可是大量时候大家并不知道在活动开始前的方案是不是正确，还需要通过在活动过后得到数据的加以验证才行，这样就造成了验证本钱较高，需要用真金白银来验证当时的想法方案正确与否，造成了“事后诸葛亮”的处境。

那样有哪些方法可以在活动之前就能大概预估活动的成效，并依据预估状况做方案调整，防止非必须的预算浪费呢？

说到这里可能有的朋友会想到一些算法模型来做成效预估，那作为绝大部分运营来说，去从头学Python这样编程语言然后搭建一套算法模型显然也是效率不高的。

那样还有哪些其他容易的方法来达成吗？答案是有的。

二元一次方程相信大家每一个人都会做，七年级数学常识，只须运用二元一次方程就可以预估出大家双十一的成交量。

笔者紧接着通过自身亲身经历的项目经验来介绍下怎么样用二元一次方程预估出双十一期间的成交量。

第一介绍下我当时的生意背景：我负责某平台的信息流推广工作，通过线上广告来吸引用户留下推销线索，接着线索分配给推销，然后促进成交。步骤如下：

生意背景：

信息流广告推广——顾客留资——线索分配——推销跟进——促成成交

先来介绍2个数据维度：

1.线索生命周期

通过线上广告投放获得到的一条顾客留资线索，线索也是有生命周期的，超越了线索的生命周期，线索能带来的价值就微乎其微了，不一样行业的线索生命周期也有所不一样；

2.线索生命周期内当月实际转化的比例

线索在生命周期内第一个月产生的成交占比整个生命周期内总共带来的成交量。

一、数据统计

数据维度1：线索生命周期

统计时间：半年

统计维度：成交周期、成交数目

绘制图表：

从数据图表可以看出线索的生命周期大概在3个月，超出3个月所带来的价值并不多了，且在线索产生当月的价值最高。

数据维度2：线索生命周期内当月实际转化的比例

统计时间：半年

统计维度：线索生命周期内总成交、线索当月成交量、当月线索量，线索生命周期实际转化的比例，线索当月实际转化的比例

绘制图表：

从表中可以得出线索生命周期内平均实际转化的比例为：0.59%，线索当月平均实际转化的比例为：0.27%

二、构建模型

KPI：依据生意需要，双十一成交本钱要在10000以下

公式：双十一预热总花费 / 老线索带来的成交量+活动预热期带来的成交量 10000

公式拆解：

依据大家之前说的线索生命周期，可以得知线索的生命周期为3个月。

所以双11的成交主要出处9月份的线索和10月份的线索和双十一预热期的线索

所以大家仅需算出9月的那批线索在双十一共能产生多少成交，在加上整个双十一活动期间内共带来的成交量即可预估出双十一期间共能成交多少，下面大家根据上图的剖析思路逐一推算。

预估9月老线索成交量

从第一步数据统计中大家得出了索生命周期内平均实际转化的比例为：0.59%，且已知9月的线索截止现在已发生成交360，下面依据公式可预估9月老线索在整个双十一活动期间内能带来多少成交：

9月线索余量在双11成交预估=9月线索量 * 线索生命周期内最后实际转化的比例 – 已成交的数目

114576 * 0.59% - 360=316

故：9月老线索在双十一活动期间功能成交316

预估活动预热期带来的成交量

公式：双十一预热总花费 / 老线索带来的成交量+活动预热期带来的成交量 10000

设：双十一预热总花费为X，活动预热期带来的成交量为Y

已知：线索当月成交的线索实际转化的比例为：0.27%，线索本钱40

列出二元一次方程：

X / 10000 ①

X /40 *0.27%=Y ②

X9723076

Y=656

故：双十一期间预热总花费应不超越9723076，预估双十一期间总共成交316+656=972

最后双十一实质成交数据：979

9月老线索在双十一期间成交

预估：316

实质成交：313

双十一活动线索成交

预估：656

实质成交：666

从实质数据可以看出最后双十一的活动成交量与当时预估的成家量实质误差仅差7台！此模型后续又预估了次年6.18的成交量，模型沿用到今天。

三、总 结

1）数据统计

1.线索生命周期

2.线索生命周期实际转化的比例

3.线索当月实际转化的比例

2）构建模型

1.公式拆解

2.列出方程式组

四、写在最后

最后想通过本文中介绍的办法论体现出的两种比较重的运营思维：1.步骤化思维；2.数据思维。

1. 步骤化思维

在前文中构建模型部分，大家就要运用到步骤化思维，从公式出发，并将公式拆解，拆解成最小的单元，然后大家在把这些最小的单元逐一攻破。

可是有大量时候大家所接触的项目都是不可以用公式来表达的，那如何解决呢？

第一把事情原委从源头到结尾，根据步骤顺序一一列举出来，并根据每一个环节要做的事情记录了解，包括每一个阶段的工作产出及结果汇报。

这一步要做到2个事无巨细：1步骤上不要有遗漏的环节，每一个可能发生的环节都分析进来，2.每一个环节下可能发生所有的细则要提前想到且记录。这一步做好可提高自身工作步伐感。

2. 数据思维

数据思维我相信所有网络人都不陌生，由于大家网络人每天实在和太多的数据打交道。

在这里我想结合上文的内容来介绍下我运用的一些数据剖析思路和办法：第一大家做数据剖析必须要有一个明确的目的，这里大量新人会有一个误区就是为了做数据剖析而剖析，什么意思呢？

就是目的不清楚，不知道想通过数据剖析得到什么结果，这里大家要结合步骤化思维，先梳理生意，找到大家要剖析的数据指标，然后在依据这个目的去统计和计算有关的数据维度。

这样剖析得到的结果才是大家最想要的可辅助生意决策的数据结果。