Cong Ling Kai Shi Zuo Yun Ying - Zhang L
· 做好应急预案，假设发生极端事例或数据异常波动，可以采用什么手段和办法进行及时调整，将活动拉回健康状态。
我相信看到这里，很多运营同学应该都深有感触，做运营跟养宠物一样，什么都要管，什么都要操心，稍有不慎就可能出纰漏，着实让人紧张。
一般来说，活动中比较常见的风险可以分为活动风险与系统风险两类，如表4–1、表4–2所示。
表4–1
表4–2
如果我们要设计风控策略，可能如表4–3。
表4–3
如果进一步落实到应对策略，如表4–4。
表4–4
虽然理论上说，任何和有价奖品有关的活动都需要风控，但实际上，活动风控的严格程度是有一些窍门的。产品发展初期，为了吸引用户进入，风控可以较为宽松，甚至直接不做风控。产品发展期，为了促进用户留存及活跃，对部分提升用户留存和活跃的活动可以使用较为宽松的风控，但涉及到付费行为，就需要较为严格的风控。产品成熟期，需要较为严格的风控，这个时期最怕的就是数据的大起大落，严格风控可以帮助你将数据变化控制在比较平稳的范围内，也可以对有实际价值的客户提供更多奖励。产品衰退期，可以采用较为宽松的风控以延长产品的生命周期。
活动数据监测与应对策略
先说两则小故事。
故事1：
王大胆刚入职，领导让他去做个活动，王大胆冥思苦想，终于想到了一个很棒的点子，辛辛苦苦与开发人员沟通了2天，突然，开发人员问他：
“大胆，咱们这个活动要关注什么数据吗？”
“什么意思？”
“……”
故事2：
李小萌跟着师父学了半年运营，师父要出去旅游，然后提出小萌可以尝试自己跟一次活动，于是李小萌“很萌”地答应了。
活动进行得很顺利，开发完成后上线了。
一周后，师父回来了，问：“活动做得怎么样啊？”
小萌信心满满：“挺好的。”
“还有哪些可以改进的地方呢？”
“师父，怎么知道哪些地方可以改进？”
“你埋了哪些数据？”
“就是参加的用户数啊。”
“……”
那么，为什么要监控活动数据呢？
我再三强调过，活动运营人员首先要明白，活动是一种短期刺激运营指标的手段。
所谓短期刺激运营指标，是指在活动设计的有效期内，通过活动这种运营手段，有效地提升相关核心指标的数据表现，譬如，社区的指标可能是用户活跃度、内容新增数量；电商的指标可能是成交量、客单价、转化率；游戏的指标可能是活跃–付费转化率、付费人数等等。指标不同，运营活动的方式当然也不一样，而说一千道一万，无论何种运营工作，其核心都离不开“数据”二字。
作为一个活动运营人员，如果我们想要充分地了解一个活动中发生了什么，我们就需要监控活动数据。活动数据的监测是非常关键的工作，但是监测活动数据本身并不重要，重要的是懂得活动数据说明了怎样的问题，如何才能通过一些调整，改进活动数据，让活动更加有效果。按照比较粗的颗粒度，监控数据的维度大致如下，根据活动类型的不同而不同：
我们已经明白监控活动数据的重要性，那么数据监控要解决的问题是什么？监控发现问题之后又如何去处理？
图4–11仅仅是粗略地告诉我们哪些数据需要统计，而监控意味着这些数据需要被实时监测，发现问题需要报警。那么，监控数据的目的就是发现问题并解决问题。监控数据，就是为了发现引流的过程中是否有问题、用户参与活动的流程中是否有问题、财务控制是否有问题。
如果引流有问题，首先要确认问题集中在哪些渠道，如果找到了有问题的渠道，接下来的解决办法通常是三步走：
第一步，更换素材与文案，持续监测效果，如果无效，进行第二步。
第二步，更换投放时间及覆盖范围，持续监测效果，如果无效，进行第三步。
第三步，下架或更换渠道。
如果用户流程有问题，怎么办？解决方案同样是三步走：
第一步，更改页面活动流程描述，或更具体，或更简明。
第二步，推送消息或通知，引导用户再次操作。
第三步，尽快迭代，简化或优化流程。更新活动后再从第一步开始循环进行。
如果财务控制有问题，怎么办？这个相对来说比较简单：
一种选择是，提前结束这次活动，并立刻上线新活动进行接力，使用新的活动预算，对用户进行补偿。另一种选择是继续该活动，同时抓紧申请增加活动预算。我们要时刻记住，如果仅仅是做了监控，但并不对监控结果进行有效的措施跟进，那监控就没有意义了。
图4–11
我们在实践的过程中会发现，有时候不是不愿意做监控，而是不知道如何做监控。有时候监控的数据颗粒度太粗，很难准确定位问题，有时候监控的数据颗粒度太细，开发人员怨声载道，认为工作量太大，不愿意开发。
那么，我们需要正确地监控活动数据。
首先，不监控没有价值的数据。监控活动数据的目的是发现问题和解决问题，但是并非发现和解决所有问题，而是关注核心数据，忽略非核心数据。
什么是核心数据？如果你要提升交易总额，那么核心数据就不是转化率，而是客单价和下单次数，转化率只是辅助指标，只需要统计，而不需要监控。如果
