采集到這些數據之后，通常的效果分析在2個方面： 一方面，根據投入的資源和買家使用的情況來對比，例如發放大量優惠券、更多的展現給到搭配套餐或限時折扣的頁面都屬于資源的投入，拍下件數可以反映買家使用的情況； 另一方面，要考慮拍下總金額和支付寶成交金額的比例，即對應促銷工具的支付率，支付率較低的工具要找出買家不付款原因。 通過以上兩方面的對比，效果較好的工具可以繼續給予更多資源的投入。
案例1：關于投入的資源和買家的使用情況； 該商家在最顯眼，展現最高的店招位置放置了收藏送優惠券的活動，按道理優惠券券發放率是很高的；
但是從下圖中，我們看出優惠券的使用情況非常差，那就表示這個促銷工具設置是有問題的；
于是我們嘗試領取一個優惠券看看，這個優惠券是要訂單滿150元使用的；
在量子里，我們看到該店平均客單價是在90元左右，所以設置150使用優惠券必然是無效的，建議在客單價基礎上上升20-30%，即設置滿120元使用效果應該會好一些。
案例2：關于促銷工具支付率的效果分析 主要是拿促銷工具支付率跟全店的支付率做比較，先來看一個案例：
可以看出三種促銷手段表面上看起來使用率很高，但是實際付款率只有30-40%，而店鋪平均當日支付率就達到68%，所以明顯可以看出這些促銷工具的支付率是比較低的。 再來看另外一個做的比較好的案例: 明顯可以看出，這家店鋪的促銷工具的付款情況是要好很多的。
對于促銷工具支付率較低的，建議客服追蹤一下原因，如果是促銷工具問題要立刻做優化，如果是顧客主動放棄，則要看活動設置上是否有缺失環節。
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本文來源： 用量子統計分析出適合自己店鋪的促銷活動的方法
