编辑导语：在之前的系列文章中，我们已经了解了关于大促的操盘纲要、活动日历与大促规划、大促目标、目标客群与标签体系以及活动力度决策，而本篇文章中，作者又对品类策略与产品矩阵进行了复盘，帮助大家进行精细化的运营。

本文继续聊大促，文中提到的精细化运营的思路和实践，如拉新效率指数计算、大促销售健康度观察、跨品类渗透率及其涵义、品类优先级策略、产品矩阵思路，也同样适合日常运营、品类增长等方面的工作，希望能给大家以参考借鉴。

大促效果是通过商品的体系化销售来保障的，为了取得良好的销售效果，需要精心考虑大促中的品类策略和产品矩阵，以清晰的战略和商品的组合拳来达到理想的效果。

品类策略是解决如何选择核心品类、如何确定辅助品类的问题，为大促营销资源分配提供重要依据；而产品矩阵则是确定哪些商品在大促中扮演什么样的角色，比如谁负责引流，谁负责带销量，谁负责赚利润，谁做品牌形象。

下面谈谈这两方面的思路。

各级大促在各电商平台一年做到头，每次都会有一个主题（活动排期可以参考前文《大促揭秘: 活动日历与大促规划》）。活动的品类策略促销主题有直接关系。用户标签明确的节庆节点，如母亲节，女神节，儿童节，无疑要以相应人群的偏好品类为核心。

而全品类狂欢，如618，双11，在全年范围内应当严格控制场次（建议不超过三场）。这样，可以在全年让各品类有个轮番冲锋的机会，避免加剧促销疲劳。

以3.8女神节为例，它的核心场景是女性用户群体的节庆，或相关人群（男友、老公）送礼场景，核心品类是女性用户偏好商品，如美妆、女装、女鞋、箱包，辅助品类可以是和女性用户相关度较高的母婴、厨卫清洁、食品等。其它品类如图书、家电数码、办公文具则相关度不高，为女性设计的部分SKU除外。

辅助品类的选择需要权衡，虽然很多品类都能与当前活动“攀上亲”（忽然想起当年规划女神节活动资源时，图书线负责人提出，因为女神节时女生会放半天假，闲着没事要读书，所以图书也应该参加女神节活动）。

辅助品类取舍较难时，可以结合历史数据，对过往该档大促的品类销售情况进行分析，通过各品类的爆发系数来确定品类选择。

爆发系数 = 大促首日（或日均）销售额 / 今年日均销售额

计算得到各个品类的爆发系数后，进行排序，取头部几个品类，果断砍掉腰部和尾部（不是不可以做活动，可以允许品类线来搭车，但仅通过个性化推荐栏位来曝光，在大促组做活动资源分配的时候则不予考虑）。

如果是双11、618这种全品类狂欢，在品类策略的设计上主要考虑下面几点：

公司现阶段的战略目标是做销售额，还是带利润，还是做拉新？公司战略层目标无疑应为大促所承接（大促目标设计详见《大促揭秘之：大促目标》）。

如果是做销售额，很容易想到应充分考虑销售金额最大的品类，比如家电数码、家居日用、个护清洁。

如果是做利润，则是在销售盘子较大的品类里，优先选择毛利率高的品类，比如服饰鞋靴、母婴玩具、家具日用。

如果是拉新，相对会复杂一些，要重点考虑目标新客客群的品类偏好，以商品带人群。比如现阶段综合电商在大力争夺下沉市场和新生代消费者，相对应，要以下沉市场和学生群体的消费偏好来定位战略品类和商品。而垂直平台和店铺，则应当挖掘自身潜在目标客群的偏好，通过数据分析，找到最近一年内拉新效率最高的品类，作为活动重点。

可能有些读者朋友会问，怎么进行拉新效率分析？这个主题本身就可以写一篇长文，以后找时间详细写，这里我先给一个我的团队做拉新效率分析的案例作为参考，数据均为示例。

1）第一步

对一级业务线图书、数码、美妆等八个核心品类，拉取近一年的订单进行统计。

比如一共有10000张订单，然后把它进一步分为新客订单和老客订单两类，其中新客订单是指下单顾客是在本站第一次下单。统计结果为，全站有2000张新客订单，8000张老客订单。这样得到年全站新客订单指数=2000/10000=0.2。

2）第二步

对各个品类，统计每个月的新客订单，老客订单。

比如图书品类在四月份共计订单218张，其中新客订单55张。于是四月的图书品类新客订单指数=55/218=0.252。拿这个数值除以上一步得到的全站新客订单指数0.2，0.252/0.2=1.26，得到四月的图书品类拉新效率指数为1.26。

3）第三步

以第二步的方法，把所有品类在过去一年每个月的拉新效率指数全部计算出来，填入表格。

4）第四步

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