每到年底，都会有大量的促销活动，有活动意味着需要复盘，对于数据分析师而言，数据复盘就是一个日常工作。那么该如何提升复盘效率，作者总结了活动复盘的“七步成诗法”，帮助你更加清晰、全面地完成复盘。

每年11、12月都有大量的促销活动上线，因此也少不了数据分析师进行复盘工作。这里推荐“七步成诗法”可以清晰、全面地进行复盘。

一、清晰目标

促销的字面含义就是：促进销售，即额外投入资源，获得额外销量。因此，活动到底要达成啥目标，计划投入多少资源，是首先要搞清楚的。

注意！促销本身，有全员参与的大促，和部分用户/部分商品/部分渠道参与的单点促销。每一种促销有各自的目的，因此要先分清促销的类型，每种类型单独清晰目标指标（如下图）。

在这里，有些运营很糊涂。一张嘴：“活动就是为了提升销量呀，提升多少我也不知道！”废话，活动肯定是为了提升销量呀，从多少提升到多少才是关键。连具体提升数值都不知道，预算是咋做的，成本又打算怎么控呢。

有些运营则喜欢大包大揽，一个活动写7、8个目标。注意！如果是全员大促的话，是有可能同时实现几个目标的，因为投入力度大嘛。这里只要运营事先每个目标写清楚“打算从XX提升到XX”即可。

非大促类活动， 原则都得找参照物，比如用户类活动可以设AB组对比；商品类可以找往期同款对比；渠道类可以找同地区/同营业面积门店对比。实在找不到，也可以设活动同群体/商品/渠道的活动前后对比，总之得有清晰参照物，不然看不出增量效果。

二、清晰投入

清晰目标以后，就可以清晰投入。在投入上，重要的是做分类：

• 宣传费用：不带购买链接的宣传画、海报
• 流量费用：直接购买流量/店铺引流的费用
• 奖励费用：因为用户购买行为而发生的优惠/奖励
• 开发费用：为了让活动做起来搞的系统开发

这四类费用分清楚，才容易核算效益。流量费用直接影响流量大小，奖励费用直接影响流量进来后的转化率，这两部分是尤其要搞清楚的。宣传和开发费用，则是为了避免低估整体成本，导致项目过不来财务核算那一关（财务经常核算很细，算出来远高于业务粗略估计的）。

三、清晰规则

促销活动规则包括三大部分：

1. 目标用户规则：潜在参与群体（全员or指定人群）
2. 参与规则：完成XX动作可以领奖
3. 奖励规则：XX金额返XX元/送XX礼品

举个简单例子如下图：

梳理规则，和分析有密切关系：

一来，通过目标用户规则，可以了解用户基础特征与历史行为，从而基于历史数据对用户参与进行一些预判（如果是基于电商平台或者是拉新，可能没有这些数据）；

二来，通过参与规则，可以了解用户参与流程，从而构建出转化漏斗。后续可以利用漏斗分析法进行深入分析；

三来，通过奖励规则，可以统一折算优惠力度（比如满300减100，可以折算成优惠33%）。优惠力度是影响效果的重要因素。

这里有3个问题要特别注意：

一、潜在门槛。比如新上了一款产品A，搞个活动“全体用户买A可赠礼品”，名义上是全员参与，可产品A的受众不见得是全体人，通过同品类的历史数据分析，很有可能发现只有部分人有机会参与，这就是“潜在门槛”问题。如果运营忽视了潜在门槛，很有可能对活动投入产出产生不正确的预计。

二、复杂路径。比如一个活动要用户浇水种菜折腾一堆操作才能领券，注意！很有可能用户转化率很低，连券都拿不到，而运营又会情急之下在活动中间改流程，省去这些环节，导致数据混乱。如果发现操作路径步骤太多，要打起12分精神，提前警示风险，看运营是否临时调整。

三、叠加奖励。比如一个活动有10款产品参与，既可以单品享受满减，并且整个订单如果满XX元还能减，这种就是典型的叠加奖励。叠加奖励问题很可能导致成本失控，因此在活动规则出台的时候，就得提前做下单模拟，看看到底哪些规则是叠加在一起的，用户理论上最大幅度享受优惠是多少，提前发现问题。

四、核算成果

有了清晰的前期数据，在数据出来以后，可以先核算成果。先给一个判断：到底达成目标没有，再来解释为啥达成，为啥没达成。

注意！如果活动很多，比如某些电商公司，一个月可能有150条促销规则一起在跑。这时候除了对单独活动复盘以外，还要做3个整体性复盘。

整体复盘一：整个活动投入总费用 VS 整体收入。收入的增长不能以活动费用增长为代价，这样会耗干利润的。所以要先复盘收入费用率。

整体复盘二：以订单为单位，统计有多少订单叠加了优惠，折算后每单优惠力度是多少，有没有优惠力度超高（比如超50%）的订单。这样能发现利润损失点，后期定规则避免过多叠加。

整体复盘三：以用户为单位，统计每个用户享受优惠次数，形式。特别注意享受优惠额度高，次数多的用户群体，这样能发现“薅羊毛”/“促销敏感”群体，为后续活动增加分析线索。

五、发现问题

做得好/不好，只要参照目标就很容易下判断。注意！这个判断一定要下，这样后边才好进一步分析。做得好，就总结经验；做的不好，就复盘教训。很多新人没经验，在目标哪里含糊不清，搞了一堆活动中的细节数据，诸如多少人参加，多少人消费，买一件的有多少，买2件的有多少，……最后数据虽多，连好坏都判断不了，更没有深入结论了。所以下判断非常重要，一定要有好坏定论。

六、检讨执行

如果做得不好，就得复盘教训。复盘中，是否执行到位，是要第一位考虑的。如果没有执行到位，那再好的策划也不可能实现效果。

对活动而言，复盘执行的要点在于：

1. 宣传阶段：广告是否按时上线，吸引来用户流量是否足够
2. 参与阶段：用户是否完成了操作过程，中途损失多少
3. 成交阶段：是否存在商品缺货、抵用券无法核销、系统故障等问题

这些问题会执行影响销量，而且很难用数据量化（比如用户想下单的时候没货，人家就默默走了），所以先检查这些问题，如果有，就是运营的责任。

成交数=流量*参与转化率*参与完成率*成交率。作为活动组织方，优先考虑把宣传费用花出去，吸引来足够的流量。流量都不够，更谈不上成交。如果活动参与流程太过繁琐，导致用户中途推出比例很高，那就是策划的问题，得考虑精简流程。这里可以将同类型活动历史数据作为参照值，如果明显比同类活动更差，就可以直接检讨。

至于成交率，则是受多方面影响，需要细致分析。

七、细拆原因

转化率为啥不高？商品选得不对，活动力度不够大，用户需求不足，都有可能都是原因，并且这些原因有可能是相互交织的（本来就需求不足，吸引力又不大），所以想100%扯清楚难度很大。如果是入驻电商平台的商家 ，可能平台方还不会给到用户明细数据，分析难度更大。

这里推荐站在活动策划角度来看：到底我还能改善哪些动作。策划可以改善的是：商品/文案/优惠力度。改善的难度是商品＞优惠＞文案。所以可以先对参与活动的商品进行同类对比，看与同类商品表现差异；对于不同促销力度下响应差异，检查优惠问题；直接看推广渠道的细节数据，观察不同文案的表现（如下图）。

八、更深层问题

注意！数据是需要连起来看的，仅通过一次活动有可能无法拆解到更细的原因，而用户对于不同活动的参与，在多次活动中的表现，能更深刻的反映其需求情况。

这就需要对每次活动用户参与情况做好记录，再基于多次活动数据对用户打标签，看其价格敏感偏好与需求偏好。