大家好，本來(lái)已經(jīng)寫了《一個(gè)例子，說說我在做活動(dòng)產(chǎn)品時(shí)踩過的坑》上篇和下篇，以為該說的，該總結(jié)的都寫完了。但在這個(gè)活動(dòng)結(jié)束后，一看數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了有很多可以復(fù)盤的東西，所以筆者就拿出來(lái)跟大家分享下。

先來(lái)回顧一下活動(dòng)流程：

一. 活動(dòng)總用戶數(shù)據(jù)（2017.1.1—2017.9.7）

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。總體費(fèi)用在17w左右，也就是說一個(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。

二. 活動(dòng)期間數(shù)據(jù)對(duì)比

通過數(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>過年>清明。

注：這里數(shù)據(jù)分析沒有做差異性檢驗(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。

三. 注冊(cè)用戶對(duì)比

1. ?活動(dòng)期間注冊(cè)用戶：非活動(dòng)期間注冊(cè)用戶≈1.61：1
2. ?活動(dòng)期間注冊(cè)用戶占總注冊(cè)用戶占比≈64%

通過這兩組數(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)。

四. 注冊(cè)用戶后續(xù)轉(zhuǎn)化行為

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)站等有沒有后續(xù)的行為，即把一些只是通過手機(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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作者：大米，產(chǎn)品狗一只，堅(jiān)持原創(chuàng)，以文會(huì)友，希望和大家共同感悟，思考，成長(zhǎng)

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