據不完全統計，云音樂僅2021年Q4就有近1000個活動在線，那么問題來了：怎樣描述活動表現？如何評價活動好壞？怎么計算活動ROI？

背景

云音樂平臺上每天都有大大小小許多的活動，有些是服務于具體業務的垂直類活動：

內容向：歌曲批量推廣（戀戀記事簿）；

營收向：會員折扣促銷；

社區向：話題推廣；

用戶運營向：深夜營地。

還有一些活動看似與平臺關系不大，放之四海皆可用，卻廣受擁躉，成就平臺增長神話，比如有”現象級傳播“美譽的榮格測試、顏色主導色測試等。最受用戶喜愛和期待的當屬一年一度的年度聽歌報告，每年都有不俗表現。

據不完全統計，云音樂僅2021年Q4就有上千個活動上線，那么問題來了：怎樣描述活動表現，如何評價活動好壞，怎么計算活動ROI？雖說“一千個讀者有一千個哈姆雷特”，但是數據分析卻應該找到一把尺子，拉齊標準，對齊口徑，構造出一套普適、實用、多維度、多角度，有橫向可比性和縱向深度的綜合分析體系。

本文分為四部分：先看外部，總結業界常用的活動分析方法；再反觀內部，構建適合內部使用的活動分析體系；最后基于前面的方法論進行的一些總結和實戰經驗。

業界活動分析框架

評價一個活動的好壞，核心是看活動目標是否達到，對產品的關鍵指標是否有提升。以電商平臺為例，促銷策略五花八門，有以拉新客為主的分享紅包、助力砍價、爆款商品免費領等營銷手段，有以提升GMV為主的跨店鋪滿減、無門檻優惠券、隨機立減等，一般是怎么用數據評估和追蹤活動效益呢？

目標不同，卻有一套相對通用的分析體系，其中包括：

響應數據

又叫參與數據，體現用戶對活動的積極響應參與程度，除了有體現活動規模的參與活動人數、次數這樣的指標外，還應該體現參與深度的轉化漏斗、停留時長、點擊次數等。量與質相結合，才能綜合反映活動影響的廣度和深度，為活動分級做好準備。

裂變數據

裂變能力是活動能否取得成功的關鍵一環，無論是餓了么式的紅包分享、拼多多式的助力砍價，還是每日優鮮的0元吃水果、攜程的助力搶車票，亦或是B站出圈之作《后浪》、蜜雪冰城魔性主題曲、支付寶的春節集五福，這些教科書級的玩法或作品，不論轉化導向或傳播導向，都是圍繞“社交”這個價值點展開的。首輪裂變可以看體現傳播效率的發起人數、參與人數、發起成功率，參與用戶中新增、促活、召回人數及各自轉化；后續裂變可以看體現裂變深度的多次傳播人數及轉化。

價值追蹤

通過價值復盤，不僅看活動整體目標達成情況，還要抽絲剝繭、層層下鉆，看清楚核心指標在人群細分、時間遞延上的差異，拆解活動成敗的原因，汲取經驗，為活動復盤做準備，這里的指標主要有：活動受眾人群TGI，時間衰減系數，轉化率提升值，復購頻次增加值等。

成本數據

最后，不能只看賺進來的錢，還要看花出去的費用，這樣才能客觀的反映活動的ROI。例如，每個活動投入的廣告成本、拉新成本、補貼成本、維護成本等，都應該算清。

云音樂的活動數據評價體系

云音樂的活動根據活動目標，大體可以分為兩類：服務于產品用戶活躍、口碑形象的「品牌活動」，以及服務于細分業務目標的「垂直類活動」。活動目標不同，評價指標自然也不相同，但是基本遵循相同的分析框架：先看活動基本面，即活動規模、參與深度、傳播裂變；再看業務影響力，即活動目標的達成情況。

3.1 活動基本面

類似于電商的響應數據、裂變數據，活動基本面主要從活動影響廣度、參與深度、自傳播能力三方面評估效果。

活動規模：主要分為包含區分站內站外的瀏覽人數、瀏覽次數、端內用戶滲透等；其中瀏覽次數特指活動首頁的瀏覽次數，因而不受活動頁面多少的影響。

參與深度：通過用戶在活動的使用深度、停留時長、任務完成率體現用戶參與深度：針對多頁面活動，看活動是否有吸引力將用戶留到盡可能深、盡可能久；針對有【任務】的活動，看任務的完成情況。

分析傳播：用戶的分享傳播情況，反映用戶對活動的喜愛接受程度，是活動能否大流行的關鍵指向指標。

3.2 業務影響力

業務影響力關注活動對業務賦能能力，從增長的量、質、用戶特點方面評估效果。

增長貢獻：活動對平臺或垂類業務增長貢獻，從有優先級歸因和直觀用戶量環比變化兩種方式，觀察活動引入拉新、召回、促活情況。這里的“拉新”可以對應到垂類業務里“新”，如會員業務的首次下單用戶，動態業務的首次瀏覽動態用戶，一起聽業務的首次使用用戶等。

增長質量：活動引入新老用戶的留存水平，反映活動引入用戶質量和平臺承接能力。

用戶畫像：活動參與用戶與業務用戶畫像對比，分析活動受眾特點，有針對性的設計活動。

活動總結

參照以上數據指標體系，對2021年幾大活動做了總結對比，分析框架如下：

周月活滲透率是能反映活動規模的，這個指標越高說明活動滲透的用戶越多、活動越火爆。

活動完成率、人均停留時長其實是一對此消彼長的指標。試想：頁面增多能帶來停留時長的增長，但是會讓走到最后一步的用戶變少，完成率降低。因此，要提升這兩個指標，單純靠堆積頁數是行不通的，內容玩法的串聯設計至關重要，好比一部優秀的電視連續劇，觀眾不會因為集數多就棄劇了，一環連一環的設計反而會讓觀眾欲罷不能。拿活動來說，年度報告的頁數一年又比一年長，完成率和時長都保持增長，說明增加的部分得到了用戶的正反饋。

爆發系數，簡單來說就是日活的環比，對比周期為活動期vs非活動期。雖然不能把這個環比波動都歸因于活動，但是反過來，對大盤日活有影響的活動，這個系數一定會有提升。因此這個系數是體現活動增長價值的“必要非充分條件”，比較適合從宏觀上反映大型活動的效果。

實際案例

選取評價體系中比較核心的瀏覽人數和分享率作為觀測指標，分析這兩個指標在多組活動中的關系，繪制了二維點圖，主要有以下發現：

超大型活動的分享率遠高于中小型活動，分享率的高低一定程度上決定了活動規模的大小，業務啟發是活動設計上應盡量找到能打動用戶、引起共鳴分享的點，讓用戶自傳播成為活動重要的流量來源；

“小眾高分享”活動暫時缺位，規模小的活動很難有分享率，說明小眾垂類活動的深度有待加強；

瀏覽人數和分享率不是絕對的成正比，但是一般分享率越高的，站外瀏覽也會越多，因此還可以更進一步研究站外瀏覽PV占比和分享率的關系，來驗證分享對站外規模的作用。

總結

活動的數據復盤是活動迭代、優化必不可少的一個重要環節，對于復雜的玩法設計、繁多的活動目標，如何取舍重點、全面客觀的評價活動，是本文的重要議題。

本文通過借鑒外部電商的活動分析方法，構造適合云音樂使用的活動分析體系，從活動基本面到業務影響力，從流量規模到參與深度，從增長規模到增長質量，多角度呈現活動的效果。希望對各位做活動的運營、產品、分析師同學在活動設計、推廣、復盤環節有所啟發和幫助~