看一个最简单的活动场景。某生鲜小程序，在自己的小程序推出满100减30元活动（每订单满100元即立减30元），为期1周。现在对该活动进行分析。

活动有：指哪打哪的效果，因此在分析活动的时候，先弄清楚：指哪里：活动的时间、对象打哪里：达标条件、奖励。

一、分解需求

据此，可以分解这个活动需求：

• 活动时间：1周（X月X日-X月X日）
• 活动对象：以订单为单位（不考虑用户、商品）
• 达标条件：单张订单满100元
• 活动奖励：立减30元
• 兑奖方式：直接减免，无需兑换

分解需求以后，能推导出活动效果了：因为满100的订单有奖励，所以会刺激订单不到100的用户多买一点。

当然，也会有反作用，因为是以订单为单位奖励，所以有可能鼓励订单200以上的用户，把一张单拆2张，2张都享受优惠。

如果活动做得好的话，应该是购买100的订单大量增加，总收入增加才对。

二、设计活动分析表

有了以上准备，就能设计活动分析表了（如下图）。

设计完活动分析表，等活动结束，看数据就好啦！你看，多简单。

不要小看这个简单的分析表，它能解读出很多情况

1. 情况一

缺少增量。如下图所示。活动带来的增量不够多，总订单量只增长了490单，新增的消费，还没有满100减30减掉的消费多，居然活动后总金额还少了。

此时可以有假设1：活动宣传不到位，新用户参与太少（仅存量用户参与）或存量用户参与太少（活动页面不显眼）。如果想深入分析，可以往这两个方向深入追查原因哦

2. 情况二

薅羊毛多。如下图所示。活动中拆单拆的太明显了，200+的订单少了一本，意味着至少多出来200张100元的订单，是来薅羊毛的。这样算下来，活动期间总金额还是下降的。

此时可以有假设2：活动薅羊毛用户多，消费不到100的用户动力不足。如果想深入分析，可以往这两个方向深入追查原因哦。

如果活动规则改了，可以相应调整模板，比如常见的“一次买4件商品，多送一件赠品”，则可以相应调整如下图。

如果不是针对全体用户的，而是针对部分用户，则可以采用ABtest的方法，设置参照组（不参与活动的用户），对比活动效果（如下图）。

在实际工作中，常见的活动有三大类：

1. 针对订单的（每订单满XX元减XX，满XX满邮）
2. 针对商品的（买XX商品XX件，额外得赠品XX）
3. 针对人的（新客户专享优惠，累积消费满XX元老客户享XX优惠

三大类活动，都可以参照上边的做法做分析表，先把活动效果讲清楚，再看活动对不同层级的商品/订单/用户的激励效果。

有了是非好坏的判断，才好进一步分析，看是哪里出了问题。实际上，某个层级出了问题，分析的指向性是很明显的，比如上边例子中拆单指向高消费用户；参与不足指向低消费用户，所以先做一张简单的分析表，锁定方向再深入，是非常轻松的。

很多小伙伴，经常连是非好坏都没有判断，方向都不清晰，就开始拉一堆维度进来拆解拆解再拆解，最后把自己都绕晕了。

三、细节

这里有个小问题，就是上述模板，未考虑活动多步骤参与情况。比如增加一步：奖励不是直接扣减，而是需要先领取优惠券，再使用优惠券。这样就增加了操作步骤，并且会引发新的问题：有可能有用户达标了，但是忘记领券/领了券，忘记用。

此时分析会更复杂。这个话题，下一篇讲拉新分析的时候，专门来讲。