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本文筆者將對常見的幾個“潮汐效應”的案例進行分析，從中挖掘出：如何利用“潮汐效應”的特點，進行產品運營的一些技巧。

潮汐效應，是指月球引潮力作用下， 海水發生周期性漲落的現象。而受自然規律和社會環境的共同影響，人類行為也會有周期性“潮汐效應”，比如：“日出而作，日落而息”，“春耕、夏耘、秋收、冬藏”等等。

對于產品運營來說，“潮汐效應”會直接影響到用戶流量的波動，精細化產品運營理應掌握其內在規律，抓住用戶流量的“漲潮期”落地策略，提升業務轉化。以下，分享幾個產品運營中常見的“潮汐效應”以及業務實例。

一、上下班通勤-潮汐效應

受居民上下班因素影響，每個工作日都會有早晚2個通勤高峰。

如下圖所示，杭州市綜合交通研究中心每天會在其官網發布杭州市實時的交通擁堵指數。從圖中可以清晰地看出：杭州市居民的通勤高峰主要集中在早晚兩個時間段，而這也同樣是國內其他很多城市交通的寫照。

每天的通勤潮汐，直接影響著居民出行交通工具需求度和使用量的分時變化，這也間接影響了出行服務類APP的用戶活躍。第

一財經商業數據中心（CBNData）發布的 《2017中國共享出行行業大數據觀察》：通過ofo小黃車平臺數據勾勒出了工作日共享單車平臺的用戶流量走勢，如下圖所示，共享單車使用高峰期與居民通勤高峰時段正好吻合。

根據報告數據，早高峰時段是上午7:00-9:00，晚高峰時段是傍晚17:00-19:00，僅早晚高峰時段的訂單量就占到全天訂單量的40%+。

從中可見，早晚通勤高峰期是出行服務類產品流量的黃金時段，很大程度上影響著平臺新用戶轉化和老用戶訂單量。針對于此，滴滴就推出了高峰時段的司機“沖單獎”，從而提升高峰時段運力保障水平及平臺交易量。

除了日常的居民通勤，天氣、季節、地域、時節等也會影響到用戶出行流量。

比如：下雨或嚴寒酷暑天氣時騎車的人減少，而打車的人變多；不同地區不同城市居民通勤高峰時段的分布會有所差異；周末相對工作日早晚高峰要平滑很多，不少用戶的活躍時段會在周末時遷移到12:00-18:00的午后時間。日常產品運營中，需結合具體的實際情況針對性落地策略。

二、外賣訂餐-潮汐效應

民以食為天，餐飲是人的一大剛性需求，并且一日三餐有著周期性的時間規律，這很大程度上影響著外賣、餐飲點評APP的產品運營策略。結合用餐“窗口時間”進行針對性的場景化運營，則可以更好地促進新用戶轉化和老用戶活躍和訂單量的提升。

美團點評曾聯合餐飲經管自媒體“餐飲老板內參”共同發布《消費新升級，餐飲新主場：中國餐飲報告（白皮書2017）》，根據報告數據可以看到外賣平臺也有明顯的流量“潮汐效應”。

如下圖所示，美團點評平臺上用戶每天的訂單量呈現為一個M形走勢，早高峰時段集中在10:30-13:00，晚高峰時段集中在16:30-19:00。

從訂單占比來看，午餐訂單占比最大，高達42.81%，其次是晚餐訂單占比32.04%，下午茶和夜宵合計占比21.8%，而早餐訂餐占比僅為3.35%。

結合外賣用戶的潮汐現象，餓了么也落地了針對性的產品運營策略。

如下圖所示，餓了么APP在首頁九宮格設置有2處機動資源位，結合一日三餐分別在不同時間段靈活展示對應的入口，從而更精準抓住每天用戶訂單轉化的“窗口時間”形成轉化。

如在早間時段上線早餐主題頁和午餐預訂頁入口，中午時段上線午餐主題頁和晚餐預訂頁入口，晚間時段上線晚餐主題頁和次日早餐預訂頁入口。

另外，在早中晚三餐之外，餓了么還專門針對下午茶和夜宵場景進行了針對性的產品運營。

三、電商購物-潮汐效應

每年5月正是由春入夏的換季時間，這時用戶的消暑需求開始被喚醒。

如下圖所示，通過百度指數搜索2011年1月1日-2019年1月1日時段的關鍵詞“空調”，可以發現每年5月“空調”一詞的搜索量都會大幅飆升，7月時達到當年的搜索峰值，而8月由盛轉衰再次回到低谷。

特別是2017年，是過去十年中網民“空調”檢索的最高峰，而最終當年國內空調銷售額、銷售量均達到歷史上的最高水平，特別是7月份單月的空調零售量就已接近1000萬套。

我們再分別檢索“空調”、“冰箱”、“電風扇”等關鍵詞，會發現此類產品的搜索高峰全部集中在5月-7月這一時間段。

綜合分析可知：每年的這一時段都是此類消暑電器的需求高峰期，也是此類產品在一年中用戶流量轉化的“黃金時間”，電商平臺可在這個時段，包裝相應的夏日主題活動，從而促進新用戶轉化和GMV的增長。

如圖所示：京東新近就結合這一時間節點上線了“家電清涼節”的主題活動，包括家電主會場及服飾居家、清涼攻略、清涼好物等多個分會場。

另外，除了消暑電器的季節性需求波動之外，保暖類商品在秋冬換季時也會出現一年中的需求高峰期，同樣可結合包裝對應的產品及運營策略。

電商行業除了季節性需求的潮汐效應，每年還有“雙十一”、“京東618”、“蘇寧818”等各個購物節所人為引發的潮汐效應。

如上圖所示，通過對比分析2016年1月1日-2018年12月31日“淘寶”、“京東”、“天貓”、“蘇寧易購”幾個關鍵詞的百度指數，發現：每年頭部電商平臺的用戶搜索峰值都在“雙十一”附近，而6月中下旬“京東”、8月中下旬“蘇寧易購”的關注度也會階段性走高。

隨之而來，每逢大的購物節各家電商平臺的關注度和訂單量都會有顯著的拉升，特別是“雙十一”。

例如：2018年11月11日當天全國網絡零售交易額突破3000億元，同比增長約+27%。而整個2018年“雙十一”期間，天貓GMV高達2135億元，京東GMV達1598億，蘇寧易購全渠道銷售同比增長132%，國美全渠道整體GMV同比增長206%。

因此，結合“雙十一”等購物節策劃相應的項目或活動借勢營銷，早已成了電商產品運營繞不開的一個課題。

結語

總結來說，日常產品運營工作中主要可分三步把握好流量“潮汐效應”：

1. 把握核心業務“潮汐效應”的內在規律性，掌握流量波動“時間表”；
2. 結合時間周期和節點，策劃開發相應項目/活動，或其他制訂針對性策略；
3. 控制產品運營節奏，擇時上線落地相應策略，關鍵在于吃透高峰期的流量轉化。

同時，工作中還需注意一些潮汐節點上的禁忌，比如：周五不上新活動，深夜不做消息觸達，高峰期不做系統維護，等等。

最后需要說明的是，“潮汐效應”高峰期是平臺流量轉化的黃金時段，同時是平臺服務器的承壓期，也是大規模線上故障高發期，應對不好很可能造成用戶的大量客訴和流失。

比如：摩拜單車APP，每年總會出現幾次大面積的系統故障，造成車輛無法正常開鎖，提示“服務器連接超時”等等。

如下圖所示，通過百度搜索可以找到不少相關的新聞，對比后你會發現摩拜“掉鏈子”的時間，基本都是早晚通勤高峰期，可見與上下班高峰期摩拜APP用戶并發使用量激增，造成服務器“宕機”有著脫不了的關系。

因此，如果不想跟曾經的“12306”平臺一樣成為神話般的存在，那么就需要協調開發團隊或第三方團隊提前做好高峰期的運維保障工作，提升高峰期系統運營的穩定性，同時聯合市場、客服團隊做好大規模線上故障的應對方案。

此外，還可結合一些運營策略平抑高峰流量壓力，如摩拜在午休低峰時段推出的“全城免費騎”活動，以及滴滴實行的分時段潮汐定價策略等等。

作者：云洲，公眾號：云洲說（yunzhoushuo），南大碩士，資深產品運營專家，歡迎同行關注和勾搭。

本文由@云洲 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

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