1、首先你需要根據活動目標確定你的目標達成率，完成百分比，提升百分比。這是這次活動取得的成果，在一開始就寫。如：
本次活動 uv 24w（20w，↑ 20%），uv價值 3.6（3，↑ 20%）
2、如果是發週報、月報之類的數據，接下來就應該是核心數據走勢圖
在這張圖裏，要對每個數據的拐點做分析，比如圖中11月7日、8日兩天的uv價值有明顯提升，這個的原因，要找到並寫在報告裏。
3、接下來流量分析，主要爲流量來源分佈，各渠道流量轉化率分析。流量漲了，要找到是哪個渠道帶來的流量漲了，爲什麼漲了，分析這裏的原因。流量的質量如何，哪個渠道的流量轉化率高。這裏需要兩個餅圖，一個是流量渠道佔比，一個是渠道帶來的轉化佔比。
從上面的兩個餅圖裏，我們看到明顯站內流量的轉化率更高，而廣點通帶來的流量轉化率偏低。另外，通過與往期的渠道來源佔比作比較，我們可以看到當前流量構成上的變化。
4、轉化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要對比的數據，所以在此處的分析，我們需要列兩個漏斗模型。
對漏斗模型各環節轉化的分析，這裏主要和往期數據做對比，結合活動頁面、流量、產品功能等多方面因素，嘗試分析這裏各環節轉化率提升或者降低的原因。
5、模塊點擊分析
我們設計的產品頁面，或者活動頁面，我們需要知道這個頁面的結構是否合理，用戶的點擊分佈，這有助於我們改善。當我們嘗試新的頁面樣式的時候，更應該對這裏的模塊點擊做分析，可以驗證我們的結構是否對數據帶來了改善。
模塊點擊分析主要是從點擊餅圖，及其各模塊轉化率的角度來分析，點擊餅圖可以看到用戶的需求，模塊轉化率則反應了各個模塊內容是否滿足用戶的需求，如果模塊轉化率較低，則需要考慮這個模塊的內容是否優質，甚至這個模塊是否需要改變樣式。
6、改進及優化
每次的活動總是有做的好的地方和做的不好的地方，我們數據分析的目的就是爲了積累經驗，沉澱方法論，在每一篇數據報告的結尾，我們需要對這一次活動做一個總結，比如嘗試了一個新的玩法，效果如何，嘗試了一個新的頁面樣式，點擊率是否有提升，等等。把經驗應用於之後的活動策劃當中。
作者：haleyfang
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來源：簡書
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