第二步：分析数据差异的原因
当我们把最终的数据结果对应到目标拆解的每一步之后 ， 我们就能知道哪一步没有完成目标 ， 以及各自的差异点 。然后我们就要来分析这其中的原因了 。在这一步主要要完成两件事 。
第一件事：找出具体数据差异的原因 ， 这里需要提供过程中的数据、截图等 。
比如：通过后台分析发现用户在参与活动时 ， 在某个页面停留时间过长 ， 在某个环节用户的跳出率过高 ， 又或者在跟合作企业沟通时存在对接人不配合 ， 导致宣传页面比预计晚了一天才上、或者在投放广告时曝光量远低于预期等等 。
第二件事：根据目标与实际结果的差异 ， 对上面分析的原因提出假设：
例如：在活动规则这一页面上 ， 用户跳出率过高 ， 是不是因为我们的活动规则讲的太过于复杂？活动广告曝光转化率远低于行业3%的水平 ， 是不是我们的软文标题、亮点没有get到用户痛点？等等 。
第三步：沙盘模拟
当我们通过过程中的数据、截图等分析了数据差异的原因 ， 并对这些原因提出假设后 ， 我们就需要来进行沙盘模拟了 。就是对某个原因进行假设性的调整数据 ， 看能不能至少从理论上实现最终的目标 。我举个比较简单的例子如下图：
通过上面这张图 ， 我们可以很清楚的看到 ， 在活动曝光这个环节时转化率2%是低于目标转化率的 ， 而我们假设如果这一步的转化率能够达到3% ， 那我们很容易就计算出最终的销售额是可以超额完成目标的 。
所以我们重点就可以来分析一下 ， 为何这一步的转化率会完不成？因为实际流量高于目标流量 ， 说明这个渠道的活动曝光是没有问题的 ， 但是转化率过低有可能是我们的广告文案没有吸引到用户点击 ， 也可能是这个渠道的用户并非是我们的目标用户 ， 所以下次再做活动时是否还要继续在这个渠道上进行广告投放？等等 。
当然上面这个案例是比较简单的 ， 在实际过程中 ， 一场活动的失败 ， 往往会涉及多个节点 ， 所以就需要我们通过反复的理论测试 ， 来确定最终的问题 ， 并对这一系列的问题进行排序 。
通过沙盘模拟的目的 ， 就是为了找出问题的关键所在 。而对于一些有条件的公司 ， 甚至可以通过AB Test来进行测试 。通过这一整套复盘思路 ， 对于运营人而言 ， 每一场活动 ， 不管成功与否 ， 都能从中学到经验 。
第四步：导出经验
当我们完成上面三个步骤后 ， 其实复盘工作就基本完成了 ， 这个时候我们需要把整个过程以文字或者PPT的形式 ， 整理成复盘报告 。
复盘报告其实并没有固定的模板 ， 关键是要通过复盘去找出事情的本质 ， 提炼有规律性的因素 ， 以避免以后在同一个地方掉坑 。同时需要注意的是 ， 无论是在分析数据差异的原因还是在沙盘模拟的过程中 ， 都不能流于表象 ， 又或者对于某一现象相当然的一拍脑袋轻易做出结论 ， 每一点都需要有数据或佐证来验证 。
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