如何评估电商活动效果?持续迭代、打造爆款

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2021年09月12日15:17:39 0 20

在电商品牌全年的营销过程中,不同级别活动举办的密度非常高。可以说,活动就是电商品牌 GMV 的灵魂所在。


除了活动本身外,对活动数据的管理和监控,也是一件十分有价值的事情。可以帮助我们优化和沉淀活动策略、提升营收指标、还能赋能其他部门。

但在日常工作中,活动数据的管理和监控却很难完美落地,为什么呢?主要有以下四大层面:


数据意识层

在活动复盘中,很多企业会重点关注经营数据(如 KPI 达成率),轻视了对策略有效性的分析。

一场活动中会涉及很多策略,如果不了解其中哪些有效、哪些无效,是否和达成的结果强相关,将难以进行策略沉淀。 

数据规划层

事先没有做好数据规划,管理层临时要数时却无数可给;此外,活动涉及站外到站内的引流,而这两者之间的数据没有打通,得到的结论不完整。

数据采集层

活动埋点的开发资源十分匮乏,大量埋点工作 ROI 低。比如制作一个只上线几天的 H5 页面,前期需要很多埋点,但埋点的有效时间很短,相应的 ROI 也很低。

数据解读层

数据分析的同学对业务理解不够,解读不恰当;在指标多的情况下,不同部门数据口径不清晰,理解就会有偏差。

1. 如何打造一场爆款活动

脱离业务的数据是没有灵魂的,所以在谈数据管理之前,我们先要了解业务,即“如何打造一场爆款活动“。

1.1 活动迭代流程闭环

一场完整的活动迭代流程闭环包括:

活动策划

通过活动目的、活动性质、活动预算、目标人群等因素,策划活动方案,确定活动节奏,定位噱头和利益点,设计活动玩法,进行活动选品。

活动执行

活动上线后,进行活动场景体验,保证功能正常,用户可以正常体验。实时分析用户数据,调整策略,在有限的活动时间将资源最大化。

活动复盘

活动结束后,分析目标达成率,回顾活动过程、分析活动数据,挖掘失误点和机会点,再策划下一轮活动,形成活动迭代的闭环。

1.2 打造爆款活动的五大要素


要素一:活动节奏

运营一场活动相当于布一个局,短期之内是无法看到效果的。而运营的艺术就在于让用户一步步参与其中,最后的结果将是水到渠成。我们一般可以将活动节奏分为三个阶段:

预热期:在活动正式开始前的 3-5 天,用预售、提前加购等手段高空造势、盘活用户;

正式期:利用限时抢购、满赠满减、拼团等手段将流量最大限度转化为销售额;

返场期:折扣力度相对较弱,目的在于减弱促后低潮,防止活动结束后流量断崖式下跌;

要素二:活动引爆点

活动主题一定要“软硬皆施”。软:即噱头,为用户参与活动提供由头,如三八女神节;硬:让用户可以切实感知利益点,如满减、打折活动。

要素三:活动玩法

这是用户得到利益之前的必经之路,也是噱头和利益点之间的纽带,有放大活动效果的作用。

玩法应该新颖、好玩、操作简单,较低的上手成本有利于活动普及,比如集五福、红包雨、裂变集卡等。

要素四:活动推广

目的在于提高用户参与度。包括在站外通过广告投放拉新;利用公众号推文、短信、push 等盘活私域流量;利用站内 banner、弹窗等预热活跃用户。

要素五:活动杠杆

虽然这不是必须要素,但有利于放大活动效果。比如利用名人效应找 KOL、KOC、主播等进行带货。

2.如何进行活动迭代数据管理?

在深入了解爆款活动的基础上,我们就可以开始搭建一套完整的活动评估指标体系,以监测核心指标评估活动效果。

2.1 营销活动数据分析框架

下图表示的是营销漏斗,每个阶段都对应不同的阶段目标及关键指标:


引流阶段

目的在于触达目标用户、激发兴趣。需要监测 Impression(广告曝光量)、Click、CTR(点击率) 等指标。

承接阶段

即黄金落地页,目的在于快速展现价值。需要监测 Visit(访客量)、Bounce Rate(跳出率,衡量用户来到落地页后是否进一步参与活动)等指标。

渗透阶段

目的在于持续促活、培育。需要监测 Engagement(参与度)、Retention(留存率) 等指标。

意向和转化阶段

目的在于提升转化率,获取收益。需要监测 Leads(线索数)、Deals(成交量)、Conversion Rate(转化率)等指标。

2.2 活动迭代数据管理指标体系

我们可以根据 OSM 模型和 UJM 模型,搭建活动迭代数据管理指标体系。通过 OSM 模型拆解一、二、三级指标,再与 UJM 模型进行耦合,就可以找到核心触点,衡量活动效果。

关于 OSM 模型和 UJM 模型,及如何搭建一套完整的数据指标体系等详细内容,可阅读 GrowingIO 之前发布的《如何搭建一套业务、数据一体化的数据指标体系》文章。

在此,一级目标为活动 KPI 达成率,是评估活动效果的核心指标,是指活动产出与活动目标的比率:

分子为活动产出。不局限于销售额,所有的活动目标都可以作为计算指标,如新用户量、客单价、转化率、品牌好感度的提升。

分母为活动 KPI。每个活动都有第一优先级的目的,如活动的核心目标、交易额提升。


二级指标以 GMV 为例,通过「活动产出/活动 KPI」得到。由于 GMV=用户量*转化率*客单价,三级指标就是用户量、转化率和客单价。

再根据 UJM 模型中的用户旅程,我们就可以进一步拆分为四级指标,评估活动的吸引力和 ROI,并得到以下可视化方案:

(1)衡量活动引流、活动渗透及活动选品,评估活动吸引力


活动引流:对应的四级指标为流量趋势、新访问用户量、不同渠道新访问用户量。以流量趋势为例,看它与策略中的预期效果是否一致,如果用户量没有达到预期规模,就可以做一些相应的触达和推广,让流量保持高峰;

引流质量:对应的四级指标为人均访问次数、每次访问页面浏览量、平均访问时长,用以评估用户访问深度和流量匹配度;

活动渗透:引流的目的就是让用户渗透进活动中,通过用户对不同资源位的点击情况衡量噱头和利益点的吸引力 ;

活动选品:用不同落地页上的商品点击率和人均点击次数,评估商品的适宜度、丰富度。

(2)衡量商品转化、优惠券核销及用户价值,评估活动 ROI


活动转化对应的四级指标包括商品支付状况、不同活动支付状况、TOP 商品、优惠券发放使用状况等。

商品转化:横坐标是商品详情页曝光情况,纵坐标是浏览后的支付比例,由此可以得到商品的四象限,包括爆款商品、潜力商品、边缘商品、高爆低转商品;

TOP 商品:评估爆款商品是否符合用户需求;

优惠券核销:优惠券是活动的重要介质,用来分析用券偏好,给合适的人发合适的券;

用户价值:活动全流程结束之后,需要用连带率、笔单价、人均购买次数等评估单个用户的价值,然后就可以根据他们的消费能力和消费习惯推出不同的活动。

2.3 建立用户+活动+商品+券标签的四维体系

进一步,当沉淀了一定量的数据之后,我们就可以建立用户+活动+商品+券标签的四维体系。

了解什么人适合什么类型的活动,什么类型的互动适合选择什么样的商品,什么样的商品适合用什么力度的券,什么力度的券又适合推给什么人,以实现精细化运营。

用户标签 

根据用户生命周期的不同阶段给用户打标签,推不同类型的活动。比如给新用户提供新人大礼包 ,给复购用户推满赠满减活动,提高客单价和购买频次。

活动标签

依据活动级别(S、A、B、C 级)、活动目的(转化或做品牌调性)、活动噱头、活动利益点等打标签。

商品标签

依据品牌、品类、价格区间、活动 tag、折扣率、适合场景、适合季节等打标签。

优惠券标签 

优惠券是否有门槛、折扣力度、优惠金额、适合用户群体、适合商品类型等。比如向新用户和流失用户发放无门槛优惠券,让利刺激其消费;向老用户发放有门槛优惠券。

3.三只松鼠百万级裂变活动拆解

在去年的年货节期间,三只松鼠与 GrowingIO 携手打造了一场效果非常好的营销活动,用同等级别活动 1/3 的成本实现了周百万级 PV,公众号 80000+ 粉丝的增长。

我们主要拆解了以下四个方面分享给大家:

详细分享可阅读 GrowingIO 之前发布的《三只松鼠 Kaiser:小程序如何助力品牌营销的“增长思维”?》

第一个方面:活动节奏层次分明,社群联动盘活私域流量,游戏激发裂变


如上图,是三只松鼠本次裂变活动的全流程。

在活动预热期,通过拼手气、抢年货、试手气等玩法盘活用户,将其沉淀成社群粉丝;在活动正式期,用一个游戏裂变小程序吸引用户进入小程序分享抽奖,进而形成裂变。

第二个方面:活动主题软硬兼施,活动玩法连接噱头和利益点,放大效果


活动引爆点以"中国年"为噱头;以"1000 份礼包+1000 万优惠券"为利益点。(食品零售行业的经验是:用户群体对优惠券最敏感)

活动玩法上,用户完成关注、观看洗脑视频、分享等任务即可获得抽卡机会,集齐五张卡可领取礼包。

第三个方面:活动页自然承接,游戏环节完成跳板使命,小程序收割转化


三只松鼠的活动布局,让用户不经意间参与其中,自然而然地完成了从引流到转化的 5 个步骤:

用户在游戏环节领取礼包;

在落地页承接用户信息;

用户在游戏环节领取优惠券;

用户跳转到小程序,完成购买转化。

第四个方面:借助数据,实现活动价值最大化

在活动期间,三只松鼠通过数据实时调整策略,控制活动节奏。


通过 GrowingIO 监测,我们可以看到,在活动第一天,红包领取量就达到了高峰,活动效果出乎意料。

如果按照原计划放任礼包就此领完,后期的活动效果将会大打折扣,于是,三只松鼠及时降低了用户抽中奖品的概率,从而控制活动节奏,保证整体效果。


此外,三只松鼠在微信生态下的大胆尝试中发现:核心打爆的是对话场景,主要发力点是社群、亲友群、同事群。


微信生态下消费群体与天猫用户大相径庭,前者主要是苹果手机用户,而后者则以安卓用户居多。

这些发现为三只松鼠后续的客群覆盖和用户触达,都提供了一定的数据支持,为下次活动积累经验。

在活动迭代数据管理协作流程中,GrowingIO 会为企业提供,从活动目标建立到活动复盘全流程的服务。


比如,在活动目标阶段,GrowingIO 会通过历史数据分析活动 KPI 的合理性;

活动准备阶段,GrowingIO 会提供一整套活动指标体系数据规划方案、数据采集方案和数据校验服务,保证数据准确度;

活动上线阶段,GrowingIO 能一键生成活动数据可视化看板,减少搭建图表的工作量;

策略调整阶段,GrowingIO 智能运营平台可以进行 Banner 的 A/B 测试,根据不同资源位的点击情况进行用户触达等。

最终产出的就是如上图所示的 GrowingIO 活动迭代数据管理全套交付方案。

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