在剛剛過去的“十一國慶”假期，各路商家都看準這一難得的“消費黃金周”，使出渾身解數推出各類促銷活動。在企業(yè)數字化進程不斷加快的當下，歷經多次更迭的運營活動節(jié)奏體系，在數據驅動下，迎來了加速升級。

活動運營在各行業(yè)的運營中，都占了非常大的比重；而對活動頻率和密度的調控，就成為一個棘手的課題：一方面希望活動越多越好創(chuàng)造更好的業(yè)績，另一方面，太多的活動又會帶來用戶對活動的“敏感度”和“響應率”下降。

在互聯網發(fā)展的歷程中，活動運營呈現出特征鮮明四代活動節(jié)奏體系。

▌節(jié)日型

互聯網企業(yè)移植了在傳統線下活動的形式，每逢節(jié)日也會推出熱門活動來拉動用戶的活躍度和產品銷售額，諸如雙十一打折、充值多送10%的話費、會員天數等等。

最常做活動的節(jié)日包括：

元旦、春節(jié)、端午、國慶、圣誕等傳統節(jié)日；

情人節(jié)、光棍節(jié)、七夕等主題節(jié)日；

有些公司自創(chuàng)了周年慶、每月會員日。

▌宏觀型

在運作節(jié)日型活動時，每次活動效果也是時好時壞，從活動的數據分析中，得到一些結論。

例如：所有用戶的（視頻、單車）會員剩余天數總數較多時，促銷活動的效果就會差一些，而所有用戶的會員總天數較少時，同樣的促銷活動效果就會好一些。

所以很自然的衍生出了一套基于宏觀經濟、生態(tài)的監(jiān)控數據的活動策略：

在“最優(yōu)”時間節(jié)點上做活動。

活動素材在平時就準備好，一旦指標擊穿閾值；隨時配置好關鍵詞就發(fā)布活動。

同樣的，在實操中也總結出兩條經驗：

一條數據曲線（指標）不合適的時候，必須要優(yōu)化調整。例如：做賬單分期活動，就經歷多次調整，從全量用戶的賬單總和、調整成有過賬單分期記錄的用戶的賬單總和，最后又調整為監(jiān)控5萬賬單用戶這個小群體用戶的賬單總和。

即便在“最優(yōu)”節(jié)點上做活動，每個用戶的價值走勢也不相同。常常是多數用戶在的時候，某些用戶恰巧處在他們自身參數的“最差”時段。所以如果實現針對每個用戶定制營銷策略，將會進一步挖掘用戶身上的價值。

▌微觀型

針對每個用戶的獨特屬性和偏好的研究和運營，最基礎的工作就是“打標簽”，除了常規(guī)的人口屬性（年齡性別省市）和興趣偏好（游戲視頻商品），還應該收集更多的行為屬性，諸如游戲勝率、跳過廣告次數、賬戶資金余額均值等?；诔尚偷臉撕烍w系，運營團隊就可以展開類似“千人千面 ”的個人專屬活動。

實施過程中需要定期查詢個人的標簽及其屬性值的變動，一旦觸發(fā)營銷條件，即可推送預置好的活動。

例如：某日凌晨的定時任務，檢索到A用戶在近1周內信用卡交易筆數低于其15周均值的10%，則贈送一份小額、限時刷卡金，將有助于提升用戶刷卡的活躍度。

▌實時型

檢索用戶屬性通常比較耗時，通常會放到凌晨執(zhí)行。隨著近些年實時計算平臺的發(fā)展，實時的推送營銷活動，尤其是促銷活動已成為可能。

例如：在淘寶首頁搜索并點擊查看從未搜索過的生僻商品（香水、魚竿、砂輪機等等），很短時間內，淘寶就會做出類似千人千面的響應：在首頁和推薦位上就會顯示這個生僻品類的推薦商品，有時就是剛剛點擊的商品，整個過程最短的抽樣僅17秒。

同樣的，也可以推出店鋪的打折券類的活動。