随着平台流量质量的不断下降，不少活动方发现，虽然外部渠道投放后，活动的流量大规模增长，但最终留存转化的用户数却没有出现理想中的提升。同时，在整个外部环境变化趋势下，仅仅通过增大渠道投放获取更多流量，很难为活动带来明显的效益。因此，越来越多的公司开始重视流量承接，通过落地页设计迭代、站内路径优化等，提升进线流量在页面的停留时间，甚至引导深度交互。

流量从站外到站内，先是进入投放落地页，再流向各个电商平台的大促会场页、各类活动页、搜索页、店铺页、商品详情页、下单支付页等，在这里，我们把前 3 类页面归为流量承接路径，后 3 类页面归为流量转化路径。接下来我们将详细梳理做好流量承接的关键路径，并深入解读，旨在帮助更多公司实现大促期间的销量提升。

从行业的投放转化数据来看，用户从浏览落地页 → 浏览商品详情页→  加入购物车→ 成交的整个漏斗最终转化率较低，只有少数外部流量直接进入商品详情页完成成交，承接页面的流量高但不精准，次级流量出口众多，且用户的需求相对模糊。因此，要想提升平台流量承接质量，既要做到站外精准投放，又要侧重关注本级流量的二次精准分配，也就是帮助用户完成正确的购物决策，这就需要相应的动线设计来承接。

所谓的动线设计，顾名思义，就是客户活动或者行动的路线，通过了解消费者的心理，把握客户的潜在意识，通过对落地页甚至整个站内的布局和设计，促使客户按照预设路线流动，最终成交转化。

一般而言，好的动线设计要具备信息可见、记忆明显和路线到达顺畅等条件，下面将重点从落地页优化、banner 弹窗推荐和搜索结果有效性三方面详细说明如何做好动线设计。

 落地页设计优化，加强流量对活动的初步认知  

落地页作为站外营销的最后一步、站内流量承接的第一步，是承接用户、传递产品和品牌价值的作用担当，但落地页能否发挥其重要的作用，主要取决于落地页本身的质量和用户的行为决策。

1. 基于「落地页转化率驱动模型」找到流量进线核心影响因素

如上图所示，我们可以基于落地页转化率驱动模型找到流量进线的核心影响因素：

用户动机：用户需求程度取决于流量质量和渠道匹配度。

视觉：用户对活动的第一印象。

交互：用户尝试与平台发生连接。

内容：激发用户需求的说服逻辑和槽点。

激励 offer：促成的兴奋点。

用户质疑和交互不流畅：负面情绪导致放弃。

通过将以上加分项和减分项进行归纳分类，我们可以将落地页影响因素分为外在因素和内在因素，这里我们重点讲述用户匹配、内容和激励。

2. 根据平台已转化用户特征，提升落地页与用户匹配精准度

如上文所说，提升落地页与用户匹配精准度在于了解用户动机并找准对应的投放渠道，也就是说，给正确的人推正确的内容。“正确的人”即真正能给平台带来转化的用户，“正确的内容”即用户感兴趣、愿意转化的商品/活动。

如何找到正确的人和内容呢？我们可以从平台已转化用户的画像分析入手，反推平台受众的群体特征和兴趣偏好，以此作为渠道筛选和落地页内容设计的参考。

（1）平台已转化用户的画像特征

从用户基础属性——年龄性别等，再到用户行为偏好，如参与活动偏好、购买商品偏好、优惠券敏感度等，定位平台已转化用户的画像特征，确定落地页内容和渠道投放人群。

图 神策数据 demo 示例（模拟数据）

（2）根据已转化用户特征和用户偏好，设计差异化落地页

比如在平台已转化用户中，出现明显的女性聚集特征，则投放的落地页文案和设计风格要更偏向女性审美，落地页中的商品展现可更符合女性的需求，比如重点曝光口红、防晒霜等；而如果出现明显的男性聚集，投放的落地页文案和设计风格则需偏向男性审美，落地页中的商品也要符合男性的需求，重点曝光球鞋、电子产品等。

（3）落地页进线用户与已转化用户的画像对比分析，验证用户匹配精准度

上文已经明确了平台已转化用户的画像特征并做了投放落地页的适配，为验证落地页的匹配效果，则可以进行画像对比分析，看进线用户与高价值用户的画像特征是否相符。

图 神策数据 demo 示例（模拟数据）

若两者用户画像特征相近，说明用户匹配精准度高，则可以此作为指导后续活动落地页设计和渠道人群选择的标准；若两者用户画像特征差异较大，说明用户匹配精准度低，则需要调整投放的渠道且进一步优化落地页的内容设计。

3. 从用户动机行为和数据表现出发，优化落地页的内容细节

（1）落地页内容设计与用户行为相呼应

电商行业用户的趋利性越发明显，对于落地页的体验也更加敏感挑剔，用户从浏览广告到进线，会经历一系列的心理决策，为了让流量在页面或平台停留，可以用「决策行为拆分法」，罗列用户从看到广告到进站全流程的心理和行为细节，找到可持续优化的关键点。

以上是从用户心理和用户行为拆分的角度，结合活动本身和落地页质量的内在影响因素，进行落地页要素的设计梳理，让落地页的前端展示更加符合用户的“心流”。

（2）通过 A/B 试验，找到进站率最高的落地页方案

用户的心理路程是复杂多变的，仅从经验判断做出的内容设计，难以保证落地页的质量和吸引度，因此在大规模投放之前，应先做好落地页的 A/B 试验，验证不同内容主张、设计风格的落地页对用户进站率的促进作用。通过不同文案、图片、按钮的多次对照测试，监控流量进入落地页后的停留时长、跳出率、进站转化率等，找到最佳设计方案后，再进行全量投放，保证流量承接效果的最大化。

落地页作为流量承接中的关键一环，需及时跟踪承接质量，监控数据指标，不断进行优化迭代，才能不断提升整体流量进线转化率。

弹窗阶段性曝光活动卖点，引导流量用户明确需求  

大促活动的卖点往往多样化，可能聚集降价、满减、满送等多种玩法，在信息密集情况下，即使落地页等页面布局合理，用户可能也很难第一时间抓到重点，主动点击，因此大部分活动都会在用户进入首页时，触发活动弹窗，提示用户一些关键的大促信息或者引导用户参与一些互动。

这种触达方式基本能覆盖全部用户，无疑是最高效的，但同样也是较为危险的，一是容易给用户造成阻断和干扰；二是弹窗信息可能误导用户，影响其最初的购物欲望。

因此，在上线弹窗时，要分阶段充分展示大促活动信息，避免同一弹窗长时间曝光，给用户造成卖点单一的错觉；同时，要限制弹窗展示频率，避免同一用户短时间内接收多条弹窗。

（1）banner 推荐千人十面，实现流量精准分流

弹窗虽然触达效果明显，但容易打扰用户，不可多发，因此在首页规划上，banner 推荐成了站内流量承接的核心部分，banner 不仅仅可以靠图片吸引用户，为其他页面做导流，同时在活动卖点输出和氛围营造上也扮演着重要角色，这就对 banner 的视觉设计和内容展示有高质量要求。

（2）banner 内容的多维度 A/B 测试

在大促活动筹备或蓄水期，需对 banner 进行多维度的 A/B 测试，了解各细分人群对 banner 卖点的兴趣度以及不同文案或 UI 设计的 banner 对用户的吸引力。

举个例子：假设对某渠道用户进行 banner 轮播图 A/B 测试：

• 不同卖点的 A/B 测试

试验组 1：以「全场指定化妆品 8 折特惠」作为文案卖点

试验组 2：以「满 200 减 50」作为文案卖点

……

假设在多轮测试中，「满 200 减 50」卖点的 banner 图点击率明显高于其他组，则以该卖点作为该渠道的首个 banner 轮播图，再进一步测试不同文案和视觉效果对点击率的影响。

• 不同文案侧重点的 A/B 测试

试验组 1：突出「618 大促狂欢」

试验组 2：突出「满200 减 50」

……

以此类推，通过多次测试，找到 banner 展示的最佳视觉风格、卖点文案等。

（3）banner 轮播图的规则推荐

通过前期 banner 的 A/B 测试以及最初的渠道画像特征分析，确定不同人群的卖点偏好和文案风格偏好后，则可设计 banner 推荐规则，实现千人十面运营，最大程度地提升 banner 坑位投入产出比。

 提升搜索结果有效率，防止强需求流量流失  

对于需求模糊的用户，弹窗和 banner 是很好的流量承接工具，但对于需求明确的用户，其站内流向则更倾向于搜索栏，购物路径单一，绝大部分交互都在搜索结果页完成。而在搜索场景中，又面临用户搜不到（搜索无结果）、用户搜不准（搜索结果不匹配）这两大问题，如何提升搜索结果的有效率成为留住强目的性流量的关键。

1. 有效衡量搜索结果价值，定位优化品类和高价值关键词

上面讲到，搜索页为流量承接页面，商品详情页、下单支付页面为流量转化页面，评估搜索结果的价值权重，最基础的指标是看搜索为流量转化页面带来的 UV/PV 贡献比。在指标搭建过程中，可基于上文的业务目标和策略以及用户在搜索模块的旅程，进行指标的拆解和维度的下钻。

通过搭建搜索效果指标体系，可以及时地观察搜索转化数据，指定策略优化：

• 按品类拆分查看搜索结果价值权重，定位可优化的品类

  
  

电商平台的商品品类众多，每个品类的商品样式、价格和性能参差不一，即使搜索关键词和返回商品品类结果一致，也可能因为商品属性问题导致流量流失，因此需要基于指标，快速定位低搜索转化品类，进行商品简略图优化、丰富商品 SKU 等策略调整。

• 找到高价值关键词，指导热搜词和活动运营
  

通过发起搜索人数/次数、搜索点击、搜索转化率等数据监控，找到高价值搜索关键词，洞察流量用户的最新需求动向，加大活动会场页对高价值搜索关键词对应商品的推荐运营，扩大该类型商品曝光，促进流量的有效分发；同时，可将高价值搜索关键词设置为活动会场页搜索栏热搜词，主动引导用户搜索该类商品，促进整体的搜索转化率。

2. 提高搜索关键词匹配度

用户发起搜索后，最理想的情况是搜索返回结果且产生点击，但也可能产生各种无效搜索，而影响搜索有效性的核心因素是产品搜索匹配算法和商品库存供应。在搜索指标监控中，要及时从数据中推测用户需求，定位搜索无效的原因，制定优化策略，一般会有以下几种情况和应对策略：

从数据结果反推搜索无效的可能原因，在这个过程中我们可以对应地向整个活动项目组的协助部门赋能，如活动研发团队、采购组等，推动其去做相应的调整和优化，从而整体提升搜索结果的有效率，促进进线流量流向商品详情页等转化页面。

 小结  

电商大促活动基本是围绕着人、货、场，进行活动的策略到执行落地。在大促期间，除了做好品类运营和目标用户的精准营销外，还要做好流量的承接，为投放流量提供有吸引力且体验流畅的场所，做好动线设计，才能留住流量，引导其进行消费转化。

在这过程，需要做好以下动线设计：

（1）从落地页影响因素出发，需要结合渠道画像特征和用户行为动机，优化落地页的内容布局，充分展现活动信息。

（2）集合 A/B 测试和智能规则推荐，实现 banner 的千人十面运营，并以弹窗曝光为辅，突出活动核心卖点，增强用户的记忆点。

（3）定位高频搜索品类和关键词，并优化搜索算法，提升搜索结果的有效率，保证强需求流量有品可搜，顺利进入转化路径。