原文链接：数据分析：如何分析活动效果？
1.活动评估的常见错误
所有以评估/评价/判断作为动词的问题，答案只有一种：“好or坏”。 所以一定要有结论，切忌没有结论，只是分析过程、分析指标。
2.活动评估关键问题
数据+标注=判断。因此想得出好/坏判断，需要有2样东西： 明确的考核指标。 明确目标数值。
3.从0建立评估模型的做法
第一步，梳理活动流程。
运营活动会改变用户的行为，进而体现为数据指标的变化。第一步就是了解活动具体流程，了解活动可能导致的用户行为变化。 了解到行为变化以后，可以进一步看这些行为能用什么数据记录，能反应为什么指标的变化。
第二步，筛选主指标
评估指标要分主次，才容易说清楚问题。 如果是事前定目标，那么活动的主指标应该与目标紧密结合，优选直接受影响的指标。
第三步，设定判断标准
从整体结果出发，看总量。 比如本月需要10万新用户，所以必须做到10万。同无活动对比，看增量。 比如无活动一个月5万，活动必须5+5万，多的5万作为标准。同过往活动对比，看效率。 比如拉新活动一般100块一个新人，所以这次不能超过。同无参与的用户对比，看差异。 比如分无参与组/参与组，对比参与组新注册数/留存率。
第四步，找影响结果的过程
以上1、2、3步都是为了得出判断做铺垫。有了“好/坏”判断。就能进一步分析为啥好，为啥坏。这时候就需要细化梳理业务流程，找到能影响结果的关键点。 在分析这些指标的时候，要注意先后顺序
总结
如何分析活动效果？ 首先，明确分析的结果是要得出判断结论，而不是堆砌过程指标。 其次，判断=数据+标注，即明确的考核指标+明确的目标数值。 做法： 首先梳理活动流程，理清楚每个递进环节动作会产生的影响结果（会引发什么结果）； 再去考虑这些影响结果可以用什么数据记录，找到衡量活动的指标（用什么评价这些结果）； 根据活动目的评估主次指标，与活动结合，优选直接受影响的指标（最好用什么评价这些结果）； 有了清晰的主指标，再去找到判定标准（详见上第三步）（怎么判断结果是好是坏） 这样就有了判断 这时候就需要梳理业务流程，找到影响结果的关键点（为什么会引发这些结果）