数据对运营的工作有着很关键的指导作用，比如帮助运营提高工作的效率、了解工作效果，让运营更快、更好地做出某项决策等。本文就着重介绍如何通过数据分析来做好活动运营。
在时时都在强调大数据价值的时代，app运营到底要如何利用数据分析做好每一次活动运营?
之前我在某篇关于活动运营的文章中也提到过，一场活动按时间或阶段来分，可以分为活动前、活动中及活动后。今天我打算从活动的前中后3个阶段来说说如何通过数据分析做好活动运营。
一、做活动之前：用sdk埋点了解用户需求
做一次app活动，运营在活动前往往都有很多工作要准备，如了解现阶段市场情况、确定活动目的、了解活动受众属性以及做好活动策划等。
其中，了解活动受众属性的目的是为了调查用户对什么类型的活动、活动奖品有兴趣，让运营在做活动之前对用户的兴趣点有个底，并以此指导运营的活动策划
那怎么才能更深入地了解用户兴趣或需求呢?
就目前的技术来说，获得用户行为数据的常见手段是sdk数据埋点，也有很多运营称之为“自定义事件”。app应用内SDK数据埋点即通过在app应用代码的关键部分植入统计代码，以此追踪用户在应用内的使用细节。运营通过搜集到的用户应用内操作行为信息来给用户分组、打标签，形成用户画像，再根据用户画像做策划能够吸引用户注意力的活动。
比我正在运营的一个产品，作为一款app活动运营工具，也是通过sdk埋点帮助运营人员搭建用户画像的。根据用户兴趣信息提取、展示、分析和挖掘，结合用户实际需求，并以用户数据实体为中心规约数据维度类型，将得到的用户兴趣喜好用结构化的形式为用户建立一个兴趣模型，深入了解用户需求，让运营的每一次活动都有针对性。
比如一个电商购物app在上新一件新产品后，想要测试这件商品的受欢迎程度，而通过sdk数据埋点数据发现，该商品确实很受欢迎，他下次在做app活动的时候就考虑将这件商品作为奖品。
二、活动中：搜集数据，实时调整活动
活动进行中，运营要做的就是搜集数据、分析数据，具体包括对活动的实时数据进行监控、分析活动发放渠道的优劣以及搜集用户反馈。
1. 对数据实时监控，及时调整活动
活动开展过程中，运营可以看的数据有访问数据PV/UV、活动参与数、页面登陆数、中奖数、兑奖数、活动转化人数/金额，以及用户信息等。运营对活动数据进行实时监控，及时了解活动实时走向，一旦活动出现任何问题，立马知道问题出现在哪里，下一步该怎么调整。
比如之前双十一期间，有个客户(app运营)使用我们的产品在其app内做了一次banner位投放活动，该客户下午在看数据的时候，发现从12点到1点之间，活动参与人数和兑奖人数明显不成比例，经过检查和测试，发现是奖品的概率设置上出了问题，导致参与活动的用户中了奖而无法兑奖。该运营人员找到问题后，马上对活动中奖概率进行了调整，第二天活动数据就正常了。
2. 分析活动发放渠道的优劣
活动需要推广，推广就会涉及到活动投放渠道。运营在活动运营过程中，需要对渠道转化数据进行采集和分析。运营要根据多个指标来对分析每个渠道带来的转化率，比如哪个渠道带来的用户更精准，每个渠道带给app应用的用户成分(老用户占比多少，新用户占比多少，转化率如何等)。运营人员通过对比活动投放渠道的数据，确定哪个渠道能够为app活动吸引来更更多新用户且用户质量高。对于优质的渠道，可以记录下来，以便以后的活动投放可以集中精力在优质渠道上。
3. 重视用户反馈
活动作为一种互动性较强的运营手段，在开展过程中或多或少都会有一些用户自愿做出反馈的。用户反馈既是用户参与活动后的体验，也是了解用户信息的途径。正面的用户反馈是用户对活动的认可，有利于提高用户对品牌的忠实度和粘性;负面的用户反馈是运营日后做活动需要改进的地方。
建议运营在活动开展过程中多重视用户反馈，为之后的活动策划提供参考。
此外，还建议运营将有效用户反馈和无效用户反馈做区别，有效反馈重点分析，无效反馈有针对性分析。有效反馈是指一些具体化的反馈，如对活动亮点的评论、活动过程中的某些缺陷、用户的吐槽等;无效反馈是指一些没有实质具体性描述的反馈，如一些客套语和概括语。
三、活动后：数据复盘
活动结束后，对整个活动数据进行复盘很关键。一场app活动需要复盘的数据主要有以下几个方面：
活动PV、UV： 有多少人参加了活动，活动给app带来多少流量，这些流量能够给app每天带来多少新注册用户。如果还要分析转化的话，需要运营在活动结束后对这些用户的数据进行具体的分析。
新老用户参与活动情况： 在对活动参与数据进行分析时，要特别注意参与人数中新老用户的分布情况，了解app新老用户的价值分别是多大。
活动转化率： 如果做活动的目的是为了促进产品销售，这就需要运营在活动后对活动的转化进行分析。看看参与活动的用户中有多少是在活动后购买了app产品的，有需要的还可以根据数据分析出人均购买次数和购买金额。
活动预算： 本次活动投入了多少，比如投放了多少优惠券或者奖品，带来多少新用户，每个新用户的成本是多少。
活动受欢迎程度： 通过活动分享次数和人数评估活动是否受欢迎。
活动平台： 如果活动在不同的渠道做了投放，还要分析每个渠道的效果和质量。
从数据中发现问题，总结规律，避免下次活动重蹈覆辙，这是运营做活动数据复盘的目的。总之，数据复盘做得好有助于运营在下次做活动时少走很多弯路。
对于app运营来说，学会搜集数据、分析数据，并把数据应用到实际工作中并指导运营更重要，数据既是间接生产力，更是直接生产力，建议运营在做活动时多多运用数据分析。
