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借一個例子,說說我在做活動產品時踩過的坑(數據復盤)

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先來回顧一下活動流程:

借一個例子,說說我在做活動產品時踩過的坑(數據復盤)

一. 活動總用戶數據(2017.1.1—2017.9.7)

借一個例子,說說我在做活動產品時踩過的坑(數據復盤)

轉化成漏斗類圖表:

借一個例子,說說我在做活動產品時踩過的坑(數據復盤)

有人有更好的做漏斗類圖表的工具或者方法請在下面留言告訴我~~這個是用Excel柱狀圖做的,看起來比較粗糙,只能說給出個較為直觀的感受。。。

整個活動期間共有約15.6w用戶,參與量有30w左右。實際中獎用戶11.5w,其中新注冊用戶9.2w,新老用戶比例約為4: 1。總體費用在17w左右,也就是說一個用戶的拉新成本不到2塊(約為1.8元),從這個角度來看活動還算比較成功,以較低的成本拉到盡可能多的新用戶。

中獎率為73.8%,由于我們活動中獎率是百分百,所以流失主要來源兩部分:頁面流失和串碼錯誤。在以后的活動中可以加一個“領取按鈕”點擊人數的埋點,這樣就可以看出頁面流失率和串碼出錯率了。

二. 活動期間數據對比

借一個例子,說說我在做活動產品時踩過的坑(數據復盤)

借一個例子,說說我在做活動產品時踩過的坑(數據復盤)

通過數據看出,周末周內用戶參與量差異不大,平時和節假日差異較大,淡旺季差異較大,在各種節日中,五一>端午>過年>清明。

注:這里數據分析沒有做差異性檢驗,即分析其他干擾因素(廣告投放,宣傳力度,投放罐數等)對活動數據的影響。如果能確定這些因素,可以借助SPSS數據分析工具判定在99%或95%的置信區間內各因素之間差異性是否顯著。

三. 注冊用戶對比

  1. ?活動期間注冊用戶:非活動期間注冊用戶≈1.611
  2. ?活動期間注冊用戶占總注冊用戶占比≈64%

通過這兩組數據可以看出該活動對新用戶的注冊起到了一定的作用,但和上一部分數據一樣,也需要排除其他干擾因素對結果的影響。在以后的文章中我會詳細介紹如何通過統計學原理排除其他干擾因素,得到你想要的顯著性檢驗。

四. 注冊用戶后續轉化行為

一個活動做下來除了要看拉新用戶數,另一個很重要的指標就是這些拉新用戶在我們的app,網站等有沒有后續的行為,即把一些只是通過手機號注冊的死粉轉化成我們真正的活躍用戶。

在9.2w多注冊用戶中總共有95人產生了購買行為,共產生了201筆訂單,總訂單金額19670.7元,每筆訂單客單價97元。其中:

  • 直接webapp下單(免登錄)91人,產生了193筆訂單,總訂單金額17542.70元,每筆訂單客單價91元
  • 二次登錄的有6人,下單4人,產生了8筆訂單,總訂單金額2128元,每筆訂單客單價266元

可以看出來注冊用戶在之后是有產生一定的購買行為,但絕大部分來自于webapp(無需登錄直接下單),活躍用戶很低。往后可以通過短信,微信或者app推送等營銷方式增強用戶粘性,增加注冊用戶到活躍用戶的轉化率

 

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