积分转盘抽奖很常见，那么如何合理设计抽奖次数、每次抽奖消耗积分达到运营目的？

一、背景

大家在各类产品中很常见积分转盘抽奖，比如天猫积分抽奖等、常见的积分抽奖都是奖品价值大小不等，中奖概率不等。

二、随机概率抽奖算法

抽奖主要有以下几种做法，我们不考虑纯前端控制的方法。采用客户端+服务端方式，这是比较科学的。

以下说明两种常见的抽奖概率的算法：

（1）随机抽奖概率算法设计

奖项数组是一个二维数组，记录本次抽奖的奖项信息：

假设产品有n项、分别是：平板电脑、数码相机、音箱设备、4G优盘.、10积分、下次没准就能中哦。id表示中奖等级，prize表示奖品，v表示中奖权重，v必须为整数，v可以为0意味着该奖项抽中的几率是0。假设数组中v的总和为Sv（基数越大越能体现概率的准确性），那么每个奖品中奖概率就是v/Sv=（v1+v2+…+Am）（假设总和为100，平板电脑的中奖概率为1，中奖概率为百分之一，如果总和为100，中奖概率为万分之一）。每次前端请求，后台循环奖项设置数组，通过概率计算获取抽奖的奖项，输出数据给前端页面 。

经典的概率算法：

预先设置一个数组，假设数组为：array（100,200,300,400）。

开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内，如果不在，则将概率空间，也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间，在本例当中就是减去100，也就是说第二个数是在1，900这个范围内筛选的。

这样筛选到最终，总会有一个数满足要求。就相当于去一个箱子里摸东西，第一个不是，第二个不是，第三个还不是，那最后一个一定是。

这个算法简单，而且效率非常高。

（2）根据概率和剩余奖品数量来分配一个空间，再在这个空间中取随机数，判断随机数落在哪个区块方法获得抽奖结果

设置总的概率区间；存储每个奖品新的概率区间；遍历每个奖品，设置概率区间，总的概率区间为每个概率区间的总和；每个概率区间为奖品概率乘以1000（把三位小数转换为整），再乘以剩余奖品数量，获取总的概率区间中的随机数；判断取到的随机数在哪个奖品的概率区间中。

eg.有5个奖品，分别是：苹果、香蕉、橙子、葡萄、柚子。

中奖机率如下：苹果：10%；香蕉：5%；橙子：60%；葡萄：10%；柚子：15%。

根据奖品个数和中奖机率定义一个奖品概率数组，总和为100，生成区间数组【0,10,15,75,85,100】，定义一个随机数，随机数落入哪个区间，就中哪个奖品。

三、等概率抽奖具体案例

因为之前这个项目RD没有给后台设置奖品时加概率的配置，所以整个抽奖体系只能靠控制奖品项、控制库存数量来控制抽奖结果，而且运营了一段数据，根据运营数据分析做出了一些调整，所以等概率中奖会说明的详细一些。

（1）抽奖页面的原型设计

（2）设置不同积分值

项目上线后，运营上线了积分可兑换的奖品，不同产品对应不同积分值兑换，设置了转盘可中奖的不同积分值。

但上线两周后，运营发现数据不是自己想要的，虽然拉新促活的目的达到了，用户抽奖参与度也很高，但因为每天设置的抽奖次数过多，每次抽奖消耗的积分过少，每个用户每日中奖的积分数量增长过高，奖品兑换率过高。

于是有了以下思考：应该设置用户每日抽奖几次、每次抽奖消耗多少积分才能合理达到运营想要效果。

（3）在此我们假设所有的奖项都是积分数值

讨论的前提是当前项目中每个奖品的中奖概率相等的情况，设奖品有m项、每项积分数分别为A1、A2、…、Am。

每日可抽奖次数为n，每次抽奖消耗的积分为a，根据数学知识我们知道抽奖次数样本足够大时，抽奖几率应该趋近于相等。所以每轮抽奖（n次为一轮）可获得的积分数：Sn=（A1+A2+…+Am）-n*a

【所有奖品抽到一次获得的总和-抽奖n次消耗的积分数】

显然易见：若想用户抽奖积分为负增长，只需Sn<0即可。若想用户抽奖积分为正增长，则只需Sn>0即可当每天可抽奖n次时，每天可获得的积分和平均值=Sn*n/m。

活动的最终目的还是促活、吸引更多的人来参与活动兑换奖品。那么假设兑换的奖品所需积分数为Y，想要用户兑换一个奖品的日活天数为d，使Y/d=（A1+A2+…+Am）*n/m即可。

【每个奖品需要的分数/想要用户获得的天数=用户每天可获得积分数量】

Y可根据奖品的平均积分数或最小积分数来计算，以此达到运营拉新促活的目的。

四、总结

以上是最近手头一个项目的经验及相关思考，积分转盘抽奖虽然常见，但是真正做起来需要考虑的点也很多，比如为了灵活运营，抽奖次数和消耗的积分后台可做成可配等等。

每一个看似常见的功能都要自己亲自去设计，去跟进开发测试，才会有新的理解和收获。

以上，一点经验分享，欢迎大家一起交流，多多指点。

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