每年年底都会有大量的促销活动，这就意味着需要进行一次回顾。对于数据分析师来说，数据审核是日常工作。那么如何提高审稿效率呢？作者总结了事件回顾的“七步诗法”，帮助你更清晰、更全面地完成回顾。
每年11月、12月都会推出大量促销活动，因此审核工作中少不了数据分析师。这里推荐《诗的七步》，清晰全面的回顾。
1、目标明确促销的字面意思是：促进销售，即投入额外的资源，获得额外的销售额。因此，首先要明确活动要达到什么目标，计划投入多少资源。
注意！促销本身包括全员参与的大促销和部分用户/部分产品/部分渠道参与的单点促销。每种促销都有自己的目的，所以首先要区分促销的类型，并明确每种类型的目标指标（如下图）。
这里，有些操作是混乱的。他张口说道：“活动的目的就是为了增加销量，不知道能增加多少！”废话，活动的目的肯定是为了增加销量。关键是量要从多少增加到多少。我什至不知道具体的改进价值，预算是如何制定的，成本计划如何控制。
有些操作员喜欢做所有事情，并为一项活动写下7 或8 个目标。注意！如果是全员促销，由于投入巨大，有可能同时实现几个目标。这里，只要在操作前写清楚每个目标，“打算从XX升级到XX”。
原则上，非大的促销活动，一定要找到参考对象。例如，对于用户相关的活动，可以设置AB组进行比较；对于产品相关的活动，可以与前期的同款进行比较；对于渠道相关的活动，可以与同地区/同商圈的门店进行比较。如果实在找不到，也可以对比同一个群体/产品/渠道的活动前后的活动情况。总之，你必须有一个明确的参考，否则你将看不到增量效果。
2.明确你的投资。一旦你有了明确的目标，你的投资也就清晰了。在投资方面，重要的是分类：
宣传费用：宣传海报、无购买链接的海报流量费用：直接购买流量/店铺流量的费用奖励费用：因用户购买行为而产生的折扣/奖励开发费用：四大活动的系统开发只有明确区分费用种类可以更容易地计算收益吗？流量费直接影响流量的大小，奖励费直接影响流量进来后的转化率，这两部分理解起来尤为重要。宣传和开发费用是为了避免低估总体成本，导致项目无法进行财务会计（财务会计往往很详细，计算远高于业务的粗略估算）。
3、规则明确促销活动规则包括三部分：
目标用户规则：潜在参与群体（所有会员或指定群体） 参与规则：完成XX个动作即可获得奖励。奖励规则：XX金额返XX元/赠送XX礼品。一个简单的例子如下：
排序规则与分析密切相关：
首先，通过目标用户规则，可以了解用户的基本特征和历史行为，并根据历史数据对用户参与度做出一些预测（如果是基于电商平台或者招募新用户，这些数据可能会不可用）；
其次，通过参与规则，可以了解用户参与流程，构建转化漏斗。后期可以利用漏斗分析方法进行深入分析；
第三，通过奖励规则，可以统一折算折扣（例如购买300件以上减100折可以折算成33%的折扣）。优惠力度的大小是影响效果的重要因素。
有3个问题需要特别注意：
1.潜在门槛。例如，新产品A上线，举办“凡购买A的用户均可领取礼物”的活动。名义上，所有用户都参与，但产品A的受众不一定是所有人。通过同类别的历史数据分析，就非常清楚了。可能会发现只有部分人有机会参与。这就是“潜在门槛”问题。如果操作忽略潜在阈值，则可能会产生对活动输入和输出的错误估计。
2. 路径复杂。例如，某活动要求用户浇水、种菜，进行大量操作才能领取优惠券。注意！很有可能用户转化率很低，连优惠券都拿不到，而操作会在活动中间匆忙改变流程，省略这些环节，导致数据混乱。如果发现操作路径步骤过多，就应该提高警惕，提前警示风险，看看是否可以暂时调整操作。
3、奖励叠加。例如，如果有10个产品参与活动，则可以享受单个产品的全额折扣，并且如果达到XX元，还可以享受整个订单的折扣。这是典型的堆叠奖励。奖励叠加的问题很可能会导致成本失控。因此，在推出活动规则时，需要提前进行订单模拟，看看叠加了哪些规则，用户理论上能享受到的最大折扣是多少，从而提前发现问题。
4.计算结果一旦有了明确的初步数据，数据出来后就可以先计算结果。首先给出一个判断：目标是否达到，然后解释为什么达到或没有达到。
注意！如果活动很多，比如一些电商，一个月可能有150条促销规则一起运行。这时，除了审查个别活动外，还需要进行三项整体审查。
总体回顾一：整个活动总成本VS总收入。收入的增加不能以活动费用的增加为代价，因为这会耗尽利润。因此，我们首先需要审视一下收入费用率。
总体回顾2：以订单为单位，统计有多少个订单叠加了折扣，每个订单折算后的折扣力度是多少，是否有折扣极高的订单（例如超过50%）。这样就可以发现盈利亏损点，后期可以制定规则，避免过度叠加。
总体回顾三：以用户为单位，统计每个用户享受折扣的次数和形式。特别关注享受折扣高、折扣频繁的用户群体。这样就可以发现“羊毛”/“促销敏感”群体，为后续活动添加分析线索。
5、看看问题做得好还是做得不好。只要参考目标就很容易做出判断。注意！必须做出这样的判断，以便以后可以做进一步的分析。如果做得好，就吸取经验；如果做得不好，就回顾并吸取教训。很多新人没有经验，目标也很模糊。他们整理了一堆关于活动的详细数据，比如有多少人参加了，有多少人消费了，有多少人买了一件商品，有多少人买了两件商品等等。虽然最终的数据有很多，但我甚至无法判断它是好是坏，更无法得出任何深入的结论。所以，做出判断是非常重要的，一定要有一个好或坏的结论。
6、检讨落实得不好，要检讨、吸取教训。审核时，首先考虑的是执行是否到位。计划再好，如果执行不到位，也不会产生效果。
对于活动来说，审核执行的要点是：
宣传阶段：广告是否按时上线，是否吸引了足够的用户流量。参与阶段：用户是否完成了操作过程以及过程中损失了多少。交易阶段：是否存在商品缺货、优惠券无法核销、系统故障等问题。这些问题会影响销售，而且很难用数据量化（比如用户想下单的时候，缺货了，就默默离开），所以先排查这些问题。如有，由运营方负责。
交易笔数=流量*参与转化率*参与完成率*成交率。作为活动组织者，应该优先考虑宣传支出，以吸引足够的流量。没有足够的流量，更不用说交易了。如果活动参与流程过于繁琐，导致用户中途退出的比例很高，那么就是规划问题，需要考虑流程的精简。这里您可以使用同类型活动的历史数据作为参考值。如果明显比同类活动差，可以直接点评。
至于成交率，受多方面影响，需要仔细分析。
7、为什么转化率不高？产品选型错误、活跃度不足、用户需求不足都可能是原因，而且这些原因可能是交织在一起的（需求不足、吸引力不是很大），因此很难百分百明确。很大。如果您是电商平台的商家，平台可能不会提供详细的用户数据，导致分析变得更加困难。
这里我建议从活动策划的角度来看：我可以改进哪些行动？规划可以改进的事情是：产品/文案/折扣强度。改进的难点是产品>报价>文案。因此，您可以先将参加活动的产品与同类产品进行对比，看看与同类产品的性能差异；不同促销力度下的反应差异，查看折扣问题；直接看推广渠道的详细数据，观察不同文案的表现（如下图）。
8、关注更深层次的问题！数据需要结合起来看。仅仅通过一项活动或许无法细分出具体的原因，但用户对不同活动的参与以及在多项活动中的表现可以更深刻地反映他们的需求。
这就需要记录用户对每个事件的参与情况，然后根据多个事件数据对用户进行标签，以了解他们的价格敏感偏好和需求偏好。
专栏作家
脚踏实地的陈老师有一个微信公众号：脚踏实地学校，人人都是产品经理专栏作家。资深顾问，在互联网、金融、快消品、零售、耐用品、美妆等15个行业拥有丰富的数据相关经验。
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