一、互联网活动的目标与分级

从浅层目标来看，活动的目标多聚焦在短期刺激、品牌宣传、用户粘性、清库存、检验团队能力。而从深层次来讲，通常包含以下三个方面：

首先，用营销聚集流量。互联网流量增长趋于平缓，成本增高，要保证 GMV 的持续增长，就需要更低成本的流量获取方式以及更高效的流量利用手法。对于电商来说，其较优解就是做运营活动。相对于高额的市场营销费用，低成本的社交活动玩法可以更快速有效地触达目标用户，而且精细化投放的活动也可以高效对用户实现导流。

其次，用强需求促进活跃。在产品发展的疲软间隙，活动可以刺激用户短期内的活跃行动，对于电商活动来说，实质性的核心是促销。促销从价格优惠的时效性出发，刺激用户内心做购买决策时虚幻的“性价比”天平，产生“剁手”冲动。用户自身的确有周期性的购物需求，但活动能让用户在弱周期产生强需求。

最后，用手段刺激转化。用户在产品自然状态下的转化行为相对理性，而活动打破了用户的常规购买心态，旨在创造用户理智分析状态下的非理性决策，比如“囤”，而活动生命期短暂，直击用户的大杀器就是“时限性”。

一般情况下，可以将活动分为 4 个等级：S 级、A 级、B 级、C 级，详见下图：

S 级即全网声量较大的活动，属战略级别，如“双十一”“618”以及平台自己的周年庆等，几乎需要把所有可利用资源全都投入平台中，且全品类参与，整个活动周期会涉及多种活动玩法，活动准备期通常需要 2-3 个月。

A 级活动大多与“送礼物”相关，比如年货节、情人节、儿童节等，这类活动通常调动的是平台的核心资源，活动的准备周期约 1 个月。

B 级活动如元宵节、踏青季等，这类活动通常只需常规资源支持，可由类目线灵活安排。

而类似于会员日、会员专属等活动则归为 C 级活动。

但在实际情况中，并非所有平台都会开展这 4 级活动，比如一些生鲜电商平台不一定会策划 S、A、B 级活动， 但对 C 级活动特别重视，往往利用会员专属等活动稳定用户的购买频次与区间。

综合上述活动分级，可总结出促销活动的设计原则。

第一，借势。

冷启动一个购物节成本极高且难度极大，需要进行大规模的宣传来打造消费者认知，且还需要提供专门的促销品或特殊折扣，沟通成本和代价也较高。而在“618”“双十一”等活动期间，消费者基本带着 “不买会亏几个亿”的心态到处逛，此时的流量十分旺盛，借势是大势所趋。

第二，根据季节性和节日策划主题。

如母婴产业一定要做儿童节、母亲节；美妆、饰品行业一定要做妇女节、情人节；商超快消品行业必须重视年货节；食品生鲜则需要把握中秋、端午这些传统节日；文具、服饰要重视开学季和春秋的换装时节。

第三，抓住计划外的重点。

如敏锐捕捉热点，对突发事件快速响应。

第四，类目专场活动。

如紧紧抓住类目特有旺季或对口节日。

二、如何用数据实现活动精细化运营？

从数据角度出发，我们可把大促活动拆分为活动前、活动中、活动后三个阶段。活动前需要制定目标、分配预算，并且做好用户和品类以及流量和渠道的计划；活动中需要实时洞察数据，并调整策略，以及精细化运营触达；活动后需要寻找增长驱动引子，并且对用户特征进行洞察，以及对运营策略评估优化。

活 动 前

1、活动目标制定

大促目标基本可分为 4 类：营收与盈利、平台影响力提升、获客及品类渗透率、精细化运营。

这些目标如何选择、如何定义优先级，本质是战略层面的问题。对于一个处于快速增长期的平台来说，一般营收的重要性大于盈利，影响力提升与获客的重要性大于营收；对于增长趋缓、发展进入瓶颈的平台，人群与品类渗透率的提升则非常关键，利用大促撕开战略品类和人群方向的缺口，是业务突破瓶颈的关键；而对于一些稳定的大型平台，开辟全新获客渠道（如下沉市场、线下市场、海外市场）和顾客精细化运营（如 AIPL）非常关键。

接下来，我们一起分析下营收目标制定的方法。

通过业绩增量的方法。一年中要做的大促销量规划，基本均在年初敲定，通常情况下，“618”“双十一”几乎占掉了全年营收的三分之一或二分之一，我们可以利用同期营收乘以预期增长率的方式，计算出业绩增量。

通过产品矩阵的方法。比如先对销售时段进行预估（如判断淡旺季），然后把促销的业绩相加，从整体的商品品类上进行预估。

通过爆发系数的方法。即用今年的日均销售额，乘以平台流量的爆发系数。该爆发系数的产生，需要参考之前活动的流量均值。

通过流量效率的方法。该方法需要计算出总流量、平均转化率，以及客单价，然后相乘得出流量效率。

通过加购释放率的方法。该方法需要关注各商品的加购量、加购释放率、商品售价这三类指标。

通过顾客成交计划的方法。该类方法较容易理解，即通过会员营收、非会员营收的总和，或者是新老客户的营收总和。

2、围绕关键指标科学分配预算

我们在大促活动中，需要拆解目标，并分配预算。

第一，GMV 目标拆解。

首先可以将 GMV 按不同的客户类型分，比如分为 C 类客户、小 B 类客户、大 B 类客户，然后规划出各类应当承担的销售业绩，再按照订单数、客单价向下拆分。客单价又可根据平常时段、大促时段等差异分开考虑。我们可以先预估一个相应客户的客单价，然后算出需要的订单量，再将订单量向下拆解，同时根据历史数据得出下单频次，通过下单频次与下单会员的数据大致推断出所需要的用户数量，再将用户数按照新老会员的比例拆解，根据登录 UV 和会员转化率，再拆解到访问 UV 与访问转化率。

第二，品类业绩目标拆解。

将 GMV 拆解完之后，我们学习如何按品类业绩目标拆解。首先要将商品的一级、二级、三级分类拆分到最小单元，然后按照过往每一个品类在整个过程中的贡献，根据销售额去回推单品的品类结构，然后再拆解预计此次活动中每个单品的数量，从而指导返利与库存。

3、活动计划目标拆解

用户和促销。我们可以根据新老客户的客单价、购买频次等预计出此次活动中的销售收入，反推出所需要的新老客户数量。

渠道和流量。常见的内容流量渠道如抖音、快手、小红书等，在内容创作的模式下，这部分流量基本免费。但在百度、广点通等流量的推广与合作上则需要支付一定费用。我们可以根据合作模式与合作方敲定流量转化率，此时，可以将一次活动所需的推广流量进行拆分，然后对引流、买量、物料、宣传等总费用进行预估。在神策广告分析平台，可以清楚地看到每一个广告渠道、广告计划、广告素材等对应的费用、转化率等情况，以便更好地进行拆解。

活 动 中

在活动中，我们需要关注这几类指标：渠道指标（各渠道流量大小、付费渠道 ROI、各渠道贡献占比）、性能指标（服务器崩溃、产品前端报错、接口返回时长）、作弊指标（异常波动监控、异常维度监控、异常单用户监控）、营收指标（流量访问数据、实时销售转化数据、付费金额以及人数和客单价）。

1、指标预警与异常识别

关注数据的异常情况在活动中非常重要，比如通过数据突降、突增，或与去年同期产生较大差异等情况，去分析造成此类局面的背后原因，然后迅速做出调整。

场景一：基于实时监测数据的风控模型，识别“羊毛党”，保障品牌权益

某电商平台在进行“满 399 减 150”活动时，通过神策后台发现某数据突增，团队成员通过分析洞察确定此异常是“羊毛党”所致，随后将此 IP 加入黑名单，阻止灰产刷单。具体过程可分为以下四个步骤：

• 创建活动预警指标。在进行优惠券推广前，建立相关预警指标，并以小时为单位，以防活动出现异常造成公司损失。
• 收到异常预警消息。在推广活动进行 3 小时后，邮箱收到异常数据信息。
• 快速定位异常用户。查看具体异常情况，深度分析异常用户领取优惠券次数、支付订单次数、总支付金额等。
• 调整活动策略。对现有活动策略进行调整与优化，比如限制领取次数为 1 次，不给“羊毛党”可乘之机。

场景二：赋能媒介策略调优，提升营销双效（效果与效率）

某在线教育公司，在某渠道投放了免费课程，引导用户下载后再付费。根据渠道数据反馈，发现曝光 1-3 次时，用户点击率较高，曝光 4 次以上则点击率低于 1%，这意味着该公司需要把广告曝光次数控制在 4 次以内，才能“双效”最大化。