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實戰: 拆解拼多多雙12營銷活動(上)
發布時間:2020年01月02日 09:44:47

(網經社訊)營銷活動在當今互聯網中十分常見,尤其是面向C端的產品,這是一個必不可少的常規操作,比如像雙11、618等這些大型活動。而在這些活動當中,“活動數據”就更不可或缺,因為這些數據有助于活動的過程追蹤、結果的量化,甚至發現問題等等。

那么本文,則通過拆解拼多多前期上線的“雙12全民幸福日”活動,來試圖還原“數據”如何從0到1去支撐這樣的活動。

閱讀指南:

(1)受眾人群:運營人員、產品人員及數據分析師

(2)閱讀收獲:

  • 了解運營活動中實現數據需求的全周期流程;

  • 掌握對業務需求的一定拆解能力;

  • 了解埋點的基本介紹及設計技巧;

  • 從0到1搭建數據埋點方案。

從負責C端產品,到經歷了多次產品類優化及運營類活動,多少掌握了關于埋點分析和數據統計的一些經驗。本文也將總結過往經驗,并通過拆解一個線上運營活動案例,來介紹如何打造一個從0到1的數據埋點方案,以幫助精細化運營,實現驅動增長。

一、案例介紹——拼多多:雙12全民幸福日

在開始進行埋點設計方案之前,我們需要先了解運營活動案例的一些關鍵情況,比如:活動形式、參與形式、技術能力等,這些有助于對方案設計的合理性把握。先來介紹一下此次作為分析案例的基本內容。前段時間拼多多上線了一場關于運營活動——“雙12全民幸福日”。這個活動最終產生的效果、銷量如何我們可能無從得知,但是不妨礙我們去剖析其中的一些“數據痕跡”。

1.1 基本信息

雙12全民幸福日是限時團購及特價銷售的電商活動,并借助紅包、補貼等諸多形式激勵用戶消費使用,而此次活動幾乎囊括了整個電商品類。同時還提供了“幸福小鎮”這樣的游戲活動模塊,增多趣味性,讓更多用戶參與其中。

1.2 活動初探

(1)活動開發:從體驗的活動主頁面來看,這是一個由H5技術開發,并支持在瀏覽器打開的活動鏈接,而它的主要入口則是從拼多多app首頁進入。

所以這里有2個關鍵信息:

  1. 這個基本是由H5形態支持的活動,但也涉及原生app入口,所以需要考慮H5和原生native打開時候數據采集的差異;

  2. 不同平臺類型對用戶識別方式不一,這個活動大量為H5原因,同一臺設備打開不同的瀏覽器會導致用戶多個情況,所以需注意游客用戶的唯一性,至于如何實現,下文會提及。

(2)用戶類型:主要分游客用戶和登錄用戶,其中登錄用戶分微信用戶、QQ用戶和手機用戶。由于這里涉及不同的用戶類型,口徑不一致會導致后續的數據分析缺乏統一性,所以就需要做一些設計盡量做到口徑統一,即在數據采集時做到多字段關聯。

  • 游客用戶:此類用戶沒有真實的客戶信息,所以一般通過設備ID來標記這個用戶;

  • 微信用戶:以微信ID為識別用戶,支持openid、用戶頭像、用戶昵稱、國家省份城市、用戶性別等獲??;

  • QQ用戶:以QQID為識別用戶,openid、用戶頭像、用戶昵稱、國家省份城市、用戶性別;

  • 手機號用戶:指以手機號為id的用戶。

1.3 協作結構

(1)參與人員:支撐起這個活動方面的數據需求實現,主要涉及以下的角色

業務/運營人員:負責業務需求的反饋,真正業務kpi的背負者。

  • 數據分析師/數據產品經理:把業務訴求轉化成數據需求,并對數據口徑、指標進行定義;

  • 前端開發:進行前端代碼實現埋點需求;

  • 后臺開發:借助后臺統計實現數據需求,與埋點數據相輔相成;

  • 數據工程師:針對由前端和后臺反饋的數據信息進行相關數據開發,比如匯總、計算,乃至輸出報表等;

  • 測試人員:對數據進行測試驗證,確保符合業務訴求。

完成一系列的數據需求,少不得需要以上的人來參與。

(2)數據角色支撐

以上提及需要什么樣的人來參與,以及協作流程。那么數據分析人員,就需要承擔以下的支撐工作

  • 業務需求拆解,轉化為數據需求;

  • 定義數據口徑,指標統計方式;

  • 輸出數據方面的文檔,比如埋點文檔;

  • 針對需求輸出定期的數據報告,及時關注數據表現情況。

二、活動還原拆解

由于不是拼多多的員工,我們無法拿到準確的活動策劃方案,那么就只能通過活動頁面,試圖來倒推其需求方案。而整體的還原方法,則從業務拆解、技術條件和需求總結三方面梳理此次活動業務需求。

2.1 業務拆解

顯然這是一場年終大促的電商活動,分別提供了“主會場”、“幸福小鎮”、“萬券齊發”、“年度發布”、”百億補貼“、”限時秒殺“、“我的1212”等7個主要的體驗地方。通常情況下,業務會基于產品設計以及業績目標制定相關的數據需求。而接下來,將挑幾個地方來還原業務需求場景。

(1)全局需求

全局需求是指不僅僅在某個頁面、某個環節上的需求,而是從整個活動整體出發,一個總數據需求,比如:新增、活躍等總體數據需求。

1)活動用戶

因為電商活動最終目的是引導購買,這個就需要明確的賬戶信息,因為這些信息關聯了一系列的商品、訂單、物流、交易額等信息,以及數據采集的主體,所以需作為第一個重點關注了解。

而從活動設計看出,盡管這個大促活動也有一套賬戶體系,但本質是與APP的賬戶體系是打通共生的,所以可以理解為只是一個H5的拼多多活動版。只是因為參與此次活動的賬戶,與活動數據關聯形成一個獨立的“客群”。

那么關于用戶級別,業務一般會關注以下幾個緯度數據:

2)活動整體

其次就是活動一些整體需求,包括頁面訪問情況及分享功能情況。由于這兩方面在活動哪個頁面都是存在,所以可以提取為一個全局性的需求。

(2)主會場

主會場屬于整個電商活動的主頁面,這個頁面設計了較多地方讓用戶參與活動。而此次拆解從優先級、曝光位置選取“秒殺萬人團”和“品類頻道”進行分析。

1)頁面整體

每個一級頁面,都應該有屬于本頁面的整體級業務需求,但一般抽取的都是具有共同性、宏觀性的需求。所以主會場的業務拆解主要體驗了頁面訪問、分享及活動規則的需求。

2)秒殺萬人團

從主會場的頁面可以看出,萬人團這個位置幾乎占據首屏的大半位置,因為這里的曝光、商品轉化是最高的,也是考驗此次活動的成色地方,所以這個產品區域將會是業務重點關注的區域。

由于這個模塊是屬于團購模塊,所以業務除了關注頁面訪問情況,還會關注發起、拼單等關鍵行為。

3)品類頻道

一般電商會對商品進行分類,這就是所謂的品類商品,而此次主會場也挑選了10來個品類展示。

(3)活動賬戶中心:“我的1212”

這樣頁面接近于APP的個人中心頁,通常情況下反而是打開相對較少的頁面,除非發生購買交易,需要登錄或查看訂單之類的行為,基本是很少被用戶打開。另外,由于這里有登錄態和未登錄態,所以頁面展示會有所區別。

由于“我的1212”屬于比較重個人功能服務,這里拆解了登錄和補貼兩個特殊的功能業務。

1)登錄

2)補貼紅包

通過以上的活動分解之后,還原了一些業務的數據需求,接下來就要對這些需求進行進一步的挖掘。那么基于以上的需求,我們就需要確認現存的技術條件、產品設計等方面是否滿足需求。

2.2 SDK采集

通常情況,執行數據采集的SDK本身會自動采集一些常規數據,比如新設備用戶、頁面停留時長等等,所以我們在考慮埋點設計的時候,是需要結合其他技術是否能夠協助支持。而SDK方面的分析,在這里不過多討論(具體可以了解以前的分享:V.10 | 數據產品不得不知的技術知識)。

主要重點需清楚H5和APP 兩類型SDK的差異及優缺點。

2.3 埋點統計

(1)定義:相信大家都了解,這里就不多解釋,埋點其實就是通過前端或后端去收集用戶的操作行為信息,每一個操作行為都可以理解為一個埋點事件。

(2)平臺:前端方面的埋點,主要有APP、H5、小程序等,不同的平臺類型都支持埋點收集,但由于平臺原因,一些采集的信息會有所不同。

(3)類型:通常埋點主要集中3個方向,分別是曝光類事件、瀏覽類事件、交互類事件。

  • 曝光類:大多指頁面加載完畢,沒有做太多操作的頁面曝光,可以理解為只要完整打開這個頁面就算曝光;

  • 瀏覽類:指頁面不僅打開還進行一些瀏覽操作,比如在頁面下滑至某個區域,停留時長達到多久等,都可稱之為瀏覽事件;

  • 交互類:指用戶通過物理與應用產生交互的事件,比如點擊某個按鈕、滑動某個元素,甚至系統自動彈窗此類都可以作為交互埋點事件。

(4)價值:埋點的價值在于能夠監控用戶在使用過程中的一系列行為變化,對用戶留存、轉化等方面的分析十分之有幫助,比如可以了解用戶從進入頁面到離開頁面的整個生命周期,并對這些用戶進行精細化運營。同時也可以附帶更多擴展字段,輔助數據收集。

2.4 后臺統計(也可以是后端埋點)

(1)定義:指統計一名“有身份”且不可那么容易被遷移信息的用戶,比如手機號用戶、微信用戶,這些有明確用戶信息并能夠關聯真實身份的人,而不是一個“游客”用戶。通常情況,這類用戶需要在有“身份驗證”場景下存在,比如電商購物、金融投資、醫療服務等。

(2)特點:這類用戶往往有比較多的客戶子信息,比如地址、性別、年齡等,可以延伸成CRM當中的客戶數據。

(3)技術:通常后臺開發會建立相應的數據庫,以及需要存儲的字段一一記錄這些客戶數據,以及在使用平臺中產生的各類數據,比如交易金額、交易商品、交易記錄等等。而此次分析的電商活動,就會有買家信息表、商品表、交易表等等。

2.5 拆解總結

針對以上已經對業務需求及技術手段有一定的把握,那么結合現有的資料和平臺規則,初步確定一些方案及需求導向,為埋點設計提供支持。

(1)技術工具

  • SDK:APP+H5

  • 埋點:前端代碼埋點,工作量大但是滿足需求,相對準確,缺點是靈活性較低,不易更改

(2)平臺規則和指標能力

顯然,我們在埋點設計需要知道平臺能提供什么樣的埋點服務。通常各大廠都會自研,或采用市場上一些知名的第三方平臺。不管大家的技術水平如何,一般埋點都會支持以下的采集能力。

  • 總次數: 在選定時間范圍內,該事件觸發的次數;

  • 觸發用戶數: 在選定時間范圍內,觸發該事件的獨立用戶數;

  • 人均次數: 在選定時間范圍內,獨立用戶觸發該事件的平均次數;

  • 人均時長:在選定時間范圍內,觸發該事件的總時長除以總人數。

(3)需求導向

本質上,關于埋點方面的需求導向有3種,分別是基礎需求導向、業務需求導向、垂直領域導向。我們做埋點設計的時候,需要基于業務的需求分析他們的意圖是什么,是需要了解哪方面的數據,對他們的業務起到什么作用。所以這時候埋點設計面向的用戶應該業務。并且有時候業務提的需求不一定完整表達出他們的意圖,我們需要從中找到不妥的地方,或者完善。

1)基礎需求導向:這里具體指通用的埋點需求,即不用業務反饋,都是默認且必須策劃的地方。比如所謂的PV、UV,甚至停留時長;

2)業務需求導向:主要基于此次場景的業務訴求,因為每場活動不同,存在一些特定的需求埋點,所以我們就需要以業務為導向,制定適應的埋點方案:

  • 用戶鏈路:游客-注冊-登錄-活躍留存

  • 交易鏈路:曝光-點擊-瀏覽-下單-復購

  • 渠道鏈路:投放渠道-曝光-轉化量

3)垂直領域導向:為什么會有這個導向,因為不同行業領域,數據關注的指標分析其實是有不同的,比如電商關注GMV,金融關注貸款率等等。那么作為此次研究的樣本“我的1212大促”,就需要關注這些指標,通過指標倒推需要哪些埋點:

  • GMV

  • 商品銷售量

  • ……

相信到了這里,大家對此次拆解的案例樣本已經有了一點認知,以及對埋點有了點“感覺”。上文先整理到這,主要為大家介紹前期的需求梳理,掌握業務情況,并借助一些行為模型作為參考設計。大家先消化消化,下文這幾天再整理上傳。(來源:公眾號吾某 文/A.D;編選:網經社)

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