大促一時爽
一直大促，一直爽
而在大促之后，更酸爽的是
如何火速完成老板奪命連環call的“活動復盤”
今年賣了多少億
同比去年有哪些變化
各大渠道的ROI有沒有達到預期
......
大促之后就從早到晚縈繞在運營人耳邊
如何一天做出
讓老板驚呆，讓自己出彩的
大促復盤報告
必須掌握以下兩大要點
01.以終為始，層層拆解
沒有目標的活動策劃，就是一條咸魚。而對于大促來說，各個部門都會以銷售額為核心目標去背負一定的KPI，例如：新老客轉化率、客單價、渠道轉化率、推廣效果等。
所以，活動復盤一定要先從最終目標出發，進行層層拆解。例如，大促復盤，就可以將核心目標“銷售額”拆解為以下指標。
目標拆解不僅是為了細化各個部門各個負責人的指標完成情況，更是對大促整體活動敘述推演的過程。在這個過程中，我們可以挖掘數據中存在的一些因果關系，發現一些異常值，例如，老客支付轉化率低于促銷前的平均水平，那這時，我們就要去追蹤產生這個結果的原因是什么，如何在下次活動中避免。
那是不是活動預期成果越好對于后期的活動復盤重要性越低呢?恰恰相反。數據的異常值不僅包含壞的結果，還有一些表現超出預期的好結果。我們同樣可以通過故事還原真相，找到哪些動作可以為我們帶來更高的增長點。從而沉淀一些方法論和分析模型為下次活動策劃做準備。
02.挖掘“異常數據”背后的故事線
明確了復盤分析的基本路徑之后，大促復盤依然要回歸到電商運營的基礎場景分析中，例如用戶、商品、流量、營銷等。
明確了復盤分析的基本路徑之后，大促復盤依然要回歸到電商運營的基礎場景分析中，例如用戶、商品、流量、營銷等。
每一個分析場景都可以作為大促復盤中的重要匯報內容，但并不是指把他們單獨作為一項項分析任務依次匯報。因為，某一個指標的增長或者下降不會只由一個原因產生，一定是各個部門或場景配合的結果。所以，就需要將不同場景的數據進行融匯打通，找到問題產生的原因有哪些，從而可以進一步做改善。
下面，我們將聚焦「銷售額上升」這個結果，去挖掘數據背后存在的故事線，以及各個場景的配合效率。
銷售額=訪客數*訪客支付轉化率*客單價
假如銷售額上升是由訪客數增長帶來的，可以進一步將訪客數拆分為老客和新客。如果老客貢獻值更大，又可以將老客拆分到不同的營銷渠道，比較哪個渠道的老客數偏高以及同比增長明顯。
這里假設聚劃算渠道的老客轉化率提升最為明顯，下一步，就可以針對這個渠道進行更細顆粒度的分析。
而對聚劃算渠道分析，又可以精細化到渠道商品曝光、展現，渠道用戶訪問、收藏加購、付款到復購各個環節轉化率的分析。同時可以將分析結果與各環節所做的運營推廣動作進行結合找到原因。
最后的結果可能是聚劃算渠道活動力度更大帶來了買家數的提升，也可能是這個渠道圈選觸達的人群比較精準，這些都可以通過數據進行佐證。抓住了營業額增長的結果，就可以將本次活動中帶來增長的動作進行復制和優化投入到下次活動的準備中。
大促故事線復盤需要怎樣的能力
故事的開始可能是銷售額激增，也可能是轉化率過低，還有可能是營銷結果打水漂。如何做到不管老板拋出怎樣的問題，運營人員都復原完整的故事線，追溯到最終原因，這就非?？简炍覀兊臄祿治鏊季S能力。而靜態的數據分析報告顯然是無法及時響應領導天馬行空的問題。
觀遠數據BI平臺打破了傳統報表靜態匯報、高代碼研發的桎梏。只要前期將流量、用戶、渠道、商品等各大場景基本的數據分析思路沉淀在模型中，在大促復盤時，就可以通過鉆取、聯動等動態分析功能，跨路徑、跨維度地剖析活動過程中的問題點和增長點。
除了基于本場活動的場景指標分析，電商品牌還可以將每次活動的數據報告沉淀在觀遠平臺中。在大促復盤時，通過時間篩選不同時間段、不同指標的完成情況，更加宏觀地對比任意兩場活動的優缺點，從而不斷優化活動策略。
實時動態的數據分析分析不僅可以在會議上及時響應領導層突然其來的分析需求，減輕數據分析師面對臨時活動的工作量。同時也可以幫助公司上下在日常運營中培養數據思維，將業務數據化，將數據業務化。
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