有了以上更细致的策略之后，就可以结合后面的用户模型，做针对性的运营动作。

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3）制定渠道特性的触达形式

数字化营销体系，会构建更多样化的用户模型，不仅仅只有新、老用户等粗略的分层。并且在权益设计上，会结合用户模型，匹配差异化的权益。

最近很多城市又开始发放消费券了，发券是互联网用户增长领域，非常常见的获客手段，今天就来聊聊一张看似简单的优惠券，背后蕴藏的数字化营销增长方法论。

除了常用的金字塔模型，进行一维分层或交叉分层，也可以使用RFM模型，根据交易的频次、交易金额、最近一次交易时间，进行交叉分层。

1）用户模型

对于有算法开发能力和有丰富用户数据的公司来说，则可以尝试用算法模型，用更丰富的用户画像、历史交易数据、权益偏好等特征来建模，预测用户对权益的转化概率。

由于是线上营销，用户有一定的决策周期，决策买什么，在哪里买更便宜，如何凑单等，考虑的因素较多，所以一般不会当下立刻转化。而场景二才是大部分用户使用优惠券的场景，需要投入重点资源去做。

而数字化营销体系，从触达用户开始，就将完整的用户数据记录下来，在优惠券到期前的整个生命周期里，用权益作为钩子，在多个渠道以多种形式再次触达用户，促进用户使用，提升权益的核销率。

在权益发放上，除了通过事先定好的业务规则分人群发放，也可以通过算法模型，结合用户特征数据，进行实时的个性化发放。

如果今年公司的战略是稳定用户规模，不再投入市场争夺，重点是要营收，创造更多的收入，定下了收入增长的目标。那么业务策略则要重点提升用户的ARPU，让每个用户付尽量多的钱，产生更多次的交易。所以就不能用特别低价的商品做促销，重点是要挖掘高价值用户，产生高额消费和复购。

一个围绕用户增长，多渠道触达、促进转化、拉动交易用户/收入的「数字化营销」体系，从策略到产品的搭建框架基本介绍完成，由于篇幅有限，具体的功能细节不一一说明了，感兴趣可以公众号留言交流。

题图来自 Unsplash，基于CC0协议。

易转化的渠道，根据渠道的历史投放效率，曝光点击率、核销率等指标来判断。

构建用户分层模型是为了做更精细化的触达，设计给什么样的用户触达，达到什么样的业务目的。用户分层常见有两种分层方式，一种是金字塔模型，另一种是RFM模型（适用于电商）。

最终实现用户和权益的算法匹配逻辑，为每个用户推荐更易转化的权益，而非通过运营规则来决定人和权益的匹配逻辑，这样的好处是算法可以带来更高的整体转化效率。

2）权益设计

个人建议适用于较大型的平台或者商家，在线上进行大规模用户触达、促进转化、拉动交易用户或收入的场景，公司内部有完善的营销产品，有丰富的用户数据积累，并有自己可运营的渠道流量。

场景1：大促活动，用户在主会场领取权益，并完成使用。

1）财年交易用户数

到这里已经回答了，在什么样的场景什么时候，触达什么样的用户，给什么样的权益，用什么样的策略，达到什么样的业务目的的问题。

1）制定全渠道统一调配规则

数字化营销体系，是一套可以进行多渠道智能触达，对用户进行个性化权益分发，并能在优惠券全生命周期里，促进整体转化率提升的产品体系。

ROI的计算，可以用收入（触达流量x点击率x核销率xARPU）/成本（单用户流量成本x触达用户数），来判断哪个渠道的ROI更高。

在触达方式上，需要根据不同的渠道特性，制定差异化的展现形式。背后依赖对于用户数据的掌握。

它的好处是：

根据用户对营销权益的耐受度，设计不同的疲劳度。有效避免了多渠道重复触达，触达频次一刀切，多渠道权益不一致等问题。

业务策略如何来，首先要根据业务目标来制定，业务目标又根据公司的战略目标来定。以下举例说明：

以上这张图我是总结的用户增长「传统营销玩法」和「数字化营销体系」的区别，首先声明以下内容仅个人的经历，不一定完全正确，而且是否适用于你的工作中，需要根据自己的实际情况而定。

2）制定全生命周期触达规则