什么是多SKU的组合促销？

众所周知，电子商务平台交易的最小粒度是SKU。本文将从多SKU组合推广的角度进行简要分析，希望能帮助您了解电子商务平台（线下）应该如何设计多SKU组合推广策略。本文可能无法清楚地告诉你该做什么，但我们希望激发你的思维！多SKU的组合推广是什么？1.概述推广必须围绕商品和消费者展开。我们假设电子商务平台有三个sku、五个注册用户现在需要在圣诞节期间推广这三种商品和五种用户。这个时候我们需要做什么？首先，我们需要为每种商品设计特定的促销策略，比如降价多少，做什么样的广告。根据促销费用和目标利润的限制，确定每种商品的促销策略。接下来要做的就是确定不同的产品推给什么样的用户。也许你会问:反正促销策略都做好了，为什么不是每个用户都推呢？边际成本和用户稀缺的注意力使我们无法这样做。除了固定成本外，每次多推一个用户，促销策略也会增加边际成本；此外，用户的注意力只有这么多，所有的商品都被推送，但他们不会选择，所以最好的选择是向用户推送最感人的商品和促销。上述段落实际上包含了两个重要的概念，这也是我们在促销中应该评估的两个关键指标：促销活动的整体响应率：促销活动结束后，实际购买的客户占参与促销活动总数的比例，价值越高越好。预期收入最大化：即获得最大利润（也可以通过促销与用户建立稳定的关系，以便在未来获得更大的长期利润），这决定了企业不应该投入大量资金与所有客户建立长期关系，而应该选择高价值用户。2.如何确定每个SKU对应的高价值用户？不同的企业有不同的模型来确定自己的用户水平。以京东和淘宝为例，分别使用用户行为增长模型和RFM模型（不一定完全正确）：还有客户生命周期价值(客户在整个生命周期内能给企业带来收入的预期净现值)、测量用户价值的方法，如优度评价法。以RFM模型为例，这也是传统零售业常用的模型。3.如何使用RFM模型对用户进行评分？RFM是基于美国数据库营销研究所ArthurHughes的研究，它有三个基本假设:最近有购买行为的客户再次购买的可能性高于最近没有购买行为的客户。购买频率高的客户比购买频率低的客户更有可能再次购买企业产品总购买量高的客户。再次购买的可能性更高，价值更高的客户回到第一部分概述中的“案例市场”。我们假设市场上五个用户对三个SKU的RFM值是：根据RFM值，用户对SKU的总价值，经验表明最近的购买时间RFM、购买总金额M比购买频率F对区分客户对促销活动的响应效果更明显，因此按“2”计算总分×R 1×F 2×M“公式计算总分为：2、如何根据约束条件选择促销策略用户群？1.约束条件我们知道，做任何事情都不是绝对自由的，我们会面临各种约束。在运筹学中，这叫约束条件。1.约束我们知道做任何事情都不是绝对自由的，我们会面临各种各样的约束，这被称为运筹学中的约束。然后，做三个SKU、五个用户的组合推广策略会面临哪些约束？通过对电子商务常见推广的总结，主要有以下几点：总预算成本，推广成本不能超过，假设为Cost；每个客户参加促销活动的总次数不得超过规定值，推广活动的成本为固定成本和边际成本之和，假设为N（max）促销活动的规模必须符合一定的条件，即最小参与人数和最大参与人数(可通过发券控制)，假设分别是L和H假设本“案例市场”Cost=50、N（max）=3、L=3、H=6”。各促销活动的人均边际成本为:c1=10、c2=1、c3=7，固定成本为0。各促销活动的人均边际成本为:c1=10、c2=1、C3=7，固定成本为0。需要满足的约束条件如下：2。经过这么长时间的推广目标，我终于到达了最重要的地方。促销不是为了玩，而是为了获得最大的利润，那么我们应该用什么样的方式来表达目标呢？我们需要根据约束条件和目标函数来解决这个模型，并得到每个Xij的最佳解决方案。答案如下:Max可以根据之前的RFM值计算【profit】=161。我们应该将SKU1的推广活动推给用户1、2、3、4；SKU2的推广活动推给用户1、2、3；将SKU3的推广活动推给用户1。结论电子商务平台的促销活动是围绕SKU设计的。每个SKU对应的客户价值是不同的。我们可以根据促销活动的约束和客户价值设计最佳的组合促销策略模型，如上。然而，有一个地方可以进一步研究：我根据RFM模型计算的分数来表示用户对每个SKU和促销活动的响应率。我认为分数越高，响应率就越高。对于响应系数Rij的设计，也可以考虑用户行为的影响，如对SKU的额外购买行为，这将使模型更加准确。

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