一个营销活动，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量营销，可以了解活动，可以在数据驱动下改进活动方式。

数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常工作中可以发挥比较大作用。主要讨论一些数据分析的三个常用方法：数据趋势分析、数据对比分析、数据细分分析

一、数据趋势分析

趋势分析一般而言，适用于活动核心指标的长期跟踪，比如，扫码率，留存率，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。

环比是指本期统计数据与上期比较，例如2020年8月份与2020年7月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。

为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2020年8月份和2019年8月份进行比较。

定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2019年1月作为基点，定基比则为2020年2月和2019年1月进行比较。

比如：2020年7月份某二维码营销活动活跃用户数10万，相比同年1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。

趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。

二、数据对比分析

数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业营销活动扫码率增长10%，我们并无法判断这个营销活动的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。

一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在新活动测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。

比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试营销活动中发奖奖品类型变化效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，活动上线时间保持相同，宣传力度等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

三、数据细分分析

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：

分时：不同时间段数据是否有变化。

分渠道：不同来源的流量是否有变化。

分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。

分地区：不同地区的数据是否有变化。

组成拆分：比如奖品由各类型奖品组成，可以拆分不同奖品类型；活动由不同活动规则组成，可以分拆不同的活动规则。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

四、小结

趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。