活动流程方案怎么写（8点写好活动运营计划书）

最近，做活动运营的朋友跟我吐槽，每次做活动都会丢三落四，比如忘了做数据埋点。

确实，活动所需要的工作量巨大，涉及技术对接、UI设计、渠道宣发等，特别是做一个活动应有的流程还没有一个清晰的认知，往往逻辑混乱，而且容易没想清楚细节就开始弄，很急躁，结果往往是比较惨淡。

为了让运营人有条不紊地做活动，我总结出一套活动运营的流程框架，大致内容如下：

1、明确背景

2、明确目的

3、撰写活动方案

4、活动立项

5、活动推广与物料准备

6、活动界面测试

7、每日数据分析

8、活动复盘

01

明确背景

如果我们不了解活动的背景，即为什么产生会做，仅仅拿到目的就去设计活动，获得的用户往往是无效用户，甚至会对产品造成负面影响。

明确活动的背景，可以让我们更准确设计出活动，并且得到领导跟同事的支持，使得活动不会夭折，所以活动背景的主要价值是告诉大家“为什么要做活动”、“这次活动对产品来说有哪些价值”。

活动背景，大致来源 4 个角度：

01、业务数据

不同的产品类型，对应的业务数据是不同的，比如社区类产品的业务数据为发帖量、评论量、点赞量等。

当发现产品的某项业务数据明显下滑，或想重点提高某项业务数据，这时候可以考虑策划一场活动。

但我们需要注意，产品的各项业务数据之间是环环相扣，在确定活动策划时，应该从全局考虑数据之间的关系。

即一旦确定了活动策划想提升的重点数据，同时就必须思考如何通过活动来优化与之相关的数据。比如电商类产品的交易额 = 流量 * 转化率 * 客单价，那么要提升交易额，肯定也要考虑优化流量、转化率以及客单价。

比如微信阅读App为提升日活，设计了“集赞得12天无限卡”活动，每集2个朋友点的赞，即可获得2天无限卡，免费查看微信阅读所有的正版电子书。

02、市场热点

热点，指大众关注的人或事物，大到国际事件，小到蓝瘦香菇等网络段子。

在这个无孔不入的信息时代，互联网带给人们便利的同时，也占据着人们的时间，热点信息就犹如G点，让用户感到刺激与感性，让用户感觉到好奇与思考，是用户所需的存在，比如2017年10月国庆期间，鹿晗跟关晓彤在微博上公布恋情，导致微博的服务器由于访问流量过大导致宕机。

对于市场热点，一般分为两类：

1、可预测性热点：一般是节假日、赛事，比如情人节、奥运会、高考等；

2、不可预测性热点：一般是社会新闻，比如2020新冠病毒疫情等。

对于不可预测性热点，难以预料，一般不建议追。

比如快手获取新用户，在春节期间上线了集卡分一亿活动，类似支付宝集五福活动，只要用户集满5张卡，即可参与瓜分一亿现金。当春节前新冠病毒疫情爆发成为了社会新闻，随后快手向武汉捐赠 1 亿元，并迅速在活动提现界面指引用户将瓜分的现金捐给武汉。不少的用户捐赠完之后，把海报分享到朋友圈，活动获得了更多人的关注。

03、竞品动态

用竞品的动态来做活动决策，比如适合市场跟踪型策略的公司，符合大部分领导的决策习惯：市场上是否有类似的成功案例。

通过深度的观察和分析竞品的活动，来定性地判断出有效的类型活动，如果能够定量地给出竞品的活动效果数据，那么你的活动也能更好地保证成功率。

比如京东在2020 年 618 年中电商节期间上线了 “叠蛋糕 分 10 亿”活动，只要用户做任务领金币，不断叠高蛋糕，瓜分奖金会更多。这种玩法，是京东借鉴了淘宝玩了好几年的“双十一叠猫猫”活动。

04、目标人群

有时候，我们在数据分析时，会发现在某人群的数据上出现某种趋势，那么值得我们为他们单独策划活动。

比如在高考过后，知乎的热榜跟搜索词出现大量高考、志愿等信息，体现出与高考相关的人群，对高考特别关注，于是知乎为这人群上线了“挑大学 选专业”活动，让这群人可以查看填志愿的技巧跟经验。

02

明确目的

目的一般是从背景中产生，但目的最常见有 5 种指标方向：拉新、促活、留存、付费、以及品牌，如下：

以上的 5 个是活动指标方向，但还需要设定一个合理的指标数值，这里有 3 个供给大家参考：

1、自己或同事有做过类似活动，可根据之前的活动数据做假设。

2、市面上有做过类似活动，可以参考行业平均值，比如到人人都是产品经理或公众号查找。

3、前两种都没有，自己可以做个假设，然后等活动上线后，不断通过实际数据进行调整优化。

对于活动指标，我们一定要拆解，可以通过公式化或活动路径进行拆解，比如购买人数=新用户人数 * 新用户购买率+老用户人数 * 老用户购买率，方便我们在活动中可以根据数据分析，或者事后复盘，可以更为清楚地知道哪些指标出了问题，哪些手段有效地提升某个指标。

比如某场活动的参与人数要达到 1w UV，仅考虑渠道，通过公式拆解，活动参与人数（1w UV） = 朋友圈来的人数（3000 UV） + 抖音广告来的人数（4000 UV） + 老用户邀请的人数（3000 UV）。

03

撰写活动方案

活动方案也称为活动策划书。在不同的公司，活动方案的形式都是不一样的，但核心目的都是让相关人知道为什么要做，要做什么，什么时候做。

一般活动方案会包括背景，目标，主题，时间，活动玩法，数据埋点等，最好按照产品需求文档 PRD 的形式去写，把绘制活动页面的线框图当做画产品原型图一样对待，具体到活动页面的每一个细节，比如活动前 1小时上海报 A，活动开始时上海报 B。

写完活动方案后，可以跟产品经理沟通一下，可以提前发现逻辑漏洞或公司现有产品不支持的登陆等流程。

在规范化的公司，推广渠道、宣发策略都是在活动立项之后确定，因为活动不通过或活动玩法出现较大变动，那么推广渠道跟宣发策略就需要大改动。当然，如果我们确定在活动立项会通过且没有太大改动，也可以在活动方案写上推广渠道跟宣发策略。

关于活动方案，我会在下一篇推文进行详细说明，这里留个坑。

在确定活动方案后，发给部门老大确定，没有问题后就要开活动立项会。

04

活动立项

在活动立项会前，我们需要确定哪些人员需要参加，比如技术、UI、交互等成员，且提前 1 天以邮件发给相关人员。

在活动立项会上，我们要有几句话说背景，使得与会人员有一定的共识（因为不少人是不看邮件的），然后再将这次活动可以获得的收益，以及每个人需要做些什么。

在立项会上，一般需要跟开发、UI 确定排期，形成初级项目排期表。

在沟通过程中，我们需要注意以下几点：

1、 不要假设对方的想法和我们的一样，不要假设对方知道。

2、 不要觉得自己人微言轻而不敢说话。

3、 不要用一种沟通方式与不同风格的人沟通。

4、 不要被动地等对方说话。

5、 不要轻易认为对方会认为你重复啰嗦，双重确认总比遗漏好。

05

物料推广与物料准备

作为活动的操盘者，尤其在大型活动上，我们需要把每个主要模块划分好，然后交给其他人负责，千万不要一个人扛下所有，不然到最后所有人都来找你，难免会出现差错，比如部分物料没准备，或者临时需要加一些物料等，导致你会陷入一些细节不能自拔，导致活动整体方向无人把控。

一般，我们会使用甘特图做项目管理，分清楚模块，且每个模块至少要设立一个主负责人。如果模块过于庞大，我们还可以分出细模块，然后让该模块的主负责人安排好，也防止部分物料没准备好或不符合规格的问题出现。

在一些大型活动，渠道跟物料比较多，以及活动时间都比较长，我们也可以使用甘特图对推广做管理。

项目管理表或甘特图没有什么标准，但需要符合smart原则，即谁负责什么事物，然后在什么时间交付什么东西。

06

活动界面测试

一般在活动上线前，至少预留 2 – 3 天进行内推，是为了尽早发现技术 BUG、活动逻辑有缺陷等问题。

在测试时候，一般是产品经理负责编写测试用例，然后测试人员按照测试用例进行测试，在运营层面主要为交互功能与数据统计的测试，比如投票是否通畅，各种情况下的文案是否都对上了，票数统计是否正常，每个关键数据的统计埋点是否就位。

但如果我们有时间，也可以参与测试中，一方面可以防止测试用例没有考虑某核心环节，另外一方面也可以提出优化点，提升用户体验。

这里附一张简单的测试清单：

1、用户路径是否完全正确？路径区分新老用户的话，他们各自的路径是否符合预期？

2、替换的活动 banner 等物料，对应的跳转逻辑是否一致？

3、用户的核心路径，数据埋点是否有遗漏？

4、界面文案跟 UI 是否被折叠？

5、如有社交邀请关系，那么分享到各个社交平台，邀请关系是否绑定上？

07

每日数据分析

活动上线后，并不是等着活动结束就行了，而是要做每天的数据分析，记录活动的数据波峰和波谷，还要收集用户评论/反馈等有价值的信息。这样有助于你优先调整活动，能够为你活动结束时的项目汇报做准备。

一般会按照用户关键路径统计数据到excel表中（可以统计每日9：00的数据）。比如活动UV——授权人数——参与活动的人数（新/老用户人数）——支付人数——邀请分享人数——邀请回流人数。如果涉及分销，那么也要计算出费用（给一级跟二级的钱），以及获客成本。

如果你时间较为充足，可以建立一个数据备忘文档，每隔2小时截图数据（保留真实的数据），并且写上简单的运营策略，比如增加了新渠道、更换了海报/banner等。如果运营策略奏效，即在预期时间内，某个运营策略使得预期指标得以提升，比如增加抖音渠道，增加了活动UV 2w ，且支付人数增加了 40%，支付率高达 30%，比其他渠道的支付率高出 10%，说明抖音渠道的用户质量很好，当然，也可以继续探索什么时间段，比如早上还是下午，从抖音渠道引流的用户支付率会更高。

08

活动复盘

在活动复盘中，我们最重要就是可复用点（方便下次复用），以及坑点（避免下次再踩）。

一般步骤：

1、拉出数据，跟预估数据对比，找出比预估数据好的点，以及比预估数据不好的点，比如邀请分享率比预估的高出15%；

2、针对这2点，我们到数据备忘文档 / 数据统计表去寻找答案，比如老用户邀请分享率比平时活动高出40%，原因是变更策略：从老用户邀请新人得 1 元提升到 得 5 元。

3、复盘整个路径，在哪些环节把控不足，比如在海报上线时候，没安排到人手替换。

4、总结。