节日营销、日常营销、特殊活动营销等，每一个营销活动结束，我们都要进行复盘，但丫头建议：一切大小活动、随时随地皆可复盘。
用联想的语言是：
年货节、福女节这些大家应该都有复盘吧，的520、618、母亲节、父亲节、开学季、双十一等活动也都离不开复盘。
当然，如果你都不参加，小编也建议你帮竞争对手做个复盘，正所谓他山之石，可以攻玉。
复盘他人，从他人做的事情中获得经验和教训，这是一种非常“划得来”的事情，因为所复盘的事情你并没有真正花成本去做，是别人用资源在你面前“演练”了一番。
那么我们应该怎么复盘，复盘之后我们应该怎么做？
节日营销、日常营销、特殊活动营销等，每一个营销活动结束，我们都要进行复盘，但丫头建议：一切大小活动、随时随地皆可复盘。
用联想的语言是：
1．小事及时复盘；
2．大事阶段性复盘；
3．事后全面复盘。
当然，如果你都不参加，小编也建议你帮竞争对手做个复盘，正所谓他山之石，可以攻玉。
那么我们应该怎么复盘，复盘之后我们应该怎么做？
一、如何复盘
关于怎么复盘，相信大家都懂，无非就是重述经过后但就是这样一个小小的经过，很多商家还有会出现披露。
小编给大家整理了6个复盘步骤，如下 ：
1．回顾目标
比方说你做这个活动的目标是曝光转化要提高多少、收藏关注要达到多少等等，记得量化，不要空目标。
2．叙述过程
也就是你怎么执行这个活动，是通过降价、参加平台活动做推广、设置满减店铺等等还是哪些渠道执行，包括起止时间及人员分配等等。可以一一记录下来，这会给你带来思考！
3．评估结果
得到这个结果和你的预期或者相对于竞争对手，你是否满意，或者达到了哪种目的，如果达不到就思考哪个环节出现了问题，或者哪些环节做不到位又或者是否漏掉哪些步骤了；达到了就思考下一次还能怎么优化才能更好！
4．分析原因
我们在分析原因的时候可以从“与预期不一致”的地方入手，从“事情的关键点”入手，一般说来，原因可以分为三个层面：信息层面（市场、竞店竞品、商品、活动时间段热度）、逻辑层面（从拟定到执行，从执行到结果；从市场到竞店竞品，从竞店竞品到自身）和假设层面（倒回-推翻-优化）。
5．推演规律
我们可以根据实际情况，对比得出事情做不好的原因，到底是自己的原因还是不可控制的因素。
6.记录在案
记录，有助于复盘认识和结论知识化。只有记录才是真的在思考，方便第二次的复盘和对比。
二、哪些营销方法可以使用？
很多商家在拼多多开店，应该都“老司机”了，基本上有什么活动，怎么准备都清楚得很，这里也不跟大家再多赘述什么，就提两点小编觉得对大家有帮助的营销方法！
1、顺势
这里说的顺势就是一年一度专场营销活动，通过专场营销活动的造势与借势，实现用户的留存率与拓新率的同步增长。
比如说春节不打烊、38福女节，为了巧借活动的东风，我们可以提前一到两个月着手布局活动的事情，当然，我们也要根据活动的重要程度去营销，不能每一次都“用力”。
（1）制造营销氛围
设立主题营销模式，增加节日氛围，包括店铺装修设计、相应的海报与促销文案等。
（2）可以设定三种类别的款式
先推引流款，主要目的是拓新获客；
在新用户数量达到预期值后再推热销款，主要针对老客户，通过适当让利来提升商品的回购率；
在活动开始后一周加大力度推广利润款。
（3）促销方式
奖励促销：优惠券、店铺满减、凑单满减、收藏有礼
限定促销：
附加值促销：好评返现、收藏有礼、买一送一等等
主题营销：福女节、开学季、换季上新、感恩回馈等等
2、借力
对于很多商家朋友来说重大节日是一个很好的“鲤鱼跃龙门”机会，但此时此刻付费流量这块我们也不容忽视，如何实现付费渠道与自然渠道的有效衔接才是值得思考的问题！
节日带来的流量与销售额红利是暂时的，这个时候我们就要借助一定的营销工具防止店铺流量与销售额出现断崖式下跌的情况！
借力一:直通车
直通车不断更新升级，但其底层逻辑和算法没有改变，我们使用直通车目的依然是这三个：测图测款、引流、打造爆款！
借力二:直播
直播真的非常重要，因为消费者在没有购买之前无法触碰商品，不清楚商品的质量，包括使用效果、具体使用方法等等，通过直播我们可以帮助消费者打消这一部分的疑虑促成下单！
当然，大家可以根据自己的商品情况去借力其他工具，只要对店铺及商品有帮助有效果都是可以试一试的！
那么以上就是关于复盘和活动的一些营销思路与想法，在电商竞争日趋激烈的当下，善于培养并运用自己的成长型思维才是我们的制胜法宝。
面对复杂多变的市场环境，如果你所做事情是重复性的、可替代性的，那就要时刻保持学习力，圈子靠近，因为在知识经济时代，学习力才是你的核心竞争力！
小编给大家整理了6个复盘步骤，如下 ：
比方说你做这个活动的目标是曝光转化要提高多少、收藏关注要达到多少等等，记得量化，不要空目标。
我们可以根据实际情况，对比得出事情做不好的原因，到底是自己的原因还是不可控制的因素。
记录，有助于复盘认识和结论知识化。只有记录才是真的在思考，方便第二次的复盘和对比。
1.及时获取运营所需的数据需要至少做到以下 3 点：
①明确应该获取的数据是什么，比如订单量、注册量、阅读量、页面访问量、访问时长等；
②可获取到数据，并不是所有的数据都可以调取，只有前期埋点并能采集到的数据才能获取；
③及时获取数据，很多公司的运营并不能直接获取数据，一般要先与技术沟通，明确需求以及排期。而很多数据是拥有时效性的。比如，在活动期间没有及时获取到潜在购买用户id，导致发送优惠信息延迟，用户在其他渠道购买了商品。
2. 合理定义数据分析的维度与指标：
“定义的维度与指标”越贴近业务需求，越能发挥数据的真实价值。很多公司对数据的划分很模糊，在分析时能合理定义，但因前期没有对这些维度的数据进行采集，也无法进行分析。
3. 选择并使用高效的数据分析工具：
选择正确的数据分析工具可以事半功倍。好的数据分析工具，不仅要满足现阶段业务的数据分析，还要满足企业发展过程中数据量增长与业务变化后的数据分析。可能会用到Excel、SPASS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner等工具。掌握这些工具，对运营人员的要求过高，按这样标准去培养一个运营人员，所付出的财力与精力相当于培养一名数据分析师。
4. 拥有极强的数据分析能力，能与实际工作相结合：
数据分析能力，简言之，能从繁杂的数据中发现问题、规律，并能给出优化方案。而做到与实际工作相结合，不仅要求运营人员深入了解业务，还要有极强的逻辑分析能力，才能将数据与实际业务融合。
那么，数据精细化运营就是伪命题了吗？当然不是，下面以某电商运营小张的对 618的活动复盘为例，讲述如何高效地实现数据精细化运营驱动。
背景
在 618 期间，某小型美妆电商运营小张做了一次全新尝试的为期 15天的大促活动《年中大促，“赔”你玩到底》，效果不错。领导让小张给大家做一次活动复盘，并且强调要用数据说话。
此次 618 活动期间（6.6-6.20），小张有两个主要尝试如下：
1. 个性化短信提醒。在 6 月 16 日到 6 月 20 日活动期间，为了集中发力引导用户购买，新增对不同用户的个性化短信提醒。比如，给在活动之前将商品加入购物车的用户发送“你想购买的宝贝降价了！”；给活动期间浏览面膜商品的用户，发送“面膜优惠券”等。
2. 细化推荐模型。主要细化了详情页的个性化推荐模型，比如，新增消费习惯相同的用户在大促期间购买的商品推荐等。
完成当天的必要工作，小张开始准备活动复盘。在使用神策分析之后，小张脱离以往对技术的依赖与排期问题，开始独立完成日常数据的获取，这让本来忙碌的小张倍感轻松，次感受到获取数据的速度跟得上自己分析数据的速度。
小张梳理了复盘的重点：
1.活动的整体效果。例如，总销售额、总订单量、总购买用户数等；
2.活动期间，用户的行为分析。例如，访问时间、地域分布、优惠券使用情况分布等；
3.活动商品分析。例如，不同品类商品售卖分析、同类商品售卖分析等；
4.活动资源位分配分析。例如，banner 位、开屏弹窗、相关推荐等；
5.活动引流分析。例如，投放的不同渠道的引流人数、ROI 等。
活动的整体效果是对一次活动的综合评估，对于电商活动总销售额、总订单量、总购买用户数、平均客单价等都需要分析，且必须分析其环比与同比，才能看出具体增长情况。
小张通过查看数据得知，618 促销期间比去年同期销售额高出约 2000 万，环比增长 40.9%（如图 1 ），同比增长了55%。
注：文中图片均来自神策数据产品，所涉数据均为虚拟。
图 1 今年 618 促销与去年 618 促销的总销售额对比
小张分析发现，6 月 16 日至 6 月 20 日销售情况非常不错（如图2）。分析得知，这可能与此次活动的个性化短信提醒尝试有关，提醒促单的转化率高达 30%，比原有转化率高了一倍。
图 2 活动期间的单日销售额情况
分析完活动的整体效果，只是复盘，效果不管是好或者坏，都需要通过的细分分析，分析出其原因及之后的优化建议。比如，上面得知个性化短信提醒能有效提高转化率，在之后的活动中就可以将设置更多个性化提醒或者将周期拉长等。
在竞争日益激烈，谁能抓住用户，谁就能加大胜算。用户行为分析，是抓住用户必不可少的一环，也是每次复盘必须着重分析的一点。
小张对消费用户的访问时间、地域分布、优惠券使用情况等进行了一系列分析。下面以小张对用户的优惠券使用情况分析为例（如图3）。
图 3 用户活动期间每天的优惠券金额使用情况分布
图 4 用户活动期间的整体优惠券金额使用情况分布
大促活动定一个合理的优惠力度会事半功倍，这个优惠力度要对大多数人有吸引力且在可控成本下能使优惠后的利润大。由图 3看出，用户活动期间每天使用优惠券金额为 50-100 元的占比大，由图 4 看出，在整个活动期间使用优惠券占比大的金额为100-200 元，说明用户会有重复使用优惠券的可能性，在之后的活动中就可以基于此情况优化。比如，提高高额优惠券的使用占比，因为一般高额优惠券往往对应高订单额度；设置单品优惠券等。
用户行为有很多可分析的点，对于上面提到的优惠券使用情况分布这一点，就可以再分析不同地域的用户对优惠券的使用情况。比如，一线城市使用优惠券的金额大，三四线城市使用优惠券的金额相对少，针对不同地域的人可以发送不同金额的优惠券。通过分析数据，你能解锁很多运营密码，而不是像走迷宫，不知道哪条路是对的。
电商平台的核心竞争力之一就是商品竞争力，商品价值直接影响用户是否愿意购买，而商品推荐管理会直接影响商品的销售量，进而影响总销售额。
小张公司是一个小型美妆电商平台，商品品类包括洁面、化妆水、精华、面膜、防晒等。小张对不同类别商品进行了分析，分析发现，此次活动中总销售额占比大的是防晒品类。这与预期一样，因为天气转热，防晒几乎成为女性每天必备且用量大的商品。
小张又对同类别的不同商品进行了分析，以防晒品类为例（图 5），可以看出排名的防晒是 ZILAIX防晒喷雾（抖音网红同款防晒），第二名是 RECIPE防晒喷雾，第三名是安耐晒。在未来拓品时，可以尝试抖音上的网红产品，因为抖音已经打开了产品，不用再做用户教育。
图 5 防晒五的防晒销售金额分布情况
电商活动中一般将高价值商品分为两类，一类单价低，销量大的商品，另一类是销量不一定大，单价高，总销售额高。小张通过事件分析得到了这两类商品的商品id，并为其建立了商品分群，方便之后活动调用。分析过程中，小张发现了一个异常情况，有一个平常热销的防晒衫销量异常低，小张为了查询原因使用了漏斗分析（图6）。
图 6 某异常防晒衫的购买转化漏斗
从上图可知，该防晒衫在 6 月 9 日之后就没有销量了，小张经过的分析发现该防晒衫在 6 月 9日就抢售一空，但因为大促期间太忙没有及时查看库存，没有及时补货，造成了大量损失。
从上述几个例子，我们可以看出通过数据分析不仅可以发现问题所在，还能找到优化方案。比如，当发现此次因没有及时发现没货而造成损失，以后可以设置库存报警机制，当库存低于20 件自动给商品运营者发送邮件报警，让运营人员及时补货，并且在每次大促之前都要检查一遍商品库存，防止大促期间断货。
活动中的资源分配是极为重要的一件事，好的分配方式会给活动效果带来指数级的增长，同理，不合理的分配方式也会带来极大消极影响。
在使用神策分析之前，小张只能看到各个资源位的 PV，通过单一的数据并不能判断资源位的价值，很多时候显示 PV较高，但事实上却没有形成实际转化。小张一直以为 banner位的点击人数很多，转化一定很好，并在此花了很多心思。但这次分析发现，实际上 banner 位的转化并不好。
之后需要优化 banner 位的投放，比如点击 banner不直接跳转商品详情页，而是先跳转到领取不同商品的优惠券页面再跳转到商品购买页等。
图 7 各资源位的转化情况
小张还发现，此次详情页下方推荐购买商品购买率显著提高（如图7），这与本次活动采用了新的推荐机制有关。这次采用的是新的个性化推荐机制，即根据用户的原有浏览行为设置了相关细分模型，当用户的浏览行为符合某一细分模型的特征，就会按照此模型来进行推荐。
对于电商平台，总销售额=用户数*平均客单价，往往平均客单价相对固定，要增加总销售额，主要是通过提高用户数，即流量，这个时候就需要引流，特别是在大促期间