惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

雷峰网
雷峰网
Recorded Future
Recorded Future
B
Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - 聂微东
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
量子位
GbyAI
GbyAI
IT之家
IT之家
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
I
InfoQ
S
SegmentFault 最新的问题
T
Tailwind CSS Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
M
MIT News - Artificial intelligence
罗磊的独立博客
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
The Cloudflare Blog
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
腾讯CDC
小众软件
小众软件
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
博客园 - Franky
Martin Fowler
Martin Fowler
P
Proofpoint News Feed
月光博客
月光博客
博客园_首页
C
Check Point Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
T
Tenable Blog
Vercel News
Vercel News
SecWiki News
SecWiki News
Security Latest
Security Latest
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
N
News and Events Feed by Topic
Y
Y Combinator Blog
U
Unit 42
The Register - Security
The Register - Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG
K
Kaspersky official blog
WordPress大学
WordPress大学
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
N
Netflix TechBlog - Medium
Jina AI
Jina AI

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
活动复盘 “七步成诗法”,大厂都在用的标准化流程
接地气的陈老师 · 2025-11-12 · via 人人都是产品经理

双十一促销复盘需按类型量化目标并设参照物,分流量、奖励、宣传、开发四类费用核算投入,拆解用户、参与、奖励规则排查风险,对照目标判断成果达成情况,先查执行问题再拆转化漏斗分析原因,沉淀用户标签与活动经验,形成闭环指导后续促销升级,避免数据堆砌,聚焦目标、执行、优化核心逻辑

双十一刚过去,虽然今年的大促没啥动静,但是复盘报告还是要写的。到底怎么写才能既全面又有深度?今天系统跟大家分享一下。

清晰目标

促销的字面含义就是:促进销售,即额外投入资源,获得额外销量。因此,活动到底要达成啥目标,计划投入多少资源,是首先要搞清楚的。

注意!促销本身,有全员参与的大促,和部分用户/部分商品/部分渠道参与的单点促销。每一种促销有各自的目的,因此要先分清促销的类型,每种类型单独清晰目标指标(如下图)

在这里,有些运营很糊涂蛋。一张嘴:“活动就是为了提升销量呀,提升多少我也不知道!”废话,活动肯定是为了提升销量呀,从多少提升到多少才是关键。连具体提升数值都不知道,预算是咋做的,成本又打算怎么控呢。

有些运营则喜欢大包大揽,一个活动写7、8个目标。注意!如果是全员大促的话,是有可能同时实现几个目标的,因为投入力度大嘛。这里只要运营事先每个目标写清楚“打算从XX提升到XX”即可。

非大促类活动, 原则都得找参照物,比如用户类活动可以设AB组对比;商品类可以找往期同款对比;渠道类可以找同地区/同营业面积门店对比。实在找不到,也可以设活动同群体/商品/渠道的活动前后对比,总之得有清晰参照物,不然看不出增量效果。

清晰投入

清晰目标以后,就可以清晰投入。在投入上,重要的是做分类:

  1. 宣传费用:不带购买链接的宣传画、海报
  2. 流量费用:直接购买流量/店铺引流的费用
  3. 奖励费用:因为用户购买行为而发生的优惠/奖励
  4. 开发费用:为了让活动做起来搞的系统开发

这四类费用分清楚,才容易核算效益。流量费用直接影响流量大小,奖励费用直接影响流量进来后的转化率,这两部分是尤其要搞清楚的。宣传和开发费用,则是为了避免低估整体成本,导致项目过不来财务核算那一关(财务经常核算很细,算出来远高于业务粗略估计的)。

清晰规则

促销活动规则包括三大部分:

  1. 目标用户规则:潜在参与群体(全员or指定人群)
  2. 参与规则:完成XX动作可以领奖
  3. 奖励规则:XX金额返XX元/送XX礼品

举个简单例子如下图:

梳理规则,和分析有密切关系:

一来,通过目标用户规则,可以了解用户基础特征与历史行为,从而基于历史数据对用户参与进行一些预判(如果是基于电商平台或者是拉新,可能没有这些数据);

二来,通过参与规则,可以了解用户参与流程,从而构建出转化漏斗。后续可以利用漏斗分析法进行深入分析;

三来,通过奖励规则,可以统一折算优惠力度(比如满300减100,可以折算成优惠33%)。优惠力度是影响效果的重要因素。

这里有3个问题要特别注意:

一、潜在门槛。

比如新上了一款产品A,搞个活动“全体用户买A可赠礼品”,名义上是全员参与,可产品A的受众不见得是全体人,通过同品类的历史数据分析,很有可能发现只有部分人有机会参与,这就是“潜在门槛”问题。如果运营忽视了潜在门槛,很有可能对活动投入产出产生不正确的预计。

二、复杂路径。

比如一个活动要用户浇水种菜折腾一堆操作才能领券,注意!很有可能用户转化率很低,连券都拿不到,而运营又会情急之下在活动中间改流程,省去这些环节,导致数据混乱。如果发现操作路径步骤太多,要打起12分精神,提前警示风险,看运营是否临时调整。

三、叠加奖励。

比如一个活动有10款产品参与,既可以单品享受满减,并且整个订单如果满XX元还能减,这种就是典型的叠加奖励。叠加奖励问题很可能导致成本失控,因此在活动规则出台的时候,就得提前做下单模拟,看看到底哪些规则是叠加在一起的,用户理论上最大幅度享受优惠是多少,提前发现问题。

核算成果

有了清晰的前期数据,在数据出来以后,可以先核算成果。先给一个判断:到底达成目标没有,再来解释为啥达成,为啥没达成。

注意!如果活动很多,比如某些电商公司,一个月可能有150条促销规则一起在跑。这时候除了对单独活动复盘以外,还要做3个整体性复盘。

  • 整体复盘一:整个活动投入总费用 VS 整体收入。收入的增长不能以活动费用增长为代价,这样会耗干利润的。所以要先复盘收入费用率。
  • 整体复盘二:以订单为单位,统计有多少订单叠加了优惠,折算后每单优惠力度是多少,有没有优惠力度超高(比如超50%)的订单。这样能发现利润损失点,后期定规则避免过多叠加。
  • 整体复盘三:以用户为单位,统计每个用户享受优惠次数,形式。特别注意享受优惠额度高,次数多的用户群体,这样能发现“薅羊毛”/“促销敏感”群体,为后续活动增加分析线索。

发现问题

做得好/不好,只要参照目标就很容易下判断。注意!这个判断一定要下,这样后边才好进一步分析。做得好,就总结经验;做的不好,就复盘教训。

很多新人没经验,在目标哪里含糊不清,搞了一堆活动中的细节数据,诸如多少人参加,多少人消费,买一件的有多少,买2件的有多少,……最后数据虽多,连好坏都判断不了,更没有深入结论了。所以下判断非常重要,一定要有好坏定论。

检讨执行

如果做得不好,就得复盘教训。复盘中,是否执行到位,是要第一位考虑的。如果没有执行到位,那再好的策划也不可能实现效果。

对活动而言,复盘执行的要点在于:

  1. 宣传阶段:广告是否按时上线,吸引来用户流量是否足够
  2. 参与阶段:用户是否完成了操作过程,中途损失多少
  3. 成交阶段:是否存在商品缺货、抵用券无法核销、系统故障等问题

这些问题会执行影响销量,而且很难用数据量化(比如用户想下单的时候没货,人家就默默走了),所以先检查这些问题,如果有,就是运营的责任。

成交数=流量*参与转化率*参与完成率*成交率。作为活动组织方,优先考虑把宣传费用花出去,吸引来足够的流量。流量都不够,更谈不上成交。如果活动参与流程太过繁琐,导致用户中途推出比例很高,那就是策划的问题,得考虑精简流程。这里可以将同类型活动历史数据作为参照值,如果明显比同类活动更差,就可以直接检讨。

至于成交率,则是受多方面影响,需要细致分析。

细拆原因

转化率为啥不高?商品选得不对,活动力度不够大,用户需求不足,都有可能都是原因,并且这些原因有可能是相互交织的(本来就需求不足,吸引力又不大),所以想100%扯清楚难度很大。如果是入驻电商平台的商家 ,可能平台方还不会给到用户明细数据,分析难度更大。

这里推荐站在活动策划角度来看:到底我还能改善哪些动作。策划可以改善的是:商品/文案/优惠力度。改善的难度是商品>优惠>文案。所以可以先对参与活动的商品进行同类对比,看与同类商品表现差异;对于不同促销力度下响应差异,检查优惠问题;直接看推广渠道的细节数据,观察不同文案的表现(如下图)。

更深层问题

注意!数据是需要连起来看的,仅通过一次活动有可能无法拆解到更细的原因,而用户对于不同活动的参与,在多次活动中的表现,能更深刻的反映其需求情况。

这就需要对每次活动用户参与情况做好记录,再基于多次活动数据对用户打标签,看其价格敏感偏好与需求偏好。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】,微信公众号:【接地气的陈老师】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。