[转]浅谈补贴

一、什么是补贴？

补贴在百科里的定义是指“政府或任何公共机构向某些企业提供的财政捐助以及对价格或收入的支持，以直接或间接增加从其领土输出某种产品或减少向其领土内输入某种产品，或者对其他成员方利益形成损害的政府性措施。”后来逐步引申到传统商业领域“由制造商或批发商传递给零售商并给予其销售职员用于主动性销售某种商品的费用”。

随着互联网行业崛起，在电商和生活服务的快速扩张和竞争下，补贴变成了企业调控价格、形成竞争优势争取用户的手段。在激烈的厮杀慢慢趋缓后，基于企业自身GMV和业务规模扩张的需要，补贴越来越多地开始承载增长的职能。我这里提到的补贴，包含了平台、商户基于某种目的，通过直接调价、发券、折扣、爆品、买赠等进行对用户让利的各种行为（积分取决于最终的出口是什么，来判断应该被视为补贴还是用户运营）。

1、补贴做功的底层逻辑：

最底层是通过扭曲价格来调节供需，这是个最基础的经济学原理，一台电动车卖15万的时候，它的售卖量（需求）可能是100台，但是国家新能源补贴5万，卖10万的时候，需求量可能变成了1000台。所以价格的高低可以大范围影响市场的供需关系，这种供需关系的变化直接可以影响某些业务能否达到规模效应的临界点。

第二层是利用损失厌恶心理改变行为，向用户提供一种好处（无论是券、折扣、积分），通过有限的有效期，强化用户损失厌恶的心理——有优惠不用，尤其是不及时用就亏了。如果在这个有效期内有一个没需求的人，被优惠撬动，发生了行为的变化，这个增量就产生了。

第三层是优惠感影响用户选择决策，这里更多是用户需求已经产生，但是我在哪个平台哪家店下单还待定，但是某个平台、品牌已经给我塑造了较强的优惠感受，这种优惠感可以是品牌形象（比如拼多多百亿补贴就是便宜，小米手机就是性价比高），可以是一些交互设计的方式（把所有的优惠合并显示还是逐条列出以及每天打开就天降一大堆红包），可以是一些促销的玩法（比如双十一先恢复原价再打折）。所以这种增量更多是一个需求的订单在不同平台的腾挪，相对少是需求的创造。做功机制是让用户感受到这个平台比其他平台优惠，从竞争层面影响摇摆用户决策。当然，如果能形成像双十一、神券节这样的大规模大促心智，也可以通过优惠感的心智流量产生更多的增量。

2、什么样的业务需要补贴？

（1）是加速剂还是爆破弹：

加速剂是通过补贴的方式，让更多人更早的知道、体验和使用你的产品，让更多人更快速地成熟和养成习惯，前者是新客获客的提速，看你的获客规模和获客成本；后者是用户生命周期跃迁的提速，看加速成熟带给你的LTV。但这种加速一定会因此付出额外的成本，所以你要更多的基于市场竞争、资本市场的压力以及规模效应的阶段来判断是否要加速。因为有些业务如果天然规模和天花板就不高，能够快速做到顶点，且很难通过补贴突破市场容量，这种时候的补贴可能就是纯浪费了。比如一家卖老鼠药的公司大范围打补贴搞优惠就纯属一时脑热，不如把钱省下来安心做利润。

爆破弹是指我们可以通过补贴的方式，突破原有的业务边界，把业务的上限不断打高。打车和外卖都属于这样类型的业务，通过极大力度的补贴让大量不打车不吃外卖的人有了一两次的尝试，并持续使用补贴培养这些用户的使用习惯，让打车和吃外卖的人群和频次产生了大幅度的、远超预估的爆发性增长。在给这些用户培养了心智，并逐步提升整个行业的渗透时，规模效应的临界点让这样的服务变成了一个水电煤式的生活方式，整个蛋糕就被你做大了，想象的空间也会变得更大。

（2）是药引子还是续命丹：

药引子是指第一次吃药你吃一点，引导药力直达病灶，之后病好了，就可以撤出来。这里更像是上面说的新客获取逻辑和用户跃迁逻辑，也像是线下业态的体验店和试用装。随着用户习惯和心智的养成，补贴可以持续撤出，这个市场可能略有萎缩，但是整体大盘还在。

续命丹更像是这两年降本增效我们经常提到的虚胖，续命丹意味着有些人的命就靠这个药吊着，不能停，停了人就没了。在我们的补贴场景下有一类人，你把饭菜补到10块他就吃，有一天恢复到15块他立马就跑了，这样的订单增长和补贴更像是虚胖，本质是通过价格的扭曲让一些原本没可能成为我们用户的人一直在享受我们的服务，如果我们无法长期支持这样的补贴力度，或者无法转移这种补贴成本，这种虚胖的增长最终会如过眼烟云。

（3）是买楼还是买饮料：

补贴本身干的事情叫做临门一脚，助推用户决策。但是这临门一脚的力度不会太强，所以如果决策的成本特别巨大，这一脚推不动，如果决策成本极低，这一脚的效果就会很好。所以决策成本越高的业务，流量触达和营销曝光越重要（比如房产、汽车、教育行业，获客成本极高，大量成本用于营销买量），如果真要一个楼盘开盘就全场满100万减10万，一辆新车上市立享95折，一个孩子的补习班折上返现，十有八九这种补贴用户不会认可，甚至心理反而嘀咕是不是有点啥毛病和问题。

如果是决策成本极低的业务，就像是我们在超市日常又高频地买饮料，如果发现第二件半价，就能很显著地影响要不要尝一尝试试。因为这种低成本决策会高频发生，且造成的风险和影响又不大，补贴对决策偏移的效果就会很强。所以决策成本越低的业务补贴越重要（比如外卖、打车、共享单车）。

3、补贴能起到什么作用？

补贴通过以上做功机制改变了用户的行为，这些行为的改变往往会关联很多平台/商家期望的动作，促进业务目标的达成（客、量、额、利、效率等），比如：

• 我想让不花钱的人花钱（获客，看CAC）

• 我想让花钱的人花更多次钱（提频，看频次）

• 我想让花钱的人单次花的更多（拉客单，看客单价）

• 我想让花钱的人买高毛利的商品（改善UE，看利润）

• 我想让我每个月的收入变得更高（提规模，看△GMV）

• 我想用更少的成本撬动更多人花钱（提效，看ROI）

• 我想让顾客对我产生更高的黏性（用户留存，看留存率）

• 我想让更多人来我家店而不是对手家（竞争，看市占）

• 我想让更多人来养成来我家买各种东西的生活习惯，越买越多越买越顺（忠诚度，看LTV）

4、补贴的目标冲突和约束

在不同的补贴目标下，补贴作用的效果会相互冲突和影响，所以实际业务操盘上，补贴目标背后往往有若干约束项，举几个例子方便大家理解：

（1）以△ROI为目标（△意味增量）

如果纯以△ROI为目标，追求极致的ROI数值，用更少的成本撬动更多人花钱，那么这部分的钱多数会花在高优惠敏感度的用户身上，从这类用户的结构来看，UE结果不一定好，规模也会有限。所以脱离规模来谈ROI，意义也不大。即我们需要平衡，以规模不过度折损甚至提高的约束下，去提高△ROI。

（2）以△GMV为目标

提频和提补贴覆盖规模都能做功于△GMV，当打到一定程度，补贴的效率就会降低，△ROI就会折损，同时可能带来一些低价订单的产生，UE会降低。所以在以△GMV为目标的前提下，就必须配套的以△ROI和UE为约束指标，即在△ROI和UE在一定值的基础上提升△GMV。

（3）以改善UE为目标

开源和节流都能做功，多收入，少支出，代表我们花钱一定更慎重，那么钱效一定是变高，多数时候△ROI就会变高，同时就会缩小补贴的做功人群和补贴力度，这折损的就是用户规模或△GMV，可能就会引发市占的降低。所以在以改善UE为目标的前提下，就得配套约束用户规模折损范围、△GMV折损范围和市占的变化。

5、补贴发给谁？怎么发？怎么用？

（1）补贴的对象是谁？

补贴本质要改变用户的行为来产生价值，不同的行为对应了不同的业务目的，不同的业务目的决定了不同的补贴对象，补贴的对象是谁就变得非常重要。

① 用户

对人做功多数时候更接近我们理性生意的传统判断。应该补什么样的人，在什么阶段补什么样的力度？常态业务下，早期就重点做新客，看新客的CAC，我们愿意为更多人成为新客支付更高的成本；中期我们看用户跃迁的LTV，我们愿意花钱让更多中低频的用户变成更高频，产生更高的LTV；成熟期后会从很多大面的数据逐步向垂类和细分场景做深入和细化，比如一个从来没有点过早餐或者下午茶的用户，我们愿不愿意为他的第一次尝试支付成本（CAC逻辑），我们愿不愿意为一个没有养成点早餐习惯的用户付出成本换来他在早餐场景下向成熟跃迁（LTV逻辑）。

② 订单

在互联网高速增长的背景下，资本市场带来市占和GMV的压力，更多业务补贴的对象更多的就是单了。我们不会在意新增的一个订单是让一个不下单的人下单了，还是3频次的用户变成4频次了，还是20频次的人变成21频次了。同样一笔钱，打在哪些人、哪些城市和哪些场景下能够产生更多的订单和市占，我们就会把补贴打在哪里。在这种视角下我们会更多地凭借增量订单、增量GMV以及增量的ROI进行决策判断。

所以这种状态下，可能有一波极为薅羊毛的用户，立打立到，补贴一撤就一呼而散，但是他们对补贴的敏感度最高，可被驱动性最强，所以可能这笔补贴打下去，增量的ROI是最高的。你不打他不来，你一打他立刻就来，全都是平台增量，增量ROI自然极高。

也有人问了，那这样的决策是不是就是再打虚胖，欺骗投资人呢？也不一定，很多时候我们需要通过补贴快速完成业务规模的扩张，形成规模效应，一旦形成了规模效应，服务体验、边际成本的下降，都会有大幅的改善。所以我们也会通过补贴去逐步探寻渗透临界点和边际成本拐点的位置，在这种视角下，薅羊毛的用户和薅羊毛的订单有时候反而能促进我们整体结构性的成本下降。

除了以上的常规基础逻辑，打订单上，我们还会有更多复杂的考量——比如外卖需求的潮汐现象非常明显，午高峰晚高峰用餐时间段需求会打的极高，运力吃紧，但是非高峰时段的运力往往又快速回落到波谷。如果我们想在运力上削峰填谷，又在三餐刚需以外创造更多需求，那我们可能会在下午茶时段内通过补贴撬动产生更多增量GMV，这就属于纯ROI视角以外的业务决策逻辑。

③ 流量

流量也是一个比较复杂的问题，我们用补贴能带来多少新增的的DAU、PV量。这里面需要很复杂的精算，能充分计算每个DAU、MAU、PV的流量的价值是多少。一般来讲流量变现的广告业务会算的非常细致，趣头条和各种短视频极速版是很好的例子，补贴一砸下去，看新闻看视频还能赚钱，用户规模瞬间起的很快，理论上只要用户在CPM/CPA/CPC甚至CPS形式下产生的LTV收入高于获客或促活的补贴成本，就可以无限拉量。

在这里有个很有意思的例子是拼多多的百亿补贴，在上线初期重点补贴苹果商品，死死地捆绑自身和苹果的关系。用自带流量的标准品做饵，全网形成苹果商品我最低的心智，那么这种心智就会在每一次苹果商品购买需求爆发时被牵扯出来（尤其是新品发布或降价），自然而然地通过补贴商品给自身带来了流量。

④ 行为

其实访问也可以算作行为的一种，但我说的行为更特指一些任务逻辑，比如多多果园浇一次水，对平台产生的价值是什么，拉好友来砍一刀，对平台产生的价值是什么？用户在蚂蚁森林种个树，对平台产生的价值是什么？行为相对流量更明确，平台更容易为效果付费。这里面玩的最好的还是拼多多，其实把△DAU、新客CAC、用户活跃、广告收入等复杂的业务目的都混合和分散到若干个用户明确的行为上，算的足够清楚，就能够提供相对足够的确定性（当然还是有很多砍到99.99999999%的负面case），就更容易通过补贴驱动用户的行为。

⑤ 商家或商品

美团在早期做团购的时候，为了拿到最好的供给，确实会给某些商家或者拳头产品进行补贴，犹记得当时老王举的一个经典例子：把南京最好的鸭血粉丝汤都谈到我的平台，那我的平台就和这个商品背后的需求绑定了。但是这种补贴方式和商家/商品捆绑会产生两个问题：①我只能补到全量用户的一小部分需求上，我的补贴覆盖度起不来。②不管什么样的人来，我都得补，且补一样的钱，我的补贴效率不够高。（比如一个一个月吃30次鸭血粉丝汤的人，他的需求明明已经被我锁定了，但是基于商家和品的补贴，还会浪费在他的身上）。

但是也有很多时候，我们明知道这样的补贴方式不够高效，仍然会这么补，也有一些原因：①像拼多多百亿补贴，有些自带流量的标品，能带来额外的收益。②有些头部商家和标品，带有极强的价格锚点作用，平台补贴这些商品可以以四两拨千斤地向用户传递我整个平台都很优惠的心智印象。

（2）补贴的发放和使用

补贴并不会直接产生增量，必须和触达的机制匹配做功，所以触达的渠道、方式的选择都会影响补贴的效果。在用户的决策链路里（起心动念→考虑与比较→决策和购买→履约/服务），补贴越在前置流程做功，增量作用越大，但发放后的补贴使用率不一定高。越在后置转化做功，虽然核销使用率很高，但是增量作用会越来越少。继续沿用之前写过例子：如果你作为一个健身房的老板，你想提升会员数量，于是你决定招募一批销售员，他们所办理的每张年卡都可以奖励500元现金，你更愿意为销售员从哪里拉的什么样的顾客买单呢？A、销售员在地铁口路过的人群里拉客 B、销售员坐在你大门后对已经犹豫要不要进门的新客户 C、销售员在你前台去拉已经了解完信息并考虑付款的客户。

通过这个例子你大概能明白，你在地铁口可能拉人成功率很低，你要覆盖很多人，可能多数人都不会产生成单（成单概率可能是1%），但是一旦成单，这一单是增量的概率很大。而已经在你健身房门口徘徊的客户，可能犹豫的是到底去哪个健身房，有50%的概率选择你，你去提升这部分的转化访购，虽然也有一定浪费，但是相对精准，不多可也有一些些增量。而已经到达你前台，了解完健身房信息，犹豫要不要签字的客户，你是打死也不想让销售再去拉人的，因为已经十拿九稳，还要额外付出奖励，这种情况的销售员可能成单概率是90%，但是多半没啥增量。

大致以当前外卖的补贴展现渠道和形式盘点了一下，站外的投放和补贴、天天神券里天天领的用户心智、用户购买未核销的会员券包共同构成了补贴产生流量的第一环节，站内的各种补贴工具星罗棋布密密麻麻：

6、补在哪里会有什么差异？

（1）补在商家还是用户上？——聊聊B补和C补

美团会把补在店铺上的补贴叫做B补，补在用户上的钱叫做C补。C补从平台视角来看，补贴的效率更高，背后的逻辑就是C补的策略化空间是更大的，我们能根据不同的人，不同的场景，不同的行为，不同的属性，不同的城市进行不同的补贴策略设计，有策略化的空间就有更大的提效可能，像神券、会员、津贴都属于C补工具。而B补更多时候服务于商家补贴的撬动、竞对价格的对标等非效率的业务目的，所以B补的工具往往全量用户策略一致，比如减配送费、折扣菜、满减等，所以一般B补的效率相对会低一些。

（2）补在品上还是券上？——聊聊爆品体系和货架体系

这个问题是上一个问题的延伸，其实实质是我把补贴补在一个商品上还是一系列商品的集合上？前者更容易撬动商家意愿，因为爆品不一定毛利低且单一爆品售卖规模大了成本结构可以更调优，后者更容易撬动用户意愿，本质是我给了你一个补贴，你仍然可以自由选择你想买的所有东西。

这两种模式在超市里都很常见，一个是在超市购物路径上码的整整齐齐的堆头，一堆商品贴上一个黄签：惊爆价XXX，不与其他优惠同享。另一个是在超市门口给你发了一张满200-20的优惠券，你进场全场可用。为啥这个话题在今年被聊的格外的多，还是因为抖音在电商和生活服务里的投入在逐步加大，本质代表了两个体系的竞争。

因为抖音自身的业务模式特点是用户时长高，VV（视频播放次数）池深，每个用户每天1-2小时的时长背后是3-400的浏览次数，一个DAU的成本本就不高，再除以VV，单次视频播放的成本就会低到离谱。这意味着它可以在不算变态的填充率下，通过算法和视频流大量地推送给用户不同的商品和服务。颇有点当年电视购物的逻辑，即便1万人的观看促成十单购买，于商家而言也划得来。而这个逻辑只有在足够深和广的VV池储备和足够低的成本下才有可能去做尝试，所以抖音一开始的电商选择是兴趣电商（每个KOL自己下挂小黄车），生活服务选择达人批量探店，点击地址即可团购和外卖。

而无论是淘宝京东PDD还是美团饿了么，大家的获客成本或者DAU成本都会高于抖音（因为点开这类App就已经做了明确的用户目的性筛选），且进入App之后，先不管有多少用户能逛起来，但是产生的PV数势必低于抖音一个量级，那意味着我们可分发做功的流量天然就会是数量级差异，想用大水漫灌筛出更合适的供给匹配给更合适的人就变成了一个很难的话题。所以大家的选择都是货架模式——我不在你家电视上推销某款商品，我只宣传我是个大商场大超市，你只要来这里，就可以买到你想买到的东西。

这就会使得补贴因此分化成两种形式，一种是无人驾驶——你不知道要买啥，你上来我带你去目的地，你来判断是不是你想去的地方。另一种是氮气加速——我不猜你的喜好，你自己决策你要去哪，我只是在你到达的路上推你一把，让你快速到达（你来我就给你全站补贴优惠，你自主决策要买什么）。

相对的，无人驾驶的难度和付出的成本都会更高，只是抖音具有先天独厚的流量优势，所以会在自身正常商业化模式下嫁接了自己的电商和生活服务业务。但是流量也不是无穷无尽的，所以抖音电商发现下阶段的流量无法支撑起更高的业务增长时，转而走向了货架电商逻辑（抖音商城），通过推广自家商城聚拢流量，再进行流量的运营和分发。

 二、如何理解补贴的效率

1、补贴效率怎么看？

（1）ROI：投资回报率，ROI=收益/投入，在美团多数时候提到ROI的默认指代的是GMV的ROI。且更多会使用△ROI的视角，一般用AB或PSM或DID的方式计算实验对照组的△GMV/△补贴成本。如果补贴的获取方式含售卖（比如会员）需要注意额外减掉售卖收入，△ROI=△GMV/（△补贴成本-售卖收入）。在ROI的视角上除了△GMV，还可以看△UE（单均盈亏）和△OP（运营利润）的ROI，但是目前用补贴打出更多利润，常见于毛利率较高的薄利多销的业务场景下，平台型补贴业务的难度相对大，所以较少以UE、OP视角看ROI效率。一般来讲，越容易被驱动的用户，补贴的ROI可能越高，比如薅羊毛的双平台摇摆用户，但是ROI高的人群，往往单均的UE和OP表现会更差。

（2）CAC：获客成本，我们用补贴的方式获取一个新客、唤醒一个沉默流失用户要花费多少钱。除了潜新沉流这种行业常规理解的CAC逻辑以外，我们还可以按照用户生命周期的状态拆分，比如我们让一个尝鲜期的用户转化为成熟期，那一个成熟期用户的转化成本是多少钱，可以推算出成熟用户的CAC；还可以按照用户的下单品类划分，比如让一个没有点过火锅的用户变成一个火锅新客，这样一个转化的补贴要多少钱；还可以按用户的下单场景划分，比如让一个没有在下午时段点过餐的用户变成一个下午茶用户，这样一个转化要多少钱？

（3）LTV：用户终身价值，常常和CAC紧密关联。一般市场认为LTV大于CAC的时候业务才具备发展空间，LTV/CAC=3的时候是最健康发展的（小于3说明转化效率低，大于3说明在市场拓展上还太保守）。如果补贴是通过改变用户行为产生业务价值，那么补贴作为药引子，给用户养成哪些交易习惯能使得LTV最大化就是个很有价值的效率考核，比如同样一笔补贴，我们让只在周中下单的用户周末也下单，还是让只吃中式快餐的用户尝试奶茶咖啡，到底什么样的补贴方式能让用户的生活方式养成更有效，能让LTV提升最大化，这就是一种更长期的效率指标。

（4）UE&OP：UE是单体经济模型，可以理解为在一单里的收入跟成本的关系，OP是运营利润，一般我们指单均利润的总和。补贴有个薄利多销的业务推演：补贴撬动增量订单，投入补贴使得UE变薄，但是通过撬动更多增量订单使得总OP变多。因为OP=UE×订单量，所以当订单量的增速大于UE的削减，薄利多销就成立了。但因为平台撮合型业务的毛利率相对低，补贴花费对单均UE的影响极大（可能稍微打打就亏了），所以当前的补贴形态下，较难用补贴打出增量的OP。所以我们一般通过UE和OP作为限制性条件，来看补贴的质量和利润效率。

2、规模和效率的关系

在上面讲补贴目的冲突的时候也讲过，没有规模的效率是无意义的。当补贴收拢到足够小，更精准地投放或过滤，用圈选逻辑对一小部分最易撬动的人发放补贴，可以缩小补贴订单总规模以提升增量订单的占比，但这并无业务实际意义。所以一般我们讲的补贴效率背后都有个默认的规模限制，在一定规模下讲效率提升才有实质效用。多数补贴发放的机器策略都是贪心算法，按照补贴效率从高往低逐一发放，所以扩大规模本身天然会逐步降低补贴效率，一个10万级业务补贴的ROI 10和一个亿级业务的ROI 3，很难讲哪个实际表现更优。

3、补贴如何带来的增量？

最基础的核心原理是通过美补和商补的追加，产生增量的订单GMV超出补贴浪费所拉低客单价造成的GMV折损。

这里面的增量有3个底层起效的逻辑：

（1）扭曲供需创造需求

类似打开App一个大天降弹窗发了一堆券，让无法以原有价格下单的人下了这一单。

（2）用一单的优惠拉高或锁住若干频次

类似会员券包搭售当单可用，让下单的人占一次便宜后为了把券用完，不得不再多消费几单。

（3）用美补做杠杆裹挟撬动商家补贴

类似神券膨胀的订单导流逻辑，收缩使用范围提升补贴面额，当用户感知到的补贴价值提升或持平就可以逻辑成立。从用户核销来看，5元30%商家可用的膨胀券的价值感持平或大于3元70%商家可用的基础神券。于是商家在这一事实下，愿意承担更大商补参与膨胀活动，更少的商家瓜分更大的订单池，进而获得订单的上涨。而过程中的神券的美补并不会有太大幅度的上涨，美补的杠杆作用也会被放大。

4、增量是如何发生的？

（1）为流量做功，解决用户会不会反复来的流量问题

不管是单次发放的单张券还是一次性售卖的多张券包，都会对流量产生部分作用，但是机理逻辑略有差异：

①会员（券包）有点类似于物理世界里的储值卡，因为你完成了储值，所以你在心里永远念叨着哪天去把它用了，所以概念和记忆会根植在用户日常生活的过程中——“哎，我是不是还有3张券没用呢，要不今天中午吃个外卖吧”，这样的心态会不由自主地提升用户打开App的频次。在点外卖还是堂食、做饭的选择里，付过费产生的损失厌恶心理会成为一颗比较重的砝码。我无法透露比重，但是券包模式的增量里，流量做功比例比较高，也符合我们在自然世界餐馆里的正常认知。此外，用户购买券包的价格越高，会员对流量做功的占比就更大。

②当你获得一张大额券，出于强烈的损失厌恶心理，一定会努力把它用完，就会产生更高频次的访问。这就是为什么神券节也会在每月15-17日预热并适量发放18元大额券，但大额券只能在18日使用，这样可以拉长用户的访问周期，提高用户访问频次，且合并冲击18日的DAU峰值。

（2）为访购率做功，解决用户来了会不会购买的转化问题

①会员（券包）带来的强目的性流量，一如上面提到的，用户用户完成了储值，那每次到访的目的性都会变得更加明确——我要把储值卡的钱赶紧花一花，自然而然就会带动访购率的上升。

②自然用户访问App，半数的目的性都不会那么明确，可吃可不吃，可在美团吃也可在饿了么吃，这种情况下，天降一张券会强化用户下单的动机，基于损失厌恶心理要把券用掉，对访购率产生正向作用。在这一点上也要注意，为什么有时候会员（券包）补贴减少，降低在籍会员规模，神券拿同样力度的补贴加大力度也无法追回GMV？就是因为会员（券包）有相当比例的做功在流量上，削弱会员的规模，对站内的流量规模就会产生削弱，而神券更多在进站的流量上提升访购率，可做功的基数削减了，自身的作用也会被削减，所以不是补贴预算多工具直接腾挪调整就可以承接同样的GMV，要细致分析每种补贴工具的做功机制差异。

5、商家视角和平台视角的效率差异

（1）GMV和利润：

因为平台撮合型业务的基本商业逻辑是佣金，所以在一定层面上，平台的GMV和利润是同向的。而在商家视角，高GMV和高利润并不一定是严格的线性关系。所以商家在经营中最关注的是△利润，△利润=△订单量*△实付客单价-△成本。所以商家会看两个维度，第一个维度是看能不能带来△订单量和△实付客单价的提升，第二个维度是看带来提升所付出的△成本值不值。

所以像满减这样使用广泛的B端补贴工具，只在用户的点菜、提单环节做功，做功环节相对后置，增量不高，但是可以凑单拉高用户实付，在多数凑单品的毛利较高的背景下，虽然满减增量GMV的ROI不高，但是可以带来△利润的快速上升。而C端一些降低实付的补贴工具往往能带来相对显著的增量订单，但补贴额上升，尤其是其中商补部分的上升往往会削减商家的利润，造成GMV涨利润不涨的局面。所以平台和商家视角下的补贴效率，往往是GMV和利润，增长和盈亏两种不同视角下的对比。

（2）增量和腾挪：

平台型的补贴工具，尤其像会员（券包）这类用户视角的提频补贴工具，确实能相对有效的打出更多的平台增量订单。但是因为工具本身无门槛和无使用限制的特质，使得它的订单原本就是用户需求的天然分配，再加上使用单商家力度升级环节的后置，可以产生平台增量，但是无法通过可用范围的限制，给承担商补的商家感受更明显的自身店铺订单增量。

而像神券这种要基于用户的进站后（暂时不考虑外部发券）作用于访购率的补贴工具，可能不易影响站内流量增加，但能很轻易地实现商家间的流量分发。像神券膨胀这样小商家池的导流设计，因为在用户侧进一步限制了补贴的可用范围，更容易给承担商补的商家产生增量效果，尤其是在参与商家的选择上，有时候会略微牺牲一些平台的效率，换取对部分头部商家的定向倾斜，使得供给生态的健康度有显著的提高，这种时候商家间的腾挪作用会大于平台本身的增量效果。

三、补贴的工具设计

1、补贴工具的价值感

价值感直接决定了这个补贴工具用户是否买账，是补贴有效性的第一感知，所以用户会怎么理解一个补贴的价值？

（1）补贴的力度

基本由面额、折扣和优惠率（平台视角下的补贴率）构成。

（2）补贴可用的范围

限制的商品、商家、时段、品类等条件，限制条件越多，券的价值感越低；越通用，券的价值感越高。

（3）补贴的门槛

补贴的使用门槛设计是个非常有意思的话题，因为广义的门槛太多，使用范围也是门槛的一种，这里只说狭义的可用门槛。之前举过一个例子问了3个问题，如果拼多多给了你一张5元无门槛的通用优惠券，你会怎么用？如果美团外卖给了你一张25-5的神券，你会怎么用？如果淘宝给了你一张全场全品类的8折券，你会怎么用？

用户在本能的驱使下，大概率会选择在拼多多尽可能买一个贴近5元面额的东西，尽可能做到100%的优惠率；而在25-5的神券上，用户会尽可能点接近25元的餐品，做到优惠率最大化；而淘宝的全场全品类8折券，大家大概率会买台iPhone或者其他更贵的东西，在优惠率既定的情况下，尽可能拉高客单以获得优惠额的最大化。这就是用户本能背后隐隐的数学逻辑。

所以我们可以得到三个结论：【无门槛优惠券天然抑制用户的高客单价】、【固定门槛优惠券会引导用户客单价贴近门槛】、【固定折扣优惠券天然抑制用户的低客单价】。

滴滴恢复上架，大量发放打车折扣券，可以拿滴滴作为case我们讨论几个问题：为什么打车软件多发放折扣券而不是满减券呢？（其实满减偶尔也发，或者搭配着发）

如果回到理性补贴的视角，成熟稳定的上下班通勤打车刚需用户我们不应该补贴，那我们要补贴的多数是还没有养成使用习惯的新客或尝鲜期用户。满减券的第一个问题是这类萌新用户数据积累不足，出行目的地不可预测，门槛发低了，平白被薅，门槛发高了，用户目的地距离不够无法使用，进而无法撬动用户需求。而相对应的，外卖场景属于用户的客单价区间相对集中，所以满减大致不会偏差到离谱，电商场景属于用户需求的广度可以无限大，不同的满减可以撬动用户不同品类和场景的消费诉求，也不用太担心打不中。第二个问题是打车行业的服务是标品，SKU数量较少（快车、专车、优享），且产品价格分布较为陡峭，不具备以凑满减撬动用户需求变更SKU的条件。第三个问题是出行一旦需求产生，目的地确定，相对应的客单价就基本固定，不太存在凑满减多跑两公里的可能。所以打车补贴必发折扣券，自动兼容用户多数需求，同时可能会附赠一两张满减券，纯属添头，看能不能撬动用户的返程需求。

（4）补贴的获取

①确定性和不确定性

确定性是分层级的，我获取补贴的渠道（站内外、站内的各处位置）是不是确定的，我获取补贴的方式（塞？任务领？花钱买？）是不是确定的，我获取补贴的优惠形式（折扣、满减、直减、满N得M）是不是确定的？我获取补贴的可用范围（商家、商品、时段、）是不是确定的？我获取的补贴力度（面额门槛）是不是确定的？

每一层的确定性都会带来巨大的用户选择差异，确定性越高，用户的价值越高，相对应的损失厌恶心理会越强，但是平台策略化的空间就会越小。当前的会员就是一个确定性无限趋近于用户体验极限的产品，除了会员购买的价格存在一定的策略随机性，买的渠道确定（外卖提单页搭售和会员主页），获取的方式确定（购买），补贴的优惠形式确定（6张无门槛券），可用范围覆盖全域商家，补贴力度最低5元×6张，外带了部分会员商家可额外升级的权益福利，并把每个商家可升级的金额也确定性地展现出来，使用时甚至可以在提单时顺畅地点选升级。所以这种确定性产生了几个比较巨大的影响：

• 对用户：用户在购买时的心理压力最小，全量商家可用，无门槛限制，所以提供了最难能可贵的安全感，所有的萌新用户在没有了解这个平台时也不用过多担忧会存在买了用不了的局面（这里点名吐槽下京东Plus会员，今年的双十一发的券就两种东西用不了——分别是这也用不了，那也用不了）。所以这种安全感使得会员即便作为一个付费产品，在尝鲜过渡用户的补贴覆盖上甚至会高过免费发放的神券。同时，这种稳定性也带来了极强的损失厌恶心理，使得购买后用户的核销率变得异常之高。

• 对平台：用户所有的爽都不是凭空而来，一定要有人为此付出代价。且作为一个固定售卖的商品，它也不存在可发可不发、可发多可发少、可发门槛高可发门槛低的灵活撤出机制，所以第一它占用的预算极高，第二是作为一个售卖型补贴，它不具备100%的用户触达能力，规模依赖于购买的用户人群数量，只能通过售卖价格进行规模调节，但是售卖价格的降低也意味着补贴金额的加大。第三是它的调整腾挪会很笨重。所以对平台而言，它是个一个非常好的用户跃迁提频工具，也是一个很有效的平台增长工具，但它不是一个灵活好用的竞争和经营工具。

②主动和被动

其实主动和被动的差异就是用户获取补贴所要付出的成本。获取成本决定补贴的覆盖规模，但获取成本也决定了用户损失厌恶心理的高低，所以补贴的覆盖规模和用户的损失厌恶心理是跷跷板的两端，里面的动态平衡相对难把握。我们之前做过实验，同样的门槛和面额下，买的券和主动进入金刚领的券和直接塞给用户的券，核销率的差距能大到12：4：1，这就是不同获取成本带来的损失厌恶心理的差异。在买的这个环节里，当单可用且一单回本是个十分特殊的用户决策心理临界点，它的行为是买，但用户的首单转化率不一定低，且配合本身的售价仍然没有降到一个离谱的价段，用户的损失厌恶心理不一定会降低。

举个简单的小例子，假设有一个没下过单的外卖纯新用户，会员6张5元无门槛券售价5元，当单可抵扣5元；另一种是会员售价12元，但是当单可升级抵扣12元，这两者搭售转化率对这一用户来说不会天差地别（用户视角都是一单回本了）。但是在后续剩下5张券的使用上核销率的差距不会小，花12元买会员的用户损失厌恶心理会变得更强，因为用户自己计算的券均价值是12元/6张=2元，而5元购买会员的用户计算的券均价值是5元/6张=0.83元。同样是多花了7元，利用好用户的一单或N单回本心理通过在搭售用券环节加大补贴策略提升规模，能保持售价不至于过低而丧失掉用户的损失厌恶心理。

下面是此前在促销体系讨论时候我盘点的当前站内的补贴工具集合，以及市面常见的权益产品在确定/不确定，主动/被动轴下大概的位置，之前默哥在漫谈增长的分享时也简单讲过，这里不再细讲了，供大家参考

③即时和长期

我获得的是个立刻使用的东西还是个长期可用的东西，这是个补贴触发的机制问题。理论上越偏向长期，补贴可产生的增量价值越大（增量的访问频次、增量的需求、增量的访购率），越偏向于用户的即时使用，就更像是用户单次行为的助推器（增量的访购率）。但基于短期经营来看，越长期的补贴，动作调整对短期经营产生影响的灵敏度越低。

举个例子方便大家的理解，同样是卖6张券的会员，到账的方式是即时6张都到账，还是个每5天可以领一张？前者的补贴覆盖规模一定更大，买的人更多。同样的补贴率下，后者产生的订单增量一定是更大的，但是对用户的吸引力也会更弱，用户行为对大盘经营结果的影响也会越平缓。

这就是为什么我们也可以把积分体系视为补贴手段的一种，但往往还是会把它归类到用户运营体系上，因为它对用户LTV和长期黏性做功更大，对大盘经营的影响过于缓慢和不显著，这是另外一个话题了。

④稀缺感

我国古话“物以稀为贵”，供需关系影响价格。所以当我们发放的补贴大于用户的实际需求的最上限时，用户视角的补贴价值就会被削弱。对于补贴型的业务，每天发出去和用户到期的券数量是一个天文数字。在每个用户手上随时随地都躺着几十张券时，补贴给用户产生的价值感被大大削弱，损失厌恶心理也被同比削弱，使得每张券的核销率都会下降。在这种情况下，为了业务目标的完成，各个业务只能继续加大发券的力度，进入负向循环。

可以回忆一下，去年开始，滴滴停止补贴的那段时间，如果突然从哪个渠道拿到一张滴滴的红包，我第一反应就是回想下我最近有哪些需求场景，得把这个券给用了，这种券给人的价值感是很强的。而在14-16年滴滴和优步打的最激烈的那几年，每个人都在朋友圈、微信群里分享滴滴红包。我却连领的动力都没有，更别说因此被撬动一单增量需求了，那时多半是马上有打车的需求就找个群领个红包，在无增量的情况下平白无故多薅滴滴一笔。

所以平台补贴的发放和获取秩序务必进行梳理和管控，无限量地通过发券抢占用户触达的机会并不会带来全局用券总量的提高，反而会大大削弱平台补贴在用户心中的价值感。所以适当地保持补贴的稀缺感，才是能持续保持补贴对用户威力的长久之计。但又有另一个问题可以聊：每次只能给用户发一张券吗？也不是，比如锚点效应，超市里一包70块钱的芒果干旁边摆着一包15块的芒果干，立马15块的芒果干会显得性价比极高，被购买的概率会大大加强。所以类似的，我刻意发一张无论门槛还是面额都显得极为不合适券，再正常发一张适合用户的券，对比之下，会显得正常券价值极高，用户核销的意愿就会被加强，可以反向提升下单。

2、单工具还是多工具？单目标还是多目标？

（1）多补贴工具矩阵的局面是如何形成的？

在以上的描述里，讲了非常多个不同类型、获取形式的补贴，也在第一部分讲了补贴的作用。其实我们日常业务经营是个复杂的多目标体系，当一个补贴工具兼容的业务目标越多，对每个目标做功的锐利程度就会越低，自身的灵活度也会越低。所以在这样的背景下我们就会做出非常多的补贴工具来实现不同的业务经营目标，每个补贴工具的诞生和出现都像是在促销的完整体系上打了一个补丁。如果我们的促销体系（以补贴为主）实际是在造飞机，那我们造起来的过程是这样的：

①促销体系建设初期：收到的任务往往是单一明确的目标X，经过业务经验猜想原理Y,做出工具Z，经过AA或者AB对照认为有效，于是认为原理Y成立。因为这样的工作逻辑，我们还推理了原理Y1、Y2、Y3，产生了工具Z1、Z2、Z3……

比如造一架飞机拆解出的第一个目标是让机舱升空，可能讨论后选择的做法是给机舱捆一个热气球，经过试验机舱如愿升空，手段有效。第二个目标是给机舱一个前进的动力，实验之后选择给机舱前方装上一个风帆，发现机舱确实可以向前移动。第三个目标是机舱不稳，试验之后给机舱装上两个翅膀，经过AB发现因为热气球捆的位置不太好，要把右边的翅膀做长一截才能平衡，于是经过参数调教后终于平衡。第四个目标是让机舱飞的更快，然后选择了在尾部装上一个喷气发动机……每一个目的之下，我们单纯为了实现这个目的都会给飞机装上一个新的组件，经过AB测试，确实对每个目标都起效，所以最后飞机密布五花八门又奇奇怪怪的配件，但是经过反复AB的校验，确实能飞，且飞的还算快。

②如果要基于全局信息重新构造促销体系：那任务变成改造一架科学的飞机：非单一目标任务，而是统筹规划设计寻求全局最优，需要重新判断工具Z1、Z2、Z3的做功的真正原理是什么再决策这架飞机需要保留哪些工具组件，以及这些工具组件怎样组合在一起工作，这个过程不仅是简单单一目标的AA或者AB，所以需要研究清楚结构力学、弹性力学、空气动力学……

情况可能就是我们看着一架绑着一个热气球、翅膀一边长一边短、前有风帆后有喷气发动机，机翼两边捆着降落伞……所以我们认为这架飞机应该重新设计，把飞机设计的更简洁有效。可能做的第一个决策就是先把机翼两边的降落伞取下来，但是可能第一次试验就发现飞机栽了下来，因为和我们所认为的原理不同，降落伞不仅在是安全保险，也实际上充当了机翼配重。所以在这一研究过程会有较多的历史工具的重新研究和再定位，并且在组合做功的原理上进行若干尝试。

（2）从多工具各自单目标拼合到单工具全局目标的兼容

现行促销体系初始是以ROI为主的单目标增长体系，在这种背景下会出现这样的发展演进：

①每兼顾一个新的业务目标，需要在当前体系下增加一个以单目标设计的新工具

②新工具通过局部的AB实验和逐步调整参数成立（补丁造飞机）

③随着时间的发展，大家希望每个独立工具能够逐步具备其他能力，各个工具都在各自朝多目标的方向发展

④各工具自行发展逐步互相渗透，产生低效和重复补贴，缺少深度协同全局统筹

在这一基础上，为了诸多业务目标打补丁的工具合集导致彼此间的协同复杂度指数级上升，已经不适配当前的多目标的经营环境，所以需要C端促销体系进行科学化梳理，这就是我们当前发起促销体系重构的核心原因，力求实现三个目的：①兼容多目标经营；②从单工具局部最优转向全局最优；③短期△ROI经营兼容长期△LTV经营。

3、 用户/商家还是平台视角？

多数时候，业务的复杂度高低都来自利益相关方的多少，平衡，尤其是多目标的平衡是件非常艰难的事，所以在同一个补贴工具的设计上，用户、商家和平台的立场会出现不小的差异，如何做好动态平衡，这个决策的难度很大。举一个很简单的思考例子：假如我们要设计一个新的补贴体系，在商家导流获取更高商补的环节，它应该走神券的小膨胀池逻辑，还是会员的灵活单商家升级逻辑？

小膨胀池是什么意思？你有一张3元的神券，你选择膨胀玩法可以点击升级到5元面额，但是你可用的商家范围会从缩减到此前的一半，大家都可以自由选择是否要膨胀以及在哪个池子里下单。好处就是池子间有下单隔离，发放补贴并下单隔离，就能有效地自然增长以及转移非活动商家的用户订单，给参与的商家产生订单增量。

但也会有问题，用户侧的问题是我要先膨胀，再下单，膨胀后万一找不到我想吃的店铺怎么办？用户觉得很没有安全感。商家的问题在于我出的商补金额是被限制的，一个池子大家都出一样的钱，奶茶商家觉得我客单价低，我出不了那么多钱，火锅烧烤商家觉得我客单价这么高，只让我出5元，我没有竞争力。

会员的单商家升级逻辑是，我先选店，如果这个店铺没有参加会员升级活动，我 就正常使用5元无门槛券，美团补贴兜底；如果店铺参加了会员升级活动，商家自主决定升级金额，用户下单时自动勾选升级，如果升级后不想下单，还可以流畅退回。好处是用户体验极佳，非常有助于用户的下单促进和券包续费。

问题主要集中在商家侧，会员无门槛的红包设计使得商家自主升级的金额天然被抑制，商家不敢提太高以免自己出现极低客单价的订单。且用户的升级决策非常后置，随意逆向撤回，又没有商家池的补贴隔离，过程中增量较少。

于平台而言，如果要整合补贴，我们应该基于用户出发还是商户出发？商户增量少，出商补意向低，用户体验也会下降。反之，用户体验不好，用券率降低，商户增量订单减少，出商补的效果也会减少？所以这种多视角的双向循环，以哪个切入点介入思考和决策是一个复杂问题。

4、每种不同工具的增长性来自于哪里？

（1）用户的提频

券包：

基本原理是首单可用的优惠，引导用户买一个超过自己正常使用频次的券包，基于损失厌恶心理把券包用完，进而实现用户提频。所以券包的规格必须要灵活和策略化。比如月0-3频次的人买6张券包担心用不完而放弃购买，售卖规模可能涨不起来，卖4张规格可能刚刚好；月8-10频次的人买6张券包，这里面更多是用户原本就要下的单，平台被薅了一笔，可是卖12张的规格可能刚刚好。

但是这里面有一个难点问题挺有意思——我们的算法应该基于用户最大购买可能的规格去推荐券包，还是基于我们认为用户应该购买的规格去推荐券包？

单券：

单券也有两种方式能够拉高用户频次，一个是之前提到的天天神券的“天天”，用户形成主动索取优惠的心智流量；二是每天天降发券到用户手上，用户基于损失厌恶用户把券用了；

第二点有个很微妙的设计，放在物理世界里叫做如果用户的储值（购买的券包）和店外发放的优惠券不可同享，那么向已经储值的用户发放大额优惠券能够有效地提升用户频次（已核验并大盘推全）。这点在用户的心理是“我上次充的600多块钱我今天肯定得给它用掉，去趟商场转转吧。”→“哎呦，在门口专门给我发了满1000-300的优惠券，好优惠啊！”→“哦，还不能和储值的钱一起用啊，我看看，嗨，今天就过期了，那不行，我还是先把这张券用了吧，下次再来把储值的钱花了”→“今天这1000-300真超值，下周我还得再来一趟把储值的钱花了”

（2）用户的提额

满减：

基本原理就是如果用户再多花一点点，你就可以再多减一点点，但是满减的设计一般商家会花不少功夫，主要的核心菜品和满减档位都有一种刚刚差一点的梯次感，会引导用户努力够一够。可是如果要添加凑单品，十有八九是毛利极高的单品设计了，比如3块钱的米饭、6块钱的可乐等等，在拉高用户客单价的同时还可以提升商家利润。

满减券：

基本原理和满减基本一致，但券的发放多数以C端用户为受体。视角多为平台基于自身业务增长，所以满减的门槛更多会参考用户的日常客单价进行策略化设计，让用户逐步上够，调整用户的订单结构。但事实上，用户的客单价基本和他在物理世界的经济水平挂钩，提升的作用远小于通过满减门槛防止用户客单价滑坡。且因为当前发券渠道较多发券量较大，这种高面额高门槛的满减券更多时候仍然是用户的筛选效应，筛选出了那些能达到门槛的用户中能达到门槛的需求，并在这些门槛券上得到使用。

（3）用户下单阻碍的减少

减配送费：

减配是个很复杂的业务经营问题和用户心理问题。之前深入研究过亚马逊的Prime会员，其最赖以生存的核心免配权益在国内电商生态下已经形成全线通用标配，用户对于商品价格和配送费各自有锚点，且差异显著，就使得大家能接受79的衣服0元配送费，接受不了69的衣服10元配送费。

外卖行业的配送费也如此，一方面要承担全站的服务价格对标职能，另一方面它可能很难做功于业务的提频增长，但如果没有它，会大大减弱用户的提单和完单率，所以减配送费并没有解决更多用户能下更多单的问题，而是解决防止一些用户不下单的问题，这也是它作为补贴工具不易被合并或取代的原因。

（4）提下单的用户量

天降神券、首单搭售、新客优惠：

这几类放在一起讲，补贴做功机制可以切分成流量和转化进行两分，也可以切分成让更多不下单的人下单（拉新，扩大金字塔的底座），还是让下单的人下更多单（提频，给高楼加更多的层数）。正常来讲，一定是两分的各半都会有做功，但是不同的补贴工具会各有倾向。

如果我们默认为，下单意愿越弱的用户，越无法通过高行为成本的方式促进用户的下单，那么所有低成本获取补贴的方式都应该聚焦在扩大金字塔的底座上，因为给高楼加层数的工作有获取成本更高的券包等工具可以承载，但是扩大金字塔底座的工作只能由这些工具承接。