電商平臺A，成立近10年，算不上行業TOP，但在細分領域也算有些頭臉。

今年不景氣，APP日活從年初50萬一路下跌，到現在，運營死乞白賴地拽著40萬的底褲，老闆絞盡腦汁地哄著投資人。

開會。

“這樣下去不行，得想想辦法。”老闆掐滅了還沒燃掉一半的煙。

“談幾家合作平臺，互換資源搞些流量？”

“投幾個內容KOL，或者投點廣告主？”

“加做幾場促銷吧，配合Push能漲點日活”

BD、市場、運營建言獻策，老闆沉默不語。

18年移動端不景氣，行業都在儲存量，沒人敢真金白金地大量做投放。促銷或許可以止損，但要徹底解決問題，必須有新流量的進入。

沉默了好一會兒，老闆問：“這麼些年在平臺下過單的流失老客，大概有多少?”

“八九百萬吧。”

“想想辦法，把這些使用者撈回來點。”

< 方法 >

老闆是對的，從經驗看，流失老客召回一定比拉新成本更低，更精準，流量品質更好。

用什麼觸達？

八九百萬的老客，曾經在註冊、下單過程中留下了他們的手機號、姓名、地址等資訊，觸達他們並不難，最簡單、高效、低成本的方式應該是簡訊。

告訴他們什麼？

傳送什麼樣的簡訊，才能吸引他們回來呢？

就電商而言，一般有三種玩法：

1. 促銷優惠，如：夏日爆款美妝全場3折起，SK-2神仙水僅售¥698，速搶手慢無！；

3. 商品領取，如：你太久不來，老闆說我失職，送你價值59元ray面膜，快來領取！

第一種方法成本較低（僅需簡訊費用），但響應較差，一般用來配合促銷活動，不適合老客召回。第二、三種方法在簡訊或Push中響應一般都不錯。但作為非自營平臺，優惠券意味著1:1的高補貼成本，同時，對於購買需求不明朗的流失老客，優惠券非剛需，吸引力有限。相對來說，“爆款商品免費拿”不僅通用性強，大規模採購的成本也更低。

所以，我們採用第三種方法：簡訊通知這些流失老客，迴歸免費領禮品。

吸引他們去哪？

去哪領？APP嗎？

流失老客均為180天未訪的使用者，絕大多數已解除安裝APP，重新啟用APP行為成本太高，不切實際。

不去APP，去哪？

在電商行業，“免費領”活動一般伴隨著拼團、分享、砍價等社交玩法，通過裂變拉新進一步緩衝成本，如拼多多的助力砍價，每日優鮮的0元吃水果等。而社交裂變最好的溫床，無疑就是小程式。A平臺小程式作為在微信生態內的延伸，功能輕量齊全，作為承接老客迴歸的第一個據點，再合適不過。

綜上，我們將通過簡訊通知流失老客迴歸有禮，將其引入小程式，並通過社交玩法生成一輪裂變。

活動流程如下：

上圖流程中，無論是主態或客態、開團或參團，在其成團或失敗後，都不意味著運營工作的結束。使用者參與到這個階段，我們已經拿到其微信OpenID與推送模板訊息的許可權，此時根據使用者所處的狀態，可針對性推送促銷商品、優惠券或其他活動來促使、承接使用者的進一步轉化。

活動背景和策劃都已經很清楚，下面我們就聊聊，如何用資料追蹤和評估活動效益。

< 資料 >

對於以上活動的效果資料評估，我們從四個維度進行：

響應資料裂變資料價值追蹤成本評估

這四個維度也基本適合用來評估所有微觀運營活動。

下面我們逐一展開，並以前文活動為基礎舉例說明。鑑於商業規則，資料會有合理範圍的修整。

1. 響應資料

響應資料，就是我們常說的“漏斗”。

在這裡，從1000到10，就是一個簡單的漏斗。任何一個活動，從觸達後用戶的首個特定動作發生到最終的轉化，就是一個漏斗。漏斗展示了一次活動的直接成效，並將成效分解到各個步驟，為結果提供每個層次的歸因。

下面是本次老客召回活動的轉化漏斗：

“輸入口令比例”較低，可能是因為簡訊文案不夠鋒利，商品選得不夠誘人；

“分享連結人數”和“開團人數”兩個環節比例都還不錯，說明使用者輸入口令後，轉發與開團的引導與流程清晰簡潔，使用者操作門檻較低；

“成團率”綜合為7.79%，低於行業水平。猜測可能是因為3人成團人數較多，難度太大，也可能是因為這些使用者嫌麻煩，或是不願意濫用自己的社交價值。

通過漏斗，我們既可以看出活動整體轉化水平，也可以細究每一環節的資料表現，問題出在哪，一目了然。

“問題出在哪”只是漏斗解決的第一個問題，更重要的是“如何解決”。以上是漏斗的“主幹”，下面介紹漏斗的“枝幹”：

對於“輸入口令較低”的問題，我們猜測可能與文案、選品、傳送時間等有關。選品為例，為了對比測試，我們在活動前為每組人群設定少量人數（5000人）的對照組，推送簡訊來驗證對這個人群來講，什麼樣的商品更有吸引力。

顯而易見，24歲以下使用者更願意免費拿到眼藥水，面膜對於25~29、30~39歲使用者更有吸引力；40以上使用者則更傾向於牙膏。

我們發現，以上的表格包括的不僅是“選品”這一個變數，而是“年齡分層”和“選品”兩個變數的交叉。在活動中，影響某一環節結果的變數往往數量繁多、相互糾纏，本活動為例，影響“輸入口令比例”的因素，與其說是單個變數，不如說是“年齡與選品”、“年齡與文案”這樣的變數組合，甚至是“年齡”、“選品”、“文案”、“傳送時間”等所有相關變數的最優化組合。

所以，漏斗的“枝幹”，就是為了尋求各個變數的最優化組合。實操過程中，變數組合後會產生指數級增長，三五個變數就可能組合出上百種情況，一一測試是不切實際的。所以，變數最優化一定要建立在業務判斷的基礎上，比如該例，從業務經驗出發，不同年齡的使用者商品需求應該不一樣，所以我們做了“年齡”與“選品”的變數測試；同樣，我們認為“選品”和“簡訊傳送時間”並無明確關聯，所以就把“簡訊傳送時間”作為單獨測試的變數。無論是猜想的驗證，還是洞見的挖掘，資料都一定只是業務的工具，而非業務本身。

2. 裂變資料

在一次運營活動策劃中，如果你沒有把裂變作為整個活動的出發點，那起碼也要把它作為一個關鍵的價值環節。

無論是餓了麼式的紅包分享、拼多多式的助力砍價，還是每日優鮮的0元吃水果、攜程的助力搶車票，亦或是近期朋友圈現象級的網易榮格心理測試、連咖啡的“我的咖啡店”，這些教科書級的活動或玩法，不論轉化導向或傳播導向，都是圍繞“社交”這個價值點展開的。哪怕是微信生態以外的活動，如支付寶的春節集五福，社交性極強的“贈送福字”也是其活動參與轉化的最核心來源。

說了這麼多，無非是想論證，在運營活動越來越社交化的當下，“裂變資料”的追蹤分析絕不是可有可無，逐漸成為評估活動成效的重要資料指標。

下面迴歸到我們的案例中。

從活動SOP圖中可以看出，這次活動的裂變方式主要有2種：

主態裂變：使用者為了0元拿到商品，將活動分享到3個不同的群。群中成員看到連結，亦可分享3次獲得0元開團機會，成為新的主態。客態裂變：主態使用者開團後邀請新使用者參團，邀請成功則完成一個客態裂變。

首輪裂變展示了簡訊推送使用者帶來的第一輪裂變效果，後續裂變指活動連結被簡訊推送使用者分享到39859個群后，引發的不可控裂變。由於活動頁埋點原因，後續裂變無法繼續分層追蹤，雖然這很有必要（不同年齡使用者轉發到的群很可能完全品質不同）。

分享次數和後續裂變中的開團數代表了主態裂變；參團人數代表客態裂變。

從表格看，首輪+後續裂變共計分享到39859+13477=53336個群，然而，點開連結的僅有11211人，平均每個群僅有0.21人次點選，這是個非常低的數字，說明我們連結的表現形式、利益點都很可能存在大的問題；後續裂變相對於首輪裂變，在人均分享次數、參團人數比例、成團率上都有較大下降，一方面是因為兩撥使用者接觸到的資訊不同，另一方面是因為接收到簡訊的本就是A平臺的老客，較為精準，而裂變產生的使用者參差不齊無法定向，精準度較差。成團率低、參團人數少的問題，我們在前文也有分析。

綜上，這次活動的裂變並不理想，分享環節的展示、選品、文案等方面都需要優化，如優化後依然不理想，可能整個活動的邏輯都要重新考慮。

3. 價值追蹤

拿著響應和裂變資料，運營胸有成竹地進入老闆辦公室。

他向老闆提綱挈領地彙報了轉化與裂變資料中的要點，並作出了業務層面的歸因，還對下一步執行計劃的優化提出了一些建議和安排。

老闆看著資料微微點頭，同時思考著什麼。

這時小運營說了一句總結的話，惹怒了老闆。

“我覺得這次活動效果還可以，裂變的邏輯優化一下，可以大量做”

一頓臭罵。

事實上，完成轉化使用者的價值追蹤之前，不應該下任何結論。

每一個使用者的轉化都意味著真金白銀的成本和補貼，必須由後續購買所帶來的利潤填平。如果活動所帶來的使用者復購和活躍都極差，那麼無論轉化率多高，這個活動都是失敗的。因為你的活動招來了一群讓運營界聞風喪膽的人——羊毛黨。

強調一下，所謂的“轉化”，並非只有完成了開團成團才算，在分享、註冊、參團等任何環節蹦失的使用者，只要與我們發生關係，都算轉化，只是轉化程度不同。

為了提高使用者轉化後的後續表現，運營們通常會用push或簡訊的手段進一步激勵。如該例中，對於開團成功、開團失敗、參團成功、參團失敗以及分享連結不足3次等使用者，我們會根據其基於轉化程度的行為傾向性在24小時內為其個性化推送優惠券、優惠商品、活動連結等，為的就是促進後續轉化，盡力承接住這些使用者。

價值追蹤資料較為複雜，基於使用者分層、時間分層、行為分層等，可以形成一個龐大的價值追蹤體系。篇幅考慮，筆者為本例價值追蹤做了簡化，分以下兩部分：

（1）關鍵價值追蹤

這個表有3個要點：

1）追蹤誰

當然是轉化的新客。但是一定要分層追蹤，除了簡訊推送的年齡分層，還要納入轉化程度的分層，這樣才可以追蹤到不同轉化程度的使用者間的價值差異。

如上表，我們可以看到“開團成團使用者”相對於“開團未成團使用者”有更高的復購頻次；裂變使用者各項價值均遜於推送人群。

2）追多久

根據產品使用頻率、使用者生命週期來定。一般電商追蹤至90天或180天，如因活動優化迫切需要結論資料支撐，可提供短期追蹤資料。

3) 追什麼

一定是追蹤使用者之於產品最關鍵的幾個價值指標。對於自媒體可能是點選、轉發、打賞；對於遊戲可能是活躍、付費；而對於電商平臺，自然就是GMV、訂單數、客單價這些交易資料了。

至此，我們得出了每個分層使用者在不同時間段貢獻了多少GMV，再乘以平臺交易費率，很容易算出平臺獲得的利潤。通過這些利潤，我們一方面可以直觀判斷出不同分層使用者價值，另一方面可以通過與成本的對比，判斷活動的效益，決定活動是否可以產品化或規模複製。

在產品相對簡單，活動規模較小的情況下，以上價值追蹤基本可以證明活動價值。但是如果產品生態複雜，使用者消費行為多樣，那就有必要對使用者行為做分層追蹤。

（2）行為分層追蹤

在同一個產品中，不同使用者基於不同的行為，為平臺貢獻了不同的價值，共同構建一個完整的生態。

我們以最具代表性的UGC內容平臺知乎為例，其使用者行為及對應價值大概劃分如下：

相對於知乎，電商平臺的生態可能更為複雜：

電商生態中，並不是只有“買”和“賣”那麼簡單。搜尋購買型使用者貢獻了大部分GMV，是平臺生存的基礎；喜歡“逛”的使用者熱衷於發現式購物，除了貢獻可觀的GMV之外，還通過點選、停留等行為反饋了不同主題banner、模組以及商品的熱度，從而為運營工作指明方向；那些熱衷於拼團和助力砍價的使用者，聚集在微信中通過傳播勞動換取平臺的優惠，為平臺不斷引入新的流量；甚至目前大多數電商平臺，都引入了攻略、評測等內容子生態，而喜歡寫評測心得的使用者就是這個子生態的核心支撐。

因此，我們不能僅根據購買力判斷使用者價值，也就是說，不能因為活動吸引來的使用者買得不夠多，就定性活動失敗。因為這些使用者，很可能貢獻著其他重要的生態價值。

從資料看，這次活動所帶來的使用者在開團、助力砍價、關注服務號等方面比較突出，說明使用者多聚集在微信小程式中，有著不錯的傳播價值，猜測可能是由於活動玩法為拼團，所以帶來的流量或多或少有點羊毛屬性，這也降低了我們對其復購價值的期望。這些使用者更適合在小程式中為平臺進行外圍傳播。

4. 成本資料

“成本資料”和“價值追蹤”是活動的陰陽兩面。價值與成本的差值，基本代表了整個活動的初步收益。

就本次活動而言，成本主要產生在3個地方：

簡訊成本，流失老客觸達簡訊約為0.03元/條；免費商品補貼成本，所有開團成團訂單，都需要付出約20元的商品成本；後續激勵補貼；使用者轉化後，我們可能會推送些優惠券促進復購，優惠券是這個過程中的主要成本。

在第三步我們追蹤到復購總GMV，乘平臺費率得出利潤，再減掉以上三條成本之和，得到的就是活動利潤。

成本資料邏輯簡單，唯一值得注意的是是否要分層。不同分層的使用者價值不同，所消耗的成本也不一樣，如果用同樣的分層追蹤價值和成本，就可以計算不同分層的ROI，找出盈虧平衡點，選擇性推送以提高整個活動的收益。但多數時候，基於使用者名稱單有限、資料埋點等限制，基於分層ROI優化很難實現。所以，分不分層，視業務情況而定。

最後，奉上思維導圖：