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营销副总工作职责
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营销副总工作职责
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关注这些数据指标，APP活动运营能做得更好
阅读：3843
活动盒子活动运营工具，一站式解决APP运营拉新、促活、留存难题，提升用户转化！
每一次活动，在活动前期、活动上线期间、活动结束后复盘都应该关注各种数据指标；
来源|活动盒子_APP活动运营工具（huodonghezi.com）
是比较常见的方法，也是快速拉新、活跃用户的方法之一；一个好的活动通过正确的渠道投放，带来的传播效应是非常强大的！而现在讲究的是精细化运营，任何事情都是需要用数据说话；因此每一次活动，在活动前期、活动上线期间、活动结束后复盘都应该关注各种数据指标；
活动策划（准备阶段）需要思考哪些数据指标
策划一个活动，肯定要明确自己做活动的一个目的是什么？更偏重的是品牌传播、拉新？还是更多为了活跃用户，提高用户留存？通过活动想达到什么样的具体效果？因此在活动策划前，就得明确活动上线后的各种数据指标；
正常来说，各行各业的APP活动运营都离不开以下这些基本数据指标
（1）用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
（2）营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等；
（3）营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等；
（4）活动预算预估；
当然，不同行业不同业务的APP对于活动想达到的数据指标侧重也是不一样的；《跟小贤学运营》中说到，从目前的互联网产品形态来说，可以将活动运营策划分为非产品交易的互动性活动和交易型产品吗的促销活动，这两种类型的产品所关注的数据指标是有比较大的区别；
针对&交易型产品&，比较常见的就是电商APP促销活动、金融理财APP！比如：
电商APP关注的目标是：
①活动页面的UV、PV；
②营销转化：总交易额、总交易额、商品购买用户数量、人均消费单额；
③用户行为数据：浏览过哪些商品、被放入购物车的数量、从购物车到下单的转化率；
④如果是优惠券等类型活动，还需要关注优惠券的发放量、领取量以及和销量等；
金融理财APP：关注的是用户增长、用户获取成本、绑卡用户量、活跃数等等；
针对&非交易的互动活动&，比较常见的是社交APP、工具类APP、生活类APP；
社交APP：除了基本的活动数据指标外，还要针对自身APP产品的场景功能需求而制定数据；比如某刷脸APP，做活动就是为了提高用户发布自拍图文的数量，那么就得做好该部分的目标；
工具类型APP：关注的是用户指标，包括用户量、活跃度、留存率、转化率等等；
当活动运营者在明确了自己做活动的想要达到的具体目标后，就会朝着完成一系列的目标而进行活动内容策划和活动上线后的执行；
活动上线期间，应该关注哪些数据指标
在活动上线运营期间，最重要的就是监控活动是否能够正常运转起来！对于活动运营者来说，需要关注：及时的活动UV、PV、不同渠道入口的流量、各个时段的用户增加数/活跃度/参与度、活动中奖率等等！
如果发现活动出现问题，应当立马分析原因，并及时提出相对应的解决方法，确保活动能够正常的运营！
比如在活动盒子后台创建的关于应用内签到活动的测试，通过签到的形式去获取抽奖的机会，就需要关注活动中奖率、奖品派发情况等等，可以通过及时的漏斗数据转化图，关注活动是否是正常运作中！
活动下线后复盘关注哪些数据指标
活动结束后进行活动复盘是重中之重，通过活动数据复盘，发现问题，总结出规律和经验；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。
活动数据复盘还需要与活动前我们做的目标预估进行整理对比，才能体现出我们在活动预估的时候目标太高还是太低，对之后每次活动的数据指标预估都有帮助的；
活动数据复盘通常离不开以下这些指标
（1）活动的UV、PV、转化率：了解本次活动总的参与用户是多少，活动页面的打开率是多少，应用内各大投放位置的打开率；
（2）活动在哪个时间段打开率比较高：通过各个时间的UV、PV对比，看看哪个时间段的用户参与度比较高，比较活跃；再与APP日常活跃度时间段相比较，看看是否有出入；
（3）参与活动的新老用户进行对比：可以通过各种渠道监控到新老用户的分布情况，更深一步了解到新老用户的喜好，对于之后的用户运营都是有非常大的价值；
（4）活动转化率：转化率是运营人员做活动重要的指标之一，不同行业的转化率也是关注不同；比如我是电商APP，我就要关注销售转化，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；比如我关注的是注册量，我就要关注注册转化率，看看这个活动给APP带来了多少的新增用户；
（5）活动渠道投放转化：一个好的活动少了渠道投放的环节，活动带来的效果就会相对应减少；①如果你是针对APP应用内的用户进行活动运营，那么就可以通过、启动页、banner等等位置进行投放；那么在活动结束后，就应该针对各大活动投放位置计算出相对应的打开率和转化率等等；②如果你是在APP应用外做活动渠道投放，更多是为了用户拉新！那么就得计算出单个渠道投放的UV/PV/注册转化/一个新增用户的成本等等；
（6）活动最终预算：本次活动投入了多少资金，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；
（7）关注活动分享次数：通过活动分享次数的分析，能看出活动传播的效果是怎样的！
每一次的活动策划，从前期策划、活动上线以及活动后的数据复盘，都是需要用数据来支撑；有了数据目标，围绕目标进行活动策划；活动上线后，关注活动及时数据，确保活动能够正常运作；活动下线后数据复盘，总结数据，总结经验；当然，不同行业不同业务的APP所关注的数据指标不一样，应该有针对性的进行数据分析！
作者：活动盒子（huodonghezi.com），APP活动运营工具，全方位提供APP运营解决方案；
本文为活动盒子编辑整理，转载请注明出处：
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促活、留存，提升转化率做销售管理分析需要看哪些关键指标？做销售管理分析需要看哪些关键指标？蝶儿卡百家号图片来源于网络企业所需要的真正有价值的销售数据，需要依托企业内外部所有销售环节上的成员，共同将商品真实的动销数据进行收集/反馈/决策/执行/评估/预测。无论是做数据报表还是数据分析，目的都是为了用数据去做决策。数据分析说白了就是依照业务逻辑，分析目的去构建一个数据展示的过程。随着企业信息化的不断建设，会积累越来越多的数据数据，这个数据你要管理，要变现，要让它产生价值，尤其是对一些注重市场营销、客户管理或者具有复杂业务流程的企业是一个宝贵的资源。因为这些数据积累了业务经验、行业数据和行业标准。站在行业信息化角度来看，如何利用好这些数据成了关键。就销售管理分析来说，不同的行业，不同的公司阶段，不同的业务场景下，销售管理者关注的指标都是不一样的。所以我从框架思维上和具体业务场景案例角度来分析：一销售管理者的核心能力不在于具体的方法执行、规则制定、选用育留晋升淘汰等“术”层面的能力，核心在于能否跟据当前行业、市场现状、所在公司、发展阶段、所需目标等情况发现当前销售团队的问题，然后找到问题的节点，设计规则、创造环境带领团队去解决，此处的问题包含两个阶段，一类是当前迫在眉睫的紧急问题，另外就是相对长远的重要规划。当然围绕此核心能力，需要我们的销售管理者具备几个思维：（1）流程化思维：将整个问题的全流程梳理出来，梳理成每一个节点，再根据每个节点预判可能出现的问题（2）正反逻辑思维：类似于AB测试，通过正向逻辑和反向逻辑去定位这个问题到底可能是什么，主要矛盾是什么，核心点是什么，进行初期的一些判断（3）数据化思维：需要通过数据结果或者事实结果去验证你判断的问题，杜绝拍脑袋做决定做判断（4）行动力思维：快速验证、快速反馈、快速用数据事实定位问题举个例子：当前你的公司处于创业成长期，saas行业，产品和商业模式已被市场验证，此时公司ceo正计划扩张销售团队，推广产品，但问题在于目前的销售团队业绩就是不行，公司通过各种市场活动获取的线索，但跟进情况就是不理想，转化率很低。此时作为销售总监的你，需要结合公司目标和市场阶段，迅速判断销售团队的问题出在哪里？快速找到那个最核心的主要矛盾，你首先做的是问题所在的整个流程梳理清楚，如公司大方向目标开始，分阶段每个团队目标，个人需要完成多少等，再从获客渠道--市场活动--线索状态--销售跟进--不同跟进阶段的客户数--成单数--合同回款做拆解，再结合每人每日电话量---拜访量---上门拜访数--二次拜访数等过程管理指标做思考。结合正反向逻辑思维、数据化思维进行多维度思考，迅速判断是销售员的转化率低是因为线索质量差、拜访数低（不够勤奋）、转化率差（可能是销售技能不行）还是因为其他产品难以接入等问题，你需要迅速定位到问题，然后快速行动，验证一套可行的解决方案，并将之复制全团队，以此带来业绩增长。二如果抛开具体场景，通常的销售管理分析基本上会看如下关键指标：1、团队各个时间维度的目标与已完成目标分析：如全年目标、季度目标、月度、周度目标等，针对不同时间维度，团队已完成多少目标，还差多少，是否还能完成等；2、团队成员行为过程分析：电话量、拜访量、储备客户池、正在有效推进客户量、成交客户量等；3、成交客户分析：什么行业的成交多，是否有业务特点上的共性，是否可以总结出一些标准打法，分布区域在哪里等；4、成交结果大面分析：平均成单周期、平均客单价、客户转化率、客户平均规模；5、近期重点客户分析、团队与个人销售漏斗预测、丢单分析、客户使用情况分析等；6、团队成员绩效分析等。数据的收集整理离不开工具，红圈CRM是一款企业级专业的销售管理利器，打通从销售线索到客户、从客户到商机、商机到合同、订单和回款的整体流程。如果你的销售动作都是通过红圈CRM进行的，那么它会为你形成多维度的销售数据报表，刚刚提到的那些关键指标在红圈CRM中都有相应的报表，例如：你要看团队的销售目标完成情况，可以分析「销售目标达成」报表，并可层层向下分解至小部门、具体成员的目标达成情况；通过「人员出访统计」和「客户被拜访」报表中显示的数据，你可以对员工的销售过程分析，评估销售员的销售行为过程；而「客户总量」报表则为你清晰展现了客户分布区域、等级构成、客户数量变化趋势；当然，「销售预测」、「线索转化率」、「销售漏斗」等报表也是你进行销售关键指标分析时必不可少的数据。图片来源红圈CRM软件很多人认为很多数据分析工具的使用，仅仅是对历史数据的归纳和重组，做了可视化展示，并没有很好的支持决策过程。主要原因是在做项目时更多关注了历史数据的消化过程，而没有关注历史数据的分析过程。在这样一个分析过程中需要的第一个是工具，而红圈CRM在数据挖掘和预测方面为我们提供更多的方法。以上是一些通用的指标，但还是那句话，通用的理论方法肯定不会适用于所有行业的销售团队，销售本身就是一个极其复杂的场景，销售管理同样复杂，需要我们一起用理论结合实践去探索，需要具备发现问题和解决问题的思维（道），再根据不同的问题定位找到具体的解决思路和执行方法（术）。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。蝶儿卡百家号最近更新：简介:希望我们的内容能让您开心，天天快乐哦作者最新文章相关文章网络营销数据解读（四）：目标和指标
网络营销数据解读（四）：目标和指标
20:13:12 |
摘要：本文是《网络营销数据解读》系列（这个系列前面N篇文章会和之前博文内容有重叠）的第四篇，前面几篇在这里：
网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样
网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样
网络营销数据解读（三）——那又怎么样呢？
先说笑话：
有一艘太空船在宇宙中航行，忽然全船听到船长的广播：
大家好，现在我有一个好消息和一个坏消息要通知大家
本文是《网络营销数据解读》系列（这个系列前面N篇文章会和之前博文内容有重叠）的第四篇，前面几篇在这里：
先说笑话：
有一艘太空船在宇宙中航行，忽然全船听到船长的广播：
大家好，现在我有一个好消息和一个坏消息要通知大家
大家开始紧张……
好消息是，我们现在的速度越来越快了
大家高兴了一下
坏消息是，我们不知道自己在往哪开
很多时候，我们就是这样。
我们会用高级的工具，做漂亮的report，出一堆的数字，大家看着数字多就觉得自己professional，看着数字变大就觉得团队工作出色。开一个网站，做一个promotion，谈一个市场合作，执行一个marketing campaign，做得辛辛苦苦，看到数字（traffic, acquisition, conversion…）不断变化眼花缭乱，最后出一份report说我们搞到了多少注意力，多少注册，多少钱销售，数字大的时候大家觉得做得好，数字小的时候觉得做得不好，对么？
问个问题：有个网站，对网站架构做了重新设计后，pageview / visitor上升100%，其他数据都不变，这次重新设计是不是成功的？
再问个问题：有两个marketing campaign，Campaign A带来了10 million impression，100,000个visitor，2000个订单，200,000元销售；Campaign B带来了5 million impression, 80,000个visitor，1000个订单，400,000元销售。哪个Campaign比较成功？
分隔线 ==========
答案是不知道。
因为我们不知道我们的目标是什么，在不知道目标的时候数字是没有意义的。
如果你回答第一个问题”是成功的“，那么请想象一下如果这个网站是个电子产品公司的客户自助服务页面呢？网站的目标是让用户自己找到问题的答案以减轻客服中心的压力，每个访问者访问页面增多很未必是好事——可能说明你导航更不清楚了让用户要花更多步骤才能找到想要的答案。一方面客户满意度会下降，另一方面更多客户会放弃搜寻信息而直接拨打电话——这样又增加了客服那边的压力。
如果你给了第二个问题肯定的答复，那么请想象一下如果我们的目标是“增加品牌曝光”时你答案是什么，目标是“促进销售”呢？目标是“增加订单量，让用户都体验一下购物”呢？目标是“增加高价值客户”呢？
没有清楚定义目标的时候，我们看到的数字仅仅是数字而已。只有定义了目标，我们才知道数字对我们生意的意义。这个系列的头两篇文章（，）主要都在讲说如何正确理解数据的含义，那么这篇文章将开始来介绍如何理解数字对于我们生意的意义。
首先，我们要清楚定义目标。
对于一个支持性的客服网站，我们的目标是让用户找到满意的答案，从而不去拨打电话。
对于媒体网站，我们的目标是让用户对内容感兴趣，消费更多的内容。
对于电子商务网站，我们希望客户多消费，并且持续消费。
对于某一个市场活动，我们希望能增加品牌曝光，对另一个宣传活动，我们希望能拉多些新用户。
这是我们的目标。
听起来很简单，明确一下自己工作的意义和目的就好了。
其实并不容易。对于很多公司，很多人来说，他们其实不是非常能明确自己工作的目的到底是什么，要做这个要做那个只是因为“之前也是这样做的“或者”业界不都在这样做么“，只是为了做事而做事，而没有想清楚整件事情的意义。
定义了目标之后，我们需要找到一组Metrics（指标）来衡量目标达成情况。打个比方，一个小朋友的目标是“长高”，那么他就可以选择“身高”（测量从脚底到头顶的长度）作为指标。
听起来还是很简单。
其实并不容易，分三步来说：
第一步，，找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果。
第二步，研究数据，将无效和虚假的部分剥离。
第三步，通过测试、辅助指标计算和长期监控来分析隐性和长期效果。
第一步，找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果。
这个……没有想象的那么容易。
举个例子，假如你管理一家电子商务网站，你找了几个人帮你做所谓的Marketing，你跟他们说“我要看到实际效果，打广告的目的就是要带来销售。“
听起来目的很明确——促进销售，所以在指标的选择上也就很简单——看每个campaign带来的“销售”类指标就好了。根据团队使用的工具的不同，他们的选择可能有：
Same Session Order
Same Session Shopper
Same Session Revenue
Last Click Order
Last Click Shopper
Last Click Revenue
First Click Order
First Click Shopper
First Click Revenue
Liner Order
Liner Shopper
Liner Revenue
另外，他们可以选择的时间窗可能有7天，10天，30天，或者60天。
选哪几个最合适呢？
一般的做法（有时候也是受到Web Analytics工具的限制）是选择30天时间窗的Last Click Revenue。”30-day Last-click Revenue”大致上（各家WA定义不一样，有）是这样取得的：
消费者下单完成后进入订单确认页面（Thank you page），这个页面上有一段代码会去看该用户机器上的cookie，看该用户在之前30天有没有点击过我们投放的广告（例如发现该用户30天内依次点击过“新浪广告”, “Smater比价网广告”和“百度关键词广告”），如果有，则找到用户最后一次点击的广告（“百度关键词”），把这个订单的功劳都算到它头上。
听起来蛮合理的。
对于没有选择的同学们（比如你的WA工具只给你这个选项）来说，这样做无可厚非。但是对于有选择的人（比如你用好的工具，或者是自己设计开发WA工具），盲目选择”30-day Last-click Revenue”就是一件很扯的事情。
首先，为什么是30天的时间窗？
为什么不是7天，10天？为什么不是60天？
你对广告带来的流量的依赖性多高？你的消费者看到和点击你广告的频率怎样？从看到广告到做出购买决策，是否需要长时间的考察和研究？……
再问一遍，为什么不是7天，10天？为什么不是60天？
更重要的是，为什么你只看last click的数据？
设想以下情况：
一个用户在新浪看到了你周年庆的广告，点击进去发现你在做特价促销，买东西全场免运费还送一堆赠品，他记下了。过了两天，在上班的时候（^___^，大部分人是在上班时间访问电子商务网站的……），他想起自己要买个电饭煲，于是去比价网找产品比较价格，又看到了你家网址，点击进去看了一下，决定买了，但是没有带网上支付卡所以没有直接买。晚上回家之后，他打开电脑，打开百度，输入你网站的名字（他懒得去回忆你的域名）和那款电饭煲的名字，点击第一个链接（刚好是你的付费关键词链接），到了你网站，买了产品。
新浪的广告让客户了解到你，对你产生的印象，给之后的购物做了铺垫。
比价网广告让客户了解到你也在销售他需要的产品，让他购买。
最后，百度把客户带回来下了单。
你，把功劳都算给百度？
购物决策分为很多个阶段，你的广告可能在他购物决策的不同阶段发挥了作用。
有些类型的广告能让客户来到网站，激发他的一些需求。
有些类型的广告能让消费者在明确了他的需求之后，引导客户来到网站，促成交易。
还有些，介于两者之间，帮助客户从一个阶段到下一个阶段。
如果我们只看离转化（Conversion）最近的广告，把所有功劳都归给它，就会出现很有趣的现象：在报表里面，哪些起到”促成转化“功能的广告得到了所有的功劳，ROI最漂亮，而那些起到”激发需求“或者”增进了解“功能的广告没有得到任何功劳，ROI很难看——很自然的，在我们”优化“市场投放的时候，就会把有限的资金向ROI高的投放方式上倾斜（按照上面那个例子，很多marketer看到数据之后会把新浪和比价网广告停掉，把钱都往百度砸）。
因为你选择了一个有偏见的指标，”激发需求“和”增进了解“类型的广告的作用被大大低估，他们得到的资源也越来越少，最终影响到那些”促成转化“的广告的效果（在上面那个例子，如果没有前面的广告，客户是不会去百度搜索你的）——最后的结果就是，我们越是数字导向，越是去优化我们的marketing campaign，越是把资源投给那些看起来ROI高的campaign，我们整体的ROI就越差。很讽刺，不是么？
现在，你是否觉得，为了评价”创造销售“这个目标，除了30-day last click revenue我们应该也看看别的指标？比如说同时看30-day first click revenue和liner revenue. 30-day first click将把功劳算给30天内客户点击的第一个campaign，而liner将把功劳平均算给客户在30天内点击过的所有campaign。
如果你的投放金额较大（那么就更需要精细管理），是否应该将campaign分组，有些组用这个指标衡量（例如用first click衡量门户网站banner），有些组用那个衡量（比如用last click衡量比价网广告），还有些用liner的数据？或者，你觉得可以3个数据都看，弄个公式来计算（给每种数据一个权值）？
这些都是可以的，关键是——清楚的了解我们抓取到的数据含义，结合目标来选择最合适你生意的一套指标。
（FT，怎么写了这么长才写到这里。。。再分一篇文章出来好了，改天接着续）
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