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营销活动有哪些内容?活动流程套路送你

最近,做活动运营的朋友跟我吐槽,每次做活动都会丢三落四,比如忘了做数据埋点。

确实,活动所需要的工作量巨大,涉及技术对接、UI设计、渠道宣发等,特别是做一个活动应有的流程还没有一个清晰的认知,往往逻辑混乱,而且容易没想清楚细节就开始弄,很急躁,结果往往是比较惨淡。

为了让运营人有条不紊地做活动,我总结出一套活动运营的流程框架,大致内容如下:

1、明确背景

2、明确目的

3、撰写活动方案

4、活动立项

5、活动推广与物料准备

6、活动界面测试

7、每日数据分析

8、活动复盘

01 明确背景

如果我们不了解活动的背景,即为什么产生会做,仅仅拿到目的就去设计活动,获得的用户往往是无效用户,甚至会对产品造成负面影响。

明确活动的背景,可以让我们更准确设计出活动,并且得到领导跟同事的支持,使得活动不会夭折,所以活动背景的主要价值是告诉大家“为什么要做活动”、“这次活动对产品来说有哪些价值”。

活动背景,大致来源 4 个角度:

01、业务数据

不同的产品类型,对应的业务数据是不同的,比如社区类产品的业务数据为发帖量、评论量、点赞量等。

当发现产品的某项业务数据明显下滑,或想重点提高某项业务数据,这时候可以考虑策划一场活动。

但我们需要注意,产品的各项业务数据之间是环环相扣,在确定活动策划时,应该从全局考虑数据之间的关系。

即一旦确定了活动策划想提升的重点数据,同时就必须思考如何通过活动来优化与之相关的数据。比如电商类产品的交易额 = 流量 * 转化率 * 客单价,那么要提升交易额,肯定也要考虑优化流量、转化率以及客单价。

比如微信阅读App为提升日活,设计了“集赞得12天无限卡”活动,每集2个朋友点的赞,即可获得2天无限卡,免费查看微信阅读所有的正版电子书。

活动不会做?这有一套活动流程套路给你
02、市场热点

热点,指大众关注的人或事物,大到国际事件,小到蓝瘦香菇等网络段子。

在这个无孔不入的信息时代,互联网带给人们便利的同时,也占据着人们的时间,热点信息就犹如G点,让用户感到刺激与感性,让用户感觉到好奇与思考,是用户所需的存在,比如2017年10月国庆期间,鹿晗跟关晓彤在微博上公布恋情,导致微博的服务器由于访问流量过大导致宕机。

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对于市场热点,一般分为两类:

1、可预测性热点:一般是节假日、赛事,比如情人节、奥运会、高考等;

2、不可预测性热点:一般是社会新闻,比如2020新冠病毒疫情等。

对于不可预测性热点,难以预料,一般不建议追。

比如快手获取新用户,在春节期间上线了集卡分一亿活动,类似支付宝集五福活动,只要用户集满5张卡,即可参与瓜分一亿现金。当春节前新冠病毒疫情爆发成为了社会新闻,随后快手向武汉捐赠 1 亿元,并迅速在活动提现界面指引用户将瓜分的现金捐给武汉。不少的用户捐赠完之后,把海报分享到朋友圈,活动获得了更多人的关注。

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03、竞品动态

用竞品的动态来做活动决策,比如适合市场跟踪型策略的公司,符合大部分领导的决策习惯:市场上是否有类似的成功案例。

通过深度的观察和分析竞品的活动,来定性地判断出有效的类型活动,如果能够定量地给出竞品的活动效果数据,那么你的活动也能更好地保证成功率。

比如京东在2020 年 618 年中电商节期间上线了 “叠蛋糕 分 10 亿”活动,只要用户做任务领金币,不断叠高蛋糕,瓜分奖金会更多。这种玩法,是京东借鉴了淘宝玩了好几年的“双十一叠猫猫”活动。

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04、目标人群

有时候,我们在数据分析时,会发现在某人群的数据上出现某种趋势,那么值得我们为他们单独策划活动。

比如在高考过后,知乎的热榜跟搜索词出现大量高考、志愿等信息,体现出与高考相关的人群,对高考特别关注,于是知乎为这人群上线了“挑大学 选专业”活动,让这群人可以查看填志愿的技巧跟经验。

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02 明确目的

目的一般是从背景中产生,但目的最常见有 5 种指标方向:拉新、促活、留存、付费、以及品牌,如下:

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以上的 5 个是活动指标方向,但还需要设定一个合理的指标数值,这里有 3 个供给大家参考:

1、自己或同事有做过类似活动,可根据之前的活动数据做假设。

2、市面上有做过类似活动,可以参考行业平均值,比如到人人都是产品经理或公众号查找。

3、前两种都没有,自己可以做个假设,然后等活动上线后,不断通过实际数据进行调整优化。

对于活动指标,我们一定要拆解,可以通过公式化或活动路径进行拆解,比如购买人数=新用户人数 * 新用户购买率+老用户人数 * 老用户购买率,方便我们在活动中可以根据数据分析,或者事后复盘,可以更为清楚地知道哪些指标出了问题,哪些手段有效地提升某个指标。

比如某场活动的参与人数要达到 1w UV,仅考虑渠道,通过公式拆解,活动参与人数(1w UV) = 朋友圈来的人数(3000 UV) + 抖音广告来的人数(4000 UV) + 老用户邀请的人数(3000 UV)。

03 撰写活动方案

活动方案也称为活动策划书。在不同的公司,活动方案的形式都是不一样的,但核心目的都是让相关人知道为什么要做,要做什么,什么时候做。

一般活动方案会包括背景,目标,主题,时间,活动玩法,数据埋点等,最好按照产品需求文档 PRD 的形式去写,把绘制活动页面的线框图当做画产品原型图一样对待,具体到活动页面的每一个细节,比如活动前 1小时上海报 A,活动开始时上海报 B。

写完活动方案后,可以跟产品经理沟通一下,可以提前发现逻辑漏洞或公司现有产品不支持的登陆等流程。

在规范化的公司,推广渠道、宣发策略都是在活动立项之后确定,因为活动不通过或活动玩法出现较大变动,那么推广渠道跟宣发策略就需要大改动。当然,如果我们确定在活动立项会通过且没有太大改动,也可以在活动方案写上推广渠道跟宣发策略。

关于活动方案,我会在下一篇推文进行详细说明,这里留个坑。

在确定活动方案后,发给部门老大确定,没有问题后就要开活动立项会。

04 活动立项

在活动立项会前,我们需要确定哪些人员需要参加,比如技术、UI、交互等成员,且提前 1 天以邮件发给相关人员。

在活动立项会上,我们要有几句话说背景,使得与会人员有一定的共识(因为不少人是不看邮件的),然后再将这次活动可以获得的收益,以及每个人需要做些什么。

在立项会上,一般需要跟开发、UI 确定排期,形成初级项目排期表。

在沟通过程中,我们需要注意以下几点:

1、 不要假设对方的想法和我们的一样,不要假设对方知道。

2、 不要觉得自己人微言轻而不敢说话。

3、 不要用一种沟通方式与不同风格的人沟通。

4、 不要被动地等对方说话。

5、 不要轻易认为对方会认为你重复啰嗦,双重确认总比遗漏好。

05 物料推广与物料准备

作为活动的操盘者,尤其在大型活动上,我们需要把每个主要模块划分好,然后交给其他人负责,千万不要一个人扛下所有,不然到最后所有人都来找你,难免会出现差错,比如部分物料没准备,或者临时需要加一些物料等,导致你会陷入一些细节不能自拔,导致活动整体方向无人把控。

一般,我们会使用甘特图做项目管理,分清楚模块,且每个模块至少要设立一个主负责人。如果模块过于庞大,我们还可以分出细模块,然后让该模块的主负责人安排好,也防止部分物料没准备好或不符合规格的问题出现。

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在一些大型活动,渠道跟物料比较多,以及活动时间都比较长,我们也可以使用甘特图对推广做管理。

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项目管理表或甘特图没有什么标准,但需要符合smart原则,即谁负责什么事物,然后在什么时间交付什么东西。

06 活动界面测试

一般在活动上线前,至少预留 2 – 3 天进行内推,是为了尽早发现技术 BUG、活动逻辑有缺陷等问题。

在测试时候,一般是产品经理负责编写测试用例,然后测试人员按照测试用例进行测试,在运营层面主要为交互功能与数据统计的测试,比如投票是否通畅,各种情况下的文案是否都对上了,票数统计是否正常,每个关键数据的统计埋点是否就位。

但如果我们有时间,也可以参与测试中,一方面可以防止测试用例没有考虑某核心环节,另外一方面也可以提出优化点,提升用户体验。

这里附一张简单的测试清单:

1、用户路径是否完全正确?路径区分新老用户的话,他们各自的路径是否符合预期?

2、替换的活动 banner 等物料,对应的跳转逻辑是否一致?

3、用户的核心路径,数据埋点是否有遗漏?

4、界面文案跟 UI 是否被折叠?

5、如有社交邀请关系,那么分享到各个社交平台,邀请关系是否绑定上?

07 每日数据分析

活动上线后,并不是等着活动结束就行了,而是要做每天的数据分析,记录活动的数据波峰和波谷,还要收集用户评论/反馈等有价值的信息。这样有助于你优先调整活动,能够为你活动结束时的项目汇报做准备。

一般会按照用户关键路径统计数据到excel表中(可以统计每日9:00的数据)。比如活动UV——授权人数——参与活动的人数(新/老用户人数)——支付人数——邀请分享人数——邀请回流人数。如果涉及分销,那么也要计算出费用(给一级跟二级的钱),以及获客成本。

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如果你时间较为充足,可以建立一个数据备忘文档,每隔2小时截图数据(保留真实的数据),并且写上简单的运营策略,比如增加了新渠道、更换了海报/banner等。如果运营策略奏效,即在预期时间内,某个运营策略使得预期指标得以提升,比如增加抖音渠道,增加了活动UV 2w ,且支付人数增加了 40%,支付率高达 30%,比其他渠道的支付率高出 10%,说明抖音渠道的用户质量很好,当然,也可以继续探索什么时间段,比如早上还是下午,从抖音渠道引流的用户支付率会更高。

08 活动复盘

在活动复盘中,我们最重要就是可复用点(方便下次复用),以及坑点(避免下次再踩)。

一般步骤:

1、拉出数据,跟预估数据对比,找出比预估数据好的点,以及比预估数据不好的点,比如邀请分享率比预估的高出15%;

2、针对这2点,我们到数据备忘文档 / 数据统计表去寻找答案,比如老用户邀请分享率比平时活动高出40%,原因是变更策略:从老用户邀请新人得 1 元提升到 得 5 元。

3、复盘整个路径,在哪些环节把控不足,比如在海报上线时候,没安排到人手替换。

4、总结。

作者: 阿晓爱运营

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