APP活動運營：應關注哪些數據指標？

活動策劃(準備階段)需要思考哪些數據指標

策劃一個活動，肯定要明確自己做活動的一個目的是什麼?更偏重的是品牌傳播、拉新?還是更多為了活躍用戶，提高用戶留存?通過活動想達到什麼樣的具體效果?因此在活動策劃前，就得明確活動上線后的各種數據指標。

正常來說，各行各業的APP活動運營都離不開以下這些基本數據指標：

用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價(平均投資額度)、用戶分佈(各等級佔比)、互動指標等等

營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等

營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增冬粉數/用戶數等等

活動預算預估

當然，不同行業不同業務的APP對於活動想達到的數據指標側重也是不一樣的;《跟小賢學運營》中說到，從目前的互聯網產品形態來說，可以將活動運營策劃分為非產品交易的互動性活動和交易型產品嗎的促銷活動，這兩種類型的產品所關注的數據指標是有比較大的區別。

針對「交易型產品」，比較常見的就是電商APP促銷活動、金融理財APP!比如：

電商APP關注的目標是：

活動頁面的UV、PV

營銷轉化：總交易額、總交易額、商品購買用戶數量、人均消費單額

用戶行為數據：瀏覽過哪些商品、被放入購物車的數量、從購物車到下單的轉化率

如果是優惠券等類型活動，還需要關注優惠券的發放量、領取量以及和銷量等

金融理財APP：關注的是用戶增長、用戶獲取成本、綁卡用戶量、活躍數等等。

針對「非交易的互動活動」，比較常見的是社交APP、工具類APP、生活類APP。

社交APP：除了基本的活動數據指標外，還要針對自身APP產品的場景功能需求而制定數據;比如某刷臉APP，做活動就是為了提高用戶發布自拍圖文的數量，那麼就得做好該部分的目標;

工具類型APP：關注的是用戶指標，包括用戶量、活躍度、留存率、轉化率等等。

當活動運營者在明確了自己做活動的想要達到的具體目標后，就會朝著完成一系列的目標而進行活動內容策劃和活動上線后的執行。

活動上線期間，應該關注哪些數據指標

在活動上線運營期間，最重要的就是監控活動是否能夠正常運轉起來!對於活動運營者來說，需要關註：及時的活動UV、PV、不同渠道入口的流量、各個時段的用戶增加數/活躍度/參與度、活動中獎率等等!

如果發現活動出現問題，應當立馬分析原因，並及時提出相對應的解決方法，確保活動能夠正常的運營!

活動下線后，復盤關注哪些數據指標

活動結束後進行活動復盤是重中之重，通過活動數據復盤，發現問題，總結出規律和經驗;數據復盤做得好有助於運營在下次做活動時少走很多彎路。

活動數據復盤還需要與活動前我們做的目標預估進行整理對比，才能體現出我們在活動預估的時候目標太高還是太低，對之後每次活動的數據指標預估都有幫助的。

活動數據復盤通常離不開以下這些指標：

(1)活動的UV、PV、轉化率

了解本次活動總的參與用戶是多少，活動頁面的打開率是多少，應用內各大投放位置的打開率。

(2)活動在哪個時間段打開率比較高

通過各個時間的UV、PV對比，看看哪個時間段的用戶參與度比較高，比較活躍;再與APP日常活躍度時間段相比較，看看是否有出入。

(3)參與活動的新老用戶進行對比

可以通過各種渠道監控到新老用戶的分佈情況，更深一步了解到新老用戶的喜好，對於之後的用戶運營都是有非常大的價值。

(4)活動轉化率

轉化率是運營人員做活動重要的指標之一，不同行業的轉化率也是關注不同;比如我是電商APP，我就要關註銷售轉化，看看參與活動的用戶中有多少是在活動后購買了app產品的，有需要的還可以根據數據分析出人均購買次數和購買金額;比如我關注的是註冊量，我就要關注註冊轉化率，看看這個活動給APP帶來了多少的新增用戶。

(5)活動渠道投放轉化

一個好的活動少了渠道投放的環節，活動帶來的效果就會相對應減少。

如果你是針對APP應用內的用戶進行活動運營，那麼就可以通過消息推送、啟動頁、banner等等位置進行投放;那麼在活動結束后，就應該針對各大活動投放位置計算出相對應的打開率和轉化率等等;

如果你是在APP應用外做活動渠道投放，更多是為了用戶拉新!那麼就得計算出單個渠道投放的UV/PV/註冊轉化/一個新增用戶的成本等等。

(6)活動最終預算

本次活動投入了多少資金，比如投放了多少優惠券或者獎品，帶來多少新用戶，每個新用戶的成本是多少。

(7)關注活動分享次數

通過活動分享次數的分析，能看出活動傳播的效果是怎樣的!

每一次的活動策劃，從前期策劃、活動上線以及活動后的數據復盤，都是需要用數據來支撐;有了數據目標，圍繞目標進行活動策劃;活動上線后，關注活動及時數據，確保活動能夠正常運作;活動下線后數據復盤，總結數據，總結經驗;當然，不同行業不同業務的APP所關注的數據指標不一樣，應該有針對性的進行數據分析!