深度,|,谈谈AARRR模型在电商营销活动中的运营策略

  “AARRR模型”是范冰在《增长黑客》中提到的概念，它可以反应出不同阶段中用户参与行为的深度和类型，是一个典型的漏斗结构。用户被导入比较好层之后，会在接下来的步骤中层层流失，最终实现转化。

因此，根据这个模型来优化产品及运营策略，建立对应的数据分析指标，对于提高产品的转化效率，扩大用户群体的数量和质量都大有裨益。

实际上，AARRR模型不仅可以描述一个产品生命周期的不同阶段，还可以指导营销活动策划，尤其是对于运营新人来说，在策划一档大型线上营销活动前，可以参照AARRR模型所描述的用户参与路径，来制定和优化每一步的运营策略。

在本文中，笔者将以电商大型促销活动为例，跟大家分享该模型在营销活动中的运营策略。

Acquisition 获取用户

对于电商营销活动来说，获取用户意味着页面流量的拓展，一档大型的电商营销活动至少可以从以下三个方面获取用户（流量）：

1、锁定站内资源

每个大型营销活动，平台都会锁定大量营销资源辅助活动曝光，并且通过视觉和站内氛围的改造强化营销概念，为活动造势和引流。

如京东的618、淘宝11.11及造物节，小红书会员日等。在这个层面上，运营同学一方面需要为自己的活动争取更多的战略资源，另一方面也可以站内其他部门进行合作和互链，充分利用站内渠道进行全方位的曝光；

这里需要运营新人同学特别注意的是，营销资源的申请并非凭空来定，而是需要根据成交目标及转化率，反推所需要的流量缺口，并结合每个资源位的ROI进行综合评估，最终锁定最利于活动的资源位及排期。

此外，除了申请到的平台资源之外，还可以与其他同期活动合作互推，搜集站内每一处可利用的曝光位置，让用户在站内尽可能更多的地方看到活动；

2、异业合作

在重要的时间预测（数据为往年仅供参考）节点，不仅是电商平台，几乎各行各业都在做自己的营销活动，这就需要运营同学具备异业合作的能力，充分利用自身优势，整合一切可利用的资源，优势互补，将营销活动渗透到站外的用户群。

这个部分需要明确两点，比较好，我需要什么，对方能给我什么；第二，对方需要什么，我能不能给。

例如11.11期间，笔者所负责的营销活动与某金融平台达成合作，双方的目标之一都是拓展新用户，于是我在我们的营销活动卖场中接入该平台的支付方式，给予用户一定的优惠（在该页面使用XX支付可随机立减），吸引用户开通XX支付；

而在该金融平台的商城中也重点曝光了我们营销活动，流量得到了拓展，我们也因此转化了一些高购买力的用户。

这里也有一点需要特别注意，活动应当针对合作方的目标用户群体进行重新优化，例如我们与某旅行产品的合作，就是将活动中与出行相关的商品拎出来，制作了一期针对提升出游幸福指数的主题营销；

异业合作的尝试和沉淀可以为平台对外拓展打下良好的基础。

3、产品功能辅助流量增长

电商的大型促销活动通常周期较长，牵涉多个品类。

比如京东在大型促销活动期间都会根据品类进行分阶段的主推，如何让用户在每个时间预测（数据为往年仅供参考）段内回流，通常的做法是进行场次预约，到下一场活动开始的时候，用户可以通过微信公众号或者app消息收到提醒，引导用户再次回流至卖场。

除了这种方式之外，还可以尝试配套的SNS社交玩法来吸引用户回流&裂变流量。

SNS活动有很多种玩法，核心是奖品（利益）刺激下的用户参与及社交互动，多数用户都是奔着奖品去的，领完奖品之后他们对于跳转卖场的兴趣通常比较小，那么如何让奖品吸引用户去往活动页面，并且提高活动页面的转化呢？

我们可以考虑将玩法前置，而奖品后置。

我们频道曾经做过一档大型促销活动，在预热期通过“好友积分”的玩法，一方面为活动上线造势，一方面通过好友互动玩法的设计及奖品的刺激，诱导用户拉好友参与，获得流量的裂变。

而用户在互动游戏中获得奖品之后并不会马上到账，而是被告知在活动上线当天，点击页面即可领取奖励。这种将奖励与活动强绑定的方式在流量裂变的基础上，也较大范围地保证了回流。

这一层级的重点在于，利用好一切自己拥有的渠道进行曝光和推广，利用自己的优势与第三方进行合作换量，如果有可能的话，通过一些产品功能或者玩法实现流量裂变；

Activation提升用户活跃度

不同产品对于用户活跃度的定义不同，以电商营销活动为例，衡量用户活跃度是以成交商品为准的，因此，如何吸引用户下单是这一层次需要思考的重点，对电商来讲，也就意味着如何提升下单转化率。

1、 促销力度+噱头玩法

对于电商来说，货品的力度噱头可以说是营销活动的基础，想让用户下单，就需要在价格上做文章，并且这种“便宜”的感觉必须被用户感知到。在商品让利、满减优惠券满天飞的当下，单纯的价格刺激已经稍显薄弱，从用户的角度来看，需要配合一些噱头玩法，才能增强用户占便宜的心理。

例如推出新用户专属福利，开发新用户身份识别功能，上线仅新用户可见的超低价商品，如新人1元包邮等，可有效转化新用户；而老带新的玩法，则是用奖励的方式，调动老用户积极性并促使新用户下单；此外，秒杀的氛围也是将“限时低价”的氛围做足，迫使用户快速下单。

2、 ***BI

BI是一种产品功能，即淘宝和京东的猜你喜欢，将这个功能模块加入营销活动中，可以个性化地推介用户感兴趣的商品，增强商品转化。

据笔者观察，每个卖场的成交中，猜你喜欢模块的成交可以占到整个卖场成交的10-20%之间，是一个不容忽视的增长点。

3、 商品精细化运营

营销活动在线的每***，每一小时都是一种资源的消耗，一般情况下，重点模块的选品如果把握不准确，可以调取近期top单品，重点模块主推top单品可以有效提升该模块的转化率。

其次，货品应当是一个动态调整的过程，让用户的成交情况来决定商品的去留，这需要运营实行商品的赛马机制，做好实时数据监控，不达标的商品及时更替，也可以保证转化率的提升。

Retention提升用户留存

对于电商来说，用户留存主要考察指标回访率，此外，电商大型营销活动持续时间预测（数据为往年仅供参考）都比较久，普遍在半个月左右，非常容易出现用户买一单之后就再也回不来的情况，因此在用户留存这个层级也需要运营同学做出一定的动作来增加回访的机会。

大型促销活动基本都会划分为三个阶段，预热期，正式期和高潮期。预热期的主要功能是预约造势，通过sns、定金裂变等玩法吸引用户关注，在正式期才会有更大的爆发。

这就要求运营将活动节奏做出来，也可以从品类或者主题的纬度去拆分节奏，用“促销日历”类型的方式呈现给用户，并设置预约按钮，让用户定期回流。

笔者在双11期间的促销节奏是从两个纬度进行拆分的，一个是价格，一个是品类。品类纬度以主题的形式进行包场，例如11月1日是女神日，这***的促销利益点是全场满199-100，11月3日是超市日，这***的利益点是两件7折。

用户无论在任何时间预测（数据为往年仅供参考）看到这个页面，都可以提前看到整个活动不同的利益点和主推品类，并且自主选择预约及提醒功能；

Revenue增加收入

电商在这一环节其实是前置的，但这并不意味着在这一层级运营无事可做。这里可以考虑的是货品及优惠策略；

1、 优惠券

目前电商基本都实现了优惠券的***发放，根据用户购买属性圈定偏好品类，定向发放优惠券。除此之外，还可以借助前置的SNS游戏进行发券，在优惠券使用日期开始的时候推送信息，让用户及时跳转券购页形成***转化。

除了券的***推送之外，券面额的制定也需要优化，这里可以参考的标准是，券的使用门槛需要比平台/品类客单价高一点点，这样既可以提升优惠券的使用率，也可以提升客单价。

例如某品类的客单价为30元，那么5元面额的优惠券，使用门槛可以设置为40元左右。

2、 货品策略

对于电商来说，一档营销活动是由引流款、爆款和常规款组成的。其中引流款是低毛利甚至是负毛利的商品，用于吸引用户点击和关注，爆款通常需要至少满足两个条件，

比较好，是平台/品类热销top榜单的商品；

第二，价格确实比非活动时期低，这些商品是主力扛成交的商品，需要制定严格的坑产，并且根据数据效果进行动态调整；第三，分类tab商品，这些单品主要是为了满足长尾需求。

在上述常规操作的基础上，也可以增加一些营销玩法来刺激用户，例如限时限购（秒杀），设置库存，整点放出，通过时间预测（数据为往年仅供参考）性及稀缺性引爆用户热情。

3、 前置加车策略

引导用户加车，一方面是为了促成转化，另一方面，购物车里的东西代表用户的购买意愿非常强烈，加车后可以***地针对这部分商品做精细化运营，打破用户购买决策的***一道防线。

例如，在活动开始前加车或者支付1元定金，可以获得该商品在活动中的减价权益，活动生效当天引导用户回流兑换减价权益，即使用户最终未能购买，购物车里的商品也为后续运营积累了非常重要的用户信息，无论是引导用户选择“降价提醒”，还是给用户推送同类商品，都可以进一步提升用户的转化率。

4、 满减策略

比起单一商品的满减，跨品类的满减能够促使用户为了凑单，而去购买更多的东西。

在这个前提下，一方面是需要增加参与活动的品类，另一方面则是设置阶梯式满减，对比一下：199-100；399-200；499减300，实际都是五折，但用户会因为加车商品比199多了几十元，而去凑399的满减门槛；而每满199减100也是同理，凑超了一个199，就会不自觉想去凑下一个199，从而提升了成交。

Refer自传播

在《增长黑客》中提到的自传播，即病毒式营销，衡量用户传播的指标是K因子，这个公式的计算并不复杂：K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。

假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K =20*10%=2。

根据上述公式我们可以看到，当K>1时，用户就会相应增长。如果K<1的话，那么用户到某个规模时就会停止通过该渠道增长。

如何提高K因子？

公式上看需要优化两个层面，比较好个是提升用户传播的次数，第二则是提升被传方的转化率。因此，我们需要围绕着“分享机制”进行活动设计，通过一系列的奖励机制刺激用户分享和传播，帮助活动或者商品获得更多的曝光。

而且因为用户多是分享在社交媒体，熟人之间的信任关系会让活动获取更多的新用户，如老带新、团长免单等。为了在引导用户传播的同时提升被传方的转化率，应当考虑双方均获得奖励。

笔者曾做过一档人气王的活动，玩法很简单，用户针对某一款商品，拉好友成团购买，按照成团时间预测（数据为往年仅供参考）排序，耗时最短的前三名团长可获得奖励。活动发布后，分享率提升了28个百分点，开团率更是翻了一倍，但相应的成团率却降低了20多个百分点，原因是大多数人都希望自己开团去拿奖励，不愿意参加别人的团。

后续我们根据活动数据进行了相应的调整，改成团长与团员均可获得奖励，解决了成团率过低的情况，并且将分享订单转化率拉升了18个百分点。

本文作者@小黛 由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

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