为了准确评估运营活动的成效，我们首要任务是深刻认识到纵向与横向对比两种方法的关键性。纵向对比，指的是对活动实施前后的指标数据进行分析，以判定活动成效的高低；而横向对比，则是通过比较实验组和对照组的差异，来衡量活动的实际效果。

在评估运营活动的成效时，重点在于观察数据间的差异是否足够明显。唯有数据差异显著，才能说明活动确实带来了成效。以活动后的平均注册率为例，若仅上升了0.2%，这一微小的变化不足以证明活动的有效性，我们还需进一步检验这种增长是否具有统计学意义。

为了评估差异是否明显，我们可借助方差分析（ANOVA）这一统计方法。此方法可计算F值与F crit值，其中F值用于衡量不同组别间的差异程度，而F crit值则作为判断差异是否显著的依据。若F值超出F crit值，则说明组间差异显著；若未超过，则表明差异并不显著。

进行方差分析以评估差异，Excel软件便能轻松完成。具体操作流程是：先在Excel中选择【数据】标签页，然后点击【数据分析】功能，再挑选【单因素方差分析】选项执行计算。计算完成后，系统会展示F值和F临界值。当F值超出F临界值时，即表明不同组之间存在显著性的差异。

为了深入探究差异的程度，我们进行了R平方的计算。这个值是由组间误差平方和SSA除以总误差平方和SST所得。当R平方超过0.5时，表明组间差异非常明显；若介于0.1与0.5之间，则表示差异程度一般；若小于0.1，则说明差异较为微小。

以派发优惠券的促销活动为参照，若企业向不同消费者派发不同面额的优惠券，活动结束后对三批消费者的购买情况进行了调查。经方差统计，我们观察到这三组不同优惠额度的购买率并无明显区别，故此得出结论：派发优惠券并不能明显增加消费者的购买意愿。

以运营部门举办的激发用户参与的活动为例，在活动结束后的15天内，日活跃用户数（DAU）的统计结果显示出了一定的增长。经过方差分析，我们观察到活动前后DAU数据并未呈现出明显的差异，据此得出结论：该促活活动并未对用户活跃度产生显著的促进作用。

综合来看，采用方差分析方法对运营活动的成效进行评价，有助于我们精确地判定活动是否具有成效。通过比较差异的显著程度以及差异的幅度，我们能够更加科学地衡量活动成效，从而为决策制定提供有力的依据。