今天的主题是电商大促的社交营销产品设计与策划，笔者曾多次负责京东与微信合作的大促营销项目（双11、年货节等），做过部门第一个吃“小程序营销产品设计”螃蟹的人，也创新优化过红包类营销产品的模型，几个负责的大促营销项目也都超预期完成了目标。

单看结果好像一切圆满皆大欢喜，其实过程中也着实趟了不少坑，坑踩的多了自然也就积累了一些经验，接下来就结合当时的例子，分享下自己的梳理，依旧是抛砖引玉，感兴趣的小伙伴可以留言一起讨论。

大促的营销活动目标

在互联网做项目，最忌讳的就是没有一个对齐、明确的目标。

尤其在营销这个领域，业务方因为有品牌合作、KPI等多方面的考虑，经常会有目标不明确的问题。

举个例子：

“一个明明是希望做传播曝光的活动，本应重笔着墨地设计用户的分享动线，结果因为品牌方觉得形式新颖，选择了夹娃娃这种小游戏类的形式，参与深度是有了，但传播的点却比较弱，最终结果就是大家付出了成本和精力，却达不成目标。”

目标不明确的后果不言而喻，那么大促型营销活动的常见目标都有哪些呢？

这其实很大程度上取决于大促的整体营销打法，笔者接触过的就有多种，比较常见且直接一点的，就是在预热期和高潮期，通过高效的发券（优质券），直接刺激用户进行购物；也有在预热期，通过传播型的营销活动进行预约，在高潮期再通过消息触达，引导流量到大促卖场进行转化......

在相对成熟些的电商平台，整体的营销打法一般是由营销、运营团队进行规划的，这就要求产品经理，首先要和营销、运营等业务人员对齐好营销活动的目标，在这里有两个注意点需要一起关注下。

1.活动目标必须是明确且可量化的

王健林的小目标

这是之前网上很火的段子，撇开它的槽点不说（ps：虽然还是很想吐槽下hhh），王老板设置的是就是一个很明确的目标，要挣的是一个亿，不是一千万，也不是十个亿，有了明确的目标，才有衡量结果的标准，在选择落地方式时，也才有依据。

换到电商的营销里，也是一样的道理，只有有一个明确量化的目标，才能衡量这次活动的效果；在设计产品形态时，才有选择的依据；在遇到问题时，才有解决问题的切入点。

那么这里的量化，需要明确、量化到到什么维度呢？

举个例子：

一个以成交额为目标的发券类活动：

1）最终目标为：带动的成交额为XXXX;

2）关联指标包括：发券量:XXXX、券的使用率:X%、产品的扩散效果指标等;

3）细化指标就包含各个环节的转化率：入口的转化率:X%、各个行为转化环节的转化率:X%等;

这些目标数值的预估，既依赖于历史的产品数据，也依赖于当前活动的入口流量、优惠券资源的盘点等，在一开始可以不要求都有具体的值，但是至少要有量级层面的对齐。

2.活动目标必须是项目成员都达成一致的

这里的成员包括：产品、业务、数据、研发以及各自的老板等，这个点其实也是顺利完成项目的基础，好处也是显而易见的：

1）执行层面对齐了目标，项目过程中有争议点，都可以围绕目标来进行讨论

2）和老板对齐了目标，在需要老板支持和协助决策的时候，沟通会更加顺畅

第一点可以举个例子，如果业务觉得页面上品牌元素不够突出，希望增大一些包装的空间，但这样会使得操作区域下移，影响到发券的操作转化，这时候抛出发券量这个点，如果大家一开始对齐了目标，像这种需求，业务方自己也会做考量。

第二个点同样也很好理解，如果目标是成交额，那么拆解下来，就会有几个维度可以发力：

1.入口的流量提升，以提升用户量级

2.营销产品的转化优化，以提升发券效率；

3.优惠券质量的优化，以提升使用率

上面这些都是优化成交额的切入点，一旦成交不达预期，有可能需要老板支持入口资源或者优惠券资源，如果一开始和老板对齐了目标，沟通起来就会顺畅很多。

关于营销产品的设计

1.以目标为导向

在设计营销产品时，只有以目标为导向，最终设计的营销产品才能符合预期。

以笔者之前的年货节项目为例，当时的整体营销打法是：“通过高效地发放优质券来刺激用户产生成交，目标定位为成交额”。

换为公式为（非严谨口径）：

成交额=发券量*优惠券的使用率*优惠券带动的订单价格

这些其实就是我们的发力点：

1. 使用率更多的是由优惠券本身的质量决定的，因此必须协同业务侧确保优惠券的质量；

2. 优惠券带动的订单价格更多的是由落地页的卖场的转化效率决定的，大促的卖场一般来说的操作空间相对没有那么大（基本是常见的套路）；

综上，这里产品设计的核心点在于如何提高发券量。

如果目标是要提高发券量（暂不考虑入口流量），就要求设计的营销产品必须具备两个特点：

1）低门槛发券

2）具备传播点，以传播带动发券

2.产品设计思路

微信立减金的产品模型

通过业内的竞品分析，我们可以发现，“低门槛发券+传播”的产品形态，最典型的就是微信立减金的“先分享，后得券”的模型：“用户获得立减金礼包后，分享给好友后，自己可以得到一份，好友拆取也能得到一份”，笔者在双11与微信的合作项目-裂变福袋中，采用的也是这种模型，取得了不错的发券和传播效果。

但是通过双11的项目，我们同样也能发现，由于发券受限于分享的门槛，在分享这个环节里，我们漏失了将近一半的用户（也就损失了一半的发券），哪怕传播带动的用户还算可观，也很难把这部分损失的量弥补。

于是我们开始思考，如果目标是为了发券效率，那么是不是有其他“更低门槛发券，又能有一定传播点”的产品形态？

很快，“先发券，再用神券吸引用户分享”的产品思路就出炉了：

方案的用户动线流程

发起者：活动入口-获得红包-拆开获得优惠券-分享后可抽取京东神券

参与者：分享链接-拆开获得优惠券-发起自己的红包

通过业务预估（结合用户路径进行预估）发现：

这种模型可能整体传播效果会稍弱于“先分享后得券”的模型，但整体发券效率将会优于前者。

符合我们的发券带动成交的目标，因此最终选择了这一产品模型。

京东年货红包

最终的线上效果，基础发券方面基本符合我们的预期，明显优于双11的case；此外，这种模型在传播方面给了我们不小的惊喜，用户的分享动力尽管受到了影响（因为先拿到了一部分券），但影响较小（扩散指标基本持平），相当于我们在保证了基础发券量的同时，传播部分带动的发券量也没有受到影响，因此这次项目也创下了部门的发券量、成交方面的记录。

数据监控及优化

产品思维中很重要的一点是数据思维，要求产品经理善于在数据中发现问题，挖掘用户的潜在需求，提升业务价值，在营销领域中也是一样的道理。

营销产品经理最紧绷的时候，可能就是上线后的前几个小时吧？毕竟前面预估做的再详尽，加班的再辛苦，是骡子是马，也得拉出来遛遛，这时候需要产品经理掌握一线的各项数据，观察各个环节的转化情况，如果某个环节有问题，需要及时提出解决方案，快速迭代优化，提升效果（记得有一次大促活动，在上线后进行了5轮的快速迭代）。

把需要的数据提前和数据同学沟通好，包含业务数据（发券、成交、使用）及转化数据（转换漏斗）等；如果需要实时监控数据的，可以和开发同学沟通下，做一些定时推送数据的小插件，方便及时的获取到数据，辅助决策......

这些都有助于在上线后第一时间获得数据进行分析。

至于如何进行数据分析，这就是产品的基本功了，不过基本也躲不开“先总后分”的拆解思路，如果有兴趣，后续可以一起讨论下。