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優(yōu)惠敏感度模型為提升補貼效率以及精細化運營帶來了很大的貢獻。

互聯(lián)網(wǎng)給我們老百姓帶來的最直接的福利要從補貼開始說起，從滴滴快的燒錢大戰(zhàn)，美團餓了么的外賣紅包，共享單車充返活動，以及兩家支付大頭的鼓勵金，補貼的硝煙似乎從未停止。正如劉強東做客《對話》時表示，燒錢一定要燒出核心競爭力。補貼不僅僅是發(fā)發(fā)優(yōu)惠券那么簡單的事，補貼是一門純技術活。

告別了快速占領市場時粗獷的燒錢方式，進入成熟期互聯(lián)網(wǎng)公司大都開始了精細化運營，如何把補貼用在最需要的用戶身上，如何在降低補貼的同時帶來更多用戶和訂單量的提升，畢竟商業(yè)變現(xiàn)是每個公司必須面對的問題，實現(xiàn)盈利就要降低成本和提高收入。今天，將讓我們一起來探討下高頻產(chǎn)品外賣行業(yè)的高效補貼方式。

首先，我們需要明確的是，補貼能帶來新用戶和訂單量，培養(yǎng)用戶消費習慣，因為人們總是會被“免費”、“優(yōu)惠”這類的商家策略所吸引，那么，在預算有限的情況下，最見效的是轉化那部分消費意愿受補貼影響最大的人，即優(yōu)惠敏感人群，如何找到這部分用戶，可以通過從以下三點方式著手：

一、篩選優(yōu)惠敏感度的指標

優(yōu)惠敏感用戶，一般認為是下單意愿強弱受優(yōu)惠和價格高低影響大的用戶，而運營要做的就是根據(jù)用戶的消費水平，歷史補貼情況，及主動尋找優(yōu)惠行為等分析來確定如何通過補貼提高用戶下單率。

1、歷史補貼情況和用戶消費水平可根據(jù)現(xiàn)存數(shù)據(jù)，通過定義計算公式和劃定時間范疇完成

2、主動獲取優(yōu)惠維度篩選，比如有以下幾個行為：

• 分享渠道領取優(yōu)惠券
• 參加商家滿減湊單活動
• 具有拆單行為的用戶
• 高頻點折扣菜
• 從banner活動落地頁獲得優(yōu)惠

綜合考慮用戶的歷史訂單補貼率、歷史單均價以及主動獲取優(yōu)惠行為，初步確定這些指標后，即可以制定初版探索方案驗證這些指標是否能帶來提升，然后再進入數(shù)據(jù)分析挖掘階段尋找最佳閾值。

二、確定優(yōu)惠敏感度方案

1）初版探索方案

方案目的：驗證主動獲取優(yōu)惠的幾項指標是否能帶來增量

方案詳情：篩選N天內訂單數(shù)大于M單且末購時間小于X天的活躍用戶，將有以上5項指標用戶訂單占總訂單比值按區(qū)間統(tǒng)計，根據(jù)用戶數(shù)分布決定某一個值為高敏用戶劃分線。

例如，用戶使用分享紅包的訂單占用戶總訂單比例，結果是60%以上的用戶占比低于10%，則將這項定義為使用分享紅包券的訂單占比10%以上用戶認定為高敏用戶；

同比，85%以上用戶的拆單行為在2單以內，則認定用戶拆單2次及以上，當然拆單的動作可根據(jù)實際業(yè)務情況定義，如外賣中，用戶兩單均來自同一個商戶，且前后兩單間隔在60秒到600秒之間，均使用滿減且滿減金額>=5元

按照以上方式篩選用戶作為實驗組后，同時將補貼率大于Y用戶作為對照組，通過AB測試分別推送優(yōu)惠券查看兩組轉化率是否有提升。以此得出最合理的優(yōu)惠敏感指標以及各指標影響用戶下單意愿的強弱排序。

方案結果：通過測試驗證各行為對用戶下單轉化是否有提升以及提升多少，由此可以說明此次定義的各指標為優(yōu)惠敏感用戶特征參考值是優(yōu)于直接按補貼率不區(qū)分主被動選取用戶更精準。

2）實際開發(fā)方案

步驟一：分析初版探索方案中使用券下單、未用券下單、未下單用戶的人數(shù)占比，客單價分布，歷史優(yōu)惠渠道情況、近期訂單量與末購時間等，以此分析用戶下單時的行為特征以及對優(yōu)惠方式和優(yōu)惠門檻的預期值。

步驟二：分析歷史補貼率、客單價、主動獲取優(yōu)惠的幾個行為等指標對實驗組與對照組的增長率差異值，找到與增長率最相關的影響因素，確定各指標是否均有正相關關系，以及根據(jù)具體增長率和增長率斜率表現(xiàn)找到閾值點，并完成確認各部分隊優(yōu)惠敏感度的的權重大小。

步驟三：根據(jù)以上分析以及初版測試用戶數(shù)據(jù)進行邏輯回歸訓練，由此得出優(yōu)惠敏感度值，即可應用于整個大盤用戶。

三、優(yōu)惠敏感度的策略應用

優(yōu)惠敏感度生成用戶標簽，可廣泛應用于各種發(fā)券紅包等補貼工具中，形成對不同敏感度標簽的用戶補貼或不補貼，補貼不同門檻和金額的滿減券，是發(fā)券還是做產(chǎn)品邏輯上的特權差異等多種運營方式。對優(yōu)惠敏感的用戶補貼，最高效的利用了補貼預算，同時帶來了增長，而對于優(yōu)惠不敏感用戶，紅包對下元意愿刺激比較小，則可通過提供高品質服務和菜品供給等方式維系這部分用戶?？傊?，優(yōu)惠敏感度模型為提升補貼效率以及精細化運營帶來了很大的貢獻。

本文由 @淺夏秋晴 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載。