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《网易大型活动背后的活动策划与执行》精华笔记分享

《网易大型活动背后的活动策划与执行》精华笔记分享

作者: 二面大人 | 来源:发表于2018-01-25 21:58 被阅读0次

    2018网易开年运营大课如期开始,1月23日的第一堂课《网易大型活动背后的活动策划与执行》还是干货满满,特别适合初入运营职场和想要了解活动运营的同学们去学习!我整理了该课程全部的重点内容,如果你有兴趣就接着往下看吧

    活动方案策划

    科学设置KPI

    ①看活动总货值

    ②看活动级别

    ③看全月业绩平销和大促指标拆解

    大促业绩完成的越多,那平销压力就会越小,怎么样去平衡就需要结合历史大促跟平销期间的一个增量做参考值

    如何拆解KPI

    ①分终端UV指标拆解

    目前各个终端app的用户比较稳定,而且也是销售比重的大头,活动后需要实时监控数据

    ②用户维度拆解

    划分新老用户的比例以及销售额,圈出不同用户群去制定营销方案

    ③分类目拆解

    逐一追踪单个类目的流量客单转化率

    ④分天、小时目标拆解

    活动方案策划思路

    看背景分析

    ①活动时间

    例如双11,用户会很容易被这种大型促销氛围带动,消费欲被激发,所以整个行业线上线下都会积极跟进这个时间节点来做活动

    ②行业情况

    ③竞品分析

    ④自身分析

    ⑤用户需求分析

    想活动方案

    ①结合活动背景分析,从不同维度去提炼每次活动的差异化,包括价格、货品、服务等优势

    确定了活动性质跟定位就很容易提炼出主题跟落地的玩法,活动运营需要一个系统性的思考,想清楚每次活动要传达的目的再做具体的落地,不然出来的活动很容易千篇一律

    做具体策划

    ①活动是什么? 有什么亮点?

    对于普通活动我们追求的可能仅仅只是成交量,但让用户认知提升到自发传播就需要活动的创新和价值的提炼,在用户群中有影响力让用户期待一下个活动

    ②用户能得到什么?用户怎么做?

    对于大型促销活动例如双11、双12,用户的概念是根深蒂固的。那我们前期的准备造势,到预热爆发,最后的后期收尾,将整体市场、用户、货品、资源在不同的时间点做自由组合,并让用户感到对活动的热情,从而顺势产生消费

    ③什么时间去做?

    避免每个季度、每个月的活动交叉重叠,同时要做好节奏把控,两个大促时间太近用户容易疲劳

    活动落地重要环节解析

    货品管理及定价

    在页面上呈现的内容框架,主要包含:引流、吸引眼球、冲成交、提升毛利、清仓

    引流:

    选择识别度较高的超级爆款做钩子,这种商品覆盖用户比较广,容易引起用户注意,以较低的价格让用户产生对活动优惠的一个印象,进而刺激消费欲

    吸引新眼球:

    选择容易引起用户话题或者一些稀缺的商品作为噱头,让用户有新鲜感

    冲成交、提升毛利、清仓:

    就需要结合自身平台性质来策划营销

    用户营销

    分析用户喜好和活动行为,制定不同的营销内容

    那这其中就需要有用户画像,给用户打上标签,通过合适的时间点用合理的一个触发手段去触发用户购买,相对的复购率也会得到提升

    当然在触达用户时的文案,切勿自嗨,要站在用户角度思考,这样的信息提示会不会打动他

    活动页面布局及视觉

    主要几个部分:活动页面布局、视觉、站内流量承接

    活动页面布局:

    重点是主会场布局,其中包含各个分会场入口,那这些入口对应的人群有他们各自的定位,引导用户分别进入

    视觉:

    运营本就是一个综合性的岗位,需要有更多的专业角度去判断给到设计师更多的一个视觉创意的引导,切勿以个人喜好去做判断

    站内流量承接:

    合理分配优化站内流量,挖掘用户行为路径,在一些关键入口匹配资源,让多数用户能加深活动印象,曝光活动从而快速引导提高转化

    数据反馈及风控、预案、监督

    ①数据监控

    数据是最直接明了能提现活动效果的,一旦发现有数据不理想,进而分析原因,快速采取措施弥补

    ②细节监控

    活动每一部分都有专人专职负责,有时候总会遇到一些小问题,也许价格写错、也许是页面内容标题有误、也许是库存不足,不要忽视这些细节,也许他就会成为你致命伤,容易造成一些公关的风险

    ③风险预案

    公关预案、站内配置预案、用户投诉预案等等

    活动结束后的复盘

    每次活动都需要进行复盘,回顾各项数据指标,从结果指标拆解到各项核心指标的一些变化,最终用业务的变化解释数据,这样运营才能更加了解自己在运营过程中的一些决策产生的数据变化,更加了解业务本身,最后做数据总结。

    除了数据复盘外,还需要对流程协同中遇到的一些问题进行分析并做后续优化方案总结

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