所有的促销活动,本质上都是透支利润换销量。

想要让老板不欠工钱,小姨子不跑掉,就得有效控制促销投入,提升活动效果。实际上,促销,特别是打折促销,还在透支品牌。持续性的打折促销就像吸毒,短期见效果,越吸越上瘾,但长期吸就把品牌吸废掉了。特别是传统企业,不像互联网企业还能靠圈钱续命,每一笔促销都是在消耗自己的血汗钱。

因此,如果通过数据分析,提升促销活动ROI,就是在帮企业省钱,增效!

既然促销活动是以数量换质量,那么优化的基本思路就是:

选人:区分出不需要促销也会购买的顾客,减少投入

促单:折扣力度要能打动不想买的人购货,增加效果

在移动互联网还没那么发达的年代,企业很难一对一的与客户沟通,因此难以有差别的投放促销活动,而在今天短信,二维码,APP,服务号,都可以帮我们做到这一点。执行上的难度在下降,考验分析功力的时候到了。

如何选人?业务部门常见的战术思路是:

1.        从用户生命周期的角度出发:价格折扣投放到新顾客与沉默的老顾客身上;成长中的顾客一般做增量促销或交叉销售。

2.        从用户价值的角度出发:高价值顾客不做价格折扣,而是把资源投在提供更多增值服务上;低价值的,尚未挖掘过的顾客做价格折扣,培育用户习惯。

3.        从用户活跃行为的角度出发:在活跃高峰期不做价格折扣,做增量或者交叉;在活跃低谷做一定价格折扣,分流用户,保证高峰期服务品质。

4.        坚决打击薅羊毛:蹭促销的老炮要及早发现,限制一个就省一笔钱!

相对应的,为支持选人,定期更新一份用户画像报告(季度或半年)就是很必要的。对生命周期,价值分层,活跃行为等指标进行定期监控,可以有效帮助业务看清用户结构,思考从哪里下手。同时,也能减少每次活动都得跑一边这种数据的负担。

如何定折扣力度?业务部门常见的战术思路是:

在单个用户净利润允许的空间内,找溢价最大的礼品。比如本次促销要求用户消费1000元,这1000元净利润100,那么单个用户的促销空间就大概是10-80元,在这个成本范围内找市场价值大的礼品。不同行业差异很大,比如互联网公司促销送游戏道具,论坛金币什么的,其实没有什么实际成本,但传统企业一般都是真金白银往外砸。

这是个纯业务问题,但分析师要注意的是,用户付出的成本与折扣力度,会影响到最终促销效果。一个显而易见的矛盾是,用户都倾向于少付出,企业都倾向于降低力度。所以在促销分析,特别是事前分析时,要特别注意以下坑点:

1.        规则太复杂:业务方为了创新,搞了n复杂的活动规则,用户看都看不懂……

2.        消费要求高:业务方为了让ROI好看,提了过高的消费要求,结局吗……

3.        礼品吸引力差:不管因为什么,反正这礼品看了就没人想要……

(重点!记笔记!)总之,促销效果是做出来的,不是算出来的。如果设计本身有问题,再精妙的分析都是纸上谈兵,因此不要醉心于推演、逻辑、理论、无法自拔,忽略了消费者感受。业务设计不是分析师的职责,但分析师可以收集过往活动效果,在业务设计有明显漏洞的时候主动提示,免得自己事后分析的时候又被逼着一遍遍找原因改报告。

看了这么多坑,分析师在促销活动分析前充分热身,有备无患:

1.       勤学习:不要把老板讲的公司战略当耳旁风,以为都是空话大话,业务部门十之八九会按大战略部署行动,所以听到老板讲话后,要主动思考什么指标与老板的讲话有关,时常观察该指标动向

2.       做笔记:你需要一个促销小档案,包含自己公司与竞品,记录以下关键字段:

Ø  活动时间,区域,名称

Ø  活动对象,参与要求,奖励力度

Ø  活动响应率,参与者人均消费,最终ROI

3.       走出去:在活动期间,至少走1次门店,问2名业务人员,聊5位用户,掌握第一手资料,更好理解数据背后的原因。问题至少要涵盖以下要点:

Ø  问店长:活动热烈否?对业务有帮助否?还想再来一次否?

Ø  问店员:活动热烈否?有什么问题没有?还想再来一次否?

Ø  问用户:规则负责否?奖励足够否?还想再来一次否?

当促销分析需求真的抵到面前时,相信通过上边的准备你已经相当的有信心与业务讨论了,还要注意一下三点:

1.        问清活动目标与考核指标。不质疑业务部门的目的,是分析师的基本职业道德,但一定要提前明确目的是什么,用什么指标考核。以防止活动效果不好的时候,业务部门异想天开,胡乱更改目标或者拿“数据不准确”之类的理由文过饰非。

2.        与业务部门过一次活动的业务逻辑。建立清晰的分析逻辑,是分析师的基本职业素质。而很多时候业务部门自己会因为目标太多,把促销规则搞得复杂无比,或者因为急于搞创新,增加了很多花里胡哨实则无用的东西进来。业务逻辑最核心的就是三点:

Ø  目标用户是谁?(涉及到后续用户画像与需求行为分析)

Ø  付出什么?(涉及到促销可带来的收入与用户参与率)

Ø  得到什么?(涉及到促销成本与用户参与率)

搞清了这三点,事前积累的素材就能用上,进行对比分析,推演本次活动情况。

3.        只对现有数据负责,提供可能的情况。如果是事前分析,就一定会涉及对未来情况的测算。数据分析师只保证自己提供的,现有数据的正确性,不要立flag赌未来,这是专业分析师与街头大仙半仙的本质区别。根据分析情况,可以提供1,2,3,4种可能,用于判断走势,最终决定让业务部门做。

抓薅羊毛是一项独立工作。看似简单,却有可能见奇效!

针对积分,优惠券,会员卡的使用情况,重点关注:

ü  是否有少数客户大量产生和使用优惠

ü  是否有少数门店大量产生和使用优惠

ü  是否有特定券/活动突然出现大量领奖用户

一旦发现任一种情况,及时提交数据,用户卡号,门店编号等信息给对应业务部门,可以极大挽回公司损失。特别是在传统企业中。因为传统企业的会员卡,积分,优惠券往往出自不同部门,不同目的,缺少统一管理。实体店又经常持纵容态度,甚至店老板亲自上阵参与套惠。陈老师亲自参与的信用卡,酒店,化妆品等分析都发现过涉及金额千万以上的薅羊毛案例,及时制止,也是大功一件呢。