回归最单纯的用户体验考虑，促销的价值是让利给用户，享受更高也最便捷的购物体验。同时对于平台而言，合理的安排促销形式应用在每个不同阶段下拉高平台数据指标，应对运营策略。

一．促销的分类以及核心价值点

 新零售的促销玩法琳琅满目，从简单的满减到满折，任何能跟消费关联的环节都有机会增加“套路”。同样受限于新零售，需要综合考虑到线下的库存管理，人效时效成本，毛利控制等多方面，所以在平台内挑选有效的促销和挖掘核心价值点就变得尤为重要。

1、折扣满减

折扣满减是我们通过拿到用户投票依赖度最高的促销形式，使用便捷直观清晰。折扣满减可以按以下几类进行区分，也是常用的形式。

从形式出发我们不难发现，用户享受折扣满减的前提是达到某种门槛才能获得优惠！有了门槛设定，我们自然可以考虑跟销售客单和销售数量挂钩。因此折扣满减的价值点在于提升单次购买内的客单/销售额增长。

其次，满减的信息沟通给予用户是最具备直观性，任何商品页面增加“满99-20”的字样，0.5s的时间就能让用户快速消化，因此折扣满减的另外一个价值点也在于提升整体品类转化率和导购效率。

2、品类捆绑

品类捆绑的形式对于新零售而言应用的相对传统电商会更广泛，平台方为了平衡商品毛利和品类动销，捆绑A和B两种或多种形式的SKU组合成套餐进行销售，套餐总金额当然会小于分别进行单买的价格。

20年疫情的爆发，加速推动了新零售下的生鲜发展，民生用品的供给出现暴涨。利用多款SKU组合打包生活食材套餐包，包含生鲜瓜果蔬菜，牛奶米面油等品类。用户通过不同套餐的选择，一站式配齐所需品类。

高频带动低频，品类属性关联，高客单带动低客单都是品类捆绑的出发点，很好的平衡了商品之间的联动销售，又能快速满足用户的多品类“囤货”需求。因此不难发现，品类捆绑的价值点在于提升整体毛利和品类销售。

3、限量包邮

限量包邮策略在新零售电商内应用同样排前列，缘起新零售，线上下单线下1-3KM内1小时及速达，最后一公里的运输成本是每个新零售商需要面对的大山，而该成本的转嫁最终会回到用户身上。因此关于限量包邮的促销策略逐渐增多。

限量包邮的路径是用户消费金额或者单量达到某个门槛，即可享受包邮到家，和满减类似，核心价值点是提升客单/销售额/单量的增长。

4、秒杀特价

秒杀特价的应用通常会以单个栏目模块的形式出现在页面首屏，应该是所有线上电商都会出现的促销形式之一。促销通过设置一个很低的价格，有限的抢购时间数量，引导用户快速购买，买到就是赚到的购物氛围，从而达到平台核心价值点：降低毛利提升销售。

当业务发展逐渐成熟后，秒杀特价促销会越发细分，基本可以区分为以下几种参与形式：

5、积分会员

积分会员促销是典型的“惊喜”表达，用户在消费前并不能像满减促销一样享受优惠，而是在消费完成之后获得一定的积分值便于第二次消费的抵扣。消费越高，积分积累越多，则二次消费可抵扣的也就越多，因此积分会员给平台带来的核心价值点在于复购和留存。

6、试用试吃

传统线下零售门店试用试吃普及率已经非常高，用户也乐于接受在逛店的时候试用小样，或者试吃新品从而增加购物决策。对于线上同样适用，通常区分两种参与形式。

7、定金预售

定金预售的玩法很大一部分应用在于传统电商下的大促预热期，用户通过提前支付部分定金预先购买高潮期的主推品类，一方面很大力度的给活动预热期和高潮期做氛围造势，其次对于高潮期的品类销售同样能起到拉升作用。

新零售的发展，同样存在定金预售的促销，出于季节性生鲜品类的属性，预售也开始由大促的定制化逐渐演变到季节性品类的应用。例如9，10月份是吃大闸蟹的黄金期，平台方7，8月份开始预售蟹卡；智利车厘子年底12月份销售黄金期，同样在11月份开始预热做预售；中秋节的月饼，端午节的粽子，年货节的礼包更是明显的商品导向预售促销。

商品导向的预售不同于其他促销手段，库存的控制相对更容易把握。用户在预售期的订单库存显而易见，对于高潮期的爆发也更容易计算和筹备足够的货量。

8、团购众筹

从线上百团大战到线下社区团购，行业里面聚群式促销在每个业态变革下都能有创新的玩法和参与形式。传统电商典型的拼团/团购/众筹，多人通过一起下单购买最终以一个相对优惠的价格成交。

新零售的应用基本链路差别不大。出于线下社区的人群考虑，逐渐由线上转战到线下，团购模型也演变为社区团购，平台方挑选头部高质人群作为团长，并给予专属二维码，团队利用自己的社区人脉引导社区用户下单，最终团队获得每单收益。正常用户受到社区团长推荐也能从心态上增加信任感，从而提高购物决策。

社区团购的本质是社群商业化和人脉商业化。线下社区是天然的O2O流量池，可没有桥梁增加邻里间的串联，从社交到商业行为自然少之又少。社群的诞生和功能迭代，无论是沟通还是交易，让原本互不认识的邻居更加有温度，并且更加让商品的交易增加熟人关系链的信任感。实际上，社区团购有时候比交易更为重要的不是货品，而是商品背后的感情。

二．促销的阶段高效应用

我们不妨把平台按照阶段曲线拆解，从用户导入期到用户流失期，会经历5个发展过程，包括4根发展曲线。每个阶段平台策略和用户健康度都不一样，且每个促销的价值点也会各有差异，因此合理的分配把促销落到每个阶段内。

1，用户导入期到平台蓄水期

这个阶段平台属于起步阶段（S1曲线），包括用户的积累和心智，属于从0到1建立的过程，以下几个维度需要考虑并和促销建立关联：

• 购物品类心智培养：平台起步阶段，优先需要让用户快速感知到品类特色并建立以品类为维度的心智。例如平台主打生鲜，要不断挖掘和给用户提醒买生鲜上xxx平台的印象。因此前期考虑主推品类满减/品类折扣等促销非常必要。

• 理想目标客单培养：目标客单很大层面是决定销售的关键因素，也是培养用户在平台的消费力。例如，我们前期设定80的客单价，就可以利用满减促销，设置90或100的门槛，引导用户扩大购物车并使用100元的满减券，提倡买多省多的购物氛围，同时拉动客单价的提升。

• 新用户的平台奖励：S1阶段的用户基本为新用户，这部分用户最为敏感也最容易流失，通常大部分平台的做法给到新人福利礼包，并且礼包内包括多张优惠券（全品类满减，首单免邮，复购满减券等等）

2，平台蓄水期到平台爆发期

S2曲线是平台发展的黄金时期，用户习惯和心智基本已经成熟。接下来需要不断对用户进行精细化分层和策略匹配，并且商品体系的逐渐完善，供应商资源的利用也逐渐加强。

• 精细化用户分层：用户到了S2曲线阶段流量池已经形成规模，需要在这个阶段对用户进行分层，通过RFM模型区分SABC四档用户，并且重点培养S级和A级用户。此时，社区团购/直播带货这类强KOL类促销形式可以相结合，利用S级用户作为团长/达人带动B级和C级用户，享受佣金分成。

• 精细化品类爆发：品类供应链的成熟，无疑是给品类/品牌和单品创造了充足的切入点作为促销的来源，品类满减、品类预售、品类秒杀、试用试吃等等促销，在S2阶段百花齐放把品类优势放大，击穿用户对平台品类的购物心智和习惯。

• 精细化导购效率：区分了用户和商品，前台的导购效率同样可以按照用户和商品进行栏目促销，定期打造固定化IP主题专栏。例如：一天三餐食材优先、周末宅购随心享、日日新鲜直达。主题分明，直观明了，让用户看完栏目标题后的0.5s就能get到促销内容，从而提高平台导购效率。

3，平台爆发期到平台衰弱期

平台经历过爆发期后，发展自然会开始出现回落，行业发展、竞品压力、市场需要都会开始出现变化。对于新零售而言，主推的购物场景是“生活”，主推的品类是“高频民生”，基于这两者因此S3曲线远比传统电商变现会更长，周期也会更大。

• 培养用户复购留存：用户在S2曲线已经经历过拉新和转化的过程，S3曲线的重点则是开始拉复购和留存。无论在售前售后，尽可能精准触达用户复购的需求。主推积分会员，用户消费即可累计积分，积分在二次消费可直接抵扣。结算后的复购券，抽奖过程中的复购券，都是在单次购物完成后，精准派发指定品类偏好用户对应的单品券。（例如，我们后台识别A用户为母婴用户，曾多次购物过奶粉和尿不湿品类，因此我们可以在该用户消费完成后赠送1-2张母婴品类满减券）

• 平衡品类动销健康度：商品品类在S3阶段同样形成了稳定的动销周期。近一个月非大促的情况下品类销售情况表基本就能反映出平台在市场上的表现，包括用户的品类偏好，指定品类的市场占有率等等。因此S3阶段需要发力的空间在于高频带到低频、高毛利带动低毛利，利用品类捆绑、跨品类满减、跨品牌满减的组合形式，平衡整个品类结构，确保品类动销健康度。

• 培养用户自主老带新：流量池通常在S1和S2两个阶段集中发力拉新，沉淀到到S3阶段基本属于存量用户的消耗。主动式的增量用户拉新开始出现压力，因此S3阶段大力发展老带新，利用老用户带新用户的策略主动获取增长会很有意义。老带新的促销玩法，分销获客，社区团购的大力发展都可以在这个阶段加大投入。

4，平台衰弱期到用户流失期

当平台发展到S4曲线，生命周期已经趋于弱势，无关于平台策略的好坏，任何平台都存在这个阶段。而我们需要直面应对的策略是“聚焦”。聚焦核心用户，聚焦核心品类，开始摒弃不重要的投资，抓大放小并放大主体。

• 核心用户情感投资：用户在S4阶段开始出现流失并召回困难的局面，大多数用户会跟随市场发展和竞争压力而转向其他平台或购物形式，留下来的属于小部分仍然有购物行为的核心用户。抓住这部分用户，定期给与折扣满减，限量包邮的促销形式单点投资，延长这部分的平台贡献。

• 核心品类需求供应：S4阶段的商品结构需要开始全力做减法，排除低动销的商品品类，保证核心用户的商品供给和平台生态的正常运转。

    促销的形式从来不缺创新的迭代，任何以销售为目的的促销都有存在的合理性。作为平台方需要考虑的重点在于不同阶段的合理配置，以及用户的使用体验。

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