活动运营在各行业的运营中，都占了非常大的比重；而对活动频率和密度的调控，就成为一个扎手的课题：一方面期望活动越多越好发明更好的成绩，另一方面，太多的活动又会带来用户对活动的“敏感度”和“呼应率”下降。
在互联网开展的进程中，活动运营呈现出特征明显四代活动节奏系统。
▌节日型
互联网企业移植了在传统线下活动的方式，每当节日也会推出抢手活动来拉动用户的活跃度和产品销售额，比如双十一打折、充值多送10%的话费、会员天数等等。
最常做活动的节日包含：
元旦、新年、端午、国庆、圣诞等传统节日；情人节、光棍节、七夕等主题节日；有些公司自创了周年庆、每月会员日。
▌微观型
在运作节日型活动时，每次活动作用也是时好时坏，从活动的数据剖析中，得到一些定论。
例如：一切用户的（视频、单车）会员剩下天数总数较多时，促销活动的作用就会差一些，而一切用户的会员总天数较少时，相同的促销活动作用就会好一些。
所以很天然的衍生出了一套根据微观经济、生态的监控数据的活动战略：
在“最优”时刻节点上做活动。活动资料在平常就准备好，一旦目标击穿阈值；随时装备好关键词就发布活动。
相同的，在实操中也总结出两条阅历：
一条数据曲线（目标）不合适的时分，必需求优化调整。例如：做账单分期活动，就阅历屡次调整，从全量用户的账单总和、调整成有过账单分期记载的用户的账单总和，最后又调整为监控5万账单用户这个小集体用户的账单总和。
即便在“最优”节点上做活动，每个用户的价值走势也不相同。常常是大都用户在的时分，某些用户恰巧处在他们本身参数的“最差”时段。所以假如完成针对每个用户定制营销战略，将会进一步发掘用户身上的价值。
▌微观型
针对每个用户的共同特点和偏好的研讨和运营，最根底的作业便是“打标签”，除了惯例的人口特点（年纪性别省市）和爱好偏好（游戏视频产品），还应该搜集更多的行为特点，比如游戏胜率、越过广告次数、账户资金余额均值等。根据成型的标签系统，运营团队就能够打开相似“千人千面 ”的个人专属活动。
施行进程中需求守时查询个人的标签及其特点值的变化，一旦触发营销条件，即可推送预置好的活动。
例如：某日清晨的守时使命，检索到A用户在近1周内信用卡买卖笔数低于其15周均值的10%，则赠送一份小额、限时刷卡金，将有助于提高用户刷卡的活跃度。
▌实时型
检索用户特点一般比较耗时，一般会放到清晨履行。跟着近些年实时核算渠道的开展，实时的推送营销活动，尤其是促销活动已成为或许。
例如：在淘宝主页查找并点击检查从未查找过的冷僻产品（香水、鱼竿、砂轮机等等），很短时刻内，淘宝就会做出相似千人千面的呼应：在主页和引荐位上就会显现这个冷僻品类的引荐产品，有时便是刚刚点击的产品，整个进程最短的抽样仅17秒。
相同的，也能够推出店肆的打折券类的活动。
文／Analysys易观，微信大众号ID：enfodesk。
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