完成一次营销活动复盘

本任务从一个已经执行的营销活动开始，完成时应交出可复算的结果表、证据与解释，以及明确的下一步决定。需要拿到活动记录、订单明细和相关渠道报表；只拿到截图时，可以整理观察，不能补造成本或归因明细。

范围与判断原则见营销活动复盘。本任务不配置折扣、不核算财务净利润，也不替代完整的实验设计。

1. 固定复盘对象和原始目标

记录活动编号、开始结束时间及时区、受众、商品、渠道、优惠内容、预算和实际变更。取回活动前写下的主指标与护栏；没有预设目标时标注“事后检查”，不要把看到的最好结果倒写成目标。

给本次分析限定对象，例如“活动七天内下单、截至核验日曾完成支付且全量发出的原始订单”。它可以观察这一订单集合的经营变化，但不能称作活动独自带来的订单；未发货与取消订单须另报，避免遗漏失败结果。若只看使用折扣码的订单，也要承认漏掉未用码的影响，且不能代表全店。

2. 收齐可以互相核对的材料

记录导出时间、筛选条件和缺失范围。金额统一币种与汇率规则；订单用“系统＋订单标识”去重，不能用报表行数代替。Shopify 销售报表文档明确说明，叠加折扣可能让同一订单在折扣报表出现多行。

3. 先对账，再比较

按订单汇总行项目金额与折扣，核对订单总表；退款先按原订单汇总再连接，避免订单行和退款行形成多对多重复。渠道归因收入保持各自口径，不相加成经营收入；Google Analytics 归因说明解释的是触点功劳分配，不能替代订单总账的去重。

抽查退款、拆单、叠加折扣、跨日订单等容易出错的记录，再核对汇总差异。未能回连的金额与订单单列，记录影响范围；成本缺失不填零，无法解释的重大差异未解决前，不输出完整贡献额或 ROI。

4. 写明基准为何可比

可选相同星期结构的基期或事先设计的同期对照。检查时长、时区、渠道范围、商品与价格、缺货、节假日和新老客占比；不能只找表现较差的一周衬托活动。

两期均按各自观察期开始前已知的历史，以同一规则固定新老客分类；实验按随机分组时点分类，不能用活动内行为事后重新划人。退款采用同样观察规则：若选每单下单后 30 天，两组每单都须满 30 天，并且只累计各自这 30 天内的退款；窗口未成熟则列为初报。30 天在本文只是算例选择，实际窗口应有业务依据。

前后对比只能描述变化。有随机对照时，分析保留原始分组，不按是否送达、打开或购买事后筛人；同时报告样本与不确定性。Google Ads 的 Conversion Lift通过曝光与未曝光对照估计增量，不能用普通渠道归因报表冒充此类证据。

5. 复算规模与代价

以下为两个七天期间的假设数据，均按第 1 步的原始订单集合、同一人民币口径统计，入选订单均在各自期间内付清并全量发出。排除测试单、发货前取消单、税费及向顾客收取的运费；退款后仍保留原始订单在分母中。所有订单均已完整观察自身下单后 30 天，期间没有其他订单金额调整。

商品成本假设为原发出商品成本减去已确认退回且可收回的库存成本：基期 4,000 − 200 = 3,800 元，活动期 6,000 − 500 = 5,500 元；不可收回部分仍留在成本中。实际出库、寄回运费归入变动成本，排除顾客运费收入不代表这些成本为零。营销花费包含本例广告和活动专属制作、发送支出，没有重复计入其他行。

本例管理贡献额 = 折扣后商品收入 − 商品退款 − 调整后的商品成本 − 其他列示变动成本 − 营销花费

这是编辑约定的管理口径，未扣固定人员、租金等成本，不能称为财务净利润。AOV 采用退款前商品收入除以原始订单数，退款在贡献额中另扣，不把退款后的均值与它混用；AOV 词条说明了口径差异。

复算得到：订单增加 50%，折扣后收入增加 35%，AOV 下降 10%，贡献额从 2,000 元降至 500 元。可以说“本口径下规模增长而贡献减少”，不能说“活动造成 1,500 元利润损失”，因为还没有排除结构变化或其他因素。

6. 把结论变成下一步

每条结论分成三句：已确认的观察、仍待验证的解释、建议的动作。护栏同时报告退订比例及发送量、退款窗口、工单数与积压；若数据缺失，不能写“没有负面影响”。

例如：“活动期 AOV 下降、贡献额减少；折扣与商品组合可能相关；先拆分新老客及品类，若方向一致，再设计低折扣对照。”为动作指定负责人、完成日期、所需数据、验证指标和停止条件，连回本次结果表；不得把下次实验的预期写成已经证实的收益。

完成检查

• 原始目标、对象、窗口和数据版本可追溯，缺失项已列明。
• 订单、退款及成本已核对，渠道收入未直接相加。
• 基准差异与观察成熟度已说明，示例或业务数字可复算。
• 正面结果与护栏都已检查，因果结论没有超出证据。
• 下一步有负责人、期限、验证指标与停止条件。