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策劃執行一場大促活動，必須要明確大促的目標，只有這樣，才能有的放矢。通過活動目的明確活動的實施方案，準備相應的營銷策略。本文將從七個方面，圍繞大促目標展開分析，希望對你有幫助。
全文共 7279 字，閱讀需要 15 分鐘
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過完報復性七夕，是時候回來準備雙11大促了。
大家對大促的有什麼感興趣的點，可以在評論區留言，我在撰寫大促系列後續文章時儘量納入。
談到大促目標，大家可能有點納悶。
消費者碰到大促就是買買買，電商在大促當然是賣賣賣，目標當然是營收，不是嗎？
這的確也是我早期的認知。
實際上，大電商平臺的大促首要目標的確是營收。
但是隨著精細化運營的深入，以及對大促效果的多角度分析復盤，這些年我越來越感覺到：大促是典型的可以多目標並舉的巨型項目。
不同階段的平臺，應該制定不同側重的大促目標，有重點地進行活動策劃和資源配置，充分挖潛，以全方位地獲取大促價值。
本文我們就來聊一聊如何思考和制定大促目標，並有針對性地設計大促策略。
大促目標有如下四個維度：
營收與盈利、清庫存/甩尾貨；平臺影響力提升、品牌扶持、商家爭奪；獲客、品類滲透率提升、活躍度提升；精細化運營，數據積累。
這些目標如何選擇，如何定義優先級，本質是一個戰略層面的問題。
比如：
快速增長期的平臺，一般來說，營收的重要性大於盈利，影響力提升與獲客的重要性大於營收。增長趨緩，發展進入瓶頸的平臺，人群與品類滲透率的提升非常關鍵。在戰略品類和人群方向通過大促撕開缺口，是業務突破瓶頸的關鍵。穩定的大型平臺，在網際網路下半場，開闢全新獲客渠道（如下沉市場、線下市場、海外市場）和顧客精細化運營（如AIPL）非常關鍵。
下面我們來看一看大促可以有哪些目標：
營收指標
營收目標通常是大促的核心目標，它本身是一個綜合性的結果。
下單的用戶越多，營收就越高。提供大促折扣的商家越多，營收越高。大促選品和促銷設計越好，營收越高。引流效果越好，定向引爆越精準，營收就越高。大促會場、互動產品設計和運營越成功，營收就越高。對於大平臺，自身營收越高，競爭對手營收就越少——畢竟市場就這麼大。……
所以，營收類似於終極目標，和網站運營效率的大多數核心要素都正相關。
營收目標有多種設定方法：
定法1：業績增量
這個很容易理解：去年雙11賣了100億，今年業績增長希望達到50%，所以要賣到150億——這就是目標。
這是很多平臺確定頂層指標的主流方式，既適合於整體目標，也常見於品類銷售指標。
不過到了執行層，這就有很大壓力了。
我見過很多採銷小夥伴，去年大促自己的細分類目賣了1000萬，今年大促指標就是1500萬，頭髮都愁白了。
那怎麼辦？
老實地採銷就各種精細選品，設計促銷，站外努力談折扣，站內全力爭資源——做了很多努力，但到底能漲多少，最終其實不太可控。
還有些江湖經驗豐富的採銷，套路就很多了。
今年大促數據壓一壓，讓明年好過一些；指標預估的差距部分，找供應商刷一刷；跟大客戶聊一聊，把一批大單拖到雙11成交；平臺的角度，嗯，把一些大宗商品，如地產、樓宇、甚至小島的銷售，算進成交額……反正戰報數字好看就行。
你動輒看到電商好幾千億的雙11戰績，有多少是這樣的水份？自己想像。
曾有一年，在大促後不久的CEO例會上，數據分析部門指出，今年大促移動端表現不佳，PC端佔比過高。當時我負責移動，而移動銷售佔比那時是個重要指標。CEO心領神會，隨即壓制了這個話題……。
刷單有種方式，就是通過黑產系統程序直接調用PC接口，進行批量下單（順便多說一句，大促後刨除不發貨訂單再做數據復盤，比較合適）。
所以宏觀的業績增量要求，只是自頂向下提出一個大方向，而不能直接成為最終目標；還需通過後面幾種自底向上的方法進行校驗，來判斷目標合理性以及達成可能性。
定法2：產品矩陣
大促營收 =Σ（各定位產品銷售預估）
在大促籌備期，各品類會制定產品計劃，設定大促的爆款（流量款）、主打款、動銷款、利潤款、新品、特供款、清倉款等細分品類和產品結構，並預估不同定位的產品的銷售情況。
對每一種定位的商品，類目線可以根據其日均銷量及趨勢、大促折扣力度、庫存情況等因素，進行大促銷售情況測算，最後做出大促銷售指標預估。
定法3：爆發係數
這個目標設置方法，就是拿今年的日均銷售額，乘以爆發係數，來得到大促銷售額預估。
大促首日（或日均）銷售額 =今年日均銷售額 * 爆發係數
這個指標計算有兩個主要輸入：
第一，去年大促爆發係數。比如去年爆發係數是10，今年就以10作為基準；
第二，今年的情況變化。
主要受以下因素影響：
參與大促的品類結構、商家層級情況對比去年的變化。本次大促折扣力度與去年的對比，以及促銷類型變化及其效果預估。市場預算、引流資源和大促會場資源的獲取情況。
因此，可以根據這些因素，來調整前一步的基準爆發係數。
比如，感覺本次大促折扣力度更大，就把10調整成11；比如本次市場費用減少了，就把10調整成9等等；通過主觀感覺和經驗，估算一個合理的爆發係數——這裡並不存在一個完備的數學模型。
定法4：流量效率
大促營收 = 總流量 * 平均轉化率 * 客單價
這個估算模型看起來比較簡單清晰：從流量和轉化的角度計算營收，實際上流量、轉化率和客單價這三大環節，會需要不同部門提供大量輸入來進行估算。
先說流量：
大促的流量部門一般會根據市場經費和投放、合作情況，按各個引流渠道進行計算，最後給出大促的流量情況預估。但要特別注意的是：流量本身千差萬別，對應的轉化率可能有十倍百倍的差距。
比如我常在大促階段發現某些渠道過來的流量，在落地頁產生大比例跳失。
仔細分析後會發現有如下可能性：
1）引流渠道特性不符
把下沉市場流量引導到跨境大牌購物節，轉化效果就會很差。
2）落地頁和渠道投放素材不匹配
引流素材是「世界讀書日」，引來的閱讀人群和對書的期待，落地頁卻是如下頁面：
落地頁與訪問訴求不符，跳失率自然巨大。
3）劣質渠道刷量
這個大家都懂。
因此，需要和市場部仔細核對流量的來源和質量情況，以正確估算有效流量。
轉化率和客單價，需要採銷團隊的重點輸入。
根據歷史同期大促轉化率，以及本次大促的促銷力度、核心商品的具體情況，來估算轉化率（這個轉化率需要分到各個品類進行初步估算並匯總為整體情況）；最後，再根據產品和運營上的一些動作，如促銷玩法創新情況、大促資源使用方法、產品邏輯的重大變化（如會場核心欄位從統一商品池賽馬變為個性化推薦）等方面的情況，再做最後的調整。
完成上述估算後，會對流量效率和大促營收有一個相對合理的總體預判。
定法5：加購釋放率
大促營收 = Σ（各商品加購量 *加購釋放率 * 商品售價）
如果說前面幾種預測方式是在籌備階段設置大促營收目標，那麼加購釋放率，更多是在預熱期進行銷售預測和庫存核對所使用。
商品加購量是在預熱階段後期，統計消費者把多少活動商品加入了購物車；雖然加入購物車不等於就會購買，但加購商品數量最終可以成交的比率（也就是加購釋放量），是可以參考歷史情況進行預估的。
加購釋放率會受到大促時的活動力度、產品結構變化、季節性因素和流量結構的影響（本質上這是個思路），可以成為大促效果的一個輔助考核指標，但可控度其實不高，另外還受到可在商詳頁直接下單商品的影響，僅供參考。
定法6：顧客成交計劃
大促營收 = 會員營收 + 非會員營收 = 老客營收 + 新客營收
這個主要是來自於CRM部門的估算，根據顧客的組成進行逐一的營收貢獻計算，來獲得大促營收預估。
比如，相對上次同級大促，考慮會員規模增長情況、會員人均消費變化、以及會員大促參與率預估（均值+大促時的會員營銷活動），可以大致估算出會員營收，再按消費佔比測算非會員營收，匯總出大促營收。
可以看到上面6種營收目標計算，有三種類型：
自頂向下：業績增量分模塊匯總：產品矩陣、顧客成交計劃統計模型：爆發係數、流量效率、加購釋放率
設置營收目標時，應該首先自頂向下設定大方向，隨後通過分模塊匯總核對達成可能性，並在各個模塊進行深度挖潛，最後通過統計模型校驗合理性，以最終確定一個具備可行性的營收目標。
合理可達成的目標，也可以減少前面提到的「套路」。
然而，營收也有很多反映不出的關鍵因素，比如：
不體現毛利情況。大促營收高，不等於毛利高。不體現PMF（增長概念，表示用戶與網站/產品的契合度）。很多用戶，從不知道網站，到來過逛過，到加購了一批商品，只要沒在大促階段當場下單，就不會體現在營收上，也就沒有完全反映用戶認可度的提升。不體現長期價值。大促中1個用戶買了1000元商品，和10個用戶各買了100元商品，營收看是一樣的，但從用戶生命周期價值（LTV）角度看，兩者有著巨大差別。不體現品類交叉滲透和戰略品類銷售情況。很多情況下，賣1000元家電（低頻耐用）對於平臺的意義，遠遠不同於賣1000元生鮮（高頻復購）。品類特性帶來的差異，讓此1元不等於彼1元。……
所以，大促效果，不能只看營收，或者營收指標壓倒一切。
下面再來聊一聊其它大促目標。
毛利指標
雖然盈利是大多數商業活動的目標，但對於大促，嚴格說毛利不算是一種目標，更像是一種要求。
一般電商平臺規劃活動力度時，會給出整體的毛利底線，在設置促銷折扣的時候需要遵守。
消費者往往以為：大促是平臺貼錢做折扣，其實恰恰相反，大促是平臺賺錢的好機會——平臺雖然會做一些全場滿減折扣券、購物津貼之類的，但折扣最終基本都是供應商承擔的；同時，平臺大促資源還可以賺很多坑位費、廣告費。
大促前，類目線負責人會和主要供應商談好大促爆品甚至免費品，要求折扣力度大、庫存充足、產品數據好（受歡迎程度高），同時也會要求供應商提供一定的費用補貼大促；作為交換，平臺會提供優質大促資源，給供應商或商家不錯的大促曝光。
除了特別談的爆品，採銷在設置大促折扣的時候，也會根據毛利要求來提報大促方案；力度一般會受大促等級、銷售指標情況、歷史同期大促毛利情況等因素的影響。
平臺影響力
大促一個重要效果，就是可以大幅提昇平臺影響力。
平臺影響力來自於宣傳，也就是各種形式的廣告投放和營銷信息觸達。這對於大促銷量以及日後的銷售影響巨大。
還記得1號店的最後階段，因為母公司沃爾瑪對1號店市場經費多年苛刻控制，與各大電商平臺鋪天蓋地的宣傳相比，1號店無力採買黃金廣告資源，市場影響力由此逐年下滑。
當時我們做流失用戶深訪，消費者反饋是：他們依然信任1號店商品，也感覺價格、折扣、服務和其它平臺相比都沒有任何問題，只是似乎很久沒聽到1號店這個名字了，身邊的朋友也漸漸都去京東貓超買東西了，自己也就換了平臺。
影響力的下滑，反應到銷售數據上就是持續的滑坡。
雖然市場營銷「錢有一半是浪費的，但不知道浪費到了哪裡」，但不砸錢做宣傳，就只能漸漸被消費者遺忘了。
2016年，京東入主1號店，上來就砸錢10億組織冬至大促，併購買一大批黃金廣告位如地鐵車廂、CBD顯著位置，進行強大宣傳攻勢，甚至把廣告打到了杭州阿里巴巴總部門口，1號店影響力立刻有所提振，銷售數據隨之迅速回升。
1號店冬至大促宣傳
從直接效果來看，假設1塊錢的營銷費用只在大促時帶來2塊錢直接銷售，咋一看類似全場五折，但長期的ROI顯然不能這麼計算——在消費者中影響力的提升，會帶來巨大的長遠效果。
大促社會關注度高，眼球效應強烈，消費者參與度極高，此時打造影響力，建立平臺口碑，利在長遠。
有小夥伴問，平臺影響力怎麼衡量？
其實這是市場部的課題，對於知名度、影響力、美譽度等方面有多種統計方法，大多需要結合市場調研完成。
對於運營同學，可以參考一個簡單的衡量影響力的方法 – 百度指數：
拼多多百度指數（2016.7~2016.12）
上圖是拼多多2016年7到12月的百度指數。我們可以看到拼多多的10.10周年慶大促強悍地驅動了社會關注度提升。作為結果，百度指數曲線體現出，大促後拼多多的流量躍上一個新的臺階。
該曲線圖另一個尖峰出在9月6日，拼多多登頂App Store購物榜首，巨大的事件效應也提升了拼多多的流量，但效果遠不及大促的推動。
因此，影響力提升無疑是大促的一個重要目標，無論是平臺獲得新流量，還是店鋪在平臺上挖掘流量，都十分關鍵。應當制定相應的目標和策略，並對完成度進行考核。
獲客指標
大促除了營收，另一個重要目標就是獲客。
獲客看似與營收成正比，營收越大，客流自然也就越大，理論上獲客能力也就越強。
實際上不完全如此。
下面舉兩個慄子。
例1：大促補貼的使用。
假如有300萬大促補貼，如果希望提升整體轉化，就可以做全品類100-30的普惠，這對整體轉化率提升會很有幫助。這筆費用補貼10萬張訂單，推動700萬營收，但其中的新客可能只有1萬。但如果希望重點以拉新獲客為主，就做新客50元無門檻券，然後大量針對新客發放，撬動6萬新客的轉化，假如同樣100元的訂單，就只有300萬營收。
例2：投放引流。
如果以銷售為核心，就針對一二線城市投放引流，選品向消費升級商品和大牌商品傾斜，AOS（訂單均價）可能達到300元——但一二線城市滲透率已經比較飽和，新客數增量可能比較少。如果以獲客為核心，就針對下沉市場做投放引流，選品也相應向高性價比和低單價商品傾斜——但下沉市場的AOS可能只有100元，只是類似於開發藍海，獲得的新客數量可能比較大。
所以，獲客的優先級，會影響到大促的策略和打法。
投資是重點向新客權益傾斜，以更好地轉化新客，還是向老客傾斜，以豐富大力度的普惠促銷提升整體轉化率。引流是側重潛客渠道，還是優質客渠道。發券和促銷設計，是以本次大促轉化收割為核心，還是以未來長期營收（如會員營銷）為核心？DMP平臺標籤定位的關鍵客群，是自己的高價值客，還是沉睡客或流失客，還是鎖定競爭對手客群？
* 註：DMP，全稱Data Management Platform。可以簡單理解為，DMP平臺通過對接的大量前端應用，持續收集和存儲海量的顧客行為和特徵數據，並對顧客進行精細分組，打相應的標籤，同時對接到海量廣告位，以供精準的廣告投放。
這樣我們可以看到：以銷售作為最高優先級目標，還是以獲客作為最高優先級目標，會帶來大相逕庭的策略和打法。
如果我是一個快速發展階段的平臺，我一定會以獲客作為大促的最高優先級目標，而不是營收。
人群與品類滲透率
大促是一個快速提升特定顧客群體滲透率的絕佳時機。
比如，過去某平臺在華北市場的銷量和顧客覆蓋度偏低，大促中針對華北地區進行一次大力度促銷（如果系統支持將促銷和價格針對地區進行投放），提供專享折扣、專享爆品、或者更多爆品庫存，是提升華北市場佔有率的良機。
同樣的，通過大促，引導平臺顧客購買新興重要品類，提升戰略品類滲透率，是個非常關鍵的目標。
比如京東的客群曾以男性為主，品類偏好集中在家電數碼，當京東試圖全力提升女性消費者佔比，超市、女裝、美妝等品類的滲透率提升，就成為大促的重要目標。
而作為電商消費者主體的女性用戶，在京東平臺的佔比提升，就利在長遠。
當以特定人群或品類滲透率為核心目標時，大促的策略打法也就隨之發生變化。比如把優質曝光資源側重給到戰略品類、在非戰略品類會場植入戰略品類會場連結、向非戰略品類的潛力人群發放戰略品類優惠券、營銷費用的針對性投放，等等。
AIPL流轉
AIPL是阿里在精細化顧客運營上近年來提出的新概念，可以簡單理解為：推動顧客在下述不同階段/狀態之間進行流轉。
A(Awareness)，代表認知人群。對於大促，可以簡單理解為對電商平臺，或對特定品牌有認識的顧客群體。I(Interest)，代表興趣人群。主要是指通過與平臺的互動，體現出了對在平臺上進行購買存在興趣（也可以針對特定品牌）。比如訪問店鋪主頁、瀏覽產品詳情頁、品牌詞搜索、領取試用、訂閱/關注/入會、加購收藏的人。P(Purchase)，代表購買人群，指在平臺下過單，或購買過某品牌商品的人。L(Loyalty)，代表忠誠人群，如高頻復購、評論、分享的人。
大促營收本身只是P這一個指標的直接體現。
但通過一次大促，有多少人從不知道平臺，變成了對平臺有認知？有多少人從初始認知狀態，轉化成了感興趣的狀態？有多少人，從感興趣到完成下單，被真正轉化為顧客？又有多少顧客，從曾經下過單，變為平臺的忠實顧客，或者提升了忠誠度？
對於上述各階段顧客狀態的統計，以及在AIPL四大狀態之間進行向後的推動，就是AIPL流轉的運營關鍵。
我們通常都會規劃如何引流，引流後如何進行轉化，轉化後如何通過會員體系、社交體系、內容體系和成就體系等來打造忠誠度，但這幾塊一直是各自獨立的。
AIPL的思維，是從一個全局角度去觀察，多少人處在哪個階段，並把階段間的遞進作為一個運營目標來設計，這在網際網路下半場注重精細化運營的時代，是極為關鍵的思維模型。
所以，在大促工作中，不僅是讓各種顧客下單，完成「從I到P」的動作，同時也要設計一組項目，來推動顧客從A到I，和從P到L。
比如，大促時通過「關注有禮」的活動引導顧客關注店鋪；通過遊戲或互動問答方式，讓顧客完成指定的瀏覽任務；通過曬單話題的發動、開箱視頻、商品評測的邀請，都可以產生除引導下單以外的價值。
由此，在制定大促目標時，可以設定AIPL流轉的輔助指標，通過精細化運營為平臺贏得更為長久的顧客價值。
其它指標
除了上述目標，大促還可以有如下目標：
用戶活躍度提升清庫存，甩尾貨品牌扶持用戶數據累積與競爭對手爭奪商家
限於本文篇幅，就不一一論述了。
大家可以根據自身所處的階段、核心的戰略訴求分析，長遠價值計算，來考慮上述目標有哪些可以成為大促目標，並設置相應量化指標，促後復盤完成度，作為大促成效的考核。
至此，我們已經可以清晰地看到：一次大促，要取得最佳效果，必然是多目標並舉，遠遠不僅僅是「賣賣賣，一切為大促營收服務」這麼簡單。
設定多個大促目標，並劃定優先級，進行有針對性的資源配置和策略、玩法設計，是大促策劃階段的關鍵任務。
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