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以下是课程内容：
本期课程从活动与数据分析 、海盗理论与CEPO、如何在一次活动中发现并锁定问题、如何解决问题提升销量四个方面为大家展开。
一、活动与数据分析
活动与数据分析，从活动划分、分析数据指标、数据采集、效果分析四方面阐述数据分析在活动促销中如何实现。
常见的活动分为品牌类、效果类两大分别，其中效果类再细分为传播效果、经济效果。本期课程我们主要分析的是品牌效果。对于效果类活动，因其分析的维度不同，所采用的数据指标也不同，比如曝光量、点击量反映浏览时长（时间）；到达量反映用户地域；二跳量、注册量、下单量反映用户的渠道来源。
在数据的采集与分析环节，一般通过四种渠道，如媒体提供的数据 、使用百度统计、GA等免费工具、 自建统计分析系统 、第三方统计分析系统 ，四种工具各有特点，可以根据实际需求选择适合的。
常见的活动分析效果，包括推广基本效果；关联注册、订单等，关注投放ROI；关联注册、订单等，关注投放ROI三方面。
二、海盗理论与CEPO
1、海盗理论
海盗理论是很多互联网公司及统计分析公司常用的指导理论，在指导促销活动有重要的意义。常见的海盗理论模型有两个，如下图所示：
左图描述的是用户AARRR逐级转化的过程，分析用户如何带来价值，这也是一个流程漏斗分析图。右图描述的是用户在AARRR间转化的影响因素，广告带来多少用户，用户带来的引导价值等。
海盗理论应用于基于商品交易类的企业，主要是用来做用户趋势分析的，例如，通过它可以发现哪个环节出现问题，我们需要针对那个环节做提升。有时候我们可能没有用这个理论去系统的分析，但是我们的KPI中肯定有相关的指标。
2、AARRR用户运营模型
AARRR用户运营模型是在海盗理论模型基础上简化了，把用户细分，不同类型的用户对应的处理方式不同，用户分为新增、活跃、流失三类，分别对应的业务如下图：
3、99click运营分析理念——CEPO可干预模型
99click CEPO可干预模型基于三个主要对象：从用户、商品、站点体验三个维度。
运营人员需要全面掌握站点、商品、用户的信息的同时，更重要的是通过对三者的干预来实现运营目标，不论是增加粉丝、拉升销量还是扩大品牌效应。但是有一点需要我们注意的是，我们实际能直接干预的是站点和商品、对用户我们基本是通过站点和商品来实现的间接影响。
三、如何在一次活动中发现并锁定问题？
1、利用AARRR发现问题
AARRR模型，一般用作用户运营分析，解决用户的问题。但是对各种活动来说， 并不能有效的指导活动，活动针对的是商品和体验，这一点从CEPO标准获客分析模型中可以体现出。
从CEPO标准获客分析模型可以看出用户从看到广告到注册成功这一流程，经过5个环节，分别对应不同的数据指标，那用户对站点的而体验表现在从吸引，兴趣、转化、引导这些，以内容和体验为主要，因此站点体验影响了用户的转化。
2、案例分析，如何发现、分析问题
案例：如何发现问题
某电商客户,每周四举行会员日活动，活动前两天和活动当天会在几个固定渠道做推广，上期活动订单转化率约为5% （下图是各个环节的数据指标）
分析：从活动曝光到成功下单，是一个完整的环节，但仔细看发现点击很高，但最终的转化率很低，说明中间的环节存在问题，比如活动设置、内容等。
案例解析——活动细分
已知媒体A、B投放的是PC端，媒体C、D投放的是手机端H5。
从上图可以看出移动端媒体移动端媒体D带来的流量二跳率明显偏低；PC端订单和注册转化率比移动端的低。
分析：二跳率和内容有关系，转化率低和引导过程有关系。因此可以在内容、活动引导方面进行优化。此外媒体D虽然二跳低但是转化却不低，说明媒体D为新拓展的APP渠道，蕴藏着潜在的大客户，或消费人群。
案例解析——着陆页分析
分析媒体AB带来流量在页面上的点击行为，从点击上来看基本正常， 根据转化漏斗的影响因素，接下来对用户注册的引导进行分析。
从图中可以看到红包点击看着是正常的，但是后续流程发现实际是有问题的。数据不能看表面，要深入分析。
案例解析——注册流程分析
从图中可以看出注册路径的用户留存情况，用户留存低是由于过多的中间环节所导致。一般来说PC端手机注册需要用户自己发短信，移动端的手机注册是自动获取验证码。互联网有个思维方式叫做去中间化，我们可以用这个理念去优化注册环节。
案例解析——注册流程分析（逆向分析）
从分析图中可以看出，通过PC端注册的用户留存远远低于手机端，说明PC端注册有问题。可以通过逆流向分析，找出所有手机注册的转化； 锁定关键页面，分析页面注册体验设计。 通过分析可以得知PC注册低是因为验证码环节，因为PC端手机注册需要用户自己发短信，而移动端的手机注册是自动获取验证。对于PC端用户来说注册过于繁琐，操作不便捷。
案例解析——销售流程分析
典型的模式为：活动页->产品页->功能页->产品页->功能页->产品页
分析活动的销售转化流程发现存在反复寻找产品的行为。通过对这些行为分析用户的浏览途径，用户喜好，进而设置合理的购物流程。
案例解析——销售商品分析
上个会员日四个渠道所销售的商品如下表所示：经过与活动页上所有商品比对后发现，30%的成交商品没有在活动页上陈列。这时候就需要对商品进行优化，商品的陈列摆放位置等。
四、如何解决问题，提升销量？
案例解析——如何解决已发现的问题
针对已经发现的问题，我们可以采取一些措施：
1、在下一次的会员日活动前，根据上述分析针对性的去掉登录提示信息，直接进入登录页；
2、调整PC会员注册页功能，改为与PC站一致的获取短信注册。
对于用户重复选品问题，可以根据实时分析到的用户商品浏览情况，及时调整活动页商品陈列布局。（F型浏览），此外在活动进行中在活动进行中实时监控活动情况，及时发现异常。
最终我们发现当期活动结束后，会员注册转化率从2%提升至5%，订单转化率从5%提升至8%。
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