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高阶活动运营必看!5种策略搞定618大促复盘 | 运营笔记

2021年的618,你“剁手”了吗?

从6月1日0点到6月18日14点04分,京东618累计下单金额已超3056亿元,较去年同时间段增长13.53%。不论身为消费者的我们对今年的618感知如何,就目前各电商平台公开的数据来说,只能用火爆两个字来形容。

每年的大促活动,除了淘宝、京东等电商平台精彩的“公关战”,还有各品牌商激烈的“销量战”。为了争夺有限用户的有限钱包,大促活动运营的玩法也是层出不穷。

这里,我们总结了大促活动运营的5种运营策略和8张策略图,希望能帮助品牌商更好地进行下一次大促活动。


1

First Point

运营操盘手的关键价值是

制定合理的活动节奏周期


“运营是个筐,但你真的要什么都往里装吗?”

相比初级运营人员,运营操盘手会以运营目标为导向,制定全盘策略,把运营目标拆解阶段性的可执行动作;会利用高效的运营工具,根据拉新、留存、促活的不同目的实时把控活动效果。做到运营过程有积累,运营结果有数据。

那么,什么是运营节奏,我们以一次618活动的大促为例,拆解一下活动周期。



一次活动周期,从前期预热蓄水到整个活动结束,长则几个月,短则几天,需要根据以往的活动数据制定合理规划。

 

每一个活动期都有数个关键活动和不同的运营动作。尤其在预售和专场期间,实时的数据监控和策略调整会直接影响到整个大促活动的业绩贡献。

 

在预售期要将商品规则的测试做足,不断优化商品搜索、商品组合和坑位内容等;在专场期要实时检测所有运营活动的转化率以及商品和库存的配比。



活动过程中,基础的数据看板要包含可以实时调整的产品档位,也要包含关键数据的转化指标,往往只需要核心的几组数据就可以对活动策略做出快速的调整;如果涉及到线下门店的,还要考虑热销、滞销跟仓库的配比。



2

Second Point

核心数据实时复盘

高效素材沉淀应用


我们在日常的运营中,其实会做大量的运营活动。

那么过往的活动数字效果如何、好的活动好在哪里、关键性的决胜因素是什么、差的活动差在哪里,都需要及时进行复盘。

每一个运营小组都有自己的核心指标进行分析复盘,但是为了及时了解活动效果,我们整理了快速复盘的最简版核心指标来快速判断一次活动的情况。



每一次活动的复盘除了分析当下的效果,还能沉淀大量的实战经验和后续活动的复用素材,所以做好复盘是事半功倍的事情。“所有的分析洞察都要形成指导后续动作的策略,否则单纯的洞察并无意义”。



3

Third Point

策略营销定向收割

智能客服省心省力


整个大促中的核心是用户的运营,拆解不同的人群营销策略和对于运营素材的筹备就显得十分重要,而在这其中,对于整个大促贡献率极高的会员群体,要作为单独的体系进行独立线程的活动。

会员的运营要拆解会员体系和活动中对于会员的触达策略和活动素材部署。



在客服策略上,除了传统的客服坐席,要善于利用微信生态解决常规客服问题,利用小程序和服务号补充发送满减、满赠、优惠券和奖品等,利用企业微信社群做好自动客服和社群种草运营。

 

将快捷语回复和关联问题等按照规则设置,缓冲高峰期客服压力,提升整体服务效率。



4

Fourth Point

内容素材丰富多样

精准触达按效匹配


在运营活动的执行上,制作不同活动的载体工具(红包、优惠券、H5落地页等等)、都需要选择合适的触达通道、制定匹配的活动周期和对应的业务数据监测目标。 

以下是几类在大促中常见的内容素材。



当然,除了大促中,日常的运营我们也有很多的活动素材,在特定时期,也可以挑选适合的加以利用,例如拼团和新用户专享等;也可以大力推广老带新的活动,既能实现用户增长,也能为整体GMV带来贡献。选定的常规活动素材可以贯穿整个大促的时间周期。




5

Fifth Point

占领心智要了解用户

大促的紧张氛围需要营造


虽然说商品运营是为了业绩增长,但追其根本,我们还是需要更了解用户,在合适的时间用合适的方式给用户最合适的东西。

用户的数据量大,指标多,哪些指标能在大促期间快速帮助运营人员做出业务判断,我们整理了适合周度复盘的快速指标。



而在整个大促活动期间,都需要不断营造紧张感以刺激用户产生消费冲动,我们整理了最常用的12种制造紧张氛围的小tips,搭配以不同的触达工具可以取得更好的效果。


比如库存告急类资讯可以直接给客户发送短信会比弹窗等更加有效,已经卖完的商品也要打上售罄的标志,让用户产生关联想法,会对自己犹豫中的商品购买有促进作用。



每一次大促活动都是对运营团队作战的“摸底考”,对用户的分析和对工具的利用都可以辅助我们达到更好的效果。


此外,除了一年少数的几场大促活动,我们还是需要长期与用户发生良性的互动和沟通,让用户与品牌之间产生情感链接,建立亲密用户关系。


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