在运营活动中，我们常常面临各种复杂情况。就像变量组合产生指数级增长，即便是很少变量组合起来情况也多得难以全测，这可让人头疼。而且在如今社交化运营活动流行的情况下，裂变数据追踪不能少，但实际操作总会遇到各种麻烦。
变量组合的复杂性
互联网运营很多时候要处理变量组合。就拿电商来说，可能地区、年龄、性别这些变量组合起来，情况多得吓人。有些公司有三五个变量，就有上百种组合可能。全测试的话，耗费巨大的人力和时间成本。比如说我们之前做一个线上推广，简单的四个变量，组合出来足足有两百多种情况，根本不可能一一去测试的。所以必须依据业务进行取舍。例如一家服装电商，要推广新品，考虑到性别、年龄、季节、风格喜好这些变量，只能根据以往销售经验选最可能的组合测试。
再看现实中的软件产品推广。不同功能设置和用户层级这两个变量，就可能创造出非常多的用户体验场景。如果不顾业务盲目测试，那资源根本不够用。所以一定要结合从业务中积累的知识，像哪些功能是核心用户最常用的，哪些是新用户容易上手的。
业务判断的重要性
在做变量测试时，根据业务判断是关键。有电商的运营案例，从业务经验得知不同年龄用户对商品需求有别，像年轻用户偏爱时尚潮流类产品，中年用户更倾向实用型。所以在做变量测试时，就把“年龄”与“选品”作为重点变量测试。这比单纯瞎猜式的测试要有效得多。
如果不基于业务判断，就容易走弯路。曾经有个美妆产品推广项目。没有根据业务判断市场需求和客群特点，只是盲目进行各种变量组合测试，比如把一些高端奢华品牌推广给价格敏感型年轻群体，结果效果极差。
裂变数据追踪
在运营活动越来越社交化的当下，“裂变数据”追踪分析极其重要。比如这次电商活动，首轮裂变展示短信推送用户的第一轮效果还能掌控。可是后续裂变就失控了。因为活动链接被短信推送用户分享到39859个群后，受活动页埋点因素限制，就无法继续分层追踪了。而在不同年龄用户转发的群不一样的情况下，分层追踪是很有意义的。没有做好裂变数据追踪，就很难客观评估活动成效。
看看一些社交媒体平台的推广活动，那些成功的活动，基本都有清晰的裂变数据追踪。能准确知道哪类用户分享最多，从哪里开始裂变传播效果最好。
活动转化的多维度
所谓“转化”不能单一看待。在运营活动里，只要用户与我们有接触就某种意义上算转化，像分享、注册、参团等环节蹦失的用户也算。总不能只有开团成团才是转化。这一点在电商活动里表现明显。比如一个拼团活动，很多用户注册了但没开团，那这也是价值的一种体现。
有电商促销活动，大量用户只是参与了分享环节没有购买，开始管理层认为是失败的，后来认识到用户在分享时带来了曝光，这也是一种转化。
分层追踪的价值
分层追踪是必须考虑的手段。除了短信推送的年龄分层，还要考虑转化程度分层。比如电商一般追踪90天到180天，特殊情况下有短期追踪。通过这样的分层追踪，可以明确不同分层用户价值，也能对比成本，衡量活动效益。
例如有个小型电商品牌做促销活动，通过分层追踪发现，新用户虽然购买力低，但分享价值很高，那后期营销就可以调整策略。
同时，也能计算不同分层的ROI找到盈亏平衡点。有大型电商平台的活动，在进行分层ROI分析后，针对高ROI的分层加大推广力度，提高了整体活动收益。
用户价值的综合判断
不能仅根据购买力判断用户价值。像在这次活动中，虽购买量少但在开团、助力砍价、关注服务号方面比较突出的用户，就有传播价值。而且有电商引入攻略、评测等内容子生态，喜欢写评测心得的用户也是一种特殊的价值所在。
有些电商有自己的会员体系，有部分会员购买少，但积极参与互动，带动社区氛围，他们的价值不能忽视。
那么你在运营自己的活动时，会如何统筹考虑这些要素？希望大家能评论互动，点赞和分享这篇文章。
