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发表于 2020-4-12 19:57:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。这是这次活动取得的成果,在一开始就写。如:

本次活动 uv 24w(20w,↑ 20%),uv价值 3.6(3,↑ 20%)

2、如果是发周报、月报之类的数据,接下来就应该是核心数据走势图


在这张图里,要对每个数据的拐点做分析,比如图中11月7日、8日两天的uv价值有明显提升,这个的原因,要找到并写在报告里。

3、接下来流量分析,主要为流量来源分布,各渠道流量转化率分析。流量涨了,要找到是哪个渠道带来的流量涨了,为什么涨了,分析这里的原因。流量的质量如何,哪个渠道的流量转化率高。这里需要两个饼图,一个是流量渠道占比,一个是渠道带来的转化占比。


从上面的两个饼图里,我们看到明显站内流量的转化率更高,而广点通带来的流量转化率偏低。另外,通过与往期的渠道来源占比作比较,我们可以看到当前流量构成上的变化。

4、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。


对漏斗模型各环节转化的分析,这里主要和往期数据做对比,结合活动页面、流量、产品功能等多方面因素,尝试分析这里各环节转化率提升或者降低的原因。

5、模块点击分析

我们设计的产品页面,或者活动页面,我们需要知道这个页面的结构是否合理,用户的点击分布,这有助于我们改善。当我们尝试新的页面样式的时候,更应该对这里的模块点击做分析,可以验证我们的结构是否对数据带来了改善。


模块点击分析主要是从点击饼图,及其各模块转化率的角度来分析,点击饼图可以看到用户的需求,模块转化率则反应了各个模块内容是否满足用户的需求,如果模块转化率较低,则需要考虑这个模块的内容是否优质,甚至这个模块是否需要改变样式。

6、改进及优化

每次的活动总是有做的好的地方和做的不好的地方,我们数据分析的目的就是为了积累经验,沉淀方法论,在每一篇数据报告的结尾,我们需要对这一次活动做一个总结,比如尝试了一个新的玩法,效果如何,尝试了一个新的页面样式,点击率是否有提升,等等。把经验应用于之后的活动策划当中。


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