[數據分析#8] 優惠券分群 & 成效分析

最近我在研究應該如何幫賣場們評估優惠券的成效？我想到可以運用之前從書中讀到的 用戶階段，再結合不同目的下如何透過控制優惠券的兩個變數 (折扣率/門檻) 來達到我們想要達到的目標。最後再驗證看看設計後的優惠券有沒有真的帶來更多訂單或是營收。這篇文章把優惠券設計、不同目的應該怎麼控制兩個變數、四象限分群分析架構列出來，如果你也苦於不知道怎麼評估優惠券的成效，歡迎看看我的方法～

優惠券設計 – 依照用戶階段來設計

在設計優惠券前，電商們可以考量不同階段 (AARRR) 的客人需要不同種類的優惠券，並且思考不同階段上希望顧客達到什麼樣的目標，再來思考優惠券應該如何設計。

1. 用戶獲取階段

在用戶獲取的階段，是最難也是最花錢的部分，因為用戶如果要拋棄他過往的行為模式來適應新的平台，這時候需要強而有力的拉力來吸引客人到站上消費，這時候的折扣券最好是折扣深度深、而且是幾乎沒有門檻就可以使用。例如：沒有消費門檻就可以使用的折價券，折扣率很高、或是折價金額很高。

2. 用戶留存階段

首次購買後，我們會希望用戶定期來購買、並且提高他的客單價，這時候可以再細分成不同目的，例如說「穩定購買週期」或是「提高客單價」，就會需要設計相對應的折價券。

2. 用戶推薦階段

病毒行銷是用戶成長的引擎動能，因此讓用戶推薦更多用戶來是病毒行銷最常見的方式。但是如果你希望用戶「無償」分享通常很難，所以加上一點點的誘因通常是一定需要的。但我們要思考的是，只要這個折扣的成本比我們千辛萬苦去獲取一個新用戶的成本還要小，這個優惠券的效益就會是健康而且有效的。

優惠券設計 – 依照目的來設計

接下來，我們可能會因應不同的目的來考慮優惠券要如何設計。考慮目的前，我們還要先思考優惠券可以透過哪些變數來控制？優惠券由兩個變數組成：

• 一個是折扣 (常見為折扣率，例如打九折/折價金額，例如直接折 $30)。折扣率是比較好控制成本的，因為他花多少，可以折多少，可以把折數跟毛利率拿出來考慮，看怎樣的趴數不會賠錢。而折價金額的成本就會比較難抓
• 另一個是門檻 (多少門檻才可以觸發折扣的形成，例如滿 $1000 才可以享優惠)

1. 形成強大拉力 – 低門檻/高折扣 (用戶獲取、用戶推薦)

• 出現場景：通常這種優惠券會用在用戶獲取階段、或是需要用戶為你做出一些額外的行動時 (推薦朋友來使用)
• 低門檻/高折扣：這時候要形成強拉力時，門檻可能要低一點，折扣率要深，才可以有效的降低用戶進來的門檻，快速促使第一次的消費

2. 穩定購買頻次 – 低門檻/低折扣 (提醒購買週期已到)

• 出現場景：當用戶已經用過我們的產品，但是留存不穩定、還沒有明顯購買週期的時候，我們希望他可以再來使用看看、趕快到 “aha moment*” (註*: 常見電商 aha moment：當用戶購買幾次以上，流失率會變得比較低，那個次數就稱 “aha moment”)
• 低門檻/低折扣：只要有挑東西就可以觸發優惠券、但是考量到 CPA 可能已經很高或是電商毛利不高，這時候的折扣率可以設低一點

3. 提高客單價 – 高門檻 (提升 LTV*)

• 出現場景：當用戶已經過了 aha moment，購買週期穩定，我們可能會希望可以提升客單價，來提升 LTV (顧客終生價值)，因為 LTV = 客單價 * 購買頻次，當購買頻次穩定後，提升客單價就會是另一個操作的手段
• 高門檻：提高門檻是一個有效控制客單價的方式，常見的美食外送行業，因為食物的客單不高，但是即時運送的物流成本很高，因此大部分的優惠券一定會設一個門檻去控制客單價，以免賠太多錢
• 而折扣深度可以依照發出的時間點來設計，如果佛系一點，可以考慮低折扣試試看，雖然兌換率不高，但是可以控制成本，把錢花在刀口上

(註*: LTV – Lifetime Value 顧客終生價值，意指顧客獲取進來後的價值累積，電商內衡量方式為帶來的營收累積)

4. 提升滲透率 – 低門檻/低折扣 (衝單衝買氣、大促)

• 出現場景：如果有一些特別的新商品，希望越多用戶參與。或是大促活動要衝買氣、衝單時，可以降低門檻來增加訂單數
• 低門檻：常見在電商的大型購物節上，因為要衝買氣，常常會有 0 元免運這種優惠券出現，通常是要降低門檻、搶下滲透率，把單都導到我們站上。
• 通常衝單類型的優惠券，會把門檻設得非常低，這時候折扣深度可以是免運，外加低折扣，以免賠太多錢

優惠券設計計算機 – 如何在門檻和折扣率之間控制成本？

假設我的賣場平均客單價是 $500，我的成本大概是 50% (意指毛利率 50%)，那我的優惠券設在門檻 $600 的時候，折扣率最多設在多少時才不會賠錢？

Google Sheet 外掛公式 – NLSOLVE() 方程式求解

NLSOLVE() 可以幫我們解多項式，算出不同門檻下，我的折扣率要設在多少以下才可以確保我賺的利潤是一樣的。所以門檻提升到 $550 後，折扣可以給到 93 折，利潤是和平常客單價 $500 左右、固定成本 20% 時是一樣的。如果你也想算算看自己的優惠券折扣應該怎麼設計才不賠本，點我 進入 Google Sheet，你可以輸入

1. 平常無折扣訂單的客單價、固定成本 %來算出利潤
2. 再輸入門檻

計算機會幫你自動算出折扣深度最多不可以超過幾折 off，讓你不賠錢。如果你有更多變數想設定，也可以輸入看看變動成本%，來幫方程式求解。

分群 & 優惠券成效

優惠券四象限 – 依照門檻/折扣來做優惠券分群

• 如何分辨一張優惠券的門檻是高或是低？
  • 可以以平時賣場沒有使用優惠券的客單價來當作判斷依據，並且需要排些大型活動期間，以免因為離群值影響平均客單價
• 如何分辨一張優惠券的折扣率是高或是低？
  • 先判斷過往賣場平均折價券的折扣為多少
  • 如果這張優惠券是折價金額，那折扣率可以 = 折價金額 / 平時客單價
  • 如果這張優惠券是直接打幾折，那折扣率 = 打幾折
• 舉例：我的賣場平時的平均客單價是 $500，過往的平均折扣是 9.5 折。
  • 優惠券 1 – 門檻 $1000/折價 $100 > 高門檻、高折扣率
  • 優惠券 2 – 門檻 $300/打 9.8 折 > 低門檻、低折扣

優惠券四象限 VS 優惠券目的

如果列出「優惠券成效分析」的分析架構，大概會是這樣：

1. 每種優惠券的目的是什麼
2. 每種優惠券有沒有根據目的去設計門檻/折數
3. 優惠券分別的開立張數、使用狀狀況來算使用率 (使用率 = 使用張數/開立張數)
4. 使用優惠券帶來的訂單數、客單價 (比較沒有使用優惠券的訂單數、客單價)

依照結果去調整門檻跟折扣深度，也可以在同一時間對不同用戶做 A/B Testing 看怎麼設可以花最少錢帶來最多訂單或是營收。