在理解营销体系的时候，我们不妨将其拆解为2个部分，即奖品体系和活动体系。这篇文章里，作者就对这两大体系做了拆解和梳理，一起来看看吧。

在现有的营销体系中，比较常见的营销活动形式是用户参加了XX活动（完成了XX任务），系统自动或手动发放XX奖品。这是大多数人认知习惯里面的活动，通过上面这句话我们可以将营销体系拆分为2个部分：奖品体系、活动体系。

下面我们分别就这2个体系进行简要的介绍和拆解。

一、奖品体系

奖品体系是整个营销体系的重要组成部分（行业内大家习惯将这2个体系混在一起，本文为了陈述方便，我姑且称之为奖品体系吧）。

活动体系可以脱离奖品体系存在，但奖品体系大多数都依附于营销活动体系或者用户成长体系而存在。

以下就是比较常见的奖品体系（当然还有一些比较小众的奖品体系，本文不做讨论），该奖品体系也适用于传统的线下实体行业。

1.1 优惠券

开始本节内容前，我先提个问题：商品什么不直接降低价格，而是使用优惠券才可以享受优惠？

这里面涉及到一个重要的经济学概念：差别定价（也可以叫做价格歧视），简单理解就是顾客ABC将会以不同的价格购买同样的商品，从而实现商家或平台利益最大化。

举个例子：一杯奶茶成本5元，假设定价10元时100人会接受此价格进行购买，定价15元时只有60人会购买。前者利润100*（10-5）=500元，后者60*（15-5）=600元。那么问题来了：商家应该定价10元还是15元或者介于10-15元之间12元、14元呢？

按照上述的差别定价理论，商家可以将其定价为15元，然后再面向那40位最高支付意愿为10元的顾客发放5元优惠券，剩下的60位消费者不发券，这样就变相实现了差别定价。此时商家的利润可以达到最大化60*（15-5）+40*（15-5-5）=800元。

至于怎么把5元的优惠券发放给40位顾客，以及怎么不被其它60位顾客发现自己被差别对待了，这又是一个很大的范畴，此处不足展开。

小结：优惠券从本质上来讲，是一种“价格歧视”策略，是商家针对不同消费者ABC的需求而进行的价格差异化，是商家追求利润最大化的合理定价行为。

优惠券按照不同的分类维度和标准，主要有以下的分法：

• 按优惠方式可以分为：满减券（无门槛券可视为满0元减XX元），满折券。
• 按优惠对象可以分为：单品券（只能买具体某个SKU）、品牌券（某个品牌如华为、小米下的所有商品）、品类券（如只能购买牛肉这个大类的商品）。
• 按发放主体可以分为：商家券（如京东品胜旗舰店自己发放的费用自行承担的优惠券，只能购买品胜这个商家的对应商品）、平台券（由京东平台发放的券，可以跨店使用的券）。

所属行业不同，优惠券的差异也很大。比如我们常见的电商类优惠券和金融借贷产品的金融优惠券差别就很大。

下图是某金融产品的优惠券，按使用场景和优惠方式可以分为7类（不同的金融产品和公司还会有差异，比如唯品会金融优惠券就和下图的金融优惠券有较大的差异）。

根据优惠券的使用场景，还会存在以下几种特殊的优惠券：

• 裂变优惠券：有些公司也会叫做膨胀优惠券，即分享或者邀请的人越多，优惠券的面额或折扣就会越高，主要用于拉新场景。其后台的实现逻辑并不是顾客获得了10元面额的优惠券A，其分享后这张优惠券的面额再膨胀成20元，而是系统把优惠券A撤销并重新给他发放了20元面额的优惠券B。
• 万能优惠券：也称优惠码，简单来说就是ABC三个用户输入该优惠券码后可以各自获得1张优惠券，这样1个优惠码可以对应几千甚至上万张优惠券。其后台实现逻辑简单归纳就是优惠码是这批优惠券的批次号或系统ID或券ID，例如20元新客券的优惠券唯一ID为NEW666，这个20元的新客券共计创建了100张，这100张券的编码分别为NEW666-001，NEW666-002….NEW666-100。顾客输入优惠码NEW666的时候就会从未发放的优惠券里面顺序的取1张如NEW666-008发给用户。这种优惠码比较适合线下推广和活动的领券，将优惠码做成二维码印刷到易拉宝或者宣传DM单上面。做过网站注册过域名的应该对godaddy优惠码有很深的印象，其实原理跟这个类似。
• 运费包邮券：电商平台常见的优惠券形式，其本质实际是满减优惠券，商品或商家+客户维度设置优惠券，根据收货地址实际测算出运费金额后，如果运费金额小于等于优惠券面额，即可享受包邮。但具体的实现逻辑和普通的商品满减券还是有些许差异。但这种券在B端电商可行性就比较低，试想你购买了20箱冷冻耗儿鱼重量200公斤，从成都发货到广州，运费得多少。

至于优惠券的具体实现逻辑和方式，完全可以单开一篇文章讲述，此处不再展开。最后，优惠券其实也有心理学的范畴在里面，用户需要的不一定是占便宜，而是占便宜的感觉。

1.2 积分类

开始本节前，还是有个问题：为什么产品需要积分？积分有什么意义？有很多公司或产品，在没有想清楚上面这个问题的时候，就在产品体系（或用户体系）中加入了积分，并用“提升用户活跃和忠诚度，提升用户参与感和成就感”这个逻辑来解释上面的问题。但是，这个逻辑行的通么？

• 提升活跃度：我活跃于知乎是因为能增长奇奇怪怪的知识，是因为我有问题需要解惑，是因为我想在知乎上建立我的个人品牌和影响力，而不是因为有积分我才愿意来知乎。百度贴吧虽然给了我双倍的积分，但我会去上面解决我的上述问题么？
• 提升成就感：我是B站和网易云音乐的重度使用用户，我认可也赞同用户等级如LV6给我带来的身份认同感和成就感，但这个是用户成长值和活跃值等综合评估而来的，并不全是所谓的积分带来的。

有很多公司和产品在做积分和会员（等级）的时候，容易把两者混在一起。毕竟积分和会员经常成对出现，导致大家以为是同一个东西，其实不然。积分是依附在会员而存在的，会员除了积分之外，还有等级、权益、成长成就等细分的领域。

• 积分是产品内一种虚拟货币，可以通过各种方式获得，也可以通过各种途径消耗（如消费时抵扣现金，或兑换积分商品），它会消耗，会涉及到成本，是公司的一种债务。
• 会员（等级）是用户在产品内身份和价值的直观评估，ABC三个客户我们怎么客观评价他们在产品内的忠诚度和客户价值呢？会员等级或许是个简单直观的方式，LV9大概率都会比LV1更值得我们投入更多的精力来做用户的分层运营。

但实际上很多产品一鱼两吃，积分既作为虚拟货币存在，用于抵扣现金或兑换商品或参加抽奖等，还会根据积分数值自动判定会员等级，根据不同的会员等级享受不同的会员权益。

回到开始的问题。产品是否需要积分，需要根据产品的形态和用户规模来具体分析。比如某资讯类产品，个人认为做好用户等级比积分更重要，而电商交易类产品则比较适合引入积分这个虚拟货币。

前文说过【用户需要的不一定是占便宜，而是占便宜的感觉】，某个产品在A平台和B平台价格一致配送时效一致的情况下，大部分会选择有积分赠送的A平台（积分可以抵现或兑换商品），毕竟能让用户感觉占到了便宜。

积分的准入门槛不高，但进入后的门槛非常非常高。前文说过有消耗出口（消费抵扣、积分兑换）的积分是债务，不是所有人都玩的起。再者，积分最最难的是投入产出比不好测算，积分产出和消费的平衡不太好控制。

1.3 现金红包

开始这节之前同样还是有个问题：为什么有了优惠券和积分之后，还需要现金红包？

上文说过优惠券是因为价格歧视和利益最大化的原因而出现，积分主要是做用户忠诚度和参与度而存在的，现金红包产生的业务背景是怎样的呢？

就我所知，现金红包主要是因为公司或产品运营推广，特别是老带新拉新获客的场景而产生的。真金白银的现金红包奖励，对于老客户或推广者或邀请人的吸引力，要远远高于华而不实的优惠券或者积分（在大多数用户眼中，现金红包的价值要高于积分和优惠券的）。

当然积分某种程度上似乎也能部分满足上述要求，但红包的一些业务规则限制决定了如果用积分作为现金红包的替代品或等价物，则需要对积分做较大的改造。

比如现金红包需要实名，红包提现需要绑定银行卡，发放的时候存在先领后发（例如4月23日发放30元面额的现金红包，该红包5月1日生效），红包需要做提现限制，红包需要先转到钱包再从钱包提现到银行卡等等。

上述的这些限制如果是基于已有的积分体系来实现，理论上也是可行的，但实际上开发和业务架构不建议这么做。因为有些产品的积分还承载着用户等级和权益的功能，基于此去做红包的适应性改造会将积分做的特别臃肿耦合度会特别高，不利于后期的扩展维护。

有些公司旗下有多款产品，产品间的积分可以按比例互相兑换（例如QQ音乐10积分兑换QQ会员20积分），简单来说就是积分和红包的功能属性和使用场景决定了还是各自独立最合适。

基于这些原因，所以现金红包应运而生。下图就是某金融产品奖品体系中的现金红包简介。

现金红包类似于微信的钱包余额，该余额可以用于平台的消费（购物）以及提现。不同点在于该现金红包只能通过活动方式获得，不支持通过充值方式增加现金红包余额。

1.4 实物产品

顾名思义，就是将真实存在的物品作为奖品。比如网易蜗牛读书购买年费会员赠送《明朝那些事儿》实体图书全套，比如网易邮箱积分抽奖活动的一等奖奖品是iPhone手机。

实物产品吸引力度与现金红包不相上下，但需要客户填写收货地址，平台或运营需要进行物流发货，几十份可能还好，但如果发放的数量较多的话则意味着有极大的工作量。

例如下图所示的京东春晚互动奖品，将近40万份玫瑰花和牛奶的实物奖品，在京东看来难度系数一般，毕竟快递物流是他们的核心技能。

但如果换了支付宝或者微信来搞这个活动，这40万个中奖用户的收货信息核对和发货安排都是极大的工作量（可能还得为顾客创建赠送订单，然后把物流配送信息关联到订单上面），如果支付宝或微信来做这个活动的话，可能更愿意发红包。

1.5 三方权益

无法归纳到上述4种类型的其他奖品体系我们姑且称之为三方权益（这是本文中的叫法）。

• 比如肯德基和麦当劳的大神卡和早餐卡，盒马的年费会员，淘宝的88VIP。
• 比如瑞幸咖啡的咖啡钱包，新希望鲜活GO的奶卡。
• 比如电信运营商的话费和流量包，游戏公司或平台的游戏币或QQ币之类的。
• 比如满足用户吃喝玩乐、吃穿用行方面需求的产品如饿了么、爱优腾、滴滴、唯品会的月度/季度/年度会员。
• 三方权益&积分&优惠券，例如爱奇艺100积分，拼多多满20减5元优惠券，购物分期免息券。

1.6 礼包类

将上述奖品1-5任意打包组合形成新的礼包，如充值1999元送礼包A，充值5999送礼包B。其实上图的淘宝88VIP又何尝不是一个礼包类奖品呢。

1.7 奖品体系对比

二、活动体系

目前市面上有很多营销活动的玩法，大部分活动在不同的行业内都可以通用。比如抽奖活动在电商产品（如京东唯品会）、出行产品（如滴滴出行和高德地图）、资讯产品（如今日头条和网易新闻）、游戏产品（如原神蛋仔派对等）、金融产品（如安逸花360借条）中都可以使用。

但产品形态（如电商类和阅读资讯类）和所属行业（金融行业和餐饮行业）不同，适用的营销活动玩法也会有比较大的差异。

比如资讯类产品如微信读书（或今日头条）和电商类产品如唯品会，前者可用的营销活动形式受制于产品形态，显然要少很多，电商类常用的满减、秒杀类活动就不是很合用在资讯类产品中。

电商类产品应该是整个行业内营销活动玩法相对比较多的行业，可以根据用户或者商品不同的场景或生命周期来开展不同的营销活动。

以下是早些年我在马上消费金融做营销活动产品时梳理的营销活动玩法，我是按照用户所处的生命周期阶段来设计对应的营销活动玩法。

金融产品的营销活动玩法：

下面我们来简单介绍下比较常见的18类活动的玩法，各类手游/页游/PC端游的游戏活动玩法不在本文讨论的范畴内。

2.1 领券活动

章节1.1中对奖品体系-优惠券做了简单的介绍，假定此时我的优惠券奖品已经配置好了，那么怎么发放给用户呢？其实有多种途径和方法。

自动送券

新用户在产品内完成注册后系统自动发放优惠券，当然这个注册事件也可以根据平台或者产品希望用户完成的行为或者事件来做调整。

比如实名或绑卡或授信或激活账号或者是浏览商品列表页XX秒或完成首单支付或首单确认收货，当然也可以每完成一个动作或触发一个事件，系统自动送券。后台活动配置页面部分截图如下。

手动领券

用户需要在应用首页或领券中心或商品列表或商品详情页或活动页自己手动领券，主要促进用户的登录和活跃，毕竟用户不登录产品或不进入对应页面是无法看到并领取优惠券的。

2.2 老带新活动

老带新活动也可以称之为MGM即Member Get Member活动，是一种典型的裂变拉新活动。拼多多的“天天领现金”活动，微信读书的“每日一答”、花小猪的“百万现金天天领”等都是比较典型的MGM活动。它可以帮助产品在有限的成本下快速获取到流量和用户增长。

老带新活动其实是由早期的推广员系统演变而来，推广员系统在2005年端游的鼎盛时期几乎是各大端游厂商的标配。

其做法也相对简单，每位推广员（也就是邀请人）都有唯一的身份ID或者邀请码，新用户在游戏内注册时只要填写了该邀请码，系统就会将其和推广者建立绑定关系。

推广员每邀请1名新玩家注册，达到XX级，充值满XX元，即可获取对应的奖励。该奖励以推广佣金为主，推广员佣金达到一定门槛时即可进行提现。当然，新玩家填写了邀请码也会额外获得礼包的奖励，奖励内容主要是游戏内的货币和道具礼包等。

后来这种玩法从PC互联网时代延续到了移动互联网时代，并且有了更高大上的名字叫做分销裂变。当然有的公司会叫做老带新，有的叫MGM系统，但本质原理都是一样的：就是老客户邀请新客户。

根据新用户在产品内不同的节点给予奖励。当然，这个玩法也在不断的与时俱进，不断地进行着迭代和改良。

很多人听完了这些介绍，可能会觉得分销裂变应该难不到哪去，但实际上并非如此。搭建一套简单的分销裂变体系相对来说难度系数不高，下图就是近期我司做的简化版的分销裂变体系的后台配置页面，看上去感觉并没有多复杂。但想把这套玩法做到极致，还是需要花很多心思和精力的。

几年前我在马上消费金融做MGM系统时，当时有一个6人项目组（开发+产品+运营+测试）把它当做一个项目长期来做。事实也证明这套玩法的获客成本极低性价比极高。保密起见具体的数据就不在这里讲了，我只讲大概的玩法。以下是MGM活动后台配置页面的部分截图。其中：

• 角色：这个系统里面包含了2个角色，邀请人和被邀请人。邀请人再根据有无借款合同进一步拆分，类比到电商产品可以是有无已完成订单，邀请人的用户等级，角色身份等。
• 事件：金融类产品的用户链条比较长，主要的关键节点如参与、分享、绑定、申请、签署合同、借款成功等，每个节点都可以设置对应的奖励事件。类比到电商产品中可以是被邀请人注册、下单、到门店自提等多个场景或节点，根据不同节点分别给邀请人和被邀请人提供不同的奖励。
• 页面：刚开始做的时候邀请人和被邀请人看到的是同一套前端UI活动页面，后面我们通过数据埋点发现漏斗转化的几个节点数据特别不好看。我们分析了原因后将邀请人页面和被邀请人页面分别做了针对性的设计，即两个角色我们会呈现他感兴趣的或者我们期望它看到的内容，我们内部的叫法是M1页面和M2页面，分别针对邀请人和被邀请人。通过数十次的迭代，整个页面以及活动的转化率在不断地朝着我们的预期提升。
• 规则：基本按照”邀请人（角色）-无合同（用户类型）-参与活动（事件）-事件属性（多个阶梯对应不同奖励）-奖励策略（最多1次还是统计区间来算）-奖励物品（对应6大奖品类型）-领取形式（自动发放、手动领取）-活动互斥。

经过了1年多的迭代，该MGM系统已经可以模块化、可视化配置，即UI出了活动页面图片后，运营人员即可编辑并生成一个活动URL链接，几乎不用前后端开发写代码来实现MGM功能，且MGM活动的整体数据一直是稳中有升的。

裂变优惠券其实也可以算作老带新活动的翻版，例如用户A获得20元优惠券，A将优惠券分享给BCD且三人都领取了20元优惠券，此时A的优惠券面额会裂变为80元。

关于MGM活动的设计，完全展开讲的话估计可以形成一篇6000字以上的文章，所以这里就点到为止不再展开。以下是我做的某一个迭代版本的功能清单，仅供读者参考。

2.3 抽奖类活动

顾名思义，用户完成某些事件或行为后可以获得抽奖的筹码，然后通过消耗筹码来获得抽奖资格。早期的抽奖页面基本都是大转盘，后面又衍生出了九宫格，老虎机、刮刮乐等各种花里胡哨的形式，但其本质都是抽奖。

以下是我之前在做酒饮B2B电商时候的抽奖活动后台配置页面部分截图，此处的抽奖资格是通过订单金额和笔数发放的，抽奖的奖品则是提前配置好的各类优惠券和现金红包。

• 抽奖活动的奖品会关联到前文所讲的奖品体系，即抽奖的时候会调用奖品的发放接口。
• 比如大转盘形式的抽奖，一二三等奖和鼓励奖（未中奖）的中奖概率之和应为100%。
• 可以设置抽奖活动参与者的范围，例如用户等级满足某条件或者XX区域的用户才有抽奖资格。

2.4 收集类活动

最最常见的收集类活动就是支付宝每年的集五福活动，与此同时也衍生出了一些新颖的玩法，如龙年集龙形碎片，然后拼成一幅中国龙的图片。完成收集的用户会瓜分奖品池，或者获得抽奖资格参与抽奖活动。

外行看热闹，内行看门道。产品经理们首先会分析这个集福活动的业务流是怎样的，通过分析整体的业务流程然后拆解出前后端有哪些功能模块和功能点，有多少对应的页面。抛开其他分支流程，我们可以想一想整个活动的核心业务流程在后台系统应该或者可以怎么来实现。

集福流程

• 用户收集爱国福富强福的过程，本质上大概率是一种抽奖活动，即从五福卡、沾沾卡、万能卡、品牌卡（例如李宁、平安等品牌提供的卡）中按概率抽出一张。
• 参与活动的路径，比如AR扫一扫、蚂蚁森林等都是前端抽奖活动的载体或入口，对应的可能是两个抽奖活动，或者是同一个抽奖活动。

合成过程

• 我理解的合成过程可能会是类似于美团餐饮团购的优惠券核销，具体而言就是我有爱国福、富强福、和谐福、友善福和敬业福各1张，兑换的时候会把此5张福全部从我的卡包内核销掉。
• 核销也就是合成的同时，系统再给我发放1张“五福到”的福，其实也可以理解为发放了一次抽奖的凭证或资格。

开奖过程

• 例如支付宝设置了5个小目标的总奖金池，这个奖金池可能会拆分为一等奖、二等奖….九等奖，每个奖项对应着固定的面额，比如188.88元红包5000个，168.88元红包2万个…….1.88元红包100万个，比如总计200万个名额。
• 春晚开奖前例如有180万名用户集五福成功获得了抽奖资格，开奖时刻其实就是这200万个奖分给180万名用户，多余的奖过期后系统自动回收。至于这个抽奖是在获得抽奖资格的时候已经提前计算好了你会获得的奖项，还是说开奖的那一刹那再去按概率抽奖，这个就无法求证了。

支付宝的集五福活动整体上应该比我描述的要恢宏庞大的多，比如品牌方的卡片管理和UI元素，比如抽奖以及合成的相关动效，比如红包设置以及资金分账，以及相应的数据统计、风控管理和底层架构等等。

小公司真心不建议搞这种投入大产出低的活动。小公司如果非要搞这种收集类的活动，我认为收集和合成过程必不可少，但合成过程和开奖过程似乎可以整合到一起，省去发放抽奖资格的步骤，即集齐5张卡片立即赠送统一固定的其它奖品，如8.88元现金红包。

2.5 答题类活动

最早期的答题类活动是网络游戏中一种常见的玩法，比如每天定时开启一场答题活动，玩家进入活动内可以参与答题，答对XX道或者通关后可以获得奖励。

该活动主要是为了吸引玩家上线促进活跃的，其次很多玩家为了能获得高分便会在网络上悬赏或搜索XX游戏答题活动题库，进而增加游戏的搜索热度和曝光度，这点可能也是游戏活动设计者始料未及的。

后来该活动被移植到了很多产品内，比如微信读书，同时又将玩法升级可以进行用户间的答题PK，再配合答题排行榜，可以极大程度的勾起用户的好胜心满足其虚荣心，促进活跃。

有奖竞猜其实也可以算是答题活动的进阶玩法，用户可以“测”出其相关的结果。然后通过个性化的内容吸引用户转发到朋友圈，甚至刷屏，进而促进该产品的曝光和传播。

• 题库设计：需要提前准备好各类的题库导入到系统内，或者在管理后台允许录入各类问题。
• 活动奖励：在规定时间内连续答对XX道，即可获得固定奖励，或者是获得N次抽奖资格，然后参与另外一个抽奖活动。当然该活动的奖品、中奖概率是提前配置好的。
• 进阶玩法：答题过程中可以再设计几种道具，如换题卡、复活卡之类的，增加玩法的趣味性和参与度。

2.6 打卡签到

每天打卡签到可获得奖励，连续打卡签到会获得更多的奖励，奖励可以是勋章或积分或其余奖品。这种玩法比较适用于提升用户活跃，增加用户粘性。通常在健身、阅读、购物等应用中比较常见。

• 活动同样会关联到奖品体系内设置好的奖品。
• 打卡签到活动是促进产品活跃的重要活动方式，只不过有些门槛低只需要点击打卡，有些则需要满足一定的条件，例如微信读书需要阅读图书内容10秒以上才算打卡成功；有些游戏类比如微乐斗地主则需要分享。
• 有些打卡签到活动允许用户在某天忘记打卡的时候补签，有些则不允许补签。两者各有利弊，产品经理在设计的时候可以通过A/B测试来评估下哪种效果好。

2.7 满减满折满赠

这三种活动是电商产品内最最常见的活动形式，没有之一。

满减活动

常见的是购买商品满XX件或满XX元，订单总价减掉XX元，或者是订单总价减到XX元。减掉比较常见，减到则比较少见（有些类似于淘宝的购物车改价，但系统自动减到省去了人工改价。

也有点像组合产品降价销售，但省去了配置N多个组合商品的麻烦）。当然，满减会有重复满减和阶梯满减两种细分的模式。

满折活动

常见的是购买商品满XX件或满XX元，订单总价打XX折。为避免营销折让力度太高，再设置活动的时候一般也会设置折扣金额的上限。

例如满10000打8折上限1200元，则顾客的实付金额应该为8800而不是8000元。用一句不恰当但容易理解的比喻就是又菜又爱玩，又想搞活动又舍不得让利给顾客。

满赠活动

常见的是购买商品满XX件或满XX元，赠送某商品XX件，或赠送商品A和B各XX件。后期衍生出了更灵活的玩法，赠送商品的赠品池有赠品M种，用户可任选N种（N<=M），这里的赠品M也可以是优惠券或三方权益。

举个例子：活动方在整理库房或库房盘点的时候发现了4种即将过期的呆滞商品，具体为400包火腿肠、800包方便面、600包螺蛳粉和1200个卤蛋，如果每样商品各取1个只能配置出400个赠品包，无法把这些呆滞商品最大限度的消耗完。

这个时候如果4个赠品任选3件，则可以配置出1000份赠品，活动受益人群扩大的同时，还能更大限度的处理呆滞品。

当然上面的例子还是有漏洞可以钻，因为4种赠品每种的实际售价无法保证完全一致，顾客在选择困难症的时候会选择价格最高的产品，例如全部选了火腿肠，这对于后续参加活动的顾客有失公平且吸引力也会不足。

这时可以再加一层限制条件即4种商品每种最多选X样。即4种赠品ABCD最多只能选3件控制总数量，赠品ABCD单独设置限定量如AC最多2件，BD最多1件。当然，对应的代价就是后台配置和开发实现会更加的复杂。

前面2种活动会涉及应付金额和实付金额的差异，优惠金额需要在参与优惠的商品上面按比例分摊。满赠活动则需要将赠品的价值分摊到对应的商品上。

2.8 限购活动

限购活动是指某个或某些SKU限制用户在某个时间段内的购买次数或数量。但有些读者可能会问，作为卖家或者平台而言，不应该是多多益善卖的越多越好么？为什么要做限购呢？

其实认真思考就不难发现，限购是有真实场景存在的。比如现在iPhone16在京东新品发布，如果不做限购可能会导致有限的商品被极少数买家或者黄牛抢完，真正有需要的用户可能无法买到新款产品，影响用户体验。

简单来说，平台或者卖家希望这款较为稀缺或者极具吸引力的产品能够由100个客户每人买1个，这样产品或平台的流量会更多，而不是被某位土豪或黄牛1人购买100个。

除了传统意义上用户购买次数和购买数量的限制外，限购活动还应该有风控的维度，风控基本会涉及到风控模型、大数据和算法。比如收货地址维度、手机设备IEME、收货手机号维度等。

拼多多百亿补贴里面的iPhone很多都是买到就赚到，所以很多用户都会去薅羊毛，但拼多多的风控机制会甄别出“投机”用户进而自动取消订单。

2.9 秒杀活动

可能有读者会问，限购和秒杀都是限定顾客在活动时间内的购买次数和购买数量，感觉两者是同一个活动，为什么有些平台会搞2种活动形式出来呢？

其实两者还是有些区别存在的，具体如下：

• 秒杀活动的时间相对于限购活动更短，活动力度可能更大。比如官网售价4998的iPhone15手机，限购活动是4688元活动时间1个月商品库存数5000名，秒杀活动时间可能是每周五12点开始限定300台价格4588元。秒杀活动更有稀缺性，对顾客的吸引力更大，可以给顾客一种紧迫感，可促使一部分有需求的顾客尽快下单。
• 秒杀活动会有活动开始前的预告，活动开始后的结束倒计时，以及活动商品库存余量的实时显示。相反限购活动不会有这些信息，它只会在商品详情页或购物车显示商品限购XX件。
• 有些平台会允许秒杀商品和正价商品一起购买，但限购活动商品则不能和正价商品一次性加购物车进行结算（已参加限购活动后再次购买时只能买正价商品）。
• 限购活动一般是作为长期固化活动来做，而秒杀活动最大的特点就是活动时间短。

商家推出限时低价秒杀产品，吸引客户到店，快速出清活动商品的同时可以为其他商品引流加曝光。平台在规划设计活动的时候，可以根据平台和行业特性来确定秒杀和限购活动是否都有做的必要。

2.10 拼团活动

拼团活动简单来说就是购买人数满1、3、5人时分别可以享受到不同的价格。

拼多多是把拼团活动做到极致的典型案例。拼团活动非常适合社群、社区、社交型电商，而拼团本身除了能直接参团的活动外，还有新人团、助力砍价团等形式，非常适合做传播。

• 拼团类型的普通拼团是任意用户都能发起参与，老带新拼团则只有老客能发起新客能参与。
• 为了鼓励或调动拼团积极性，可以将团长价格设置的比参团群众的价格低一部分。当然简单起见也可以设置为一致。
• 如果想侧重于拉新，可以尝试老带新拼团，让老用户分享扩散，拉新人成团。
• 为了提高成团几率，可以在老带新拼团的模式上设置老客拼团价和新客拼团价，新老客的判断标准和逻辑可以根据平台和行业的性质类确定，有些是无任何购买记录的视为新客，有些则是N天内无购买的视为新客。
• 拼团人数与拼团成功率成反比，与扩散规模则是正相关。为了让用户有更强的动力主动传播拉更多的人参团，可以设置多个阶梯，参团人数越多价格越低。
• 为了提高成团几率，可以设置虚拟成团模拟买家凑满人数。

2.11 打包一口价

即XX元任选M件活动。网易考拉是把N元任选活动做到极致的案例。零食客单价低，SKU零散，如果不做满减，做N元任选也是比较好的促销方式，京东图书频道也经常搞类似的XX元N本活动。

打包一口价或XX元N件活动的优势很明显，简单归纳如下：

• 促进客户增购：打包购买更优惠，客户为了凑单，不由自主地买买买。给客户更多选择，客户自由选择活动商品，根据喜好搭配购买，满足个性化需求。
• 解决积压库存：清仓甩卖、新货带旧货，短时间内即可缓解库存压力。
• 营造促销气氛：新店开业、节庆活动，用“一口价”优惠吸引客户眼球，制造促销氛围。

2.12 预售活动

预售活动一般是顾客提前支付定金，达到活动节点后再支付尾款。最最常见的预售活动是天猫和京东双11的预售活动玩法，那么问题来了，为什么会有预售活动这种活动形式呢？

• 新品上市：比如说前段时间香菜火锅很火爆，白象方便面紧抓热点研发出了白象香菜方便面。但问题来了，这款产品顾客能不能接受，市场调研和用户调研的数据跟实际的用户反馈是不是一致的？是否能达到预期的销售效果？白象厂家可能自己也没谱。于是白象厂家借着618的契机推出了预售活动，看看网上投票支持的顾客会有多少人真金白银的买单。这样商家就可以提前了解到消费者需求，在线下及时调配货源或调整销售策略，甚至可以调整生产计划，避免出现产品库存积压以及备货不足市场缺货的情况。
• 促销活动：针对已有产品的常规市场活动，最典型的就是双11活动。白象厂家不确定到底有多少顾客会在双11期间下单囤货，生产计划评估很不好做。为了最大限度的降低库存呆滞提高周转率，白象推出了双11预售活动。通过预售可以发现哪类产品需求比较大，如果备货不足，可以让车间增加产量提高备货，保证促销活动取得更大的效果。
• 提高周转：白象厂家的最大理想可能就是方便面刚下生产线后就立马装车运输，减去产品在工厂内部转运储存和保管的成本，降低库存的周转天数（理想化状态是0天，即刚下产线马上装车），毕竟内部储存是有管理成本和资金占用成本的。

但预售活动是典型的双刃剑。

• 从消费者的角度来看，预售会消磨消费者的耐心，让客户放弃本产品去选择其他产品造成客户流失。另一方面，如果卖家的产品有其独特性和不可取代性，那么预售可以很好地起到培养客户忠诚度的作用。
• 从商家的角度来看，预售可以有效预测销量以销定产，不用担心积压库存，极大的提高库存周转率。虽然会一定程度上造成订单流失，但也节省了成本和库存的风险。

预售活动在规划设计时可能会存在以下的坑：

• 某款产能可能会存在正常销售和预售同时存在的情况，订单和ERP、WMS要做相应的区分和适应性改造。
• 如果平台存在白条或者额度之类的设计，则定金的还款日期和尾款的还款日期会存在较大的时间差，处理起来会稍微麻烦些。
• 预售产品可能存定金、尾款2次支付的情况，也存在一次性付全款的情况。
• 顾客支付定金的时候大概率会用优惠券，付尾款时应限制其再次用券（否则平台容易亏本）。

2.13 周期购活动

对于具备同城属性的低温鲜奶、饮用水、鲜花等行业或产品来说，顾客会经常性的下单购买该产品，但频繁的让用户下单体验较为不好，顾客如果忘记下单会面临无法使用的情况。“买家一次付款，商家多次发货”是这些产品极其重要的消费场景。

华西鲜活go订奶小程序就推出了周期购模式，有赞新零售也有类似的“随心订”功能。顾客一次性购买1-12个月的用量如30盒-360盒牛奶，配送员按照顾客指定的配送模式进行送奶到户，极大的优化了用户体验。

相比市面上其他“周期购”类工具，随心订在帮助商家更便捷管理周期性配送商品的同时，还优化了消费者下单时的体验，能够更有效的降低用户流失，提升用户LTV。

周期购模式适合所有周期类销售商品的行业：如鲜奶、鲜花绿植、生鲜水果、饮用水、粮油米面、滋补保健等。具备以下优点：

• 大幅提升用户的消费体验。周期购相对于传统的常购模式，满足客户一次订购多次配送的实际使用场景。客户在下单时可以自定义配送的周期、数量和时段，生成专属的配送计划。同时还可以根据顾客的日程变动（比如五一出游、暑假回老家）自己修改配送计划，对其进行停送。
• 周期购可以助力商家提升数字化经营效率。帮助商家快速锁定用户、降低促销成本、快速回笼资金、提高单客价值、提升用户粘性。在提升客户使用体验和粘性的同时，也减少了商家的售后咨询量。
• 在订单管理上，来自周期购的订单将订单和配送单进行了拆分，配送计划支持退改换停操作。退即针对未配送的牛奶进行退款，改即修改配送计划如从每日送改为隔日送（也可以改数量），换即修改配送的产品（方便推新品），停即暂停配送。
• 在用户管理上，商家可以通过周期购查看每个用户的订单到期时间，并且支持用户一键复购，帮助商家提前锁定高净值用户。

2.14 加价购

加价购是一种商业销售策略，也称为“附加购买”或“附加费用购买”。它是一种营销手段，通过向消费者提供额外的产品或服务，来增加他们原本打算购买的物品的总价。这种策略在零售业、服务业以及电子商务中广泛应用。

例如一部iPhone15的基本版售价为6199元，但消费者可以选择加价购一年的延长保修服务，额外费用为649元。此外，还可以选择购买附带的1年只换不修服务119元。这种加价购策略可以增加消费者对产品的价值认知，并为商家带来额外的利润。

• 消费者心理：加价购可能会让消费者感受到更多选择，但也可能引起购买决策的困惑或焦虑。
• 价格透明度：商家需要确保价格结构清晰明了，以免消费者感到被误导或欺诈。
• 品牌信任：加价购策略的成功与否往往取决于消费者对品牌的信任和忠诚度。

上面例子中加价购的增值服务产品是和iPhone商品本身强关联的，有些商品比如食材类的毛肚黄喉可能没有强相关的增值商品用于加价购，此时可以设置一些弱关联的商品，比如同类型的食材如虾滑鱼丸，以及盛放食材的餐盘餐具等等。

加价购也是把双刃剑，由于它大多在订单提交页面显示，在提升销量的同时，也有可能会打断顾客的购买路径，使得部分有购买意愿的顾客一通乱点加价购商品后跳出页面，进而产生了流失。

2.15 二次营销

二次营销，也被称为客户经营，是一种针对相同客户在不同时期、不同地点的不同需求进行管理的策略。这种营销方式的核心在于利用现有的客户资源，通过不同的策略和手段，促进客户的重复消费或交叉销售。

举个例子，方便快速理解这个概念。

平台搞完618大促活动之后，卖家可以抓住这个时机做一波二次营销。有些加购物车但没付款的客户，有些下单后并未支付的顾客，其实都是有很大的购买意愿，都可以对其进行转化，可以针对他们做一波返场促销。当然，已经购买过的顾客可以引导他们再次参加复购。

二次营销有2个比较重要的节点，即名单筛选和活动配置。

名单筛选：通过客户特征信息、行为记录、内外部信用表现特征变量，制定了筛选规则以及筛选评分模型。从存量用户中筛选，进行二次营销，经历不同的状态，最终回到存量的名单筛选池。

活动配置：活动系统根据邀约计划，配置动态、静态活动参数；白名单实时过滤，到点执行邀约。邀约的方式有以下几类。

2.16 交叉销售

交叉销售（cross-sell）是企业向已经购买产品或服务的客户，销售其他类型产品或服务的过程，满足客户多样性需求。比如客户在买苹果的时候，销售向客户推荐香蕉。

可能有些读者会有疑问，这个交叉销售感觉和加价购很像，有必要搞2个活动形式么？其实不然。

• 加价购是在顾客决策和购买中推荐其它关联的商品或服务，交叉销售是向已成交客户推荐其它产品和服务。
• 交叉销售更多的是基于已有的订单数据和客户数据，甄选出转化可行性较高的产品和客户，进而配置对应的活动。举个例子，购买了iPhone15的顾客有200位，其中有部分是iPad产品的潜在客户，有部分是Macbook的潜在客户，如何把他们精准的识别出来，就是交叉销售的要义所在。

• 如果您试图将新的服务介绍给现有客户，我们把这一类型叫作拓展型交叉销售。常见的就是苹果推出了AirPod产品，向已有iPhone的客户推荐AirPod产品即为拓展型交叉销售。
• 如果您将现有服务或产品介绍给客户组织中的另一成员（现有客户的不同区域或不同部门，例如甲集团的A事业部是智能客服的已有客户，我们把产品推荐给集团下与A独立的BCD事业部），我们管这种类型叫作扩展型交叉销售。

多元型交叉销售的概念较为晦涩，这里暂不展开了。

2.17 精准营销

精准营销是针对现有客户，以激发品牌忠诚度和购买行为。精准营销更少地依赖于创造有说服力的广告，而更多地依赖于创造交易、优惠和噱头来吸引现有客户。

精准营销的核心思想是精确、精密、可衡量，精准营销通过可量化的精确的市场定位技术、先进的数据库技术、网络通信技术及现代物流等手段保障企业和客户的长期个性化沟通，使营销达到可衡量、可调控等精准要求。

为了做到这一点，精准营销在很大程度上依赖于市场细分：一种将市场细分为更小、更具体、有独特需求的客户群的技术。

如下图所示，比如现有用户总量20万人，我们可以按细分行业识别出母婴类用户，然后对其推送母婴类产品和活动，更为精准的推送和活动策略，可以提升整体的转化率。

电商产品可以按用户价值RFM，即消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）来将用户划分为 8 个用户价值群体。也可以按照用户生命周期的划分维度分为5个阶段或群体，具体的方法和策略需要根据行业和产品特性来制定。

不同生命周期阶段的客户有不同额阻塞点，运营策略就是要梳理出各个阶段存在的阻塞点，然后制定对应的精准的营销活动策略。这样可以将有限的资源发挥更大的作用，而不是阳光普照蜻蜓点水般的把资源漫无目的的撒出去。

精准营销做到极致又产生了一个新的概念：实时（智能）营销。举个例子，你4月23日在旅游出行APP内搜索了成都到北京的机票，浏览了北京鸟巢附近的酒店亲子房，然后关闭了APP放下了手机。

你猜这时会发生什么？系统结合你的历史订单及出行数据，以及你刚刚的行为数据，综合判定您可能五一假期有带着家人去北京旅游的打算，于是系统为您推送了XX元面额的机票优惠券、正在做活动的酒店亲子房以及酒店附近XX公里内适合儿童游玩的目的地。这个推送有可能是APP推送，也有可能是短消息。

短短几分钟之内，系统对你的历史消费数据和操作行为做了分析，并给出了比较符合你需求的活动营销策略，刺激或吸引你做购买转化。有可能你再次打开该应用APP首页的时候，信息流已经匹配到了目的地北京的相关攻略、行程和笔记等等。

传统的精准营销具有一定的滞后性，与您相关的这些活动营销策略大多都是运营手动干预后或者是系统过了N小时后才触达到您，时效性可以提升。上述举例中的这种实时智能营销，相对于传统的精准营销，显然高级了很多。

但事实是很多公司或产品，连最最基础的精准营销都没有做起来。而做精准营销，最大的难点以及机会点就在于客户数据管理平台CDP，有兴趣的可以自行了解，本文不做展开。

2.18 砍价助力

砍价助力活动的本质就是邀请好友参与活动，快速获取新客提升客户活跃。老客也可以参与助力，但砍价助力的效果显然不如新客。常见的就是拼多多的现金红包助力活动，提现200元可能只需要5名左右的新客，但老客则需要15名甚至更多（数据为大致预估，非真实测算数据）。

砍价活动：消费者主动将活动或商品链接发送给好友后邀请其帮助砍价，参与的人越多价格则会越低。该活动方式可以帮助商家快速传播商品信息让更多消费者参与进来，快速裂变线上顾客。简单来说价格是越砍越低。

助力活动：本质上与砍价活动类似，都是消费者主动将活动链接发送给好友后邀请其帮忙助力，参与的人越多则消费者距离目标的差距越小，例如拼多多的助力活动，初始红包金额为198元，红包满200元才能提现，邀请的人越多则提现的差额越小。

我们以砍价为例，来聊聊该活动的管理后台或者具体的实现方式是怎样的。已知某商品原价100元，可以砍到的最低价格为60元（需要财务核算不会亏本）。我在网上找了很久都没有找到拼多多相关的人出来现身说法，很多电商产品也都是根据前端呈现的效果来倒推的实现过程。

这些方式的共性有：

• 砍价人数：即最多有多少人可以参与砍价，消费者自己能不能砍。
• 商品底价：即该商品最低能砍到多少元，这个决定了商品会不会亏。
• 砍价有效期：即砍价发起到砍价结束的时间，这个时间区别于活动时间。例如活动时间是5/1-5/7，但砍价有效期可能只会有3小时，通过时间的紧迫性促使消费者更多的邀友分享。

每次砍价是固定金额还是随机金额，前者实现简单但会让顾客觉得活动真实性欠缺，后者一般会设置一个随机金额区间。假定可以10人参与砍价，可以砍掉的金额总计40元，平均每人可以随机砍掉4元，那么这个金额怎么随机呢？

以下是几种常见的实现逻辑：

• 每次随机的金额在4元±20%的范围纯随机，但最大的弊端是有可能每次都是+X%，可能最终的随机金额总和会超过40元，有一定的风险。
• 设置首刀随机金额的最大最小值，例如区间范围为【4,13】，则剩下9刀的区间应为27-36元，对应每刀平均的随机金额范围为3-4元，设置助力砍价每人每刀可砍范围最大值不超过4，最小值>0.01元即可。如果想有吸引力则最小值可以设置的高一些如3元或3.5甚至更高。
• 方案2后续进行了改良，即不设置首刀而是前1-5刀每次2-6元，后6-10刀每次1-2元。这样前5位好友可以砍掉10-30元，后5位顾客可以砍掉5-10元。前半段砍掉的金额会比较大，顾客的分享意愿会更强一些，会降低顾客的畏难心理。我们当时就采用了此方案。

其实方案3还有优化的空间，例如砍价总金额100元总人数100人，可以将金额前多后少分布，如80元和20元，人数前少后多分为40人和60人。即前面40人砍掉80元，后面60人砍掉20元。通过我历次并不成功的拼多多现金红包提现活动，我一度怀疑他们可能就有类似的设计思路。

题外话：如果砍价或者助力活动参与用户很多，实时计算随机金额可能并不是太合适，或许根据砍价金额和人数来提前进行的计算，再将计算好的金额储存下来，当有用户来砍价时再读取对应的金额即可。

当然中间还会有其它的逻辑，比如根据砍价顾客的历史成功次数或者新老程度来设置难度系数，纯新客难度系数为1，老客但没有参与过的系数为2，成功参与过1次的难度系数为3，以此类推。当然，此处的难度系数应该不是线性增长的，可能会是对数或者指数级增长的。

拼多多的砍价和助力活动的后台逻辑和底层算法应该比上述复杂完备的多，还考虑了诸如风控的策略及模型算法。但大部分体量不大的平台或产品采用方案2或者3应该能基本满足业务需要了。

小结

营销活动体系的上述18种玩法，本文只是做了简单的介绍，其中的每一种都可以单独成文详细展开进行深度剖析。这些活动也并非多多益善，各个公司或产品可以根据实际情况，挑选出最适合您的活动形式。