监控活动的效果是要监控数据
活动每个环境的成绩和问题都是能通过数据体现的,每一个运营都应该具备对数据的基础分析能力。
曝光数据>预期,是否有用户传播了活动
曝光数据<预期,资源是否如期触达?有无遗漏
参与数据>预期,资源触达效率高,活动文案、海报设计不错
参与数据<预期,跳转有无bug?文案,海边设计与喜欢吗?
互动数据>预期,活动形式,激励受用户喜欢
互动数据<预期,活动形式是否太复?规则是否清晰,激励体系是否设置的不够好
流失数据不能忽视,拆分流失用户行动路径有助于反向调整活动策略
当活动中数据地域预期的情况时:
1.精准的定位问题
获得基础的活动数据
验证流程是否通畅
在活动策划阶段,预估活动环节中的可能出现的多种情况,提前准备PlanB
AB测试是为网页或APP界面或流程制作2个或多个版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用。
如何做AB测试:
确定测试的目的:可能是获得活动的基础数据;可能是测试文案、海报
输出测试方案:例如海报不能和文案对比;过小的样本量会影响数据准确性;同时也需要减少过多的交叉对比;
确定测试周期:时间太短会导致结果不科学,太长也没有意义,一般是1-2周比较合理
回收数据:结合测试目的分析数据,如果数据不准确找到原因再次测试
得出结论:结论是明确且清楚的,如果不能指导下一步怎么做,需要定位具体原因。
风险类型:
可预见风险:
活动bug
用户反馈
法律风险
突发风险:
用户作弊
负面传播
资源异常
那么具体怎么应对活动中的风险
活动bug:
准备最坏情况下的兜底方案;建设实时监控的能力,检测异常情况;设置数据红线,有问题第一时间处理
用户反馈:
用户的声音很重要,提前接介入客服对接;提前准备活动中的Q&A环节;提前准备活动异常的通用话术
法律风险:
提前与法务确认风险;上线后保持监控高风险的反馈
用户作弊
第一时间让研发进行排查,定位问题
进行相关策略调整,不限于活动规则、用户惩罚等处理方式
负面传播
判断影响范围大小,进行一定的补偿和表态,严重时需要进行危机公关处理
资源异常
定位问题,并结合数据和影响情况,调整资源方案
回顾活动:
分析数据:
总结经验
此次活动是否可以复用?
是否可以沉淀为常驻功能
是否有后续计划,改进方案
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