5月数据做出来，结果如下图。

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这样看，就比一开始光秃秃的只报数字，多说明了很多问题：
首先，整体领券情况并不好，5天下来，差了5万的进度。
其次，领券发展趋势也不好，除了第一天人暴多，后边每日差异都是负的。
类似的，也能做用券表对比如下：

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啊，用券的结果，兼职更加惨不忍睹。这样下去，这个月的活动肯定会完蛋呀！得赶紧想办法了。可是，在短时间内，运营能想的办法是有限的。

1. 把领券放到更显眼的位置
2. 全体用户再推送一轮
3. 提前发用券提醒，让用户把券用一用

注意，这三种做法能起到的效果是不一样的：

1. 放到更显眼位置：增加每日用户参与人数
2. 强推一轮信息：立刻拉一批人参与
3. 提前发用券提醒：月底峰值下降，月底前用券率提升

体现在数据上，可能的效果有下图：

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可是，看起来，这些都是临时抱佛脚的做法。很有可能是这个活动本身设计的不好。
比如就有小哥哥说：4月份活动效果好，是因为领的是满100减20。虽然满400减80看起来优惠力度是一样的，都是减了20%，但是要用户出320元现金，肯定比出80元更难。
嗯嗯，听着好有道理，但是眼下木已成舟，临时改规则，不但额外增加开发负担，而且对已经参加过活动的用户不公平，会被投诉的。眼下也只能救救急了。
至于是不是因为券的问题导致的，得等事后再分析了。
以上就是运营活动监控分析大体做法。就这么简单轻松，用excel就能完成哦。
做数据分析一般有3个场景：

1. 事前：策划类分析、预测类分析
2. 事中：监控类分析、原因类分析
3. 事后：总结性分析

作者：码工小熊，微信公众号：码工小熊
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【 监控|618、双十一促销活动监控怎样做？】题图来自 Unsplash，基于CC0协议

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