本文由營銷經理onlinestar optimizer/new writing plan ，點擊了解有關該計劃的更多信息

然而，大部分時間我們不知道活動開始前的策略是否正確，我們需要通過活動后獲得的數據進行驗證，這導致了更高的驗證成本，需要用真實的錢來驗證當時的想法和策略是否正確，導致了“事后聰明”的局面。

那么，在開展活動之前，可以使用什么方法來評估活動的效果，并根據評估的情況進行戰略調整，以避免不必要的預算浪費？

說到這里，一些朋友可能會想到一些算法模型來進行效果預測。作為絕大多數操作，從頭開始學習像Python這樣的編程語言，然后構建一組算法模型顯然是低效的。

有沒有其他簡單的方法來實現它？答案是肯定的。

二元一次性方程式我相信我們每個人都能做到，第一數學知識(初中數學現在失敗了)只要使用二元一次性方程式就能估計出我們的雙倍十營業額。

接下來，作者將通過自己的項目經驗介紹如何使用二元的一階方程來估算雙十期間的營業額。

首先，我想介紹一下我當時的業務背景:我負責在某個平臺上推廣信息流，通過在線廣告吸引用戶留下銷售線索，然后將銷售線索分發給銷售人員，然后推廣交易。過程如下:

商業背景:

信息流廣告推廣-客戶保留-線索分配-銷售跟進-達成交易

讓我們首先介紹兩個數據維度:

1.鉛生命周期

通過在線廣告投放獲得的客戶保留線索也有生命周期，這超過了線索的生命周期，幾乎沒有價值。線索的生命周期因行業而異。

2.線索生命周期中當月的轉化率

生命周期第一個月線索產生的營業額占整個生命周期產生的總營業額。

一、數據統計

數據維度1:銷售線索生命周期

統計時間:半年

統計維度:交易周期和交易數量

圖表:

從數據圖表中可以看出線索的生命周期約為3個月，超過3個月的數值不多，在線索生成的月份數值最高。

(以一個例子三:在線索的生命周期中，交易數量呈現出一定的數據比例規則，因此反向交易成本也是同樣的數據比例規則，即當月的交易成本會隨著線索生命周期中時間的推移逐月下降，這也是我們常說的追溯成本)

數據維度2:銷售線索生命周期中當月的轉換率

統計時間:半年

統計維度:線索生命周期總周轉率、當月線索周轉率、當月線索數量、線索生命周期轉化率、當月線索轉化率

(銷售線索生命周期轉換率=銷售線索生命周期總交易量/當月銷售線索數量；當月線索轉化率=當月線索量/當月線索量)

圖表:

從表中可以得出，線索生命周期的平均轉化率為:0.59%，當月的平均轉化率為:0.27%

二，建造模型

KPI:根據業務需求，double 十的交易成本低于10000

公式: double 十總熱身成本/舊線索營業額+活躍熱身期營業額< 10000

公式反匯編:

根據我們前面提到的線索的生命周期，我們可以知道線索的生命周期是3個月。

因此，雙11交易主要來源于9月、10月和雙十預熱期的線索。

(讓我們在這里給出一個背景。該頻道沒有在10月推出，所以沒有線索，所以double 十我被用作推進的時間起點，收盤周期在15-30期間是中性的。同樣，如果線索是在10月產生的，同樣的方法被用來預測雙十中10月線索產生的能量

因此，我們只需要計算在double 十期間9月線索產生的交易總數，并且我們可以通過將整個double 十期間產生的交易總數相加來估計double 十期間產生的交易總數。下面，我們將根據上圖的分析思路逐一計算。

九月舊線索估計量

從第一步的統計數據中，我們得到電纜生命周期中的平均轉化率為0.59%，并且已知到目前為止在9月份已經發生了360次線索交易。以下公式可用于估計9月份舊線索在整個雙十活動期間可帶來多少交易:

雙倍11交易估算中的9月銷售線索毛利= 9月銷售線索數量*銷售線索生命周期中的最終轉換率-交易數量

114576 * 0.59% - 360=316

因此，9月份，舊線索在雙十期間敲定了一筆316英鎊的交易

估算活動預熱期帶來的營業額

公式:雙倍十一次預熱總成本/舊線索帶來的體積+主動預熱期帶來的體積< 10000

假設:雙十預熱的總成本為x，主動預熱期帶來的營業額為y

眾所周知，當月線索的轉化率為0.27%，線索的成本為40(線索的成本在放入一定體積時基本上是恒定值)

列出二主要等式:

X / (316+Y)

X /40 *0.27%=Y ②

X

Y=656

因此，雙十期間的總預熱成本不得超過9723076，估計雙十期間的總交易量為316+656=972

最終雙十一筆實際交易數據:979

9月份的舊線索在雙十 (10.25-11.11)期間被關閉

估計:316

實際交易:313

雙十活動線索交易(10.25-11.11)

估計:656

實際交易:666

從實際數據可以看出，最終的雙十一次活動營業額只比當時估計的實際誤差少7套！該模型隨后估計了第二年6月18日的營業額。這個模型至今仍在使用。

三，總交叉口

1)統計

1.鉛生命周期

2.鉛生命周期轉化率

3.當月線索轉化率

2)建立模型

1.公式拆卸

2.列出方程式組

四，last

最后，我想通過本文介紹的方法來表達兩種沉重的操作思維:1。過程思維；2.數據思考。

1。過程思維

在建立模型的前一部分，我們將應用過程思維，從公式開始，分解公式，將其分解成最小的單元，然后我們將逐一突破這些最小的單元。

然而，很多時候我們接觸的項目不能用公式表達。我們做什么呢

首先，按照流程的順序從源頭到末端列出事件發生的原因，并清楚地記錄每個環節要完成的事件，包括每個階段的工作輸出和結果報告。

在這一步，應該做兩件事:1。在這個過程中不應該有任何遺漏的環節，應該考慮到每一個可能的環節；2.每個環節下所有可能的細節都應事先考慮和記錄。做好這一步可以提高一個人的節奏感。

2。數據思考

數據思考我相信所有的網民都很熟悉它，因為我們網民每天都在處理太多的數據。

在此，我想介紹一些結合上述內容使用的數據分析思路和方法:首先，我們必須有一個明確的目標。這里的許多新來者會有一種誤解，認為分析是為了數據分析。這是什么意思？

目標不明確，我們也不知道我們希望通過數據分析得到什么結果。在這里，我們應該結合過程思維，首先對業務進行分類，找到我們要分析的數據指標，然后根據這個目標計算相關的數據維度。

這種分析的結果是能夠幫助企業決策的最理想的數據結果。

在下一篇文章中，我們將討論如何找出規則，并根據活動數據將其分解為模型，以指導下一次活動的節奏量，并將每一筆促銷預算都花在最前沿。

這是我們專欄作者汪志鵬在本期與您分享的內容。

如果你也擅長營銷推廣，渴望提升你的行業影響力，那么歡迎加入營銷之王在線明星優化器，新的寫作計劃，并與100星優化器分享，成為一個更有影響力的推廣者。

作者以前的內容閱讀:

表格中有許多線索，但很少有交易被轉換？這種方法可以降低40%的成本