活动运营的关键流程( 二 )
5、小流量测试
灰度测试主要用来跑通活动全程 , 而小流量测试则是为了验证运营策略 , 找到转化率最高的路径来进行全量推广 。为了达到这个目的 , 小流量测试需要系统能够支持切量和AB试验 , 切量可以按城市、人群、比例随机等维度执行 , AB试验则要围绕活动的转化漏斗进行设计 。
为了能拿到相对客观的结论 , AB试验一定要遵循“唯一变量”原则 , 就是说在A和B两个试验所涉及到的所有变量中 , 只能有一个变量是不同的 , 其它必须保持一致 , 只有这样才能检验出用户在转化过程中的真实意愿 。此外 , 在条件允许的情况下 , 也可以在该环节加入用户访谈 , 更加直观地了解用户对活动优缺点的看法 , 得到更为真实且接地气的测试结论 。
6、风控/应急预案
经过灰度测试和小流量测试之后 , 活动流程和体验已无硬伤 , 运营策略也已摸清 , 活动已经具备全量面客的基本条件 。但在正式面客前 , 还需要备好风控和应急预案 。
风控层面 , 主要是面向羊毛党的反欺诈手段 , 这其中包括活动上线的前、中、后三个阶段:活动前:需部署好黑名单(高风险号码或号段限制参与活动) , 并从薅羊毛维度对活动规则给出风险分析和建议;活动中:需建立用户异常行为监控规则和机制 , 对用户的设备码、IP、GPS、页面停留时间等信息进行实时监控、分析和预警;活动后:需对活动进行全量风险分析 , 产出活动风险分析报告 , 对各种异常情况进行盘点归因 , 并给出优化方案 。
应急预案则主要围绕可能出现的流量波峰和大规模客诉进行制订 , 流量侧需提前对波峰进行预估 , 并备好相应的服务器资源和活动页的低性能版本 , 在必要时进行切换;客诉侧则需要提前备好FAQ和PlanB , 并时刻关注客诉进线情况 , 一旦活动出现问题 , 能够迅速将问题与主活动进行隔离 , 避免引发大规模客诉 。
7、全量面客
在做了这么多的准备工作之后 , 我们的活动终于要全量面客了!
不过 , 这个“全量”并不是活动一上线就面向所有用户(除非是已经过反复测试 , 必须第一时间全量面客的活动) , 而是根据地域、人群和渠道等维度逐步切量 , 这样做首先是为了预留一定的运营空间 , 可以针对实际转化效果对活动物料和投放的渠道进行调整优化 , 以期实现最优转化;其次也能够在一定程度上为客服团队争取处理客诉的时间 , 降低出现大规模客诉的几率 。
当然 , 不管是运营策略调优 , 还是对客诉的监控 , 均通过对活动数据的追踪而实现 。在条件允许的情况下 , 最好提前针对活动核心指标建立阈值预警机制 , 包括核心指标的完成度(绝对值和百分比)、渠道的引流表现、各环节的转化率、权益的消耗程度、客诉进线量等等 , 一旦超出阈值即触发预警 , 方便运营人员及时跟进处理 , 确保运营能顺利进行 。
8、数据分析
活动上线面客之后 , 开始进入到真正的运营阶段 , 此时的主要抓手就是针对活动各个环节的数据分析结论 。这些数据大多通过页面埋点进行采集 , 用定制的报表来抓取数据 , 进而在统一的数据看板上进行展现 。主要有以下4个方面:转化漏斗:从渠道曝光到点击再到完成业务转化的全路径转化漏斗 , 关注每个环节的转化情况 , 分析用户流失的主要原因(必要时进行用户访谈) , 给出针对性优化方案 。跳出率:在关键页面上记录用户在各个模块的停留时长 , 分析时长的分布情况是否符合总体逻辑 , 关注用户的跳出位置 , 对跳出原因进行穷举 。渠道评价:通过预埋渠道ID的方式记录所有触达渠道的引流数据 , 从曝光量、点击量和转化率等方面对渠道进行评价 , 进而分析渠道与物料及目标客群的相关度 , 给出优化方向 。用户画像:对参与活动的用户进行画像 , 维度上包括年龄、性别、地域、收入等基础类数据 , 和与业务相关的转化类数据 , 通过这些画像数据对目标客群的属性进行迭代 , 实现更为精准的触达 。
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