多SKU的组合促销策略分析与设计
电商平台的促销活动是为了吸引更多的消费者参与，从而获得更大的利润。在这篇文章中，我们将从多SKU的组合促销角度进行分析，旨在帮助大家了解如何设计促销策略。不仅仅是在线上电商平台，线下零售也是如此。无论科技如何发展，营销手段如何进步，厂商的薄利多销和消费者的追逐降价的本质似乎从未改变。
1. 概述
促销活动一定是围绕着商品和消费者展开的。假设某电商平台有3个sku、5个注册用户，并且需要在圣诞期间对这3个商品和5个用户进行促销。那么我们应该如何设计促销策略呢？
首先，我们需要为每个商品设计特定的促销策略，包括降价幅度和广告类型等。然后，根据促销费用和目标利润的限制，确定每个商品的促销策略。接下来的关键是确定将不同的商品推送给哪些用户。为什么不所有用户都推送呢？原因是推送给每个用户都会增加边际成本，并且用户的注意力有限，如果推送过多的商品，他们反而会感到困惑。因此，将最能吸引用户的商品和促销活动推送给他们是最佳选择。
上面的内容其实隐含了两个关键概念，也是我们在做促销时应该考虑的指标：
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促销活动整体的响应率：即促销活动后实际购买的客户占参与促销活动的总人数的比率，这个值越高越好。
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预期收益最大化：即获得最大的利润，或者通过促销活动与用户建立稳定关系，以期望在未来获得更大的长期利润。
这也决定了企业不能投入大量资金与所有客户建立长期的关系，而应该选择那些高价值的用户。
2. 如何确定每个SKU对应的高价值用户？
不同的企业采用不同的模型来确定用户的价值等级。以京东和淘宝为例，京东采用用户行为成长模型，而淘宝则采用RFM模型。还有其他一些测算用户价值的方法，如客户生命期价值和优度评价法。本文以RFM模型为例，这是传统零售行业常用的模型。
3. 如何利用RFM模型给用户打分？
RFM模型是根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究得出的，它基于以下三个假设：
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最近有过购买行为的客户再次购买的可能性要高于最近没有购买行为的客户。
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购买频率较高的客户比购买频率较低的客户更有可能再次购买企业的产品。
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总的购买金额较高的客户再次购买的可能性较高，并且是价值较高的客户。
根据RFM模型，我们可以计算出每个客户对于每个SKU的总价值。通过最近购买时间R、购买频率F和购买总金额M的值，我们可以得出用户的总分。根据实际情况，我们可以根据用户的RFM值来判断其对每个SKU和促销活动的响应率。
如何根据约束条件选择促销策略用户群？
1. 约束条件
在进行促销策略的选择时，我们面临各种约束条件。在这个案例中，做3个SKU和5个用户的组合促销策略会受到以下约束条件的限制：
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有一个总的预算费用，促销活动的成本不能超过这个预算。
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每个客户参加促销活动的总次数不能超过规定的值。
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某个促销活动的规模必须满足最小参加人数和最多参加人数的要求。
2. 促销的目标
促销的目标是为了获得最大的利润。我们可以通过一个目标函数来表示这个目标。根据约束条件和目标函数，我们可以解决这个模型，得出每个SKU对应的最优促销策略和用户群。根据上述的RFM值，我们可以计算出最大利润为161。根据计算结果，我们应该将SKU1的促销活动推送给用户1、2、3和4；将SKU2的促销活动推送给用户1、2和3；将SKU3的促销活动推送给用户1。
结论
电商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条件和客户价值设计一个最优的组合促销策略模型。然而，有一个地方仍然需要进一步研究，即如何设计用户对促销活动的响应系数。除了RFM模型，还可以考虑用户行为的影响，例如对某个SKU的加购行为。这将使得模型更加精确。
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