外卖平台的优惠券和套餐，这个活动可以用来拉新，也可以用来促活，本文我们更关心它的动销或者促活的作用。
动销：拉动销售，源自传统零售业，现在的电商行业也常用这个名词。
一、产品目标
通过设置各类满减或者折扣套餐，实现提高用户活跃、增加销售额的目的。在不同的时期，对【效率】有不同的定义。
增长是更有效率的杠杆。
杠杆：用小去撬动大。平台通过额外的资源投入获得更多的回报（超出自然趋势的增长）
效率：更低成本/更快速度/更精准的定向等
二、衡量指标
客单价/毛利率等
三、渠道
在这个产品中渠道的概念比较弱，商家是被动的，由平台的通用渠道实现对用户的触达。
比如用户通过搜索或者推荐的列表页的信息去了解；或者是平台的统一的促销活动：“全场满20减5”的商家列表等等去了解；再或者是用户进入商家页去了解等等。
四、认知&转化
这两个环节耦合比较深。
比如“满减”其实是没有认知这个环节的，直接到了转化，所谓的认知就是整家店的信息。
“套餐”是有认知和转化的，这里就放在一起讨论了。
1.通用动销策略
这两类动销手段都可以抽象为两种策略：一种是通用的动销策略，这是大多数平台的小商家通常使用的策略。
什么是通用呢？
意思是所有的用户都是一样的。
策略的设定是根据全部用户的情况和其他实时性因素（比如节假日/工作日/中秋等节日因素，或者是跟其他店面的竞争的因素）去设置所有动销的内容和规则。
为什么他们不做根据每个用户的精细化的策略呢？
这里有三个主要的原因。
首先，商家对用户其实是没有足够的了解的，虽然外卖的需求频次很高，但是分散到不同店铺上之后，在每家店铺积累的数据是呈现一个很不均衡的表现的。站在店铺角度，每天的订单中确实有高粘度的用户但同样有大量的稀疏的低频用户，难以根据历史行为去增加特定的策略。
其次，对于外卖商家来说，外部因素的变化是很快的，无论是外卖平台间的竞争，还是外卖平台内商家间的竞争，但是策略对外部因素快速变化的处理能力是很有限的，尤其是体量不大的时候。虽然机器是一个时刻收集变化去适时调整的work的机制，但是它是有滞后性的。而且在竞争的时候，我们未必去追求效率最优，比如这里面会有很多战争的博弈在，像是经典的田忌赛马这种传统定义的策略是现阶段我们的机器还做不到的。
所以在这里，我们要清晰的去理解策略的长板和短板，去实时的决定针对具体问题最佳的解决手段到底是什么。
比如曾经滴滴和快的甚至和Uber竞争最激烈的时候，也是由运营同学去实时的调整补贴方案。会天天盯着对方是如何做补贴的，那我也马上做出调整，有的时候可能高1块，有的时候可能低1块，只是逼平你，这里面有非常多的不同的竞争的思路，而不是通过一个机器化的策略去控制，策略是很难达成这样的效果的。这是第二个原因，因为外部变化多且快，策略是很难match这多的因素变化的。
第三个原因，大多数的小商家是没有能力自己做精细化的策略，当然平台角度是可以提供一些附能的。比如这些O2Ｏ的平台大多数会有一些广告，当然这些广告会跟搜索竞价相比会相对简单一些，但是大逻辑是类似的。搜索广告会给站长提供非常多的工具，帮助他们去做投放的关键词和出价的判断。到了O2O平台我们也是如此的，我们会希望从全平台的角度去提供相应的工具，包括背后的一些数据分析和算法支撑帮助商家去更好的去设定更好的相关动销策略，但是平台能做的也相对有限。
这就是为什么大多数小商家不做精细化策略而只做通用型动销策略的三个原因。第一，用户数据积累不够。第二，外部因素变化多且变化快。第三，自己能力有限。平台能部分解决最后一个问题，但前两个问题其实依然是比较难的。
2.定向动销策略
但是如果在一个大数据体量，或者是发展比较稳定的情况下，我们依然可以提出一些定向的动销策略，我们可以根据单个用户的历史消费数据和兴趣倾向设定动销的产品形式和金额。
比如我们打开外卖平台的时候，经常会收到一些针对某家店的券。这里不同的外卖平台可能会有不同的做法，可以是一些通用的店面针对老用户的召回，即店面主动在发券。也可以是平台角度，从用户历史兴趣数据中去挖掘兴趣点，以这个点去touch你以求得当前你打开app后的下单转化。
策略关注的内容包括：
金额满减——满减阶梯折扣是多少
基于爆品or基本品的套餐——套餐内容和折扣是多少
等等
3.两个关注点
就整个动销这件事情，这里提两个关注点
一是要时刻关注ROI：无论是单次的消费还是长期的利益，一定要关注平均折扣比例与毛利率之间的关系
二是套餐or单品型的动销本身可成为拉新手段：此时平台收益并不限于销量本身。
例如：大卖场9毛9一斤的青菜——带动销售；麦当劳的中午套餐——拉新
通用动销策略：根据全部用户的情况和其他实时性因素去设置所有动销的内容和规则。
定向动销策略：根据单个用户的历史消费数据和兴趣倾向设定动销的产品形式和金额。
以上为三节课策略产品课程个人学习笔记。
