活动运营在各行业的运营中，都占了非常大的比重；而对活动频率和密度的调控，就成为一个棘手的课题：一方面希望活动越多越好创造更好的业绩，另一方面，太多的活动又会带来用户对活动的“敏感度”和“响应率”下降。

在互联网发展的历程中，活动运营呈现出特征鲜明四代活动节奏体系。

▌节日型

互联网企业移植了在传统线下活动的形式，每逢节日也会推出热门活动来拉动用户的活跃度和产品销售额，诸如双十一打折、充值多送10%的话费、会员天数等等。

最常做活动的节日包括：

• 元旦、春节、端午、国庆、圣诞等传统节日；

• 情人节、光棍节、七夕等主题节日；

• 有些公司自创了周年庆、每月会员日。

▌宏观型

在运作节日型活动时，每次活动效果也是时好时坏，从活动的数据分析中，得到一些结论。

例如：所有用户的（视频、单车）会员剩余天数总数较多时，促销活动的效果就会差一些，而所有用户的会员总天数较少时，同样的促销活动效果就会好一些。

所以很自然的衍生出了一套基于宏观经济、生态的监控数据的活动策略：

• 在“最优”时间节点上做活动。

• 活动素材在平时就准备好，一旦指标击穿阈值；随时配置好关键词就发布活动。

同样的，在实操中也总结出两条经验：

一条数据曲线（指标）不合适的时候，必须要优化调整。例如：做账单分期活动，就经历多次调整，从全量用户的账单总和、调整成有过账单分期记录的用户的账单总和，最后又调整为监控5万账单用户这个小群体用户的账单总和。

即便在“最优”节点上做活动，每个用户的价值走势也不相同。常常是多数用户在的时候，某些用户恰巧处在他们自身参数的“最差”时段。所以如果实现针对每个用户定制营销策略，将会进一步挖掘用户身上的价值。

▌微观型

针对每个用户的独特属性和偏好的研究和运营，最基础的工作就是“打标签”，除了常规的人口属性（年龄性别省市）和兴趣偏好（游戏视频商品），还应该收集更多的行为属性，诸如游戏胜率、跳过广告次数、账户资金余额均值等。基于成型的标签体系，运营团队就可以展开类似“千人千面 ”的个人专属活动。

实施过程中需要定期查询个人的标签及其属性值的变动，一旦触发营销条件，即可推送预置好的活动。

例如：某日凌晨的定时任务，检索到A用户在近1周内信用卡交易笔数低于其15周均值的10%，则赠送一份小额、限时刷卡金，将有助于提升用户刷卡的活跃度。

▌实时型

检索用户属性通常比较耗时，通常会放到凌晨执行。随着近些年实时计算平台的发展，实时的推送营销活动，尤其是促销活动已成为可能。

例如：在淘宝首页搜索并点击查看从未搜索过的生僻商品（香水、鱼竿、砂轮机等等），很短时间内，淘宝就会做出类似千人千面的响应：在首页和推荐位上就会显示这个生僻品类的推荐商品，有时就是刚刚点击的商品，整个过程最短的抽样仅17秒。

同样的，也可以推出店铺的打折券类的活动。