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精细化用户增长案例:低频高客单长决策下的优惠券玩法

本文从优惠券设计的本质和具体案例两个模块展开,希望能够给大家带来一些收获。

交易类产品主要在三个维度去考量,交易频次、客单价大小、决策路径长短。

零售类(京东、阿里电商、跨境电商等)基本都是高频、小客单(大家电等特殊品类暂不考虑在内)、快速决策。

然而零售电商已饱和,低频高客长决策交易类服务大批量的由线下往线上转移,怎么关单、怎么低成本关单是运营人员和电销人员最头疼的事情。

以这三个因素为维度可以划分如下几种:

废话少说,直接进入重点,今天讲下除了零售以外其它几种类型营销中优惠券的用法。

一、优惠券就是价格歧视和消费者剩余的结合

价格歧视:价格P1对应销量Q1,依次类推,卖的多挣得多,所以对不同的市场不同的用户要进行价格歧视,优惠券抵消一部分价格完成对不同人群的价格歧视

消费者剩余:如图定价为5黑色部分为消费者剩余,有剩余怎么能行,必须榨干,所以要把价格订到最高,然后通过优惠券价格歧视的方法榨干消费者剩余,实现利润的最大化

白高粱是学计算机和金融学专业的,虽然都还给了老师,但是基本概念还是有印象的。看不懂的小伙伴,请自行购买微观经济学好好学习,学不好怎么做运营,给多少预算都是亏。

二、用户营销策略

上图把所有的类型产品都集中到一起写出的策略,大体的思路是这样,运用的小伙伴遇到具体问题在具体的拆解;

课程服务类、会员服务类客单价是固定不变的且品类较少,优惠券优惠额度并不是很灵活,多设计一些优惠力度慢慢调试以最小的成本投入产生最大销售收入;

消费贷、P2P类的产品客单价浮动比较大,P2P要比消费贷客单价更加灵活,所以设置优惠券力度时可以根据用户聚类的价格敏感度进行设置;

优惠券只是一个概念,有可以用打折、减免、抵扣等办法。利用促销活动(活动规则+激励规则)对同一类别用户进行ABtest方式测试出ROI最高的优惠方式,然后把所有分类都测试完毕,每个族群都达到最优ROI完美实现价格歧视。