拼多多双十二优惠力度(拼多多双十二营销活动

时间:2022-09-14 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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从负责C端产品,到经历了多次产品类优化及运营类活动,多少掌握了关于埋点分析和数据统计的一些经验。本文也将总结过往经验,并通过拆解一个线上运营活动案例,来介绍如何打造一个从0到1的数据埋点方案,以帮助精细化运营,实现驱动增长。




一、案例介绍——拼多多:双12全民幸福日

在开始进行埋点设计方案之前,我们需要先了解运营活动案例的一些关键情况,比如:活动形式、参与形式、技术能力等,这些有助于对方案设计的合理性把握。先来介绍一下此次作为分析案例的基本内容。前段时间拼多多上线了一场关于运营活动——“双12全民幸福日”。这个活动最终产生的效果、销量如何我们可能无从得知,但是不妨碍我们去剖析其中的一些“数据痕迹”。


1.1 基本信息

双12全民幸福日是限时团购及特价销售的电商活动,并借助红包、补贴等诸多形式激励用户消费使用,而此次活动几乎囊括了整个电商品类。同时还提供了“幸福小镇”这样的游戏活动模块,增多趣味性,让更多用户参与其中。

1.2 活动初探

(1)活动开发:从体验的活动主页面来看,这是一个由H5技术开发,并支持在浏览器打开的活动链接,而它的主要入口则是从拼多多app首页进入。

所以这里有2个关键信息:

  1. 这个基本是由H5形态支持的活动,但也涉及原生app入口,所以需要考虑H5和原生native打开时候数据采集的差异;
  2. 不同平台类型对用户识别方式不一,这个活动大量为H5原因,同一台设备打开不同的浏览器会导致用户多个情况,所以需注意游客用户的唯一性,至于如何实现,下文会提及。

(2)用户类型:主要分游客用户和登录用户,其中登录用户分微信用户、QQ用户和手机用户。由于这里涉及不同的用户类型,口径不一致会导致后续的数据分析缺乏统一性,所以就需要做一些设计尽量做到口径统一,即在数据采集时做到多字段关联。

  • 游客用户:此类用户没有真实的客户信息,所以一般通过设备ID来标记这个用户;
  • 微信用户:以微信ID为识别用户,支持openid、用户头像、用户昵称、国家省份城市、用户性别等获取;
  • QQ用户:以QQID为识别用户,openid、用户头像、用户昵称、国家省份城市、用户性别;
  • 手机号用户:指以手机号为id的用户。


1.3 协作结构

(1)参与人员:支撑起这个活动方面的数据需求实现,主要涉及以下的角色

业务/运营人员:负责业务需求的反馈,真正业务kpi的背负者。

  • 数据分析师/数据产品经理:把业务诉求转化成数据需求,并对数据口径、指标进行定义;
  • 前端开发:进行前端代码实现埋点需求;
  • 后台开发:借助后台统计实现数据需求,与埋点数据相辅相成;
  • 数据工程师:针对由前端和后台反馈的数据信息进行相关数据开发,比如汇总、计算,乃至输出报表等;
  • 测试人员:对数据进行测试验证,确保符合业务诉求。

完成一系列的数据需求,少不得需要以上的人来参与。

(2)数据角色支撑

以上提及需要什么样的人来参与,以及协作流程。那么数据分析人员,就需要承担以下的支撑工作

  • 业务需求拆解,转化为数据需求;
  • 定义数据口径,指标统计方式;
  • 输出数据方面的文档,比如埋点文档;
  • 针对需求输出定期的数据报告,及时关注数据表现情况。


二、活动还原拆解

由于不是拼多多的员工,我们无法拿到准确的活动策划方案,那么就只能通过活动页面,试图来倒推其需求方案。而整体的还原方法,则从业务拆解、技术条件和需求总结三方面梳理此次活动业务需求。


2.1 业务拆解

显然这是一场年终大促的电商活动,分别提供了“主会场”、“幸福小镇”、“万券齐发”、“年度发布”、”百亿补贴“、”限时秒杀“、“我的1212”等7个主要的体验地方。通常情况下,业务会基于产品设计以及业绩目标制定相关的数据需求。而接下来,将挑几个地方来还原业务需求场景。

(1)全局需求

全局需求是指不仅仅在某个页面、某个环节上的需求,而是从整个活动整体出发,一个总数据需求,比如:新增、活跃等总体数据需求。

1)活动用户

因为电商活动最终目的是引导购买,这个就需要明确的账户信息,因为这些信息关联了一系列的商品、订单、物流、交易额等信息,以及数据采集的主体,所以需作为第一个重点关注了解。

而从活动设计看出,尽管这个大促活动也有一套账户体系,但本质是与APP的账户体系是打通共生的,所以可以理解为只是一个H5的拼多多活动版。只是因为参与此次活动的账户,与活动数据关联形成一个独立的“客群”

那么关于用户级别,业务一般会关注以下几个纬度数据:

2)活动整体

其次就是活动一些整体需求,包括页面访问情况及分享功能情况。由于这两方面在活动哪个页面都是存在,所以可以提取为一个全局性的需求。

(2)主会场

主会场属于整个电商活动的主页面,这个页面设计了较多地方让用户参与活动。而此次拆解从优先级、曝光位置选取“秒杀万人团”和“品类频道”进行分析。

1)页面整体

每个一级页面,都应该有属于本页面的整体级业务需求,但一般抽取的都是具有共同性、宏观性的需求。所以主会场的业务拆解主要体验了页面访问、分享及活动规则的需求。

2)秒杀万人团

从主会场的页面可以看出,万人团这个位置几乎占据首屏的大半位置,因为这里的曝光、商品转化是最高的,也是考验此次活动的成色地方,所以这个产品区域将会是业务重点关注的区域。

由于这个模块是属于团购模块,所以业务除了关注页面访问情况,还会关注发起、拼单等关键行为。

3)品类频道

一般电商会对商品进行分类,这就是所谓的品类商品,而此次主会场也挑选了10来个品类展示。

(3)活动账户中心:“我的1212”

这样页面接近于APP的个人中心页,通常情况下反而是打开相对较少的页面,除非发生购买交易,需要登录或查看订单之类的行为,基本是很少被用户打开。另外,由于这里有登录态和未登录态,所以页面展示会有所区别。

由于“我的1212”属于比较重个人功能服务,这里拆解了登录和补贴两个特殊的功能业务。

1)登录

2)补贴红包

通过以上的活动分解之后,还原了一些业务的数据需求,接下来就要对这些需求进行进一步的挖掘。那么基于以上的需求,我们就需要确认现存的技术条件、产品设计等方面是否满足需求。


2.2 SDK采集

通常情况,执行数据采集的SDK本身会自动采集一些常规数据,比如新设备用户、页面停留时长等等,所以我们在考虑埋点设计的时候,是需要结合其他技术是否能够协助支持。而SDK方面的分析,在这里不过多讨论(具体可以了解以前的分享:V.10 | 数据产品不得不知的技术知识)。

主要重点需清楚H5和APP 两类型SDK的差异及优缺点。


2.3 埋点统计

(1)定义:相信大家都了解,这里就不多解释,埋点其实就是通过前端或后端去收集用户的操作行为信息,每一个操作行为都可以理解为一个埋点事件。

(2)平台:前端方面的埋点,主要有APP、H5、小程序等,不同的平台类型都支持埋点收集,但由于平台原因,一些采集的信息会有所不同。

(3)类型:通常埋点主要集中3个方向,分别是曝光类事件、浏览类事件、交互类事件。

  • 曝光类:大多指页面加载完毕,没有做太多操作的页面曝光,可以理解为只要完整打开这个页面就算曝光;
  • 浏览类:指页面不仅打开还进行一些浏览操作,比如在页面下滑至某个区域,停留时长达到多久等,都可称之为浏览事件;
  • 交互类:指用户通过物理与应用产生交互的事件,比如点击某个按钮、滑动某个元素,甚至系统自动弹窗此类都可以作为交互埋点事件。

(4)价值:埋点的价值在于能够监控用户在使用过程中的一系列行为变化,对用户留存、转化等方面的分析十分之有帮助,比如可以了解用户从进入页面到离开页面的整个生命周期,并对这些用户进行精细化运营。同时也可以附带更多扩展字段,辅助数据收集。


2.4 后台统计(也可以是后端埋点)

(1)定义:指统计一名“有身份”且不可那么容易被迁移信息的用户,比如手机号用户、微信用户,这些有明确用户信息并能够关联真实身份的人,而不是一个“游客”用户。通常情况,这类用户需要在有“身份验证”场景下存在,比如电商购物、金融投资、医疗服务等。

(2)特点:这类用户往往有比较多的客户子信息,比如地址、性别、年龄等,可以延伸成CRM当中的客户数据。

(3)技术:通常后台开发会建立相应的数据库,以及需要存储的字段一一记录这些客户数据,以及在使用平台中产生的各类数据,比如交易金额、交易商品、交易记录等等。而此次分析的电商活动,就会有买家信息表、商品表、交易表等等。


2.5 拆解总结

针对以上已经对业务需求及技术手段有一定的把握,那么结合现有的资料和平台规则,初步确定一些方案及需求导向,为埋点设计提供支持。

(1)技术工具

  • SDK:APP+H5
  • 埋点:前端代码埋点,工作量大但是满足需求,相对准确,缺点是灵活性较低,不易更改

(2)平台规则和指标能力

显然,我们在埋点设计需要知道平台能提供什么样的埋点服务。通常各大厂都会自研,或采用市场上一些知名的第三方平台。不管大家的技术水平如何,一般埋点都会支持以下的采集能力。

  • 总次数: 在选定时间范围内,该事件触发的次数;
  • 触发用户数: 在选定时间范围内,触发该事件的独立用户数;
  • 人均次数: 在选定时间范围内,独立用户触发该事件的平均次数;
  • 人均时长:在选定时间范围内,触发该事件的总时长除以总人数。

(3)需求导向

本质上,关于埋点方面的需求导向有3种,分别是基础需求导向、业务需求导向、垂直领域导向。我们做埋点设计的时候,需要基于业务的需求分析他们的意图是什么,是需要了解哪方面的数据,对他们的业务起到什么作用。所以这时候埋点设计面向的用户应该业务。并且有时候业务提的需求不一定完整表达出他们的意图,我们需要从中找到不妥的地方,或者完善。

1)基础需求导向:这里具体指通用的埋点需求,即不用业务反馈,都是默认且必须策划的地方。比如所谓的PV、UV,甚至停留时长;

2)业务需求导向:主要基于此次场景的业务诉求,因为每场活动不同,存在一些特定的需求埋点,所以我们就需要以业务为导向,制定适应的埋点方案:

  • 用户链路:游客-注册-登录-活跃留存
  • 交易链路:曝光-点击-浏览-下单-复购
  • 渠道链路:投放渠道-曝光-转化量

3)垂直领域导向:为什么会有这个导向,因为不同行业领域,数据关注的指标分析其实是有不同的,比如电商关注GMV,金融关注贷款率等等。那么作为此次研究的样本“我的1212大促”,就需要关注这些指标,通过指标倒推需要哪些埋点:

  • GMV
  • 商品销售量
  • ……一、埋点设计——规范、链路设计

1.1 埋点拆解

回到最初的表格,梳理了一些业务的数据需求。但显然,有些是不适合使用埋点方式采集统计的。就以“我的1212”为例,实际这个页面很多功能是与“登录”用户绑定的。

所以后续分析,十分关联实体账户的金额、交易笔数等需求,将不参与埋点设计。


1.2 埋点规范

既然开始设计埋点,就需要先建立规范。就好比需求文档明确一些全局样式一样,埋点也需要定义一下规范。因为提交埋点需求、执行埋点开发都是多人协同的,我们需要建立规范好便于管理维护。通常地,我们需要注意模块分类、命名规范、具体定义等等,做这些是方便于管理,以及不同的人都能快速解读。

  • 版本记录:主要是记录文档从建立到完成的过程,包括内容、时间、操作者等,这个跟需求文档一样,好让其他人知道这个过程的历史变化;
  • 模块分类:一般埋点都会分模块整理,因为项目一大,不同的业务就会独立管理,这样分工也更明确些。而分类的标准主要看团队习惯或业务性质,有些是基于整个链路做模块分类,比如整个购买到支付路径等。有些则基于前端页面分类。
  • 命名规范:一般埋点都是遵循一定的命名格式,这样的好处除了便于管理之外,其次就是在大家后续进行数据统计分析的时候,能清楚了解对应哪个位置,快速关联起来。大多数埋点的命名都是不同的字符组成,中英文、数字或者特殊字符都可以,主要取决于业务习惯。但是在这里建议设定一些特殊的命名规则,比如0131&DDXY,这样能够仅限于少范围人清楚里面的意思(即所谓波斯密码),保证一定的安全性
  • 状态:即指当前埋点的状态,包括新增、删除还是修改。因为随着活动迭代,有些埋点已经不需要了,可以进行删除,而有些因为需求变更,就需要更改埋点的一些信息。
  • 埋点定义:每个埋点都需要注明定义,这样开发者才能知道你到底想如何埋点,毕竟仅从埋点名称别人是不知道你想获取哪些数据。所以这时候就需要定义这个埋点的行为是什么样的,比如进入一个页面,点击某个按钮等等;
  • 平台类型:由于前端平台有多种,不是所有埋点都一样的,所以就要基于IOS、安卓、H5等分类记录,当然也有完全按照独立的表格文档整理。
  • 属性/扩展字段:因为埋点不仅仅满足某个用户行为的获取,也可以基于这个行为顺带获取一些业务关注的数据,前提是能拿到,比如一个登录用户点击首页,除了埋一个点击首页的事件,还可以收集一个“userid“的参数,此时点击的时候就会把当前登录用户的账号ID也上传进去。这样就可以知道,区分是哪些游客和登录用户在点击首页。
  • 日期:就是每个埋点的最新时间,基于状态的变化而定


1.3 埋点梳理

到了这里,就可以差不多进行埋点方面的输出了,在这里仍旧按照业务需求分模块一一来整理。

1.3.1 活动整体

首先,先从活动整体来做设计,因为这些涉及基础指标。

(1)活动用户

在这里有个特征,就是特别区分了内部和外部,目的主要是想区分多少是因为此次活动吸引APP游客/登录用户参与的,以及多少完全拉新进来。那么该如何统计区分呢,通常这时候埋点就可以设计“channelid”的属性,本身活动页面在平台上线是个链接,通过链接配置一个“channelid=APP“,那么当用户触发埋点时,则带着这样的标识去统计。

(2)分享

可以关注到,整个活动的每个页面都是有分享功能的,所以外部引流空间是很大。但是点击分享,选择渠道,完成分享,才是一个真正连贯的路径操作,所以埋点就需要针对这几个路径进行埋点设计。

另外,由于有几个的明确渠道(微信、QQ等)。通常情况针对这4个分享途径,开发都会提前配置这个带有渠道属性的不同值,这样分享出去的页面,当用户打开,就可以知道是哪些渠道来源。像微信,就会配置成“https://pinduoduo……/channelid=weixin”,那么用户分享出去就会一直带有这个微信渠道标识的链接,埋点就可以采集这样的信息。

1.3.2 主会场

作为此次活动首页也是最重要的页面,其中涉及的需求会相对更多更关键。

(1)整体页面

通常情况下,主模块下的一级页面都会做一个整体的数据分析,这时候关注页面的PV和UV就十分关键。而这里值得注意的是,“主会场”页面访问有可能会存在比点击底部tab更多,因为活动默认进入的首页即主会场,即用户只要打开从一级入口进入则无论如何都会先曝光主会场。

(2)秒杀万人团

万人团的重要性这里不多说了,总之我们对于这块的埋点设计就需要精细到诸多的可触控埋点。

而这里分别展示了3个“入口”展示团购商品,而由于这些位置明确重要且有限可数,所以在埋点设计可以进行具体位置埋点,即进行第1、2、3号位埋点。为什么做这样的设计呢。因为万人团不同时间段展示的团购商品都是不同,这是无法预测的,所以如果埋点成“点击耳机xx团购”,能埋得了1个埋不了第2个,所以干脆进行位置模块形式埋点。

位置形式确定了,其次我们不妨再回想刚刚提及的内容,这个位置很重要,转化率极高,再联系下业务对商品交易链路的关注需求,那么我们就很清楚,这里需要对用户接下来操作的每个步骤(点击、拼单、支付等)都有梳理逐一埋点,最终形成一个可转化分析的漏斗型埋点路径

同时,我们也可以增加一些属性类型,比如“product”、“price”等,了解用户对哪些商品十分感兴趣,对价格的敏感度有多高。

(3)品类频道

这个模块在主会场位于最后位置,且展示了此次参与双12活动的全品类商品,所以各类商品的曝光、点击和转化等数据都是琢磨不定的。因为种类太多,曝光位置靠后,是否能触达用户、以及用户能否从中快速筛选感兴趣商品都无从得知。那么我们就可以对页面的固定区域进行特殊埋点,以加强数据监测。

所以在这里对用户的浏览路径做了埋点设计。主要从品类选项栏、停留区域、停留时长等方面做了特定条件的埋点定义。

在这里值得关注的是,为什么会增加了“停留时长”的限制内容电商的运营,因为一般用户滑动过程中,都多少会浏览到这些商品内容,这是无效数据居多,只要用户真正聚焦并停留一段时间,才真正代表感兴趣,这才是有意义的曝光。

所以在这里进行停留时长的限制,只有满足条件才算是真正的曝光湖南抖音号外包代运营如何。而至于如何界定时长的长度,则主要以业务和平台用户总体习惯为主,并没有标准,1s也可以,10s都可以。

1.3.3 我的1212

这样页面接近于APP的个人中心页,通常情况下反而是打开相对较少的页面,除非发生购买交易,需要登录或查看订单之类的行为,基本是很少被用户打开。另外,由于这里有登录态和未登录态,所以有些埋点是需要注意在登录情况下才会发生的。

(1)登录

还记得前面提及到用户转化链路的场景吗?这里登录模块就十分关键了。因为这是整个埋点路径中验证目标达成的最后一环。所以这里分别对一级页面的“登录点击-登录页面访问-成功登录”做了关键链路埋点监测。

同时还收集了用户中途离开及登录异常的两种转化失败的情况,便于后续可以进行二次唤醒转化,挽留流失用户

另外,这里还有一个关键的属性“usertape”,主要是收集用户注册登录的类型,并统计不同类型下的转化表现。从此次活动可知,拼多多提供了3种方式,分别是微信、QQ、手机号。而微信和QQ由于是采用腾讯开放接口,获取授权信息会多一些,比如性别、地域、昵称等,这是便于做深度的用户画像。

(2)补贴金额

大多数情况下,在登录态之后,有些与账户关联的数据用后台来记录更为精准,比如红包个数、金额等等,因为领取了之后,但是用户不曾在此页面触发任何埋点,是无法准确获取这些数据的。所以这样的功能页面,在埋点设计方面主要关注页面的点击和浏览情况。这些核心的数据需要借助后台方面进行记录。

但是因为后台以用户账户作为存储对象的,那么又如何与埋点的设备账户关联呢?这时候埋点中的一个属性就很重要了,“userid”,当假设用户在登录态,埋点设计了需要上传该账户的userid,那么久可以知道这一系列的行为路径不仅仅是这名设备用户,还知道对应上后台记录的“user用户”




1.4 埋点准则

我们在设计埋点的时候,多遵循一些原则,避免入坑。

  • 注意渠道的来源追踪,有效甄别用户的转化和质量表现
  • 反复测试验证,避免遗留
  • 业务导向为主,多与业务沟通,充分了解对平台规则的使用
  • 注意跨设备口径的一致性,善用userid
  • 不是所有埋点都需要埋,需要兼顾性能和价值等
  • 利用好埋点属性,可以进行更深度分析
  • 模拟用户行为路径,去设计关键的核心埋点
  • 埋点注意加密存储,以密钥方式进行上报
  • 埋点只是数据采集的一种方式,需要结合多种技术特点协同实现
  • 一般数据最终呈现BI报表,需要先在测试环境模拟是否符合业务需求,而不是以单个触发点来验证。
  • 上产线后,数据持续跟踪,发现并不理想或者不符合业务诉求,需要及时调优更改方案

好了,一份基本的埋点方案差不多成型,剩下的就是交给研发去实现。


二、最后总结

  1. 一份合格的埋点方案,需要结合业务诉求、产品技术能力、数据分析等方面综合输出,而不是单方面的想当然;
  2. 多建立核心用户路径模型,有利于快速搭建关键埋点,便于后续的数据分析工作;
  3. 人无完人,再详尽的方案也难免会有错留,作为一名数据分析从业者,需要走进“用户”,努力还原用户的真实场景,这样对埋点设计是有十分帮助的。
  4. 以上只是一些基本的埋点方法,要想运用得十分到位,还需要结合业务场景的实际情况,制定更为复杂的方案。

关于埋点涉及的场景十分多,不同的场景有不同的埋点设计,以及需要关注如何达成业务需求。本文主要从通识性针对大众场景去埋点设计,以此篇文章更适合于精细化运营的案例场景学习。

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