全链路数据收集、仅仅关注关键指标、缺少完善效果评估框架等。 　　四个方面优化营销活动：定位活动、产品设计优缺点：活动流程是否符合用户习惯？产品设计是否满足用户需求？用户体验是否流畅便捷？选择精准用户群：根据活动Abtest分组，选择效果最佳的用户群或者剔除效果最差的用户群，节省营销成本；寻找高效触达渠道：通过不同渠道活动参与情况选择高效的触达渠道，了解用户渠道偏好，增加活动曝光率；挑选最具吸引力活动权益：用户核销、使用优惠券等数据反映银行权益对用户的吸引力，为了提高活动参与率，应该选择更加具有吸引力的权益； 　　从确定营销目标开始，到活动落地，效果评估起到了连接整个营销闭环的重要作用。营销活动闭环 　　在银行业这样审批流程繁琐的行业，常态化的活动配置不仅简化审批流程，还能够提高数据利用的时效性，下面将介绍具体该如何构建银行营销活动效果评估框架以及后续的效果分析&建议。 　　在进行效果分析之前，需要先构建完善的效果评估框架。领导往往只关注活动完成的目标情况以及最后的原因总结，而不同角色的业务人员则需要对活动的整个流程进行详细的分析，总结出活动的亮点与痛点。因此在进行分析工作之前，需要全面的收集数据，建立效果评估明细表，各团队角色可以根据自己的需求有侧重点的进行效果分析工作。本文分为梳理活动参与流程、多场景数据监测&收集、效果分析与优化建议三步建立营销活动效果评估框架，下面将一一介绍。 　　第一步：梳理活动参与流程 　　我们需要对整个营销活动流程有一个清晰的了解，梳理用户参与整个活动的各个环节，并据此设置关键指标。通常会使用3A3R用户运营增长模型或者用户生命周期模型进行梳理。3A3R用户运营增长模型（TalkingData提出）：即Awareness、Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer六个单词的缩写，代表用户参与整个运营活动的六个阶段。3A3R用户运营增长模型用户生命周期模型用户生命周期模型 　　以某银行开卡活动为例，根据3A3R模型梳理各阶段用户参与流程：某股份制银行开卡活动流程梳理示例 　　根据不同的活动与业务目标，结合活动参与流程设置关键指标： 　　开卡活动：开卡数、进件率、激活率、绑卡率………… 　　绑卡/关注活动：绑卡数、关注数、渠道留存率………… 　　促活活动：APP活跃用户数、金融交易人数………… 　　裂变活动：裂变新客数、客单价、参与裂变人数………… 　　第二步：多场景数据监测&收集 　　为了建立科学完善的评估报表，帮助各业务团队完成活动效果评估，从渠道、用户、产品、活动四个方面考虑数据的监测与收集。渠道：APP、微信、短信、邮件、电销、线下网点、人工收集；用户：根据ABtest分组，分别监测执行组、对照组活动情况；产品：根据页面或事件埋点，建立活动漏斗；活动：对不同营销活动效果数据进行收集；某银行评估指标明细表 　　第三步：效果评估与优化建议 　　完成效果评估明细表后，就可以从整体活动效果、渠道、活动、用户、权益等多维度对营销活动进行分析。各业务团队根据自己的侧重点寻找活动亮点与痛点，并分析原因。 　　至此，我们已经完成了一个营销活动的效果评估，希望本文能够为数据分析同学提供一个效果评估的基本方法参考。 　　欢迎大家指正！

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