双十一为什么不能简简单单进行满减，而要玩法复杂多样？

双十一是2009年11月11日天猫(当时还没改名字，叫淘宝商城)举办的促销活动。虽然当时参与的商家数量和促销力度有限，但营业额远远超出预期效果，因此11月11日成为天猫举办大规模促销活动的固定日期。如今，双十一已成为中国电子商务行业的年度盛事，并逐渐影响到国际电子商务行业。然而，随着双11年复一年的举办，“双11”活动的玩法越来越复杂。许多人想知道为什么不直接向消费者进行全减活动，而是举办这些复杂多样的活动？接下来，本文将从两个维度探讨这一点。1、从产品生命周期来看，世界上的一切都有自己的周期，一个产品也是如此。产品将经历启动阶段、成长阶段、成熟阶段、衰落阶段四个阶段。今天的天猫无疑处于产品的第三阶段，即成熟阶段。在成熟阶段，产品应该做的是不断维护老用户，获得新用户。复杂新颖的优惠活动本身具有很强的社会属性，比如组队领红包，邀请朋友一起滚猫。根据250定律，消费者背后可能有250个潜在的新老用户。这样可以吸引新用户，激活和维护老用户。2、从阿里巴巴的角度来看，1.进一步细分用户，获取数据。2020年是人工智能技术快速发展的时代。然而，如果没有大量的数据喂养，人工智能技术只是一种装饰。未来是大数据时代。谁能掌握数据，谁就能掌握更多的话语权。通过大规模、高折扣、高复杂性的活动，基本上可以刺激所有类型的用户。当所有类型的用户来到平台时，他们会产生一系列的交互行为和数据，如业务相关数据和访问数据。浏览数据、参与活动数据等，可以使用大数据技术分析活动产生的数据，知道这些用户有什么行为，什么心理模式，什么需求，可以在其他业务线上使用这些结论，也可以更根据用户群体的特点，进一步优化服务。2.能够利用活动的形式，在满足消费者需求的同时，实现利润最大化的优惠券模式本质上是价格歧视，对商品进行差异化定价。一般来说，同样的产品和服务为不同的消费者提供不同的价格，在满足不同消费者需求的同事中实现利润最大化。那活动呢？本质上，参与活动就是获得优惠卷。如果消费者是一个高收入的人，工作很忙，基本上没有时间参与所谓的活动，那么对于这类消费者来说，最具成本效益和成本效益的方法是只获得基本的折扣，而不是参与复杂和持续的高折扣活动。然后平台和商家从这类消费者那里获得最大的利润。如果消费者是中低收入的人，平时收入低，只需要不断参与活动就可以买到平时不敢买的商品。对于这类用户来说，最大的需求是优惠，他们会继续参与平台的活动，以满足自己的需求，不断为平台提供流量和活动。平台收获的不仅仅是这类用户的消费，更是流量，还有品牌，一举多得。3.根据2019年淘宝副总裁的公开谈话，天猫平台上有相当多的商家可以通过复杂的活动分流流量。淘宝上的企业卖家数量约为2万，个人卖家数量约为600万。如此多的商家，必然会有头部效应，即头部商家可以获得进入平台的大部分流量，而尾部商家功能获得的流量很少。首先，高流量对应于高销量，尾部商家很难获得高销量的流量。其次，企业的供应能力有限。面对超出自身供应能力的流量，大部分流量将被浪费。若不采取措施，就会导致恶性循环，形成马太效应。最后，马太效应形成的恶果。强者越强，弱者越弱，平台上的商家就有能力与平台讨价还价，因为他们的品牌知名度越高。若强者强到一定程度，很可能会另立山头，对平台而言，很可能会导致流量流失。阿里巴巴利用复杂的活动来分流流量。例如，想要打折的用户必须完成一定的任务，如参观平台推荐的商品、商店等，以便分流，使商品或商店没有曝光机会曝光，提高购买转化率。4.在时间维度上，增加用户的沉没成本，降低消费损失的沉没成本：指人们已经支付和无法收回的成本。沉没成本效应值得一提的是，人们会沉迷于过去的努力，以避免沉没成本造成的负面情绪损失，并选择非理性的行为。复杂的活动需要消费者付出更多的精力和时间。人们得到折扣后，如果不消费，就会产生损失厌恶。与收益相比，损失给人更深的感觉。如果折扣太容易获得，就不会给消费者留下深刻的印象。也许消费者在使用时间后忘记了这件事，因为他们忙于一些事情，这将导致“节日制造”的效果大大降低，无法达到平台的理想效果。5.价格竞争隐藏在复杂的活动下，降低用户敏感性，缓解商家之间的恶性竞争。俗话说，哪里有人，哪里就有河流和湖泊，更不用说每年的大蛋糕了。对于平台上的商家来说，双11节的销售额度可以抵消全年销售额度的三分之一。对于商家来说，如果简单的优惠发放，让消费者来消费，那么就会有一个无限的竞价循环。有些商家可能会为了销售而与同类型的商家竞争，让消费者来购买。复杂的规则和多样化的商品将降低消费者的价格敏感性，最大限度地减少商家之间的恶性竞争，促进消费者购买。此外，复杂的活动还可以帮助商家宣传（活动中有商店获得奖励），这也将大大缓解商家的恶性竞争。通过以上分析，可以看出双十一的活动越来越复杂，从现象中可以看出远影。以上是我自己的分析，希望对大家有所帮助。受个人能力的限制，一定有分析不到位的地方。欢迎大佬拍砖。谢谢你！