618大促是電商活動(dòng)類(lèi)型中非常典型的一類(lèi)活動(dòng)，這類(lèi)活動(dòng)一般借勢而為，活動(dòng)商品類(lèi)目豐富，覆蓋目標人群廣泛。為了幫助活動(dòng)運營(yíng)同學(xué)基于數字化營(yíng)銷(xiāo)手段，對用戶(hù)進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo)，從而最大程度上實(shí)現用戶(hù)的活躍召回，推動(dòng)購買(mǎi)行為的完成，最終達到提升活動(dòng)交易額的目標。

　　本文主要圍繞精準營(yíng)銷(xiāo)落地流程進(jìn)行詳細闡述。（文中數據均為模擬）

　　Step1：活動(dòng)目標拆解，設計所需埋點(diǎn)

　　本環(huán)節將詳細講解如何確認活動(dòng)指標，以及如何對指標進(jìn)行拆分，落實(shí)到具體可執行的地方。為了保證更好地追蹤后續活動(dòng)效果，我們需要對埋點(diǎn)進(jìn)行查漏補缺，活動(dòng)上線(xiàn)前，需確?；顒?dòng)指標所需埋點(diǎn)已經(jīng)完成開(kāi)發(fā)上線(xiàn)。

　　1、活動(dòng)目標是什么？

　　618作為年中非常重要的營(yíng)銷(xiāo)節點(diǎn)，不同產(chǎn)品也會(huì )紛紛抓住此次流量機會(huì )，策劃不同的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，因此不同的產(chǎn)品形態(tài)會(huì )有不一樣的活動(dòng)指標。

　　從產(chǎn)品形態(tài)上來(lái)說(shuō)，一般分為三類(lèi)：消磨時(shí)間類(lèi)、提升效率類(lèi)、促成交易類(lèi)。

　　·消磨時(shí)間類(lèi)：主指標一般為所花時(shí)間、內容消費量。典型的產(chǎn)品如網(wǎng)易云音樂(lè )、今日頭條

　　·提升效率類(lèi)：主指標一般為使用量、付費。典型的產(chǎn)品如滴滴、百度網(wǎng)盤(pán)

　　·促成交易類(lèi)：主指標一般為交易量、交易額。典型的產(chǎn)品如淘寶、攜程

　　電商活動(dòng)大部分以促成用戶(hù)交易為主要目標，因此活動(dòng)指標一般會(huì )聚焦在交易量、交易額。下一步驟將以交易額為活動(dòng)指標做為例子，并以此來(lái)詳細描述如何細分拆解指標。

　　2、如何拆解活動(dòng)目標？

　　目標拆解實(shí)際上是將活動(dòng)的目標指標，拆解為運營(yíng)人員可以通過(guò)人工操作干預的一個(gè)個(gè)環(huán)節，以此來(lái)指導團隊組織工作。

　　（1）目標拆解思路

　　活動(dòng)目標拆解思路如下：

　　其中，上圖所涉及的核心業(yè)務(wù)轉化流程，是以電商產(chǎn)品中核心轉化路徑作為例子：

　　（2）目標拆解公式

　　根據以上拆解思路，通過(guò)指標計算公式拆解GMV（成交總額）得出：GMV=購買(mǎi)人數X客單價(jià)。通過(guò)核心業(yè)務(wù)轉化流程拆解「購買(mǎi)人數」，然后再以新老用戶(hù)維度拆解「活躍用戶(hù)數」后，得出如下公式：

　　3、如何利用拆解后的目標指導運營(yíng)工作

　　從上述拆解例子來(lái)看，拆解后的三大核心內容是新老用戶(hù)數、業(yè)務(wù)流程轉化、客單價(jià)。因此要針對這些核心內容結合歷史數據進(jìn)行分析并予以對應的運營(yíng)舉措。

　　Step2：劃分用戶(hù)群體，制定不同的營(yíng)銷(xiāo)方案

　　通過(guò)不同維度（如：用戶(hù)生命周期、RFM模型）劃分用戶(hù)群體，制定不同營(yíng)銷(xiāo)策略，以此來(lái)實(shí)現用戶(hù)精準營(yíng)銷(xiāo)；同時(shí)，也可以通過(guò)洞察不同群體特征，激發(fā)靈感，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略。

　　1、為什么要劃分用戶(hù)群體？

　　當我們策劃活動(dòng)時(shí)，活動(dòng)預算往往是有限的，比如說(shuō)本年度618大促活動(dòng)預算是10萬(wàn)元，用戶(hù)量級為5萬(wàn)人，此時(shí)我們該如何去分配資源，來(lái)達到效果最大化呢？我們需要認識用戶(hù)、了解不同群體的特征，合理分配優(yōu)先運營(yíng)資源，以此來(lái)針對性制定營(yíng)銷(xiāo)策略，實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)。

　　2、精細化營(yíng)銷(xiāo)策略的原理

　　當你對某個(gè)細分用戶(hù)群做策略觸達，并收獲比此前更好的反饋時(shí)，整體的運營(yíng)效果也會(huì )大幅提升，這就是精細化營(yíng)銷(xiāo)策略的價(jià)值。因此，需要有效地對用戶(hù)進(jìn)行精細化分層，才能獲得大盤(pán)上最優(yōu)的運營(yíng)效果。

　　3、用戶(hù)分層的方法

　　當你比較看重整體用戶(hù)的運營(yíng)效果時(shí)，可以選擇「用戶(hù)生命周期」的分層方法。因為不管你的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品形態(tài)如何，用戶(hù)必然會(huì )屬于生命周期分層中的某個(gè)階段。使用這種分層方法，可以確保每個(gè)用戶(hù)都能獲得針對用戶(hù)所處階段最合適的運營(yíng)策略。

　　（1）用戶(hù)生命周期

　　用戶(hù)生命周期的定義

　　用戶(hù)生命周期就是用戶(hù)從開(kāi)始接觸產(chǎn)品到離開(kāi)產(chǎn)品的整個(gè)過(guò)程，通常分為五個(gè)階段：導入期、成長(cháng)期、成熟期、沉默期和流失期。不同的產(chǎn)品形態(tài)定義各個(gè)時(shí)期的方法也是不同的，要深度結合自身的業(yè)務(wù)情況進(jìn)行判斷。通過(guò)對用戶(hù)生命周期的劃分，不僅可以宏觀(guān)管理全量用戶(hù)，而且可以明確用戶(hù)的最大價(jià)值，通過(guò)運營(yíng)手段讓用戶(hù)趨于停留在最大價(jià)值的階段。

　　用戶(hù)生命周期的維度

　　以電商為例。一般來(lái)講，用戶(hù)生命周期的劃分維度如下：

　　·導入期：沒(méi)有發(fā)生過(guò)購買(mǎi)行為，但存在購買(mǎi)意向的顧客

　　·成長(cháng)期：已經(jīng)完成首次購買(mǎi)流程

　　·成熟期：發(fā)生多次購買(mǎi)行為

　　·沉默期：曾經(jīng)有過(guò)付費的用戶(hù)，但在一段時(shí)間內未登錄訪(fǎng)問(wèn)

　　·流失期：超過(guò)一段時(shí)間未再訪(fǎng)問(wèn)過(guò)產(chǎn)品

　　用戶(hù)生命周期的標準

　　在定義用戶(hù)生命周期標準的時(shí)候，我們可以通過(guò)用戶(hù)啟動(dòng)產(chǎn)品的時(shí)間間隔的趨勢來(lái)判斷。某電商客戶(hù)時(shí)間范圍為10-300天，其用戶(hù)啟動(dòng)產(chǎn)品的時(shí)間間隔在時(shí)間范圍大于250天往后趨于27小時(shí)。也就是說(shuō)，只要超過(guò)250天后，無(wú)論時(shí)間范圍如何擴大，用戶(hù)使用產(chǎn)品的情況基本不會(huì )有太大變化。

　　在確定時(shí)間范圍后，我們首先看下沉默期和流失期用戶(hù)的標準。

　　通常情況下，「啟動(dòng)產(chǎn)品」這個(gè)關(guān)鍵行為動(dòng)作能夠幫助我們衡量用戶(hù)是否沉默和流失。因為用戶(hù)只有發(fā)生「啟動(dòng)產(chǎn)品」這個(gè)動(dòng)作后，才能發(fā)生「瀏覽商品」「購買(mǎi)」等后續一系列行為。當用戶(hù)在一段時(shí)間內未發(fā)生「啟動(dòng)產(chǎn)品」行為時(shí)，這就表明用戶(hù)可能對平臺失去興趣，發(fā)展到一定時(shí)間后用戶(hù)或許已經(jīng)刪除我們的產(chǎn)品。所以「啟動(dòng)產(chǎn)品」這個(gè)行為能夠幫助我們很好地判斷用戶(hù)是否沉默以及流失。當然，我們也可以根據公司所處的階段或者業(yè)務(wù)形態(tài)的不同選擇用戶(hù)的其他行為，比如「登錄」「瀏覽」「加購」等來(lái)定義用戶(hù)的沉默和流失。

　　那在付費后多長(cháng)時(shí)間未「啟動(dòng)產(chǎn)品」的用戶(hù)會(huì )進(jìn)入沉默期，以及間隔多長(cháng)時(shí)間未「啟動(dòng)產(chǎn)品」的用戶(hù)會(huì )進(jìn)入流失期呢？我們可以用“二八法則”來(lái)確定用戶(hù)沉默和流失的時(shí)間節點(diǎn)。如下圖：

　　從「支付訂單」到「再次啟動(dòng)產(chǎn)品」的時(shí)間間隔趨勢圖來(lái)看，80%的用戶(hù)在「支付訂單」后會(huì )在18天內重新「啟動(dòng)產(chǎn)品」。因此我們可以將沉默期定義為在支付訂單18天后「未啟動(dòng)產(chǎn)品」的用戶(hù)。從兩次打開(kāi)App間隔時(shí)間趨勢圖中可以看到，80%的用戶(hù)會(huì )在27天內重新啟動(dòng)產(chǎn)品，因此我們可以將流失用戶(hù)定義為超過(guò)27天沒(méi)有「啟動(dòng)產(chǎn)品」的用戶(hù)。那么，我們對用戶(hù)生命周期的五個(gè)分層的明確定義可以如下：

　　（2）用戶(hù)價(jià)值區分

　　用戶(hù)生命周期可以有效覆蓋全盤(pán)用戶(hù)，但是當用戶(hù)體量較大且業(yè)務(wù)發(fā)展已步入成熟階段時(shí)，我們的用戶(hù)群體已不僅僅是行為相對簡(jiǎn)單的導入期或新用戶(hù)群體了。成長(cháng)期、成熟期的用戶(hù)行為更加復雜，也值得我們根據創(chuàng )造價(jià)值的不同投入差異化的精力去做維持和轉化；針對沉默流失期的用戶(hù)，往往也需要面向不同價(jià)值的用戶(hù)實(shí)施差異化的召回策略。此時(shí)用戶(hù)價(jià)值分層恰好能夠解決這個(gè)問(wèn)題，它能夠對需要認真投入精力運營(yíng)的核心用戶(hù)群體進(jìn)行價(jià)值細分，實(shí)施差異化的營(yíng)銷(xiāo)策略，保證運營(yíng)手段的有效性和針對性。

　　（3）價(jià)值分層：RFM

　　用戶(hù)價(jià)值的RFM分層是指對于已經(jīng)在產(chǎn)品內轉化的用戶(hù)，根據用戶(hù)在產(chǎn)品中最近一次消費、消費頻率、消費金額來(lái)做好用戶(hù)群體價(jià)值界定。

　　RFM的定義

　　RFM模型通過(guò)用戶(hù)最近一次消費（Recency）、消費頻率（Frequency）、消費金額（Monetary）三個(gè)維度劃分出來(lái)8個(gè)用戶(hù)價(jià)值群體，將群體用戶(hù)進(jìn)行價(jià)值細分，如下圖所示：

　　RFM標準制定

　　RFM中三個(gè)維度的閾值并不是一成不變的，它需要隨著(zhù)最終劃分的人群以及相關(guān)的運營(yíng)效果、活動(dòng)規律，調整閾值的設定，最終達到一個(gè)最合理的劃分。因此我們會(huì )通過(guò)“二八法則”對RFM值進(jìn)行劃分，這也會(huì )方便我們在后續迭代優(yōu)化中根據業(yè)務(wù)反饋調整相應的閾值比例。

　　按最近一次消費（Recency）對用戶(hù)進(jìn)行排序，最新的購買(mǎi)者排在首位，再根據用戶(hù)數的累計占比發(fā)現80%的用戶(hù)最近購買(mǎi)時(shí)間距今為18天，從而選擇18天作為劃分最近一次消費高低的閾值。同理，消費頻率（Frequency）取3次作為劃分購買(mǎi)頻次高低的標準。消費金額（Monetary）普遍會(huì )出現20%的用戶(hù)創(chuàng )造大部分營(yíng)收的情況，所以我們取購買(mǎi)金額2500元作為劃分消費金額高低閾值。

　　通過(guò)對用戶(hù)的消費數據進(jìn)行分析確定RFM的相應的閾值之后，我們可以建立RFM用戶(hù)分層如下：

　　4、不同人群精準營(yíng)銷(xiāo)策略

　　用戶(hù)分層后，一定會(huì )有一個(gè)“理想”的分層是我們“夢(mèng)寐以求”的用戶(hù)。比如，電商企業(yè)都希望能有大量的成熟期用戶(hù)，持續在產(chǎn)品上產(chǎn)生交易。然而，初級分層的用戶(hù)想要躍遷到下一層，會(huì )存在一些用戶(hù)視角的阻塞點(diǎn)，讓他們存在疑問(wèn)不想轉化。運營(yíng)策略就是要解決這些用戶(hù)當前存在的阻塞點(diǎn)，幫助初級分層的用戶(hù)更容易躍遷到下一個(gè)理想的階段。而對于成熟用戶(hù)，需要增加他邁向流失的阻塞點(diǎn)，以留存理想中的用戶(hù)。以下為我們列出的電商行業(yè)中用戶(hù)視角常見(jiàn)的阻塞點(diǎn)，以及配套的一些運營(yíng)策略：

　　將「用戶(hù)生命周期」和「價(jià)值分層」結合起來(lái)后，不僅對不同階段用戶(hù)的策略更有針對性，也可以根據用戶(hù)的價(jià)值分層有優(yōu)先級地投入有限的資源。在活動(dòng)預算有限時(shí)，對于重要分層的用戶(hù)，可以做一定的傾斜，對于一般分層的用戶(hù)，則可以不做太多額外的動(dòng)作，節省資源。以下為我們列舉的用戶(hù)分層和策略，以供參考：

　　Step3：大促產(chǎn)品矩陣、備貨邏輯和營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)惠類(lèi)型

　　用戶(hù)價(jià)值分層精準找到「人」，那「貨」的陣地該如何打造？

　　品類(lèi)運營(yíng)，需要將平臺的商品進(jìn)行分類(lèi)管理，用商品與用戶(hù)進(jìn)行溝通，利用平臺的資源進(jìn)行短期場(chǎng)景包裝及中長(cháng)期商品策略規劃，高效觸達用戶(hù)購買(mǎi)鏈路中的核心場(chǎng)景，提高商品成交轉化，給公司帶來(lái)業(yè)績(jì)增長(cháng)及品牌形象的提升。

　　一般來(lái)說(shuō)，在品類(lèi)運營(yíng)的過(guò)程中，需要做到4“懂”：懂用戶(hù)，懂商品，懂流量，懂整合營(yíng)銷(xiāo)。

　　1、品類(lèi)運營(yíng)大促任務(wù)推進(jìn)4要點(diǎn)

　　通常情況下，品類(lèi)運營(yíng)從選品、定價(jià)、銷(xiāo)售資源以及商品毛利這4個(gè)要點(diǎn)開(kāi)展工作：首先從品牌以及供應商處獲取商品資源做選品，基于市場(chǎng)售價(jià)和進(jìn)貨成本價(jià)、毛利等維度制定售價(jià)，通過(guò)銷(xiāo)售資源，站內站外可銷(xiāo)售途徑的盤(pán)點(diǎn)和策略下放完成既定目標，重點(diǎn)關(guān)注毛利構成，這關(guān)系到整個(gè)銷(xiāo)售模式的可持續性。

　　這4個(gè)要點(diǎn)的具體任務(wù)包括：

　　選品：類(lèi)目結構的健康度，產(chǎn)品矩陣搭建，品類(lèi)定位。

　　定價(jià)：成本結構劃分，營(yíng)銷(xiāo)策略+大促活動(dòng)價(jià)。

　　銷(xiāo)售：活動(dòng)報送，資源位爭取，以及渠道推廣節奏。

　　毛利：促銷(xiāo)返利，單品利潤，到整體品類(lèi)利潤。

　　2、大促產(chǎn)品矩陣、備貨邏輯、成本結構

　　大促前期除了策劃活動(dòng)之外，還需要運用不同商品分類(lèi)打造產(chǎn)品矩陣，提升品牌整體調性，同時(shí)做好備貨量的預備動(dòng)作。

　　（1）產(chǎn)品矩陣

　　依據GMV目標拆解品類(lèi)比重，搭建商品體系，劃分商品定位及對應相關(guān)聯(lián)的屬性，促成商品在營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中更有效的動(dòng)銷(xiāo)指數。常用計算公式為：

　　大促營(yíng)收=Σ（各定位產(chǎn)品銷(xiāo)售預估）或者大促營(yíng)收=Σ（各類(lèi)目商品銷(xiāo)售預估）

　　通過(guò)對品類(lèi)旗下的商品做產(chǎn)品矩陣的劃分，可以分為以下4類(lèi)商品：

　　大促中通過(guò)產(chǎn)品矩陣分類(lèi)，不同類(lèi)型的商品互相結合，預熱期通過(guò)引流品關(guān)注新用戶(hù)瀏覽、加購數據；新品關(guān)注老用戶(hù)加購、訂單支付數據；正式期通過(guò)爆品沖擊品類(lèi)營(yíng)收目標，中長(cháng)尾商品助力毛利率；返場(chǎng)期基于數據目標，追擊GMV。

　　（2）評估特色單品營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值模型

　　從搜索量級、轉化率層面做交叉分析，確立購買(mǎi)能力和引流能力二象限中對應商品的價(jià)值評估模型。

　　如IP聯(lián)名、明星代言的特色單品，在搜索量級和轉化率數據上，是高升量的商品，這類(lèi)商品可以放在預售期曝光，以及拉新時(shí)使用。

　　反之，也可以通過(guò)數據情況，去發(fā)現是品牌力還是單品問(wèn)題，未達到預期便做后續優(yōu)化。

　　（3）大促備貨邏輯

　　清晰的產(chǎn)品矩陣對應每個(gè)品類(lèi)的目標占比，我們可以通過(guò)邏輯公式計算出大促備貨量。在年中大促準備期間，完成備貨和活動(dòng)價(jià)確定等，備貨公式為：

　　日均銷(xiāo)量*日均銷(xiāo)售量的倍數（倍數=預計銷(xiāo)售額/日均銷(xiāo)售額）

　　例如，引流品在備貨時(shí)可依據日常銷(xiāo)售量的倍數做1.5或2以上的系數調高，具體根據市場(chǎng)投放目標匹配合理進(jìn)貨量；而因為大促目標中，爆品占比高，進(jìn)貨量根據預估目標調高系數確定備貨量，同時(shí)需要根據大促整場(chǎng)節奏、售賣(mài)數據情況，做庫存周轉、及時(shí)補貨的預期管理。

　　做好備貨數量準備后，提前2個(gè)月左右做大促備貨準備（可根據業(yè)務(wù)實(shí)際供應鏈和品牌供貨周期來(lái)做實(shí)際進(jìn)貨周期倒推）。

　　（4）成本結構

　　確認了進(jìn)貨量，有了對應批次的進(jìn)貨價(jià)，加上線(xiàn)上成本、人力成本、稅費、運費形成成本結構，通過(guò)成本定價(jià)機制，完成商品定價(jià)。

　　3、商品多渠道銷(xiāo)售和行銷(xiāo)活動(dòng)策略

　　（1）多渠道銷(xiāo)售

　　在完成前期的進(jìn)貨動(dòng)作之后，「進(jìn)銷(xiāo)存」到了銷(xiāo)售環(huán)節。

　　站外引流部分，和市場(chǎng)投放聯(lián)動(dòng)選品、定價(jià)、活動(dòng)策略等，確立產(chǎn)品矩陣中適合投放引流的商品類(lèi)型。

　　促銷(xiāo)工具上，需要基于商品毛利，對不同商品提報大促活動(dòng)中的不同形式，讓他們參與秒殺、直降、滿(mǎn)減等。

　　這之后，便需要對活動(dòng)資源位做排期提報，以及設計工作流的溝通，策劃不同資源位的文案、圖樣。

　　（2）營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)優(yōu)惠類(lèi)型和適用場(chǎng)景

　　營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)玩法方面，商品對應的活動(dòng)，包括秒殺、直降、團購、階梯滿(mǎn)減、組合商品、N元任選池等，相應的優(yōu)惠類(lèi)型分為價(jià)格驅動(dòng)和商品驅動(dòng)，如下所示：

　　4、用戶(hù)資產(chǎn)人群圈選+觸達策略

　　「進(jìn)銷(xiāo)存」三部曲到了銷(xiāo)售執行層面，商品對應的人群圈選和觸達策略浮出水面，在大促各個(gè)資源位、購買(mǎi)關(guān)鍵鏈路中，提取用戶(hù)行為節點(diǎn)做訂單轉化。

　　舉個(gè)例子，圈選平臺銷(xiāo)量TOP10爆款商品的用戶(hù)群體，做新品推薦、提升支付訂單轉化的觸達策略。

　　第一，基于商品分類(lèi)，在數據后臺配置用戶(hù)標簽，「創(chuàng )建標簽」-「事件偏好屬性」，創(chuàng )建對應標簽的規則，預估人數，選擇標簽更新方式。

　　第二，使用流程畫(huà)布在大促預熱期觸達購買(mǎi)過(guò)爆品的用戶(hù)，做新品營(yíng)銷(xiāo)。

　　首先，根據「進(jìn)入設置」，配置「進(jìn)入條件」的類(lèi)型和時(shí)間范圍，及「受眾用戶(hù)」「用戶(hù)屬性滿(mǎn)足」。

　　然后，做策略器、分流器選擇。如果做新品推薦測試，可以選擇「策略器」做下一步的推進(jìn)。

　　接下來(lái)，配置對應策略器的篩選條件、發(fā)送時(shí)機以及推送通道，新品abc等的對應觸達條件、觸達方式的信息填寫(xiě)，推薦新品+毛利范圍內的優(yōu)惠策略（滿(mǎn)減券、直降等形式）。

　　最后，也是最重要的，即「目標配置」，這里需要注意的是，目標完成時(shí)間需要大于整個(gè)流程觸發(fā)時(shí)間，以保證流程畫(huà)布順利進(jìn)行。

　　第三，實(shí)時(shí)追蹤新品庫存動(dòng)銷(xiāo)率做補貨。如果動(dòng)銷(xiāo)情況不佳，定位關(guān)鍵購買(mǎi)鏈路轉化率，快速調整資源位、用戶(hù)進(jìn)一步分層觸達策略。

　　以上，對于大促期間新品營(yíng)銷(xiāo)的用戶(hù)圈選和觸達，根據品類(lèi)、商品、用戶(hù)群體等做不同的排列組合制定策略，以吸引用戶(hù)回到平臺參與大促完成訂單轉化。

　　同樣地，資源位主題的用戶(hù)標簽，也可以幫助品類(lèi)運營(yíng)同學(xué)在大促期間快速通過(guò)相應商品做運營(yíng)策略觸達。

　　5、識別突出品類(lèi)表現，迭代人貨匹配策略

　　第一步，分析各個(gè)商品購買(mǎi)用戶(hù)數貢獻，識別成熟單品、趨勢爆品，與大促前商品定位做對比，是否與活動(dòng)前的定位一致，如果不一致，對商品分類(lèi)就要根據定位做調整；

　　第二步，以平臺整體購買(mǎi)人數占比作為benchmark，明確拉新、復購優(yōu)勢商品，迭代未來(lái)人貨匹配策略。

　　使用TOP商品新老客占比數據指標，按照銷(xiāo)售用戶(hù)比例中的首單、復購比例，和平臺整體的首單、復購比例對比，選出合適的拉新、復購的優(yōu)勢商品。

　　如同比數據發(fā)現，品類(lèi)b是當年增量品類(lèi)，那么便可以在后續品類(lèi)運營(yíng)上，備貨量保證不缺貨、資源位優(yōu)先、組合商品銷(xiāo)售等做多方面的營(yíng)銷(xiāo)策略策劃。

　　Step4：活動(dòng)數據分析及迭代優(yōu)化

　　最后，也是最重要的是環(huán)節，即數據分析，活動(dòng)效果如何以及后續如何優(yōu)化，都需要在數據中找答案?；顒?dòng)效果可以通過(guò)結果數據來(lái)體現，但后續的優(yōu)化動(dòng)作，需要對結果數據做過(guò)程分析，找到迭代方向。同時(shí)，數據本身離不開(kāi)埋點(diǎn)，埋點(diǎn)設計也是很重要的一環(huán)節。

　　1、結果數據

　　活動(dòng)效果如何，可以通過(guò)以下指標進(jìn)行分析：

　　2、過(guò)程分析

　　對結果數據進(jìn)一步做過(guò)程分析，找到后續迭代方向。接下來(lái)將以結果數據中的「關(guān)鍵步驟轉化率」為例，來(lái)講解如何將結果數據拆分為多個(gè)環(huán)節，以及如何解讀每個(gè)環(huán)節的指標，找到迭代方向。

　　（1）用戶(hù)購買(mǎi)轉化路徑拆解

　　關(guān)鍵步驟指用戶(hù)購買(mǎi)轉化路徑，因此第一步是拆解用戶(hù)購買(mǎi)轉化路徑。用戶(hù)進(jìn)入產(chǎn)品首頁(yè)后，主要會(huì )根據有無(wú)購物需求劃分為兩條路徑，如下圖所示：

　　（2）路徑環(huán)節關(guān)鍵點(diǎn)分析

　　用戶(hù)購買(mǎi)轉化路徑中可以關(guān)注分析4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：搜索功能、運營(yíng)位、商詳頁(yè)、購物車(chē)轉化。

　　（3）關(guān)鍵點(diǎn)分析內容及后續迭代方向

　　不同關(guān)鍵點(diǎn)可以分析的內容及后續迭代方向如圖所示：

　　3、完善活動(dòng)埋點(diǎn)設計

　　為了保證活動(dòng)效果能被準確追蹤，并且未來(lái)復盤(pán)時(shí)，能清晰回溯到前面拆解的活動(dòng)發(fā)力點(diǎn)是否做好，應該在此時(shí)引入數據分析師同學(xué)評估需要監控的過(guò)程指標是否已經(jīng)完成了相應埋點(diǎn)。

　　（1）根據活動(dòng)流程或用戶(hù)的關(guān)鍵行為設計事件

　　（2）根據活動(dòng)需求完善埋點(diǎn)設計

　　最后，當618大促活動(dòng)結束后，可以對每個(gè)環(huán)節內容進(jìn)行深度復盤(pán)，將發(fā)現的問(wèn)題結論沉淀記錄下來(lái)，迭代精準營(yíng)銷(xiāo)方案，為后續活動(dòng)策劃做準備。

　　神策服務(wù)團隊同時(shí)也為有需求的客戶(hù)提供活動(dòng)分析和陪跑服務(wù)。歡迎關(guān)注神策數據公眾號，咨詢(xún)在線(xiàn)客戶(hù)立即獲得支持！