电商平台A，成立近10年，算不上行业TOP，但在细分领域也算有些头脸。

今年不景气，APP日活从年初50万一路下跌，到现在，运营死乞白赖地拽着40万的底裤，老板绞尽脑汁地哄着投资人。

开会。

“这样下去不行，得想想办法。”老板掐灭了还没燃掉一半的烟。

“谈几家合作平台，互换资源搞些流量？”

“投几个内容KOL，或者投点广告主？”

“加做几场促销吧，配合Push能涨点日活”

BD、市场、运营建言献策，老板沉默不语。

18年移动端不景气，行业都在保存量，没人敢真金白金地大量做投放。促销或许可以止损，但要彻底解决问题，必须有新流量的进入。

沉默了好一会儿，老板问：“这么些年在平台下过单的流失老客，大概有多少?”

“八九百万吧。”

“想想办法，把这些用户捞回来点。”

老板是对的，从经验看，流失老客召回一定比拉新成本更低，更精准，流量质量更好。

• 用什么触达？

八九百万的老客，曾经在注册、下单过程中留下了他们的手机号、姓名、地址等信息，触达他们并不难，最简单、高效、低成本的方式应该是短信。

• 告诉他们什么？

发送什么样的短信，才能吸引他们回来呢？

就电商而言，一般有三种玩法：

1. 促销优惠，如：夏日爆款美妆全场3折起，SK-2神仙水仅售¥698，速抢手慢无！；

2. 赠送优惠券，如：周末来临，送你88元美食神券，点击链接领取！

3. 商品领取，如：你太久不来，老板说我失职，送你价值59元ray面膜，快来领取！

第一种方法成本较低（仅需短信费用），但响应较差，一般用来配合促销活动，不适合老客召回。第二、三种方法在短信或Push中响应一般都不错。但作为非自营平台，优惠券意味着1:1的高补贴成本，同时，对于购买需求不明朗的流失老客，优惠券非刚需，吸引力有限。相对来说，“爆款商品免费拿”不仅通用性强，大规模采购的成本也更低。

所以，我们采用第三种方法：短信通知这些流失老客，回归免费领礼品。

• 吸引他们去哪？

去哪领？APP吗？

流失老客均为180天未访的用户，绝大多数已卸载APP，重新激活APP行为成本太高，不切实际。

不去APP，去哪？

在电商行业，“免费领”活动一般伴随着拼团、分享、砍价等社交玩法，通过裂变拉新进一步缓冲成本，如拼多多的助力砍价，每日优鲜的0元吃水果等。而社交裂变最好的温床，无疑就是小程序。A平台小程序作为在微信生态内的延伸，功能轻量齐全，作为承接老客回归的第一个据点，再合适不过。

综上，我们将通过短信通知流失老客回归有礼，将其引入小程序，并通过社交玩法生成一轮裂变。

活动流程如下：

上图流程中，无论是主态或客态、开团或参团，在其成团或失败后，都不意味着运营工作的结束。用户参与到这个阶段，我们已经拿到其微信OpenID与推送模板消息的权限，此时根据用户所处的状态，可针对性推送促销商品、优惠券或其他活动来促使、承接用户的进一步转化。

活动背景和策划都已经很清楚，下面我们就聊聊，如何用数据追踪和评估活动效益。

对于以上活动的效果数据评估，我们从四个维度进行：

1. 响应数据
2. 裂变数据
3. 价值追踪
4. 成本评估

这四个维度也基本适合用来评估所有微观运营活动。

下面我们逐一展开，并以前文活动为基础举例说明。鉴于商业规则，数据会有合理范围的修整。

响应数据，就是我们常说的“漏斗”。

假设我们在今日头条投放了一则广告，一段时间内，1000人点击了广告，200人点击后进行了注册，50人注册后根据提示下载了APP，最后只有10人在APP完成了消费转化。

在这里，从1000到10，就是一个简单的漏斗。任何一个活动，从触达后用户的首个特定动作发生到最终的转化，就是一个漏斗。漏斗展示了一次活动的直接成效，并将成效分解到各个步骤，为结果提供每个层次的归因。

下面是本次老客召回活动的转化漏斗：

“输入口令比例”较低，可能是因为短信文案不够锋利，商品选得不够诱人；

“分享链接人数”和“开团人数”两个环节比例都还不错，说明用户输入口令后，转发与开团的引导与流程清晰简洁，用户操作门槛较低；

“成团率”综合为7.79%，低于行业水平。猜测可能是因为3人成团人数较多，难度太大，也可能是因为这些用户嫌麻烦，或是不愿意滥用自己的社交价值。

通过漏斗，我们既可以看出活动整体转化水平，也可以细究每一环节的数据表现，问题出在哪，一目了然。

“问题出在哪”只是漏斗解决的第一个问题，更重要的是“如何解决”。以上是漏斗的“主干”，下面介绍漏斗的“枝干”：

对于“输入口令较低”的问题，我们猜测可能与文案、选品、发送时间等有关。选品为例，为了对比测试，我们在活动前为每组人群设置少量人数（5000人）的对照组，推送短信来验证对这个人群来讲，什么样的商品更有吸引力。

显而易见，24岁以下用户更愿意免费拿到眼药水，面膜对于25~29、30~39岁用户更有吸引力；40以上用户则更倾向于牙膏。

我们发现，以上的表格包括的不仅是“选品”这一个变量，而是“年龄分层”和“选品”两个变量的交叉。在活动中，影响某一环节结果的变量往往数量繁多、相互纠缠，本活动为例，影响“输入口令比例”的因素，与其说是单个变量，不如说是“年龄与选品”、“年龄与文案”这样的变量组合，甚至是“年龄”、“选品”、“文案”、“发送时间”等所有相关变量的最优化组合。

所以，漏斗的“枝干”，就是为了寻求各个变量的最优化组合。实操过程中，变量组合后会产生指数级增长，三五个变量就可能组合出上百种情况，一一测试是不切实际的。所以，变量最优化一定要建立在业务判断的基础上，比如该例，从业务经验出发，不同年龄的用户商品需求应该不一样，所以我们做了“年龄”与“选品”的变量测试；同样，我们认为“选品”和“短信发送时间”并无明确关联，所以就把“短信发送时间”作为单独测试的变量。无论是猜想的验证，还是洞见的挖掘，数据都一定只是业务的工具，而非业务本身。

在一次运营活动策划中，如果你没有把裂变作为整个活动的出发点，那起码也要把它作为一个关键的价值环节。

无论是饿了么式的红包分享、拼多多式的助力砍价，还是每日优鲜的0元吃水果、携程的助力抢车票，亦或是近期朋友圈现象级的网易荣格心理测试、连咖啡的“我的咖啡店”，这些教科书级的活动或玩法，不论转化导向或传播导向，都是围绕“社交”这个价值点展开的。哪怕是微信生态以外的活动，如支付宝的春节集五福，社交性极强的“赠送福字”也是其活动参与转化的最核心