本文继续聊大促，文中提到的精细化运营的思路和实践，如拉新效率指数计算、大促销售健康度观察、跨品类渗透率及其涵义、品类优先级策略、产品矩阵思路，也同样适合日常运营、品类增长等方面的工作，希望能给大家以参考借鉴。

大促效果是通过商品的体系化销售来保障的，为了取得良好的销售效果，需要精心考虑大促中的品类策略和产品矩阵，以清晰的战略和商品的组合拳来达到理想的效果。

品类策略是解决如何选择核心品类、如何确定辅助品类的问题，为大促营销资源分配提供重要依据；而产品矩阵则是确定哪些商品在大促中扮演什么样的角色，比如谁负责引流，谁负责带销量，谁负责赚利润，谁做品牌形象。

下面谈谈这两方面的思路。

各级大促在各电商平台一年做到头，每次都会有一个主题（活动排期可以参考前文《大促揭秘: 活动日历与大促规划》）。活动的品类策略促销主题有直接关系。用户标签明确的节庆节点，如母亲节，女神节，儿童节，无疑要以相应人群的偏好品类为核心。

而全品类狂欢，如618，双11，在全年范围内应当严格控制场次（建议不超过三场）。这样，可以在全年让各品类有个轮番冲锋的机会，避免加剧促销疲劳。

以3.8女神节为例，它的核心场景是女性用户群体的节庆，或相关人群（男友、老公）送礼场景，核心品类是女性用户偏好商品，如美妆、女装、女鞋、箱包，辅助品类可以是和女性用户相关度较高的母婴、厨卫清洁、食品等。其它品类如图书、家电数码、办公文具则相关度不高，为女性设计的部分SKU除外。

辅助品类的选择需要权衡，虽然很多品类都能与当前活动“攀上亲”（忽然想起当年规划女神节活动资源时，图书线负责人提出，因为女神节时女生会放半天假，闲着没事要读书，所以图书也应该参加女神节活动）。

辅助品类取舍较难时，可以结合历史数据，对过往该档大促的品类销售情况进行分析，通过各品类的爆发系数来确定品类选择。

爆发系数 = 大促首日（或日均）销售额 / 今年日均销售额

计算得到各个品类的爆发系数后，进行排序，取头部几个品类，果断砍掉腰部和尾部（不是不可以做活动，可以允许品类线来搭车，但仅通过个性化推荐栏位来曝光，在大促组做活动资源分配的时候则不予考虑）。

如果是双11、618这种全品类狂欢，在品类策略的设计上主要考虑下面几点：

公司现阶段的战略目标是做销售额，还是带利润，还是做拉新？公司战略层目标无疑应为大促所承接（大促目标设计详见《大促揭秘之：大促目标》）。

可能有些读者朋友会问，怎么进行拉新效率分析？这个主题本身就可以写一篇长文，以后找时间详细写，这里我先给一个我的团队做拉新效率分析的案例作为参考，数据均为示例。

1）第一步

对一级业务线图书、数码、美妆等八个核心品类，拉取近一年的订单进行统计。

比如一共有10000张订单，然后把它进一步分为新客订单和老客订单两类，其中新客订单是指下单顾客是在本站第一次下单。统计结果为，全站有2000张新客订单，8000张老客订单。这样得到年全站新客订单指数=2000/10000=0.2。

2）第二步

对各个品类，统计每个月的新客订单，老客订单。

比如图书品类在四月份共计订单218张，其中新客订单55张。于是四月的图书品类新客订单指数=55/218=0.252。拿这个数值除以上一步得到的全站新客订单指数0.2，0.252/0.2=1.26，得到四月的图书品类拉新效率指数为1.26。

3）第三步

以第二步的方法，把所有品类在过去一年每个月的拉新效率指数全部计算出来，填入表格。

4）第四步

把拉新效率指数高的标成大红色，较高的标成浅红，适中的标成白色，较差的标成浅蓝，特别差的标成深蓝。至此，我们得到类似下表的拉新效率数据。表格一目了然地体现了什么品类在什么时间会是转化新客的“倚天剑”。

拉新效率指数

（注：各企业因品类、客群特性、拉新侧重点、投资和方法的差异，拉新指数可能与上表有较大差异，上图数据仅为示例。）

5）第五步

有了上表，我们就可以据此做新客相关的精细化运营动作。比如规划拉新资源投放时，我们可以根据拉新效率来看什么时间，应该在什么品类上投放拉新资源。

这个相对业界普遍粗放的新客券在全品类所有时段吃“大锅饭”相比，资源使用效率会有明显提升，尤其是拉新预算紧张的企业，把有限的资源用在刀刃上意义重大。

同样，在大促阶段，如果拉新是重点目的，那么上述方法可以有效指导我们决策重点品类，甚至可以考虑针对拉新效果好的品类和时段，设计专门的主题大促活动。

哪怕对于单一品类的垂直电商或者店铺，也可以从核心品类向下延伸到二级品类甚至三级品类，以同样方法决策活动牵头的战略品类。

各品类与大促存在不同的关联度：

有的品类在大促阶段会出现爆发，卖得特别好，比如活动折扣能做得很深的品类，如服装；或者用户有等打折心态的高单价品类，如家电家居；或者可以囤货的品类，如清洁洗护；也有的品类，在大促阶段的销售相对平时提升不明显，比如不能囤货需要日常购买的商品，比如生鲜。

大促核心品类一定要考虑促销相关性，选择大促关联度相对更高的品类。大促热销品类的计算，同样可以使用前面提到的爆发系数，通过大促数据与日常数据的对比，发现大促的品类关联性。

战略品类的一个重要考虑因素，是品类发展趋势，这包括：

1）宏观发展趋势

比如，近年来受消费升级和生活方式变化的影响，化妆品、洗护、健康食品、宠物用品等品类持续迅速增长。另外2021年受疫情影响，防护用品、居家办公、玩具、小厨电等品类增长迅猛，在宏观大趋势下这些品类无疑应该得到更高的优先级，因为大促也是品类拉新的关键时刻。

中国化妆品行业市场规模：

数据