活动运营是运营工作的一个重要方面，活动运营贯穿于用户的全生命周期，在各个阶段活动运营的目标和侧重点会有所差别。那如何用数据来驱动活动运营呢？本文讲述了用数据驱动活动运营的原因和方法，与大家分享！

活动是由共同目的联合起来并完成一定社会职能的动作的总和。

活动由目的、动机、动作和共同性构成，具有完整的结构系统。在商业领域，活动是指为达到一定的目标，围绕一定的主题而开展的宣传、互动、促销等商业动作。

而活动运营则是指围绕既定目标，针对不同性质、不同类型的活动开展的运营工作，这些运营工作包括：活动准备、活动策划、活动执行、活动复盘等。

由以上定义不难看出，活动运营首先是基于一定商业目标开展的，每个活动都其具体的商业目标。

其次，每个活动都要经历从准备、策划到执行和复盘四个阶段，活动运营就是要负责带领每个活动都走完这四个阶段。

再者，活动运营如果想做出点动静来就离不开活动经费和预算，没有资金做后盾就难以充分调动资源，活动也就无从落地。

一、为什么需要用数据驱动活动运营？

活动运营对于做产品和服务的企业来讲，是再正常不过的事情了，但是并非每家公司都能把活动运营做好，也不是每次活动都能收获好的效果。

大多数企业并未沉淀出好的活动运营模型，在活动运营的各个阶段都或多或少的存在以下五个方面的问题：

1. 活动准备阶段：信息收集不充分

在每次策划一个活动前都要做充分的准备，其中包括确定活动的目标、熟悉目标用户、分析竞争对手、协调资源等方面。

信息的收集不充分一方面是指对目标用户的数据采集与分析不充分，另一方面是指对竞争对手的近期动态、之前的相关案例等方面的信息收集不到位。

对目标用户的数据洞察不充分会影响后续方案设计的有效性，对竞争对手的分析监测不到位会影响到后续活动在市场上的反应。

2. 活动策划阶段：方案预审不顺畅

活动方案策划出来后首先要征得运营部门内部领导的同意，然后还要与市场运营、产品、财务、IT支撑部门等进行沟通确定。

企业在活动方案内部预审时，往往能讲清楚活动怎么做、如何去做、需要什么资源支持等内容；但是通常难以与相关部门在为什么要做、为什么要这样做的问题上难以达成一致意见。

相关部门提出的意见活动运营团队难以拿出令人信服的证明，造成的结果就是与相关部门需要反复交涉，方案沟通与评审耗时长、效率低。

3. 活动执行阶段：广告投放不精准

在活动执行阶段通常离不开活动广告的宣传和造势，这时候就会涉及如何有效的进行投放广告的问题。

著名“营销先驱”John Wanamaker曾经提出广告界的哥特巴赫猜想：“ 我在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半。 ”

企业由于对于某次活动的目标用户和潜在用户的媒体接触习惯不了解，往往在不合适的媒体和广告位上投放了很多无效的广告；就会造成营销资源的浪费，没有带来符合预期的活动流量。

4. 活动复盘阶段：效果评估不周全

活动复盘是企业搞活动运营的必选动作。

做每个活动的总结评估时，活动运营团队往往这种罗列活动带来的效果；而对活动耗费的人力、物力、经费等方面没有进行细致的分析；对每次活动的ROI没有进行精确的测算。

这样的活动复盘是不客观、不全面的。

5. 活动运营缺乏统一的IT化支持与数据化管理

随着企业产品线的扩张与用户规模的增加，涉及到活动会越来越频繁，业务上需要快速响应市场需求，及时策划出活动方案并迅速付诸行动落实。

此时，传统的主要依靠手工写活动方案、专门组织开会沟通等等方式去做活动运营，就不能满足一线业务部门的需求了。

这时候企业就需要建立专门的活动运营管理平台，对所有活动进行统一的在线化、集中化管理了。

有了这个活动的统一化支撑和管理平台，既能提高活动运营全流程的效率，也能提高活动的IT化与数据化程度。

以上所提到的五个方面的不足，从根本上讲都是与活动运营的数据化能力不足有关。

有了数据化手段和技术的加持后，就能在活动准备阶段收集到更多参考数据；就能在活动策划阶段利用数据形成无可辩驳的活动策划方案；就能在活动执行阶段进行精准的广告投放；就能在活动复盘阶段构建更合理的活动效果评估体系。

总之，数据驱动的活动运营一方面能将活动本身进行数据化沉淀，另一方面还能为活动运营的全过程赋能，提高活动运营的效率。

用数据驱动活动运营是提高活动运营精细化水平的重要抓手。

二、如何用数据驱动活动运营？

数据化的方法和手段在活动运营的各个环节中都能找到合适的应用场景，笔者在这里抛砖引玉，粗略的列举以下六个方面：

1. 数据驱动活动策划与设计

在数据的支持下，我们在做活动方案策划与设计时更有底气与把握，比如：

• 活动目标的设定，可借助过往类似活动的数据测算本次活动能达到的目标值范围，使我们设定的目标更科学合理；
• 同时，在做活动KPI分解时，也能做到有理有据，让承担活动KPI任务的人信服；
• 在确定活动主题时，可根据对行业内热点、社会热点、粉丝评论、产品问题等多方面数据的联合分析，提炼出合适的活动话题和线索；
• 在活动目标用户选择时，可借助数据分析给出选择这些人做目标用户的理由，测算目标用户的规模，并结合对目标用户的画像来分析他们的特征；
• 在活动内容和规则设计时，可采取AB测试的方式决定可采用的宣传文案，可基于用户画像数据选择广告投放的渠道等。

总之，利用数据可以使我们的活动方案逻辑更清晰，目标更靠谱，选题更精准，论证更充分。

2. 开展精准化营销投放

为了提高广告投放的效率，需要先分析目标用户的媒体接触习惯；再结合时间定向、区域定向、设备定向、兴趣定向等手段，锁定合适的媒体及其广告位，进行活动广告的精准投放。

关于DSP广告投放的技术在国内已经比较成熟了，企业在做互联网广告投放时，一方面要锁定合适的目标用户和媒体资源，另一方面就是要优化广告设计文案，另外还要注意加强对虚假流量的识别与屏蔽。

随着国内线上流量日趋昂贵，流量的竞争近乎惨烈；商家们应着力将公网流量向自己的私域流量转变，加强用户运营，低成本撬动拥有强复购能力的超级用户的价值。

3. 搭建活动运营管理平台，利用数据大屏进行实时监测

搭建活动运营管理平台，可以提高活动运营管理人员的工作效率，还能沉淀活动运营过程中的数据和知识。

比如：某公司建立了活动运营管理平台，支持活动运营者通过拖拉拽的方式完成活动全流程的在线配置；减少了活动运营人员耗费在活动方案设计和配置上的时间，使他们的工作效率提升了3倍。

在活动运营管理平台的基础上，就可以构建每个活动的监测指标体系，并对活动的重要指标完成值设置预警阈值，采取红黄蓝三级预警，；并通过数据大屏的方式实现每个活动的全程可视化监测。

例如：针对某电话营销活动进行的实时的数据监测，当发现活动进度没有达到预期、系统发出黄色预警时，可以增加电话营销人员数量，保证按时完成活动任务。

4. 构建全面的营销活动评估模型

对活动的运营效果进行评估时不仅要考虑活动带来的价值，还要考虑组织本次活动所发生的成本，这样才能清楚的测算出每个活动的ROI。

例如：某次APP促销拉新活动中，我们从响应、裂变、价值和成本四个维度进行了活动效果的评价。

5. 运用活动知识图谱沉淀运营经验

对每次活动都采取建立档案式管理，全面记录每个活动的主要信息：活动名称、活动编码、活动主题、活动目标、启动时间、结束时间，活动预算、活动经验总结、活动效果等。

当把企业系统中所有的活动信息、用户信息、产品信息和渠道信息等都关联在一起时，利用知识图谱技术就能形成公司级的活动知识图谱。通过这张知识图谱有可能发现隐藏在用户、活动、渠道和产品之间的一些微妙关系。

 三、小结

活动是与用户持续保持互动的一种方式。

活动运营人员应认真对待每一次活动，借助技术手段将每次活动都进行数据化刻画和知识沉淀；在不断的活动实践中打磨运营模型、总结经验教训，逐步形成数据驱动活动运营的最佳效率模型。

作者：黄小刚，微信公众号：大数据产品设计与运营

本文由 @黄小刚 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议