5daofeng?2018-10-18 10:19:18?閱讀次數:1226
很多小伙伴在做活動運營的時候,發現為什么別人用了少量的錢做出了那么多的流量次次超過10萬而我們做的活動缺只有幾千,其實你真的了解活動運營嘛?有自己的運營體系嘛?
我們來從零開始一步一步的搭建活動運營的流程結構。
第一步:劃分“活動前”、“活動中”、“活動后”
活動運營可以分為“活動前”、“活動中”、“活動后”。這個容易理解,不做贅述。
第二步:把“活動前”“活動中”“活動后”作為一個對象
我們分別把“活動前”“活動中”“活動后”作為一個對象,看看它們有哪些屬性呢?(建議沒看過《思維篇|如何成為一個運營大牛(三): 面向對象》的同學去看一下)
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1、對象:活動前
屬性:
目標正確性:一個正確的、明確的目標是活動成功的必要條件。
方案有效性:有了目標,就一定需要一個行之有效的方案。
準備充分性:有了好的方案,就一定要做好充分的準備。
2、對象:活動中
屬性:
時間充足性:活動的時間越長,產生的效果就越好。
時間內高效性:活動的效率越高,產生的效果就越佳。
活動擴散性:活動擴散性越強,能覆蓋的用戶人群就越多。
3、對象:活動后
屬性:
用戶體驗性:用戶的體驗感,是我們活動是否成功的重要判斷標準。
自我幫助性:能夠在活動中不斷總結不斷成長,是我們不斷進步的源泉。
而想要做好一個活動運營,那么就需要有系統的邏輯將整個方案給圈起來,從而能夠讓用戶獲得滿足感的同時樂意去傳播這個活動。從而需要有一個好的職場老師帶。并不是每個人都是有好的職場老師的。沒有老師帶怎么辦?大家可以學習這門課程從而建立自己活動運營體系。由浙江大學商業智能碩士祁杰,帶你構建一個完整的活動價格體系
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如何成為一個運營大牛:一張圖看清活動運營
大家試想一想,如果一個活動目標正確、方案有效、準備充分、活動時間跨度長、效率又高、擴散性大、用戶體驗也好、對自己還有幫助,這樣的活動怎么會不好功呢?
第三步:分析以上各個屬性的方法
首先我們進入“活動前”階段,在這個階段我們要確保的三點是:目標正確、方案有效、準備充分。
1、目標正確性
把目標轉化成用戶數據目標
預算數據化
時間數據化
2、方案有效性
一個有效的活動方案是活動運營的最核心的東西了
對象:活動方案
屬性:
創意性
可操作性
對用戶的吸引性
用戶的傳播性
接下來我們開始分析以上幾個屬性,并開始尋找相應的方法:
(1)創意性
(2)可行性
(3)對用戶的吸引性
(4)用戶的傳播性
3、準備充分性
要確保一件事情準備充分,一般我們可以通過人、物、事三個維度來考慮,即人到位了么?物品準備好了么?突發事情有預案么?
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4、時間充足性
在當下市場下,各種各樣的活動都在占據著我們的時間,所以一場活動的爆點其實很短,一般短則1-2天左右,長則1、2周左右,也就消失殆盡了。同學們辛辛苦苦做了很多工作,這么短時間就消耗了未免有些可惜,那我們就要想辦法把它的時間拉長。怎么拉長呢?我們要盡可能的賦予活動的“前戲”和“后戲”,也就是活動運營中“預熱”和“余熱”。
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5、時間內高效性
活動時間拉長了,但真正的活動就這么幾天。所以除了之前的準備充分之外,為了要保證活動期間的高效率。我們采用了如下方法:
6、活動擴散性
這里的活動擴散性不同于之前的方案的用戶傳播性,主要是指在活動過程中如何盡可能的進行更大的傳播。
7、用戶體驗性
我們的活動都是圍繞著用戶的,所以每次活動完成之后,去了解這次活動給用戶帶來的真實體驗,是必須要做的一步。也時衡量這次活動是否成功的標準之一。
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8、自我幫助性
要滿足這一屬性,一般就是活動“復盤”了,我們需要對本次活動從頭到尾進行一次梳理,完成一次活動復盤和總結。
第四步:按照執行的流程先后順序,畫出我們的活動運營結構圖
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活動運營,需要一個老司機帶著梳理出梳理出自己的套路,從而做出更好的活動來。逐步上升。通過學習完善自己的知識體系。
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課程介紹:
講師:祁杰
活動盒子產品總監
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本活動僅限前五十人
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【你的收獲】
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學會如何通過完整的活動運營體系,策劃活動
學會使用活動運營工具,讓你快速落地活動
學會數據分析,并學會如何使用大數據加持你的活動
形成完整的活動運營知識框架
【課程大綱】
第一部分:活動揭秘
1.1 活動怎么做才有效
1.2 病毒營銷原理
1.3 十種常見的病毒營銷玩法
1.4 活動營銷中的價格設定的秘密
1.5 利用用戶的得失心理做活動
1.6 活動如何提升付費轉化
1.7 活動中的促銷怎么定
1.8 通過活動增加用戶粘性
1.9 用戶留存模型
第二部分:活動設計
2.1 活動的目標及受眾設計
2.2 活動的渠道設計
2.3 活動的用戶行為設計
2.4 活動素材庫-常用活動玩法(上)
2.5 活動素材庫-常用活動玩法(下)
2.6 活動獎品設計
第三部分:活動落地
3.1 大數據環境下的活動運營
3.2 常用活動工具
第四部分:活動數據分析
4.1 用戶數據分析
4.2 活動數據分析
4.3 活動運營下的增長黑客