数据分析工具
活动数据统计
首页可以是大大的活动标题或者是线上活动物料的展示，本次活动选取的是广告位及开屏物料。
回顾活动的主题、目标、形式（如何实施——预热及正式活动）及活动投放的渠道。
展示总体数据。以生鲜活动为例，可能包括的整体数据有：客单价、单量、销售额、毛利率、APP数据（PV、UV等）。并以这些数据为基点，展开分析——横向：对比活动前后几天的同类数据，观察活动产生的效果；纵向：以同类活动为对比，对比本次活动与上次活动。
活动商品数据展示。本次叮咚买菜的活动涉及到了拼团、红包雨、满赠、限时抢购四种活动形式。具体可以分析的数据包括：拼团的开团量、成团量、用户量、销售量；红包雨的发放量和使用量，检查符合对应红包使用门槛的订单量占比有没有变化，对比之前的同类活动；限时抢购商品的销量、用户量、交易额占比、订单覆盖率、缺货率；满赠活动的发放量和用户量，以及满赠的赠品是否对同类商品的销售产生影响等……并且该系列的数据均可以对比之前的同类活动。
宣传效果数据分析。关于APP的数据大家可以在总体数据中展示，也可以在该部分展示。这部分主要分析各种宣传渠道的数据，包括广告位的点击量和点击率、发放物料二维码的扫码量、外部链接的点击率，短信&PUSH的转化率，老用户促活的效果（主要观察发放量和召回量的关系），以上所有活动都可以对比当日的访问用户量。
客诉情况。许多运营同事在做活动前都觉得已经想的面面俱到但是实施起来难免还是有很多坑，因此总结客诉情况也是对未来策划活动很好的借鉴。客诉总结中除了对客诉情况的整理，建议加上对于客诉的处理方式，以便确认活动已完整收尾。
最后总结部分是对活动总体的一个概述，包括活动总结的一些经验和不足之处以及未来可以借鉴的地方。
建议每次活动、每类活动建立单独的表格，每次记录同样的数据做对比，针对效果特别好/差的活动分析原因。
建议运营者对于每个活动的数据、形式都了如指掌，这样在写总结的时候才能更加得心应手。