一、網際網路活動的目标與分級
從淺層目标來看，活動的目标多聚焦在短期刺激、品牌宣傳、使用者粘性、清庫存、檢驗團隊能力。而從深層次來講，通常包含以下三個方面：
首先，用營銷聚集流量。網際網路流量增長趨于平緩，成本增高，要保證 GMV 的持續增長，就需要更低成本的流量擷取方式以及更高效的流量利用手法。對于電商來說，其較優解就是做營運活動。相對于高額的市場營銷費用，低成本的社交活動玩法可以更快速有效地觸達目标使用者，而且精細化投放的活動也可以高效對使用者實作導流。
其次，用強需求促進活躍。在産品發展的疲軟間隙，活動可以刺激使用者短期内的活躍行動，對于電商活動來說，實質性的核心是促銷。促銷從價格優惠的時效性出發，刺激使用者内心做購買決策時虛幻的“成本效益”天平，産生“剁手”沖動。使用者自身的确有周期性的購物需求，但活動能讓使用者在弱周期産生強需求。
最後，用手段刺激轉化。使用者在産品自然狀态下的轉化行為相對理性，而活動打破了使用者的正常購買心态，旨在創造使用者理智分析狀态下的非理性決策，比如“囤”，而活動生命期短暫，直擊使用者的大殺器就是“時限性”。
一般情況下，可以将活動分為 4 個等級：S 級、A 級、B 級、C 級，詳見下圖：
S 級即全網聲量較大的活動，屬戰略級别，如“雙十一”“618”以及平台自己的周年慶等，幾乎需要把所有可利用資源全都投入平台中，且全品類參與，整個活動周期會涉及多種活動玩法，活動準備期通常需要 2-3 個月。
A 級活動大多與“送禮物”相關，比如年貨節、情人節、兒童節等，這類活動通常調動的是平台的核心資源，活動的準備周期約 1 個月。
B 級活動如元宵節、踏青季等，這類活動通常隻需正常資源支援，可由類目線靈活安排。
而類似于會員日、會員專屬等活動則歸為 C 級活動。
但在實際情況中，并非所有平台都會開展這 4 級活動，比如一些生鮮電商平台不一定會策劃 S、A、B 級活動， 但對 C 級活動特别重視，往往利用會員專屬等活動穩定使用者的購買頻次與區間。
綜合上述活動分級，可總結出促銷活動的設計原則。
第一，借勢。
冷啟動一個購物節成本極高且難度極大，需要進行大規模的宣傳來打造消費者認知，且還需要提供專門的促銷品或特殊折扣，溝通成本和代價也較高。而在“618”“雙十一”等活動期間，消費者基本帶着 “不買會虧幾個億”的心态到處逛，此時的流量十分旺盛，借勢是大勢所趨。
第二，根據季節性和節日策劃主題。
如母嬰産業一定要做兒童節、母親節；美妝、飾品行業一定要做婦女節、情人節；商超快消品行業必須重視年貨節；食品生鮮則需要把握中秋、端午這些傳統節日；文具、服飾要重視開學季和春秋的換裝時節。
第三，抓住計劃外的重點。
如敏銳捕捉熱點，對突發事件快速響應。
第四，類目專場活動。
如緊緊抓住類目特有旺季或對口節日。
二、如何用資料實作活動精細化營運？
從資料角度出發，我們可把大促活動拆分為活動前、活動中、活動後三個階段。活動前需要制定目标、配置設定預算，并且做好使用者和品類以及流量和管道的計劃；活動中需要實時洞察資料，并調整政策，以及精細化營運觸達；活動後需要尋找增長驅動引子，并且對使用者特征進行洞察，以及對營運政策評估優化。
活 動 前
1、活動目标制定
大促目标基本可分為 4 類：營收與盈利、平台影響力提升、獲客及品類滲透率、精細化營運。
這些目标如何選擇、如何定義優先級，本質是戰略層面的問題。對于一個處于快速增長期的平台來說，一般營收的重要性大于盈利，影響力提升與獲客的重要性大于營收；對于增長趨緩、發展進入瓶頸的平台，人群與品類滲透率的提升則非常關鍵，利用大促撕開戰略品類和人群方向的缺口，是業務突破瓶頸的關鍵；而對于一些穩定的大型平台，開辟全新獲客管道（如下沉市場、線下市場、海外市場）和顧客精細化營運（如 AIPL）非常關鍵。
接下來，我們一起分析下營收目标制定的方法。
通過業績增量的方法。一年中要做的大促銷量規劃，基本均在年初敲定，通常情況下，“618”“雙十一”幾乎占掉了全年營收的三分之一或二分之一，我們可以利用同期營收乘以預期增長率的方式，計算出業績增量。
通過産品矩陣的方法。比如先對銷售時段進行預估（如判斷淡旺季），然後把促銷的業績相加，從整體的商品品類上進行預估。
通過爆發系數的方法。即用今年的日均銷售額，乘以平台流量的爆發系數。該爆發系數的産生，需要參考之前活動的流量均值。
通過流量效率的方法。該方法需要計算出總流量、平均轉化率，以及客單價，然後相乘得出流量效率。
通過加購釋放率的方法。該方法需要關注各商品的加購量、加購釋放率、商品售價這三類名額。
通過顧客成交計劃的方法。該類方法較容易了解，即通過會員營收、非會員營收的總和，或者是新老客戶的營收總和。
2、圍繞關鍵名額科學配置設定預算
我們在大促活動中，需要拆解目标，并配置設定預算。
第一，GMV 目标拆解。
首先可以将 GMV 按不同的客戶類型分，比如分為 C 類客戶、小 B 類客戶、大 B 類客戶，然後規劃出各類應當承擔的銷售業績，再按照訂單數、客單價向下拆分。客單價又可根據平常時段、大促時段等差異分開考慮。我們可以先預估一個相應客戶的客單價，然後算出需要的訂單量，再将訂單量向下拆解，同時根據曆史資料得出下單頻次，通過下單頻次與下單會員的資料大緻推斷出所需要的使用者數量，再将使用者數按照新老會員的比例拆解，根據登入 UV 和會員轉化率，再拆解到通路 UV 與通路轉化率。
第二，品類業績目标拆解。
将 GMV 拆解完之後，我們學習如何按品類業績目标拆解。首先要将商品的一級、二級、三級分類拆分到最小單元，然後按照過往每一個品類在整個過程中的貢獻，根據銷售額去回推單品的品類結構，然後再拆解預計此次活動中每個單品的數量，進而指導返利與庫存。
3、活動計劃目标拆解
使用者和促銷。我們可以根據新老客戶的客單價、購買頻次等預計出此次活動中的銷售收入，反推出所需要的新老客戶數量。
管道和流量。常見的内容流量管道如抖音、快手、小紅書等，在内容創作的模式下，這部分流量基本免費。但在百度、廣點通等流量的推廣與合作上則需要支付一定費用。我們可以根據合作模式與合作方敲定流量轉化率，此時，可以将一次活動所需的推廣流量進行拆分，然後對引流、買量、物料、宣傳等總費用進行預估。在神策廣告分析平台，可以清楚地看到每一個廣告管道、廣告計劃、廣告素材等對應的費用、轉化率等情況，以便更好地進行拆解。
活 動 中
在活動中，我們需要關注這幾類名額：管道名額（各管道流量大小、付費管道 ROI、各管道貢獻占比）、性能名額（伺服器崩潰、産品前端報錯、接口傳回時長）、作弊名額（異常波動監控、異常次元監控、異常單使用者監控）、營收名額（流量通路資料、實時銷售轉化資料、付費金額以及人數和客單價）。
1、名額預警與異常識别
關注資料的異常情況在活動中非常重要，比如通過資料突降、突增，或與去年同期産生較大差異等情況，去分析造成此類局面的背後原因，然後迅速做出調整。
場景一：基于實時監測資料的風控模型，識别“羊毛黨”，保障品牌權益
某電商平台在進行“滿 399 減 150”活動時，通過神策背景發現某資料突增，團隊成員通過分析洞察确定此異常是“羊毛黨”所緻，随後将此 IP 加入黑名單，阻止灰産刷單。具體過程可分為以下四個步驟：
- 建立活動預警名額。在進行優惠券推廣前，建立相關預警名額，并以小時為機關，以防活動出現異常造成公司損失。
- 收到異常預警消息。在推廣活動進行 3 小時後，郵箱收到異常資料資訊。
- 快速定位異常使用者。檢視具體異常情況，深度分析異常使用者領取優惠券次數、支付訂單次數、總支付金額等。
- 調整活動政策。對現有活動政策進行調整與優化，比如限制領取次數為 1 次，不給“羊毛黨”可乘之機。
場景二：賦能媒介政策調優，提升營銷雙效（效果與效率）
某線上教育公司，在某管道投放了免費課程，引導使用者下載下傳後再付費。根據管道資料回報，發現曝光 1-3 次時，使用者點選率較高，曝光 4 次以上則點選率低于 1%，這意味着該公司需要把廣告曝光次數控制在 4 次以内，才能“雙效”最大化。
2、營銷活動的場景化獲客與精細化溝通
我們提煉總結了關于場景化、精細化、個性化三層要素：
場景化。在什麼時機觸達使用者？是定時 9 點發送活動通知？還是在使用者啟動 App 後立即通知？或者在使用者送出訂單未支付時給其推送優惠券促轉化？
精細化。我們要給什麼樣的使用者發送怎樣的内容？對使用者做何種标簽化分層？是對女性使用者推送美妝？還是對男性使用者推送機械鍵盤優惠券？
個性化。讓使用者感受到通知是為他個人發送的，比如親愛的 XX（調用昵稱），今天是你 XX（調用年齡）歲生日，送你最喜歡的 XX（調用消費頻次最高商品）優惠券。
場景三：場景化溝通，精細化營運
某健身平台會在使用者生日時送上生日祝福，利用優惠大禮包引導使用者購買，但發現效果并不好。在引入神策之後，利用使用者的通路時段、屬性等個性化标簽，推送與使用者本人更加貼合的生日祝福資訊，使用者的完美體驗感增強了許多。
活 動 後
在一場大促活動結束後，我們通常會對 GMV、使用者數量、流量等名額進行複盤，但其實，我們或許可以從尋找增長驅動因子、使用者特征洞察、營運政策評估優化等等方面，進行更加深入化地觸達。
我們可以從兩方面來初步判斷活動營運的品質：生意達成情況、流量大盤情況。從這兩個方面定位問題後，再結合人貨場下各種分析模型進行原因下鑽。
生意達成情況。将同比 GMV 增量分攤到購買人數、複購（包括購買頻次和單次購買量）、平均價格三個資料的增量，來識别生意增長因子。從圖中可以看到該活動中的增量貢獻來自平均價格（驅動因子）、購買人數，而複購名額下降（阻力點），說明使用者購買頻次有所降低或單次購買量減少。
流量大盤情況。流量大盤拆分不同流量類型，同比去年資料看 UV 和 CTR。從圖可知推廣流量是平台主要的流量來源，且 CVR 較高（同比增長顯著），說明本次活動的推廣流量品質較高。
1、人群下鑽
我們按照 AIPL 模型對使用者進行拆解，若“活動期新增 AIPL”人群基數超标達成，說明在活動周期中，新增人群做得非常不錯。但如果購買轉化率的達成率低，導緻最終購買占比未達預期，那麼我們便可以對活動期新增 AIPL 人群的活躍深度等進行分析，去發現存在活躍深度較曆史表現下降的問題。同時，還可以根據本次活動期新增 AIPL 最終購買的人群畫像，得到“未來在對活動期人群做活躍加深時，要強調活動優惠利益點，以及符合年輕人群心智的商品營銷”等優化指導。
2、場景下鑽
我們可以從三個方面來進行分析：流量類型對比、活動坑位分析、活動玩法效率總結。
流量類型對比：可以拆解平台流量類型，分析 UV、CVR 名額的同比、環比情況；對于推廣流量可以進一步分析 ROI 和費用資料，綜合判斷推廣流量的實際效益。
活動坑位分析：可從浏覽轉化率、浏覽量占比兩個次元進行分析。浏覽轉化率可以對比去年同期以及平台整體水準；可從浏覽量占比看到該坑位的流量占比（單個坑位浏覽量 / 坑位加總浏覽量）。
活動玩法效率總結：對于平台核心的玩法可以進行關鍵名額總結，比如會員、短信等。
接下來通過直播效果、會員玩法兩個重點場景進行說明。
第一，直播效果評估。
我們常常會分析一場直播活動中 KOL 的帶貨能力，是以，對于直播效率評估可以從直播人群畫像、直播三力價值進行分析，目的是量化直播效率，進而在選擇 KOL 時能做到更精準的人貨比對。
直播購買人群畫像。首先可以拆分為新、老使用者兩個次元來看直播轉化的情況，到底是新使用者偏多，還是老使用者偏多。其次可從人群基礎屬性、商業價值等明确該人群主要特征的角度進行分析，進而在後續做商品營銷時更明确人群心智。
直播三力效率。直播三力包括引流力、購買力、吸粉力。引流力是用浏覽商品使用者的人數除以觀看直播的總人數；購買力是用購買商品的人數除以浏覽商品的人數；吸粉力是用浏覽商品的會員，除以浏覽商品的人數，從這些方面分析一場直播中 KOL 的效果如何。
第二，會員玩法評估。
會員招募玩法效果評估。我們可以繪制會員招募象限，通過“AIPL”與“是否是會員”兩個次元拆解人群，分析各個分層人群的招募效率，發現 0 人群、I 非會員人群入會率高，說明新會員玩法較能吸引人群入會，而 PL 非會員人群入會率低，說明老使用者入會利益點需要優化。另外，我們也可以通過會員招募玩法氣泡圖進行分析，從費用、入會人數來評估各個玩法的效率，發現“新會員禮包”是效率最高的入會玩法，同時也驗證了會員招募象限裡的結論。
會員轉化玩法效果評估。同理，我們可以繪制會員轉化象限，從标紅的資料中可以看到 I 會員、PL 會員的購買轉化最高，說明入會能顯著提升購買轉化率。
3、商品下鑽
商品下鑽意味着要将多個商品、品類等進行交叉分析，此時我們可以采用“兩步走”的戰略。
第一步，分析各類商品購買人數貢獻，識别成熟單品、趨勢爆品。
從上半部分的柱狀圖中可看到：同比 2020 年，平台在 2021 年的整體購買人數增長顯著；整體購買以新客貢獻為主。
而且，從品類購買貢獻拆解來看，品類 B 的購買人數貢獻最大，說明品類 B 是必需品，活動時需要保證庫存；後續要做商品組合購買時，也可以将其他商品與品類 B 中的商品進行組合銷售。同時，在品類 B 中又可以分析高貢獻、高增長的商品，即平台的成熟單品、趨勢爆品等，可以考慮在活動中增加這些熱銷産品的露出，提高消費者點選、購買的意願。
第二步，以平台整體作為 Benchmark，明确拉新、複購優勢商品，疊代未來人貨比對政策。
每個品類、商品有不同的人群營運優勢，識别核心品的營運優勢，可以更好地制定人貨政策，以平台整體的新老客占比作為 Benchmark，明确各品類及核心商品在拉新、複購上的優勢。
在實際工作中，總少不了一些 IP 聯名合作、明星代言等形式，那麼該如何考察 IP 聯名單品的效果如何呢？
從搜尋量級來看，IP 聯名單品 A 和 IP 聯名單品 B 的搜尋量均較高，其中 IP 聯名單品 A 在活動前期達到峰值，而 IP 聯名單品 B 在活動中後期有增長趨勢。同時，從轉化率來看，IP 聯名單品 B 和明星代言單品 B 的轉化都相對較高。
- IP 聯名單品 B 屬于高價值單品可以持續營運
- IP 聯名單品 A 屬于高聲量單品，适合活動前期營銷預熱，吸引流量進入平台
- 明星代言單品 B 屬于高轉化單品，但是否是明星帶來的效益需要進一步評估
- 明星代言單品 A 則屬于低價值單品，可以考慮淘汰