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促销-揭秘优惠券设计一

促销-揭秘优惠券设计一

作者: 糖果灰灰 | 来源:发表于2018-01-16 16:47 被阅读0次

一入产品深似海,为谁辛苦为谁甜。

自从进入产品坑以来,一直都是向各路产品大神学习,不断输入,今年想把自己学习到的东西进行输出。在强迫自己整理知识体系过程中,不断提升自己,毕竟传授者才是知识传递过程中最大的受益者,而且传授也是最有效的学习方式;同时也希望自己的文章可以给其他同行朋友带来些启发,如果有幸可以结识更多同道中人,相互交流就更加不胜欣喜了。

本系列是浅析优惠券的基础知识,后续还会不断的更新完善。现今To C产品只要涉及交易,就不可避免使用优惠券这一促销手段,优惠券也是交易过程中使用最多,效果最好的营销手段。在电商、外卖、金融等领域,为了勾引用户消费,优惠券手段可谓是花样百出。

优惠券的功能设计已比较完善,不同的业务场景会对应的不同的优惠券体系,但是优惠券的主要要素其实就那么几种,只要梳理清楚,那么就可以从0到1地设计出一套优惠券系统。嗨不嗨皮!

优惠券流程节点

创建优惠券是优惠券系统的搭建的源头,所以本章主要介绍创建优惠券的规则范围。

创建优惠券

创建优惠券是搭建优惠券系统的起步阶段,算是夯实基础,基础规则都要在此时想好,细节点比较多,所以产品思考此处功能时一定要多多益善,尽可能覆盖到业务会涉及的场景,然后再结合实际业务相应做减法。

创建优惠券主体大致有几部分组成:类型、状态、使用范围、时间、退款、个性规则。

类型:

优惠券类型的创建要根据公司实际情况和用户群体去设计,主要有满减、满赠(交易后行为)、直减、折扣券、包邮券(可以理解是满减券的一种)、优惠码。

状态:

未使用,占用中:有两种情况,一是用户下单成功未支付但使用了优惠券;二是下单未成功券也已使用。已使用,已过期,已失效:通过退款产生的作废券。

使用范围:

使用优惠券的用户类型、使用优惠券的商品订单类型。人尽其用,物尽其才,优惠券的发放不是随便乱发的,一定要定位好用户群体。什么类型的优惠券给什么类型的用户能获得最大收益,这在创建券的过程中要不断的问自己,如果为了业绩而胡乱发券,不仅毫无作用,还会引起用户反感,对产品的信任度会下降,狼来了的故事就会上演。所以准确定位用户类型是要下一番功夫的。

一、用户的范围主要是优惠券可以给那些用户使用,用户的定义其实各业务可能是不同的,列举几类:

①新用户:注册即为新用户,或者消费一次是新用户,视业务而定,老用户同理。

②等级用户:根据自己业务的会员体系区分,如没有可参考FRM初步定义。

③性别用户:男、女、未知(莫要邪恶-,-)

④黑名单用户:主要是风控需要,防止诈骗刷券的不良用户

⑤指定用户:为了运营灵活的工作

Ps:有实力的公司可创建用户画像,做精细化发券,毕竟有钱嘛。

二、商品订单范围是指什么商品,什么订单可使用优惠券。

①所有商品,就是通用券,所有售卖的商品都可使用。

②店铺商品:多数都是店铺做活动发放的优惠券,也可以是和三方平台合作共同发放,优惠承担比例定义好即可。

③品类商品:根据商品的品类属性数据区分

④指定商品/排除特殊商品:针对特殊商品做给运营人员的灵活配置。

⑤渠道商品:根据商品进货或者销售渠道定义优惠券范围

⑥区域商品:根据商品销售区域划分,此类优惠券社区电商用的较多。

⑦订单范围就是订单金额满减、满赠、包邮等条件下可使用的优惠券。

时间:

优惠券的时间定义可分为获取时间和使用时间,优惠券的发放和使用是运营的主要形式,向京东淘宝这种电商你能看到属于常年清仓大甩卖。谁让人家有用户群体呢,用户粘着性强,就是能这么任性。但是其他产品就要把握好优惠券的发放和使用时机了,要让用户感受到确实有便宜可占,又不能让用户觉得你在欺骗他,还要利用优惠券做好活动热度,所以想想运营同学也不容易呀。

获取时间又分为系统实时发放优惠券和用户自己领取优惠券时间。

使用时间是用户已获取的优惠券可使用的时间区间。可设定每周固定时间使用,某个时间区间使用,周期性使用(每月多少号使用),领取后多长时间可使用等。

退款:

优惠券退券主要是退款时发生,有两种情况:

一是发生退款,是否退券;

二是退款的金额如何去除优惠券抵扣金额,如果订单中是单商品,那么直接退商品实付金额;如果订单有多个商品,并且有的商品使用了优惠券,有的商品没使用,此时使用分摊退款,将符合优惠券的商品按数量均摊退实付(不符合的优惠券的商品金额需去除)。

其他规则包括:

优惠券名称、发放面值、发放数量、使用条件、优惠券是否可叠加,优惠券承担方及多方分摊方式。领取数量:每人可领取数量和每天可领取数量。优惠券互斥:是否和商品促销或者订单促销同时使用,如果可以各促销的优先级也要明确定下来。

以上就是创建优惠券中大致会涉及到的功能点,可以让运营同学去玩耍了。优惠券的发放、使用和数据统计会在接下来的章节中细聊。

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