运营如何预估公众号活动效果?需要关注哪些数据？

如何预估活动效果，需要哪些维度的数据；为什么有些活动看起来页面效果不错，但是对平台的帮助微乎其微。今天我们就来聊一聊活动相关的问题~

后台有两个提问，成功引起了我的注意。

一个是问，如何预估活动效果，需要哪些维度的数据；

还有一个是问，为什么有些活动看起来页面效果不错，但是对平台的帮助微乎其微。

想了想，好像运营百问里，对活动运营讲得很少，于是，我决定正面回答一下。

首先回答第二个问题，活动本身，其实并不是一个对平台一定产生正面影响的因子，更别说它一定不是对平台产生正面影响的长效因子了。

这个问题，我们需要回归到「运营」这件事儿的本身来说。

所有人都不会反对，「运营」是为了让「产品」活得更好，活得更久的各种手段的集合，那么这个集合本身就包含了「活动」，但是同时，这个集合并不等于「活动」。

也就是说，为了让「产品」活得更好，我们需要有很多运营手段。

围绕内容制作本身，让内容的质量更好，更符合用户的偏好，这是一种手段；

围绕用户的行为，构建行为奖励体系，引导用户做一系列平台希望它做的动作，最后形成习惯，这也是一种手段；

围绕运营指标，设计一些活动，让对应的运营指标在短期有明显的增长，这还是一种手段。

无论是什么手段，最终要实现的是让「产品」拥有更长的生命周期，并能够在这个生命周期里获得更多的收入，无论这个收入来自于谁。

其实在解释这个活动的时候，我们其实可以反过来想。

一个线下的服装店，新品上市，和换季促销的时候，会有什么差别？

差别可能是，换季促销可能会带来更集中且数量更多的用户进店，但用户的贡献的衡量标准却未必一致。新品上市时的单个消费者，其贡献的单品收入和单品带来的利润都是比换季促销时会高一些，但是促销一方面加快了库存的流转，另一方面不考核单品，而考验规模，就会得出不论新品上市没有折扣，还是换季折扣打骨折，其实都是为了让服装品牌达到清库存，回笼资金，尽量让自己的门店和品牌活下去甚至赚翻天的运营目标。

那说到这里，可能你明白了，一个服装店，要能赚翻天，恐怕并不是仅仅依靠「活动」能带来的。讲道理，品牌与单品本身的设计（映射产品的品牌与本身要解决的需求甚至面对的用户群体）、店铺的选址（映射产品推广与运营的渠道）、资金周转的速度（大运营的效率）、各种成本的控制（映射大运营成本的控制），都会对「赚钱」这件事儿产生作用。

而「活动」对「赚钱」这件事儿的作用，并没有想象中大。

所以，不要纠结一场活动的效果对平台有没有正面影响，我说句实话，活动期有，活动期后不一定。

要持续去做活动期之后还能对平台有一定贡献的活动，让数据像下图这样走，才是健康的活动运营。

请注意，我说的是「健康」，因为活动结束之后，对比活动前，数据虽然衰退，但仍然会保持在较之前更高的位置。

好了，回到第一个问题，每一个活动要上架，必然是要提交策划，让领导去审批给预算的，所以，活动效果是无法回避的重要的一个指标。

考虑「活动效果」这件事儿，其实无非是两条路：

1、花少钱办大事儿，追求ROI的效果体现

2、花大钱办更大的事儿，追求活动的规模效应

第一条路，强调ROI，那么只要活动效果能够提升ROI就可以；

第二条路，强调规模，就要考虑在尽量压榨ROI（但避免到达红线）的情况下，推高规模。

通常，第一条路，对有收入的活动会更友好，第二条路，对做用户增量的活动可能更合适。

但是，不管是哪条路，都涉及到如何去定指标，这里有三种情况。

情况1，之前做过类似的活动

这种情况最好办，对照此前类似活动的投入与产出，去定效果就好，需要注意的就是，不要定过高的指标（譬如ROI效率翻番这种就属于过高），充分考虑当时活动前中后的数据变化，采用类似的变化曲线就好；

情况2，这是第一次做活动，产品之前没做过活动。

这种情况也好办，拍脑袋，只不过你拍脑袋的对象，是活动前一段时间的某个指标在活动期间的增长率。对这种呢，其实就是讨价还价的过程，你开了一个效果指标，老板不满意，给了你一个新的，你觉得做不好，那么盘一盘，谈谈价格，最后达成一致的过程。

情况3，这是第一次做这个类型的活动，以前没做过类似的，但做过活动

这种情况最麻烦，因为，你会更倾向于拍脑袋，但老板会拿着以前做过活动啊，效果咋样这种来和你对夯，这就比较麻烦，为啥呢，因为可能你很难去讨价还价了，其实也很好办，盘点一下支持活动的资源和渠道，先自己算清楚，能保障指标做到什么程度，先心中有数，然后，再去计算如果要达到预期，还需要哪些资源和渠道，和Leader一次性谈妥，再去落地就好了。

至于，你所需要的数据的维度，我没法告诉你。但可以明确说得大概是这样：

有收入的产品盯住GMV，GMV去拆新购与复购；

没有收入的产品盯住用户量，用户量去看新客与留存或者活跃指标即可。

需要注意的是时间维度，要环比同比都拉出来看看——环比，拉活动前一段时间的数据（前一周、前2周）；同比（上个月、去年同期）。增长多少，emmm，你看着办咯。

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