資料驅動運營（四）行銷活動指標

4、行銷活動指標

見下圖：

還是先講述圖中指標：

1.行銷活動效果的評估

我認為ROI是最為核心的，一般來講，我們會將活動前一周和活動後一周的網站UV、PV、訂單數、銷售金額、轉換率等指標做平均；再計算出活動期間的這些指標值。

用活動期間和活動後一周的指標數值減掉活動前一周的對應指標數值，得出活動的效果，再扣除可能的獎品費用等其他費用，得到該活動的ROI。

這種計算方法有很大誤差，特別是有多種因素同時影響使用者購買行為時，但也可大致看出一項活動的效果。

至於多因素影響的情況下，如何評估，這會在後面文章談到專業統計軟體和統計模型的建立和分析。 這裡不多敘述。

這裡還需要提醒的是：行銷活動的評估不僅僅是事後評估，更為重要的是活動進行中的每日HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/8944.html">資料監控，評估和分析， 找到活動效果差的可能原因，及時調整，以此確保整個活動的效果。

2.廣告及管道效果評估

部分指標與行銷活動效果評估一致；這裡額外強調CPA和CPS，特別是後者。

在我的實際工作中，除了以上表面化的資料監控和資料分析外，還會有對各項資料的細化和分解，以此找到更為真實的情況。

比如行銷活動效果評估，如果我們按照上圖所示做出了評估資料，我們下一步能如何呢？ 但實際上，我們並不完全瞭解該項行銷活動背後更為細緻的真實情況，也不會為提高下一次行銷活動給出有價值的建議了。

比如：該項活動在不同城市都有相同的活動效果嗎？ 哪些城市效果明顯？ 哪些又並不明顯呢？ 他們有什麼特徵？ 我們是否應該針對不同城市開展不同的行銷活動呢？

6月份的一次零元抽獎活動中，活動整體的ROI很好，這也是為什麼各大團購網站樂此不疲的做此項流程最為簡單，但效果卻不錯的原因。

但我們將資料做了以下兩次不同分析後，發現背後應該有更為細緻的真實情況，從而指導下一次活動。

一種是人工分城市照上圖統計分析活動效果，得出了部分城市的活動ROI嚴重不同。

另一種是用SAS建模型，找相關性，也得出了相同結論。

下一步就是分析不同的原因所在，為後期再開展類似活動給出新的建議。

這裡不再敘述，在後期的分析方法裡會再次講述。

相關指標部分大致講述完畢，下一篇將講述分析方法，歡迎大家繼續關注和參與討論。

（未完待續）