如何通过数据模型的营销思路来解决订单量的目标

     2020年会更加落地实践些的内容与大家分享，交互的产品落地解决方案，运用AARRR模型、AHP模型，及RFM模型的思路做出有数据支撑的产品策略。

通过数据模型的思路来解决订单量这个目标。

• 落地实操

• 工作实践：假如饿了么招聘你做饿了么下午茶数据产品负责人，

要求你一个季度（3个月）订单数量上涨30%。请提交一份饿了

么迭代下午茶PRD。

一、文档说明

1.1修订历史

1.2需求清单

1.3 需求迭代目标

目标：2020年第一季度（1、2、3月份），饿了么订单数量（成功支付订单）上涨30%。

注意：30%为环比增长，即比2019年第一季度（1、2、3月份）的下单量增长30%

明确目标：（2019年）1、2、3月份的下单量为64.41万笔。则今年2020年1、2、3月份的下单次数为83.73万笔订单。

1.4 下午茶概述

  轻食：不是一种特定的食物，而是任意食物的一种形态，简易、不用花太多时间就能吃饱的食物。

【下午茶】是饿了么当前时下供给侧品类的创新型需求，一日三餐外，【下午茶】和【夜宵】

已然成为生活方式的一部分，这种“轻食”品类极大丰富了人们在非正餐时间享用食物的快乐，用户可在下午茶品类中挑选自己喜欢的食物，度过一个美好的下午时光。 

1.5 功能范围

1.6 目标人群

2019年第四季度不同年龄度的客户下单量

2019年第四季度不同职业人群下单量

目标人群：“轻食”【下午茶】主要面向消费群体为20-35岁的白领领和学生群体，我们可针对这些用户促销商品，提高用户下单量。

二、方案设计 

STEP1：用户行为分析

利用 AARRR 模型分析下午茶用户的漏斗行为，定位问题，确定引起订单低的

情况的问题发生在哪个环节。

2019年三季度2:00~5:00日均转化率如下：

我们若想要在这个季度将订单量提高30%，就需要进行预测效益成本分析，以Q3下午茶数据进⾏分析，如下：

流量转化效率

根据数据情况来看：Q3总转化率约为42%，总下单率约为13%；预测Q4总转化率约为56%，总下单率约为79%，对Q3，订单量提高66% 

曝光量

若想在Q4季度订单量提升30%，总曝光量需要达到6301万次，总浏览量需要达到1399万次，总下单量需要达到396万次。

打开饿了么的次数->点击下午茶的次数->加入购物车的次数->提交订单数->支付订单数

提高点击下午茶的转化率： 分析和猜想可行的方案。

1.把下午茶的图标放大，尤其是在下午 2-5 点这个时间段，推出下午茶满减榜

2.在中午外面下单成功之后，给用户发放下午茶优惠券

3.在下午 3-5 点这个时间段给用户推送消息，提醒用户点下午茶

提高加入购物车的转化率：

1.根据用户喜好分析用户口味，把用户可能喜欢的下午茶放在最前面

2.把优惠信息放大，让诱人的优惠券吸引用户加入购物车下单支付

提高提交订单的转化率：

1.加大优惠力度，用优惠来吸引用户下单

提高支付订单的转化率：

1.设置优惠券倒计时，下单超过某个时间点优惠券不可用，给用户制造抢购的紧张感。

STEP2：确定主要因素

利用 AHP 层次分析法，分析影响下午茶的总订单量因素。

将【下午茶】作为决策的目标，中间层也就是准则层划分为4个考虑

因素，分别为：[环境因素」「推广方式」「食品种类」「平台优惠形式」，都是跟【下午茶】有直接关系的因素，

而最底层也就是方案层分别占据各中间层多因素的备选方案，一层一层的往下剥离，寻找提高

订单风向标。

构造成对比较矩阵方法如下

根据各因素进行专业维度打分，构建判断矩阵，为决策进一步推进预测

通过一致性检验，一致性检验通过，专业维度打分没有误判，但不保证打分完全准确，按照检

测结果: 

因此各部分内容权重排序为：

食品种类=推广宣传方式>现实环境因素>优惠形式 

AHP：详情描述可参考链接

https://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%B1%82%E6%AC%A1%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95

STEP3：订单食品品类 分析

根据 AHP 分析的结果，食品种类对下午茶的订单影响很大，店铺和食品的选

择，很大程度上会反应的板块的主题。目前下午茶的店铺和食品种类和其他板

块内容没有较大差别，通过分析下午茶订单的内容，和用户的消费习惯，提出

内容食品内容筛选方案。

分析及决策思路：下午茶订单种类数据准备，数据清洗，分析订单类型，汇总

各类型食品占比，如：

茶点 30%，奶茶果汁 26%，咖啡 17%，水果 15%，其他 12%。

对比当前平台主题分布发现现有下午茶品类排名靠前的店铺，主要是炸鸡，汉堡，披萨类食 品，在主题上不符合下午茶的概念，应该更改板块店铺的运营策略。

主题迭代：

STEP4：推广宣传方式分析

取 30 日金刚区和跑马灯数据，进行对比分析，发现各部分用户访问和订单数

量的关系：

➢ 下午茶订单总数

➢ 金刚区下午茶按钮点击次数

➢ 由金刚区进入下午茶产生的订单量

➢ 跑马灯点击次数

➢ 由跑马灯进入下午茶产生的订单量

统计结论：

点击次数和订单数呈正相关；

跑马灯区进入下午茶的用户，多于金刚区用户（2.5 倍）；

跑马灯区进入下午茶的用户订单，高于金刚区用户（1.5 倍）；

但金刚区进去下午茶的用户成单转化率要高于跑马灯（1.67 倍）；跑马灯广告带入的用户数量很多，但购买转化率低；

金刚区进入的用户购买转化率高，但进入的用户少。

思路与策略：

⚫ 访问人数和订单量成正相关，启动页专题广告，可以增加访问人数，增加

订单量；

⚫ 金刚区的点击人数太少，可以利用 AHP 层侧分析法，分析可能的原因（色

彩，位置，大小，动画等），尝试不同的效果，通过数据反馈确定原因，形

成最终方案。

⚫ 跑马灯订单转化率低，对比金刚区的高转化率，同样利用 AHP 层次分析

法，分析可能的原因（图片吸引力，食品内容，优惠力度等），尝试不同的

效果，通过数据反馈确定原因，形成最终方案。 

STEP5：现实环境因素

不同季节、地点、环境下，用户对下午茶的期望和需求不同，如果采用统一的

下午茶推荐方式，会对用户的消费行为产生影响。

RFM 模型：根据用户分价值，进行不同的营销手

STEP6：优惠形式

⚫ 通过 RFM 模型分析，对下午茶用户进行不同重要程度分类；

⚫ 对不同重要等级的用户，推送不同方式的优惠政策

总结以上是通过产品落地解决方案，运用AARRR模型、AHP模型 及RFM模型的思路做出有数据支撑的产品策略，通过数据模型的思路来解决这个目标，欢迎一起讨论交流。