编辑导读：“假如让你来评估这次勾当，你会怎么阐明？”无论是口试照往事情，做数据阐明的同学都常常碰着这个问题。本文作者就对此展开了系统的讲授并分享了相关要领，供各人一同参考和进修。

场景还原：某音乐类APP，对新用户举办一个新注册即送7天会员权益的勾当，用户注册后，自主抉择是否点击领取，为期1个月，问：如何评价该勾当。

一、勾当评估常见错误

首先紧记，所有以评估/评价/判定作为动词的问题，谜底只有一种：“好or坏”。

好比，如何评价该勾当，可以答复：

这个勾当很好，该继承做；

这个勾当欠好，不能做

这个勾当欠好不坏，鸡肋

这个勾当没有任何改变，做了也白做

这才是评估类阐明的焦点结论。分开这四句话，其他的都是空话。好比：

勾当期间有4万新人注册

勾当期间注册人数比勾当前多1万

勾当期间新用户点击率是80%

勾当期间新用户利用权益率30%

这些统统不是结论，只是阐明进程罢了。假如没有结论，直接甩这些进程指标，很容易遭遇业务方反问：“所以呢？所以呢？你阐明白啥？结论呢！”最后被搞得灰头土脸。

二、勾当评估要害问题

勾当评估，首先要得出好/坏评价。假如评价是好，再看能不能继承做，还能做几多次；假如是评价是差，再看差在那边，是差得不行救药，照旧能拯救一下继承用。

数据+标注=判定。因此想得出好/坏判定，需要有2样对象：

明晰的查核指标。

明晰方针数值。

达标了，算好；不达标，欠好。就这么简朴（如下图）。

看似简朴，实际上运营常常干的是：

稀里糊涂：老板让做我就做，至于为啥？咱也不知道，咱也不敢问。

木鸡之呆：我就是要做拉新人，拉就完了奥力给！

脚踏两船：横竖以前干过/别人也在干，干就完了。

乘虚而入：这是改变用户心智资源，数据岂能权衡！

总之，十个运营里最多只有俩，能精确说清楚近况和方针。这时候就需要数据阐明师本身有独立判定本领。能阐明业务逻辑、梳理业务进程，才气得出客观结论。这里我们拿完全稀里糊涂的场景举例，看如何帮运营理清目标。

三、从0成立评估模子的做法 之一步，梳理勾当流程

运营勾当会改变用户的行为，进而浮现为数据指标的变革。从0开始成立评估模子，之一步就是相识勾当详细流程，相识勾当大概导致的用户行为变革。好比问题里的新用户送权益，可以按如下梳理（如下图）：

相识到行为变革今后，可以进一步看这些行为能用什么数据记录，能回响为什么指标的变革。颠末梳理，我们就能看清楚：权衡勾当功效的指标了。这些事情，应该是运营在筹谋阶段的干的事，假如事前没做好，过后就要补课。

第二步，筛选主指标

一个勾当大概影响方方面面，好比上边的问题，有送对象，你说：

能增加新用户注册——没短处；

能增加会员购置时机——好像有时机

能晋升忠诚度淘汰流失——好像也有原理

能增加DAU！——额，理论上新注册多了，DAU也增加。

假如不看数据，光听嘴巴讲，以上虽然都有原理。但真要一锅炖，让你计较没有流失的用户，送会员占比百分之几，产物自己占比百分之几，歌曲数量占比百分之几，能算清楚就见鬼了。所以，评估指标要分主次，才容易说清楚问题。

假如是事前定方针，那么勾当的主指标应该与方针细密团结，优选直接管影响的指标。好比勾当是为了拉新，那主指标就是新注册用户数；假如勾当是为了提高新用户留存率，那主要思量的就是1-7日内留存环境。

这里看似简朴，实则很容易被运营乘虚而入。运营常常喜欢扯一堆影响指标，甚至扯什么“我的勾当从深条理改变了用户心智认知，从而到达了数据不行权衡的深远影响”，总之搞一堆指标进来，哪个悦目说哪个，欠悦目标不说。