发布时间：2022-05-18 12:10:01源自：https://www.it-th.com作者 ：it谈话网阅读(380)
在交易类产品中（零售电商、生活产品为主），优惠券被普遍应用。但是，优惠券的应用过程中也存在诸多难题：
给用户发了很多优惠券，但是使用率低，消费提升不明显？ 金额小/门槛高的优惠券发了没有效果，反倒让用户不满？ 金额大/门槛低的优惠券发了成本太高，没有增量销售额？ 优惠券主要作用是引导用户下单，对运营工作帮助有限？所以，优惠券作用真的有限吗？仅能用于促销吗？答案是否定的，优惠券在电商产品中具有多方面的运营价值，能够实现产品和用户运营的多重目标。优惠券作为营销工具本身并无优劣，系统有效的优惠券发放的策略、活动才决定了其作用和价值，优惠券仍是电商产品运营的重要武器。
本文较长，全面解读了优惠券的应用思路和方法，文章结构如下，期望对你有所帮助。
优惠券作为广泛使用的营销工具，其具有一些关键的组成要素，这些要素组成了最终发放给用户的优惠券，拆分来看这些要素能帮助我们更好了解和使用优惠券。
不同优惠券要素的组合形成了多种类型的优惠券，不同的优惠券有不同的作用。新人优惠券额度大门槛低，用于新注册用户的转化大额满减券使用门槛高，有利于提升活跃用户的客单价APP专享券仅限APP内使用，能够将微信等其他渠道的用户引流到APP中。针对不同用户和不同目标选择不同的优惠券，能发挥更大的作用。
而优惠券对平台或商家最大的作用就是实现商品利润的最大化，消费者剩余价值的最小化，其中消费者剩余价值=用户愿意支付的最高价格-用户实际支付的商品价格，也就是商家让利给用户的部分利润。
理想状态下，用户用愿意支付的最高价格支付，消费者剩余价值为0，商家利润最大，但是商家无法准确知道用户愿意支付的最高价格，而优惠券就可以筛选用户，愿意支付高价格用户不会刻意寻找使用优惠券，支付高价格，而不愿支付高价格的用户使用优惠券产生消费也能带来利润。
除此之外，优惠券还能够实现用户的价值分层，区分不同价格预期的用户，结合数据分析进行差异化精细化的运营，并且能够稳定价格，较灵活进行调价，增加电商运营的灵活性。
价格歧视，是指商家为不同的消费者提供相同商品/服务时，实行不同的价格。
因为针对同一商品，不用用户愿意支付的价格是不同的，如果统一定价就会导致部分用户不消费，而发放优惠券，针对性地满足不同用户的心理预期价格，从而实现利润最大化。
当然，平台很难准确知道用户的心理预期价格，需要结合用户特征和数据分析设计优惠券发放策略，尽可能让更多用户产生消费。
锚定效应，指用户对事物做定量评估时，会将某些特定数值作为起始参考值，而起始参考值像锚一样制约着评估值，影响用户的判断和行为。
优惠券对锚定效应的体现和应用在于价格对比，商品原价和使用优惠券后的价格对比，进而影响用户价值感知。
沉没成本，是指以往发生的，但与当前决策无关的成本（时间、金钱、精力）
绝对理性的决策，不应考虑沉没成本，而是考虑未来可能发生的成本和收益。但是，大部分人还是考虑沉没成本，具有损失厌恶的心态，并影响行为决策。
用户获得优惠券付出的时间、精力甚至金钱成本就是沉没成本，用户在进行消费决策，受沉没成本影响，更容易使用优惠券产生消费行为。
优惠券是进行用户拉新引流的有效工具，其提供的价格优惠是既能提升现有老用户分享传播的动力，也能提升新用户接受邀请的转化率。
老用户是拉新的发起者，核心是提升用户的参与分享动机，在设计时可以关注利己和利他两个角度，利己是利益驱动，以合适优惠券作为奖励，利他是关系驱动，让老用户可以分享新用户一些奖励，老用户的分享压力更小，降低老用户的分享阻力。
新用户侧核心关注转化问题，老用户拉来的新用户需要快速激活转化才可以为产品贡献价值，而转化包括分享转化和付费转化，分享转化是用户接受老用户的分享邀请注册成为新用户，付费转化时用户注册后进入新人转化流程，完成在产品内的首单消费。两步转化在设计优惠券拉新玩法时容易被轻视，但是决定了拉新玩法的有效性。
连接方式是连接新老用户的玩法形式，常见的方式包括助力、拼团、组队、抽奖、赠送，借助这些方式更好实现老用户和新用户的连接，带来新增用户。
再来看利用优惠券拉新引流的常见玩法，看看其在设计时是如何考虑老用户侧、新用户侧及连接方式，最终实现拉新引流目标。
这些玩法还是比较容易理解，以优惠券为奖励动机促进老用户的分享，并且承接新用户的转化。来看一个具体的玩法案例，属于常见玩法中赠券得券的变形。
在天猫超市的超市卡玩法中，超市卡就是天猫超市内的一种优惠券形式。老用户支付0.01元购买30个超市卡盲盒，再将超市卡盲盒分享给好友，每一个好友领取1个超市卡盲盒，老用户就可获得1元超市卡，30个盲盒都被好友领取后，老用户就可获得30元天猫卡，0.01元最多赚到30元，老用户的参与动机较高，并且新用户也可以随机领到不同额度的超市卡，承接其后续的转化消费。盲盒的概念和玩法也较为新颖，提升了玩法的趣味性。
除了线上由产品现有用户发起的分享传播拉新玩法之外，优惠券还能够借助平台渠道、合作伙伴，实现跨平台渠道、线上线下的引流拉新，实现获取新用户、差异化运营等目标。
优惠券是引导新用户完成首单转化和前期留存的有效工具，将优惠券包装为新人专属权益，进一步提升优惠券的价值，提升使用率。
利用优惠券引导激活转化时，有两类方法：
一是，价值前置，用户转化前即提供新人优惠，新用户获得优惠券后转化流程更加流程。常见的新人大额券以及新人券包就是价值前置的优惠券转化方式。
二是，价值后置，提前高质新用户可享受的新人权益，但新用户转化下单后才能获得优惠券权益奖励。近年较火的首单全额返就是价值后置的方法。
在实际应用中，可以价值前置和价值后置的玩法结合使用，共同促进新用户的激活转化。
这里重点说下新人券包，其是目前最常见的新用户优惠券转化玩法。新人券包通过多张优惠券的组合既可以提升新人权益的价值感，并且优惠券组合能够引导用户的消费，更加准确指向平台优势品类，提升用户消费体验。
在设计新人券包时要包含如下类型的优惠券：
无门槛/低门槛优惠券，促进用户快速完成首单转化，体验消费流程和服务品牌券/品类专享券，引导用户购买平台内的优势品类/品牌商品，培养用户习惯大额高门槛优惠券，提升用户的客单价，让用户在平台产生更高价值的订单。小米有品的新人权益中既有新人券包也有首单返券。新人500元券包中既有首单优惠券，力度较大促进用户快速下单，也有电视券、生活用品券，引导用户消费了解小米有品的优势品类，还有多门槛的通用券，满足不同客单的用户。新人全额返是在用户首单消费后返还与支付价格同等金额的红包，红包和优惠券非常类似，用户下次消费时才可使用，既促进了新用户首单转化，也一定程度上保证了后续的留存复购。
优惠券最重要的作用是促进用户消费，但一次消费对平台价值有限，更多是追求用户的持续多次消费，提升用户生命周期价值（LTV）。
利用优惠券促进用户持续多次的消费的本质是价值预留形成的正反馈，不断强化用户的消费动机和行为。以用户的消费或付费行为为基础，发放优惠券，用优惠券为用户留下钩子，吸引用户使用优惠券下次再来消费。
在发放提升用户持续消费优惠券时，要关注优惠券的获取成本，持续消费要求优惠券的高使用率，提升用户获取优惠券的方式成本，让用户更加重视优惠券。
在促进持续消费的优惠券玩法中，付费券包是目前应用较多的玩法。付费券包是多种优惠券组合券包，用户付费（价格较低）购买使用，券包价值上远超用户支付价值。付费能大大提升用户使用率，进而持续消费。设计付费券包时，一般要包含无门槛优惠券、小额低门槛优惠券、大额高门槛优惠券以及品类品牌券。
拼多多省钱月卡是非常成功的付费券包，淘宝、京东、苏宁也纷纷跟进效仿，其成功之处在于结合优惠券及用户心理的完美设计：
借助抽奖实现差异化定价，价格锚定提升用户付费超值券包组合设计，每日领取一张，提升用户持续活跃无门槛券保证用户消费，其他优惠券提升消费频次和消费金额。持续消费追求用户消费次数和长期消费金额的最大化，从而提升用户的生命周期价值，此外优惠券还可助力提升用户单次消费金额的最大化，提升订单单价。
满减优惠券就是提升用户每个订单单价的工具，用户消费满一定金额后才可使用，还有满一定金额可以低价换购特定商品的优惠券。
针对不活跃的沉默用户进行唤醒召回时，优惠券是很好的抓手，能够保证召回的投入产出，带来增量销售额。
利用优惠券进行唤醒召回的方法包括回访优惠券和召回优惠券。
回访优惠券是指，对于长期未访问或未消费的用户，其回访产品时，针对性发放优惠券，促进消费，避免用户再次沉默以至流失。回访优惠券需要解决“多久未访问才发”和“发放什么优惠券”这两个问题，前者需要基于平台用户的平均消费周期和流失用户的最后访问距最后消费周期确定，后者则基于用户历史消费品类偏好和最后一次消费商品发放低门槛优惠券。
召回优惠券则是，针对长期未消费的用户发放召回优惠券，唤醒用户，引导其消费行为，延长用户在平台的留存和生命周期。主动召回需要多渠道多轮次触达，并且根据用户对召回的反馈后续差异化继续召回，被成功召回的用户需要进入唤醒用户池，进一步关注用户周期活跃和消费，减少二次流失。
瑞幸咖啡就非常擅长利用优惠券进行用户唤醒召回，长期未消费和访问的用户回访时有回访优惠券包和优惠专区，沉默用户也有多渠道多轮次的优惠券召回，共同减少用户的流失。
优惠券对于平台来说产生了成本费用，所以发放优惠券之后，需要关注产生成本费用的优惠券带来的收益，即投入产出比或投资回报率（ROI）。
ROI= （收入-成本）/成本 = 利润 / 成本
ROI的计算公式很简单，在应用优惠券时，要追求ROI的最大化，让付出的成本产生更大的收益。当收益大于成本时，项目就具备可持续性。在优惠券运营中，并非完全如此。
保证优惠券的投入产出比为正比较容易，方式之一就是发放有门槛的优惠券。
向用户发放一张满100减20元的优惠券：
用户使用优惠券，至少产生100元的销售额，平台产生20元的成本。
如果销售利润率为30%，这用户用券贡献了至少30元的利润。
ROI = （30-20）/ 20 = 50%，ROI为正，即代表有利润。
所以持续发放100减20元的有门槛券是可行的。
在这个有门槛优惠券的举例中存在两个局限和问题：
① 优惠券使用中无法总是发放有门槛优惠券，尤其是能够一次消费ROI为正的优惠券。如果发放其他优惠券如何关注分析ROI数据？
② 举例中ROI为正的假设是没有优惠券用户不会购物，但是实际情况下，不发放优惠券部分用户也会购物。发放优惠券能否带来增量销售额？
先看第一个问题，针对活跃忠诚用户，发放有门槛的优惠券较多，保证用户每次消费ROI为正。但是针对新用户或者沉默用户，往往会发放无门槛优惠券，或者使用时无法实现ROI为正的有门槛优惠券。这种情况，需要关注用户一定周期内的消费，而不仅考虑一次的用券消费。
周期ROI = 用户一定周期内贡献利润 / 成本
向沉默流失用户发放一张满50减20元的优惠券：
用户使用优惠券，至少产生50元的销售额，平台产生20元的成本。
如果销售利润率为20%，这用户用券贡献了至少10元的利润。
ROI = （10-20）/ 20 = -50%，ROI为负，即代表收益小于成本，利润为负。
但是如果用户后续继续消费，又产生100元销售额，利润20元。
周期ROI = （10+20-20）/ 20 = 50%，周期ROI为正。
这种情况，还是假设没有第一次发放优惠券，用户就不会产生后续消费。
解决第②个问题：举例中ROI为正的假设是没有优惠券用户不会购物，但是实际情况下，不发放优惠券部分用户也会购物。发放优惠券能否带来增量销售额？
发放优惠券带来的收益，不仅仅是用券收益大于优惠券成本的比较，更重要是发券收益比不发优惠券的收益更大，必须带来增量才是有价值的。
针对100位用户，不发放优惠券，会有50人消费，客单价100元，利润率20%：
利润① = 50 * 100 * 20% = 1000 元
如果发放满99减20元优惠券，会有80人消费，客单价120元：
利润② = 80 *120 * 20% - 20*80 = 320元，反倒比不发优惠券利润低
如果发放满199减20元优惠券，会有70人消费，客单价250元：
利润③ = 70 * 250 * 20% -20 * 70 = 2100元，比不发优惠券利润高。
如何判断不发优惠券和发优惠券哪种策略的收益大呢？一种方式是数据分析预测，借助用户历史数据和特征，搭建分析预测模型，预估判断优惠券策略有效性第二种方式就是AB测试实验，针对两批特征相似的用户，一组发放优惠券，一组不发放，监测数据差异。
因为粗放式的优惠券发放策略，很多产品中发放了过多优惠券，但是用户使用率过低，造成了不必要的运营成本，并且影响用户体验。
提升优惠券的核销使用，需要做到“三个匹配”：
用户消费的特征与用户收到的优惠券匹配用户偏好的商品与用户收到的优惠券匹配用户消费的场景与用户收到的优惠券匹配。用户消费的特征与用户收到的优惠券匹配。基于数据分析进行用户分层，对不同类型的用户发放符合其特征的优惠券，投其所好才能提升优惠券的使用率。
用户偏好的商品与用户收到的优惠券匹配。发放优惠券的目的是让用户消费购买商品，找准用户偏好的商品，发放适用的优惠券，并且在用户使用产品流程中适时展示偏好商品，进一步提升用户使用优惠券的可能性。
用户消费的场景与用户收到的优惠券匹配。用户在促销活动/搜索列表/商家店铺等不同场景下，消费动机和偏好不同，对应发放适合场景的优惠券，让消费者在场景助推下快速决策。如促销活动专区，发放大额高门槛满减券，优惠感知优惠大，也可以提升客单价搜索结果页中，基于搜索品类发放品类专属券，让有主动消费意愿的用户更快决策。
应对优惠券对用户的适应失效有四个主要思路和方法：
个性化精细化发券：基于用户分层和消费特征，差异化发券，控制发放张数，提升使用率。
设定领券用券阈值：基于用户分析判定优惠券数量和使用率阈值，对于超出阈值用户减少优惠券发放。
增加用户主动领券：适当减少主动发券，增加用户自主领取优惠券的方式（如领券中心）。
与其他玩法相结合：避免过分依赖优惠券运营，与选品、活动等策略相结合促进用户消费。
关注投入产出重点解决 发不发的问题。提高核销使用重点解决 怎么发的问题。而避免适应失效是长期的优惠券运营基础，保证投入产出和核销使用的有效性和持续性。三者由数据分析驱动，保证优惠券效果。
了解优惠券的要素作用及有效本质是利用优惠券的基础，熟悉优惠券玩法活动可以更好助力电商用户运营作用，而数据驱动运营进一步提升了优惠券运营的效果。
优惠券虽然泛滥，系统完善的优惠券运营方式仍是电商产品用户运营的利器。
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