开始准备双十一大促,首先,目标怎么定?
2020-09-02 14:12

开始准备双十一大促,首先,目标怎么定?

策划执行一场大促活动,必须要明确大促的目标,只有这样,才能有的放矢。通过活动目的明确活动的实施方案,准备相应的营销策略。本文将从七个方面,围绕大促目标展开分析,希望对你有帮助。本文作者:徐霄鹏,题图来自:视觉中国


过完报复性七夕,是时候回来准备双11大促了。


大家对大促的有什么感兴趣的点,可以在评论区留言,我在撰写大促系列后续文章时尽量纳入。


谈到大促目标,大家可能有点纳闷。


消费者碰到大促就是买买买,电商在大促当然是卖卖卖,目标当然是营收,不是吗?


这的确也是我早期的认知。


实际上,大电商平台的大促首要目标的确是营收。


但是随着精细化运营的深入,以及对大促效果的多角度分析复盘,这些年我越来越感觉到:大促是典型的可以多目标并举的巨型项目。


不同阶段的平台,应该制定不同侧重的大促目标,有重点地进行活动策划和资源配置,充分挖潜,以全方位地获取大促价值。


本文我们就来聊一聊如何思考和制定大促目标,并有针对性地设计大促策略。


大促目标有如下四个维度:


  1. 营收与盈利、清库存/甩尾货;


  2. 平台影响力提升、品牌扶持、商家争夺;


  3. 获客、品类渗透率提升、活跃度提升;


  4. 精细化运营,数据积累。


这些目标如何选择,如何定义优先级,本质是一个战略层面的问题。


比如:


  • 快速增长期的平台,一般来说,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。


  • 增长趋缓,发展进入瓶颈的平台,人群与品类渗透率的提升非常关键。在战略品类和人群方向通过大促撕开缺口,是业务突破瓶颈的关键。


  • 稳定的大型平台,在互联网下半场,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。


下面我们来看一看大促可以有哪些目标:


营收指标


营收目标通常是大促的核心目标,它本身是一个综合性的结果。


  • 下单的用户越多,营收就越高。


  • 提供大促折扣的商家越多,营收越高。


  • 大促选品和促销设计越好,营收越高。


  • 引流效果越好,定向引爆越精准,营收就越高。


  • 大促会场、互动产品设计和运营越成功,营收就越高。


  • 对于大平台,自身营收越高,竞争对手营收就越少——毕竟市场就这么大。


……


所以,营收类似于终极目标,和网站运营效率的大多数核心要素都正相关。


营收目标有多种设定方法:


定法1:业绩增量


这个很容易理解:去年双11卖了100亿,今年业绩增长希望达到50%,所以要卖到150亿——这就是目标。


这是很多平台确定顶层指标的主流方式,既适合于整体目标,也常见于品类销售指标。


不过到了执行层,这就有很大压力了。


我见过很多采销小伙伴,去年大促自己的细分类目卖了1000万,今年大促指标就是1500万,头发都愁白了。


那怎么办?


老实地采销就各种精细选品,设计促销,站外努力谈折扣,站内全力争资源——做了很多努力,但到底能涨多少,最终其实不太可控。


还有些江湖经验丰富的采销,套路就很多了。


今年大促数据压一压,让明年好过一些;指标预估的差距部分,找供应商刷一刷;跟大客户聊一聊,把一批大单拖到双11成交;平台的角度,嗯,把一些大宗商品,如地产、楼宇、甚至小岛的销售,算进成交额……反正战报数字好看就行。


你动辄看到电商好几千亿的双11战绩,有多少是这样的水份?自己想象。


曾有一年,在大促后不久的CEO例会上,数据分析部门指出,今年大促移动端表现不佳,PC端占比过高。当时我负责移动,而移动销售占比那时是个重要指标。好在复盘中已经对此做过分析,于是我默默给CEO发了条微信:“PC端超万元的异常订单突增导致”。CEO心领神会,随即压制了这个话题……


刷单有种方式,就是通过黑产系统程序直接调用PC接口,进行批量下单(顺便多说一句,大促后刨除不发货订单再做数据复盘,比较合适)


所以宏观的业绩增量要求,只是自顶向下提出一个大方向,而不能直接成为最终目标;还需通过后面几种自底向上的方法进行校验,来判断目标合理性以及达成可能性。


定法2:产品矩阵


大促营收 =Σ(各定位产品销售预估)


在大促筹备期,各品类会制定产品计划,设定大促的爆款(流量款)、主打款、动销款、利润款、新品、特供款、清仓款等细分品类和产品结构,并预估不同定位的产品的销售情况。


对每一种定位的商品,类目线可以根据其日均销量及趋势、大促折扣力度、库存情况等因素,进行大促销售情况测算,最后做出大促销售指标预估。


定法3:爆发系数


这个目标设置方法,就是拿今年的日均销售额,乘以爆发系数,来得到大促销售额预估。


  • 大促首日(或日均)销售额 =今年日均销售额 * 爆发系数


这个指标计算有两个主要输入:


第一,去年大促爆发系数。比如去年爆发系数是10,今年就以10作为基准。


第二,今年的情况变化。


主要受以下因素影响:


  • 参与大促的品类结构、商家层级情况对比去年的变化。


  • 本次大促折扣力度与去年的对比,以及促销类型变化及其效果预估。


  • 市场预算、引流资源和大促会场资源的获取情况。


因此,可以根据这些因素,来调整前一步的基准爆发系数。


比如,感觉本次大促折扣力度更大,就把10调整成11;比如本次市场费用减少了,就把10调整成9等等;通过主观感觉和经验,估算一个合理的爆发系数——这里并不存在一个完备的数学模型。


定法4:流量效率


大促营收 = 总流量 * 平均转化率 * 客单价


这个估算模型看起来比较简单清晰:从流量和转化的角度计算营收,实际上流量、转化率和客单价这三大环节,会需要不同部门提供大量输入来进行估算。


先说流量:


大促的流量部门一般会根据市场经费和投放、合作情况,按各个引流渠道进行计算,最后给出大促的流量情况预估。但要特别注意的是:流量本身千差万别,对应的转化率可能有十倍百倍的差距。


比如我常在大促阶段发现某些渠道过来的流量,在落地页产生大比例跳失。


仔细分析后会发现有如下可能性:


1. 引流渠道特性不符


把下沉市场流量引导到跨境大牌购物节,转化效果就会很差。


2. 落地页和渠道投放素材不匹配


引流素材是“世界读书日”,引来的阅读人群和对书的期待,落地页却是如下页面:



落地页与访问诉求不符,跳失率自然巨大。


3. 劣质渠道刷量


这个大家都懂。


因此,需要和市场部仔细核对流量的来源和质量情况,以正确估算有效流量。


转化率和客单价,需要采销团队的重点输入。


根据历史同期大促转化率,以及本次大促的促销力度、核心商品的具体情况,来估算转化率(这个转化率需要分到各个品类进行初步估算并汇总为整体情况);最后,再根据产品和运营上的一些动作,如促销玩法创新情况、大促资源使用方法、产品逻辑的重大变化(如会场核心栏位从统一商品池赛马变为个性化推荐)等方面的情况,再做最后的调整。


完成上述估算后,会对流量效率和大促营收有一个相对合理的总体预判。


定法5:加购释放率


大促营收 = Σ(各商品加购量 *加购释放率 * 商品售价)


如果说前面几种预测方式是在筹备阶段设置大促营收目标,那么加购释放率,更多是在预热期进行销售预测和库存核对所使用。


商品加购量是在预热阶段后期,统计消费者把多少活动商品加入了购物车;虽然加入购物车不等于就会购买,但加购商品数量最终可以成交的比率(也就是加购释放量),是可以参考历史情况进行预估的。


加购释放率会受到大促时的活动力度、产品结构变化、季节性因素和流量结构的影响(本质上这是个思路),可以成为大促效果的一个辅助考核指标,但可控度其实不高,另外还受到可在商详页直接下单商品的影响,仅供参考。


定法6:顾客成交计划


大促营收 = 会员营收 + 非会员营收 = 老客营收 + 新客营收


这个主要是来自于CRM部门的估算,根据顾客的组成进行逐一的营收贡献计算,来获得大促营收预估。


比如,相对上次同级大促,考虑会员规模增长情况、会员人均消费变化、以及会员大促参与率预估(均值+大促时的会员营销活动),可以大致估算出会员营收,再按消费占比测算非会员营收,汇总出大促营收。


可以看到上面6种营收目标计算,有三种类型:


  1. 自顶向下:业绩增量


  2. 分模块汇总:产品矩阵、顾客成交计划


  3. 统计模型:爆发系数、流量效率、加购释放率


设置营收目标时,应该首先自顶向下设定大方向,随后通过分模块汇总核对达成可能性,并在各个模块进行深度挖潜,最后通过统计模型校验合理性,以最终确定一个具备可行性的营收目标。


合理可达成的目标,也可以减少前面提到的“套路”。


然而,营收也有很多反映不出的关键因素,比如:


  • 不体现毛利情况。大促营收高,不等于毛利高。


  • 不体现PMF(增长概念,表示用户与网站/产品的契合度)。很多用户,从不知道网站,到来过逛过,到加购了一批商品,只要没在大促阶段当场下单,就不会体现在营收上,也就没有完全反映用户认可度的提升。


  • 不体现长期价值。大促中1个用户买了1000元商品,和10个用户各买了100元商品,营收看是一样的,但从用户生命周期价值(LTV)角度看,两者有着巨大差别。


  • 不体现品类交叉渗透和战略品类销售情况。很多情况下,卖1000元家电(低频耐用)对于平台的意义,远远不同于卖1000元生鲜(高频复购)。品类特性带来的差异,让此1元不等于彼1元。


……


所以,大促效果,不能只看营收,或者营收指标压倒一切。


下面再来聊一聊其它大促目标。


毛利指标


虽然盈利是大多数商业活动的目标,但对于大促,严格说毛利不算是一种目标,更像是一种要求。


一般电商平台规划活动力度时,会给出整体的毛利底线,在设置促销折扣的时候需要遵守。


消费者往往以为:大促是平台贴钱做折扣,其实恰恰相反,大促是平台赚钱的好机会——平台虽然会做一些全场满减折扣券、购物津贴之类的,但折扣最终基本都是供应商承担的;同时,平台大促资源还可以赚很多坑位费、广告费。


大促前,类目线负责人会和主要供应商谈好大促爆品甚至免费品,要求折扣力度大、库存充足、产品数据好(受欢迎程度高),同时也会要求供应商提供一定的费用补贴大促;作为交换,平台会提供优质大促资源,给供应商或商家不错的大促曝光。


除了特别谈的爆品,采销在设置大促折扣的时候,也会根据毛利要求来提报大促方案;力度一般会受大促等级、销售指标情况、历史同期大促毛利情况等因素的影响。


平台影响力


大促一个重要效果,就是可以大幅提升平台影响力。


平台影响力来自于宣传,也就是各种形式的广告投放和营销信息触达。这对于大促销量以及日后的销售影响巨大。


还记得1号店的最后阶段,因为母公司沃尔玛对1号店市场经费多年苛刻控制,与各大电商平台铺天盖地的宣传相比,1号店无力采买黄金广告资源,市场影响力由此逐年下滑。


当时我们做流失用户深访,消费者反馈是:他们依然信任1号店商品,也感觉价格、折扣、服务和其它平台相比都没有任何问题,只是似乎很久没听到1号店这个名字了,身边的朋友也渐渐都去京东猫超买东西了,自己也就换了平台。


影响力的下滑,反应到销售数据上就是持续的滑坡。


虽然市场营销“钱有一半是浪费的,但不知道浪费到了哪里”,但不砸钱做宣传,就只能渐渐被消费者遗忘了。


2016年,京东入主1号店,上来就砸钱10亿组织冬至大促,并购买一大批黄金广告位如地铁车厢、CBD显著位置,进行强大宣传攻势,甚至把广告打到了杭州阿里巴巴总部门口,1号店影响力立刻有所提振,销售数据随之迅速回升。


1号店冬至大促宣传


从直接效果来看,假设1块钱的营销费用只在大促时带来2块钱直接销售,咋一看类似全场五折,但长期的ROI显然不能这么计算——在消费者中影响力的提升,会带来巨大的长远效果。


大促社会关注度高,眼球效应强烈,消费者参与度极高,此时打造影响力,建立平台口碑,利在长远。


有小伙伴问,平台影响力怎么衡量?


其实这是市场部的课题,对于知名度、影响力、美誉度等方面有多种统计方法,大多需要结合市场调研完成。


对于运营同学,可以参考一个简单的衡量影响力的方法—— 百度指数:



拼多多百度指数(2016.7~2016.12)


上图是拼多多2016年7到12月的百度指数。我们可以看到拼多多的10.10周年庆大促强悍地驱动了社会关注度提升。作为结果,百度指数曲线体现出,大促后拼多多的流量跃上一个新的台阶。


该曲线图另一个尖峰出在9月6日,拼多多登顶App Store购物榜首,巨大的事件效应也提升了拼多多的流量,但效果远不及大促的推动。


因此,影响力提升无疑是大促的一个重要目标,无论是平台获得新流量,还是店铺在平台上挖掘流量,都十分关键。应当制定相应的目标和策略,并对完成度进行考核。


获客指标


大促除了营收,另一个重要目标就是获客。


获客看似与营收成正比,营收越大,客流自然也就越大,理论上获客能力也就越强。


实际上不完全如此。


下面举两个栗子。


例1:大促补贴的使用。


假如有300万大促补贴,如果希望提升整体转化,就可以做全品类100-30的普惠,这对整体转化率提升会很有帮助。


这笔费用补贴10万张订单,推动700万营收,但其中的新客可能只有1万。


但如果希望重点以拉新获客为主,就做新客50元无门槛券,然后大量针对新客发放,撬动6万新客的转化,假如同样100元的订单,就只有300万营收。


例2:投放引流。


如果以销售为核心,就针对一二线城市投放引流,选品向消费升级商品和大牌商品倾斜,AOS(订单均价)可能达到300元——但一二线城市渗透率已经比较饱和,新客数增量可能比较少。


如果以获客为核心,就针对下沉市场做投放引流,选品也相应向高性价比和低单价商品倾斜——但下沉市场的AOS可能只有100元,只是类似于开发蓝海,获得的新客数量可能比较大。


所以,获客的优先级,会影响到大促的策略和打法。


  • 投资是重点向新客权益倾斜,以更好地转化新客,还是向老客倾斜,以丰富大力度的普惠促销提升整体转化率。


  • 引流是侧重潜客渠道,还是优质客渠道。


  • 发券和促销设计,是以本次大促转化收割为核心,还是以未来长期营收(如会员营销)为核心?


  • DMP平台标签定位的关键客群,是自己的高价值客,还是沉睡客或流失客,还是锁定竞争对手客群?


(笔者注:DMP,全称Data Management Platform。可以简单理解为,DMP平台通过对接的大量前端应用,持续收集和存储海量的顾客行为和特征数据,并对顾客进行精细分组,打相应的标签,同时对接到海量广告位,以供精准的广告投放。)


这样我们可以看到:以销售作为最高优先级目标,还是以获客作为最高优先级目标,会带来大相径庭的策略和打法。


如果我是一个快速发展阶段的平台,我一定会以获客作为大促的最高优先级目标,而不是营收。


人群与品类渗透率


大促是一个快速提升特定顾客群体渗透率的绝佳时机。


比如,过去某平台在华北市场的销量和顾客覆盖度偏低,大促中针对华北地区进行一次大力度促销(如果系统支持将促销和价格针对地区进行投放),提供专享折扣、专享爆品、或者更多爆品库存,是提升华北市场占有率的良机。


同样的,通过大促,引导平台顾客购买新兴重要品类,提升战略品类渗透率,是个非常关键的目标。


比如京东的客群曾以男性为主,品类偏好集中在家电数码,当京东试图全力提升女性消费者占比,超市、女装、美妆等品类的渗透率提升,就成为大促的重要目标。


而作为电商消费者主体的女性用户,在京东平台的占比提升,就利在长远。


当以特定人群或品类渗透率为核心目标时,大促的策略打法也就随之发生变化。比如把优质曝光资源侧重给到战略品类、在非战略品类会场植入战略品类会场链接、向非战略品类的潜力人群发放战略品类优惠券、营销费用的针对性投放,等等。


AIPL流转


AIPL是阿里在精细化顾客运营上近年来提出的新概念,可以简单理解为:推动顾客在下述不同阶段/状态之间进行流转。


  • A(Awareness),代表认知人群。对于大促,可以简单理解为对电商平台,或对特定品牌有认识的顾客群体。


  • I(Interest),代表兴趣人群。主要是指通过与平台的互动,体现出了对在平台上进行购买存在兴趣(也可以针对特定品牌)。比如访问店铺主页、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人。


  • P(Purchase),代表购买人群,指在平台下过单,或购买过某品牌商品的人。


  • L(Loyalty),代表忠诚人群,如高频复购、评论、分享的人。


大促营收本身只是P这一个指标的直接体现。


但通过一次大促,有多少人从不知道平台,变成了对平台有认知?有多少人从初始认知状态,转化成了感兴趣的状态?有多少人,从感兴趣到完成下单,被真正转化为顾客?又有多少顾客,从曾经下过单,变为平台的忠实顾客,或者提升了忠诚度?


对于上述各阶段顾客状态的统计,以及在AIPL四大状态之间进行向后的推动,就是AIPL流转的运营关键。


我们通常都会规划如何引流,引流后如何进行转化,转化后如何通过会员体系、社交体系、内容体系和成就体系等来打造忠诚度,但这几块一直是各自独立的。


AIPL的思维,是从一个全局角度去观察,多少人处在哪个阶段,并把阶段间的递进作为一个运营目标来设计,这在互联网下半场注重精细化运营的时代,是极为关键的思维模型。


所以,在大促工作中,不仅是让各种顾客下单,完成“从I到P”的动作,同时也要设计一组项目,来推动顾客从A到I,和从P到L。


比如,大促时通过“关注有礼”的活动引导顾客关注店铺;通过游戏或互动问答方式,让顾客完成指定的浏览任务;通过晒单话题的发动、开箱视频、商品评测的邀请,都可以产生除引导下单以外的价值。


由此,在制定大促目标时,可以设定AIPL流转的辅助指标,通过精细化运营为平台赢得更为长久的顾客价值。


其它指标


除了上述目标,大促还可以有如下目标:


  • 用户活跃度提升


  • 清库存,甩尾货


  • 品牌扶持


  • 用户数据累积


  • 与竞争对手争夺商家


限于本文篇幅,就不一一论述了。


大家可以根据自身所处的阶段、核心的战略诉求分析,长远价值计算,来考虑上述目标有哪些可以成为大促目标,并设置相应量化指标,促后复盘完成度,作为大促成效的考核。


至此,我们已经可以清晰地看到:一次大促,要取得最佳效果,必然是多目标并举,远远不仅仅是“卖卖卖,一切为大促营收服务”这么简单。


设定多个大促目标,并划定优先级,进行有针对性的资源配置和策略、玩法设计,是大促策划阶段的关键任务。

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