自分が企画したイベントをレビューするにはどうすればいいですか?どのような点からですか?

この質問は読者からの非常に良い質問から来ています。彼の元の質問は次のとおりです。

自分が企画したイベントをレビューするにはどうすればいいですか?将来の運用戦略や方法を最適化するために、どのような観点から情報やデータを収集すべきでしょうか?

そこで、今日は短い物語を使ってレビューの詳細についてお話ししたいと思います。

コミュニティの本質

Xiao Wang は、アクティビティを通じて一定期間内にユーザーの取引量を増やすことを期待して、アクティビティを企画しました。 Xiao Wang は次のデザインを作成しました:

イベント期間中、取引に参加したすべてのユーザーは抽選に1回参加でき、その後、実際の取引額（支払額-返金額）に応じて順位が付けられます。上位100名のユーザーは、iPhoneXなどの大賞品（実際には不可能です。結局のところ、1つの賞品の単価は5,000元を超えることはできません）を獲得でき、抽選のチャンスは1から10に直接増加します。100位以降のユーザーは、Xiaomi note3を含むその他の賞品を獲得できます。すべてのユーザーは100％の当選確率があります。イベント中の予想取引額は、非アクティブ期間の3倍です。総コストは50,000元以内に抑えられています。誰もが賞品を獲得します。賞金プールには、実物の賞品とさまざまな交換クーポンが含まれます。同時に、イベントには登録が必要であり、ウォームアップ期間はイベントの1週間前です。

アクティビティが終了したので、Xiao Wang はレビューのためにどのような次元のデータを必要とするでしょうか?

リプレイの準備

1. 活動ウォームアップ期間の有効性データ

準備する必要があるデータは次のとおりです。

• アクティビティ予熱ページのUVとPV
• サインアップボタンのクリック数
• バックグラウンドで記録された登録ユーザー数
• ソースチャネル
• …

2. イベント前の2週間、1か月、または昨年の同時期など、登録ユーザーと非登録ユーザーの消費データ

準備する必要があるデータは次のとおりです。

• ユーザーID
• 取引注文量
• 消費量
• 消費時間
• 消費頻度
• 返金注文量
• 返金額
• 払い戻し時間
• …

3. イベント期間中の登録ユーザーと非登録ユーザーの消費データ

準備する必要があるデータは次のとおりです。

• ユーザーID
• 取引注文量
• 消費量
• 消費時間
• 消費頻度
• 返金注文量
• 返金額
• 払い戻し時間
• …

4. イベント後の2週間、1か月、または昨年の同時期など、登録ユーザーと非登録ユーザーの消費データ

準備する必要があるデータは次のとおりです。

• ユーザーID
• 取引注文量
• 消費量
• 消費時間
• 消費頻度
• 返金注文量
• 返金額
• 払い戻し時間
• …

何が問題ですか？

これらのデータは何を示唆しているのでしょうか?

1. プレヒーティングデータは、プロモーションチャネルのトラフィックソースの引き込みを示すために使用されます。
2. イベント期間中の登録ユーザーのデータと非活動期間のデータを比較して、イベントが登録ユーザーに推進効果をもたらしたかどうかを証明します。
3. アクティビティ期間中の非登録ユーザーのデータと非アクティビティ期間のデータを比較して、アクティビティが非登録ユーザーに影響を与えているかどうかを証明します。
4. 最終的に成功した取引注文データを比較して、活動中にブラッシングの現象があるかどうか、またコストと収入の関係をフィードバックすることは非常に重要です。
5. イベント後のデータは、イベント自体がユーザーに長期的な影響を与えるかどうかに関するフィードバックを提供するために使用されます。

ここで注意すべき点がいくつかあります。

1. ウォームアップ期間中のプロモーション チャネル トラッキング ポイント、ページ モニタリング トラッキング ポイント、ボタン クリック トラッキング ポイントなど、一部のデータは元のシステムに存在しない場合があります。これらのデータは開発前に確認し、開発者とやり取りする必要があります。
2. データの比較には、前月比と前年比の 2 種類があります。前月比のデータは、前の週または前月と比較してアクティビティの時間を確認でき、連続しています。前年比のデータは、前年の同じ期間と比較され、連続していません。どのような比較方法を使用するかは実際のシナリオで議論する必要がありますが、通常は前年比の比較で十分です。
3. データに加えて、行動も確認する必要があります。データは効果を検証するために使用され、動作はデータの変更を引き起こす理由を見つけるために使用されます。ここに記録すべきことはたくさんあります。
4. 振り返りの目的は、イベントが期待通りに進んだかどうかを調査することではなく、チャネル、イベントのルール自体、コピーライティングなどを含め、次回のイベントではどの落とし穴を避けるべきか、どの側面を強化すべきかを理解できるように経験を積むことです。

まとめ

まとめると、データを調査したい場合、まずデータが必要です。データがあることの前提は、どのような比較をしたいのかがわかっており、新しい統計ソースを追加するかどうかがわかることです。

統計ツールに関して言えば、UVとPVトラフィック検出ツールは、Baidu Statisticsなどのサードパーティの統計を入力ソースとして使用できます。その他の統計については、毎日のデータであれば、独自のポイント監視が必要です。そうでない場合は、強化する必要がある部分である可能性があります。

今のところはこれですべてです。

この記事の著者@张亮は(Qinggua Media)によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。

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