很可惜 T 。T 您现在还不是作者身份,不能自主发稿哦~
如有投稿需求,请把文章发送到邮箱tougao@appcpx.com,一经录用会有专人和您联系
咨询如何成为春羽作者请联系:鸟哥笔记小羽毛(ngbjxym)
之前分享过:做增长,是数据分析师最好的立功方式,今天直接来个例子,看看怎么通过数据设计增长实验。话不多说,整!
问题场景:
某包含多系列产品的快消品公司,希望推出一款全新饮料(2个SKU)以带动整体销售金额。该款为全新推出,缺少经验,因此计划在今年先行实验,观察效果后大面积推广。
问:该如何设计增长实验,以提前发现问题,确保增长?
很多新人同学举手,表示这题我会:
1、对接头条、腾讯、阿里大数据获取全部信息
2、建立用户到店-货架-选择-加入购物篮-结账转化漏斗
3、进行ABtest,进店用户自动打码分流进行AA\AB对比
4、建立用户画像精准识别目标用户性别,年龄,收入,爱好
5、建立人工智能大数据模型精准预测自然销量
现实问题是:没数据。因为不是自有渠道,所以只能拿到进货数,其他的数据不要想了,不存在的,一条都没有。倒是门店有没有铺货,可以靠巡店督导定期上门检查。
那么,该怎么办呢?
最简单的想法:上新品是为了拉动销量,所以上新之后,得比上新之前渠道订货得多。于是最简单的模型就出来了(如下图):
那么,看起来实验设计也很简单了:
1、找几个店
2、铺货
3、观察铺货以后销量
4、搞掂
是不是真的搞掂了呢?
第一个问题:找店是随机找,还是有目标找?
很有可能有的店天生就卖得好,有的店天生卖得差。如果事先不对店过往订货情况进行分析,就很有可能高估/低估增长能力。特别要注意专职店是否存在,这类型门店如果数量过多,可能会影响整体判断(如下图):
在前期选择试点样本店的时候,提前做好筛选,考虑:
1、门店位置:社区店/CBD店/步行街店
2、门店业绩:整体业绩好/中/差
3、品类业绩:饮料类好/中/差
4、门店时间:新店/老店
这些数据是可以获取到的,数据1在督导的巡店表里有记录,数据2,3,4在订货单里有记录,所以完全可获得。需要做的是提前对数据进行分析,做好分层和打标签的工作。
这么多维度交叉起来,引发一个新问题:到底要选多少店做试点。统计学会告诉你单群体最小样本30,最好384,这样95%置信度下抽样误差5%——但是这些和眼前的问题工作没多大关系。
因为眼前的问题是:
第一:需要以店为单位抽,有可能所有门店加起来都不够这么多。
第二:测试的是新产品,且测试周期可能很长,意味着货源可能不够。
第三:测试的是新上架产品,需要业务方一个店一个点铺货,得考虑工作量。
所以设计样本数的时候,首先对单店在测试周期内销量有个预计,保证肯定有货,这样才能真正测出来:是否达预期。定下门店总量以后,再按以上考虑维度往里塞样本。最后出来的结果,保证每个分类尽可能都有样本就行。
如果事先有一级、二级、三级门店的分类,则轻松很多。因为一二三级分类,很有可能已经综合考虑了销售能力,门店规模等等因素。但在使用之前得注意几个问题:
1、过往的一二三级分类,是否目前还准。别出现3级》2级》1级的情况,那事后分析就很尴尬了。
2、一二三级是否考虑类型。避免一级门店全是同一类门店(比如都是CBD店)这样事后评估,会发现严重缺其他门店样本。
3、一二三级是否和饮料销售有关系。注意,题目企业是个全系列企业,很有可能一二三级是按整体业绩分类的,对应到饮料类,又会出现3级》2级》1级的极端情况。
只要不存在以上问题,那1,2,3级分类就直接用吧。
考虑增长基础,不但让设计更丰满,而且能极大方便事后的评估。避免诸如以下这些尴尬的问题:
1、为啥测试效果不好,因为找的都是很差的店
2、为啥分析不出推广潜力,因为找的都是同一类的店
3、为啥1级门店反而卖的不好,因为丫天生就卖得不好
并且在事后分析的时候,能对各类型门店标签下情况进行深入的分析,具体到每一类店铺标签的效果。这样迭代实验的时候,也有更清晰的方向,落地的时候,思路也更多(如下图)。
那么,考虑到这一步够了吗?
第二步:考虑什么时间测,测多久。
一般商品都有自己的销售周期,饮料类的周期更特殊,可能集中在夏季爆发,也有可能受各地气候的影响,也有可能受天气短期影响。因此在设计测试周期的时候,需要先梳理相似价位、相似类型、相似目标群体对应的饮料的走势,这样才能有个全局判断(如下图)。
有了全局判断后,可以设一个比较长的观察周期,以尽可能多覆盖各种场景。这样在事后评估分析的时候,也能对各种情况进行分析(如下图)。
第三步:考虑业务落地动作。
一款新产品上市,宣传、铺货、促销三件套往往是一起往上招呼。这些落地动作才是最终决定测试成果的因素。而这些动作,都依赖各地分公司/办事处的执行,执行力至关重要。
这里有个很深刻的问题:一但测试效果不好……
到底是产品本身没需求?
还是业务自己没做好?
还是数据分析师算错了?
监控了业务执行过程,你才有资格说:业务做得好/不好。没有监控业务执行过程,人家随时都能说:数据分析没算出来。“现在不都人工智能大数据了吗,一定是我们的数据分析师太蠢了,招个头腾阿的数据分析师肯定能算清楚”——这锅已经为你准备好了,所以一定要掌握清楚。
待掌握的信息包括:
铺货启动时间
铺货完成时间
补充订货时间
有了这些信息,可以结合订货数据做更多分析:
有没有拖了很久不启动的
有没有启动了推进很慢的
有没有不分规模闭着眼睛铺的
有没有缺货了不去补的
当然,后期核查要跟上,且核查的时候,可以增加几个关键维度检查,比如:
大夏天的把货铺在货架而不是塞冰柜的
大卖场不做堆头只做货架的
有促销物资不往门店进的
这些核查数据同样得从督导手里收回来,同数据一起分析,才更容易看到结果。
这样,在解释结果的时候,自然更有底气:凡是没有执行的到位的,一概不许甩锅给产品/数据,自己没做好的自己反省去。这样也更有利于找到真正问题答案。
2020年的数据分析领域最大问题,就是:学习过程书本化,脱离实际。教数据分析的书、老师、课程,为了让算法、统计原理、用户画像、漏斗模型、ABtest发挥作用,就专门挑一些字段丰富,清洗干净的数据集,让算法跑起来。新人们把工作当读书,跑几个数据集就欣欣然自以为得已得已。
两下相交,导致的结果就是新人们遇到实际问题的时候:不是幻想头腾阿有灵丹妙药,就是急着搬书找答案,要么就是跑到各个群问:“有没有互联网饮料行业的大佬,急,在线等,可付费!”。唯独丧失了具体问题、具体分析的能力。
破除迷信,脚踏实地,认真研究业务流程,设计合理的方法,才是解决问题之道。数据简单有数据简单的搞法,数据丰富有数据丰富的搞法,把简单的数据通过业务流程改进变得丰富,这三者合并才是一个合格的数据分析师该有的能力。本篇分享的是简单的做法,感兴趣的话,本篇集齐60在看,下一篇我们分享一个数据很丰富的场景下,该怎么分析的案例,就讲UGC产品,敬请期待哦。
-END-
本文为作者独立观点,不代表鸟哥笔记立场,未经允许不得转载。
《鸟哥笔记版权及免责申明》 如对文章、图片、字体等版权有疑问,请点击 反馈举报
Powered by QINGMOB PTE. LTD. © 2010-2022 上海青墨信息科技有限公司 沪ICP备2021034055号-6
我们致力于提供一个高质量内容的交流平台。为落实国家互联网信息办公室“依法管网、依法办网、依法上网”的要求,为完善跟帖评论自律管理,为了保护用户创造的内容、维护开放、真实、专业的平台氛围,我们团队将依据本公约中的条款对注册用户和发布在本平台的内容进行管理。平台鼓励用户创作、发布优质内容,同时也将采取必要措施管理违法、侵权或有其他不良影响的网络信息。
一、根据《网络信息内容生态治理规定》《中华人民共和国未成年人保护法》等法律法规,对以下违法、不良信息或存在危害的行为进行处理。
1. 违反法律法规的信息,主要表现为:
1)反对宪法所确定的基本原则;
2)危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一,损害国家荣誉和利益;
3)侮辱、滥用英烈形象,歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神,以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉;
4)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动;
5)煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结;
6)破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信;
7)散布谣言,扰乱社会秩序,破坏社会稳定;
8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;
10)侮辱或者诽谤他人,侵害他人名誉、隐私和其他合法权益;
11)通过网络以文字、图片、音视频等形式,对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的;
12)危害未成年人身心健康的;
13)含有法律、行政法规禁止的其他内容;
2. 不友善:不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为:
1)轻蔑:贬低、轻视他人及其劳动成果;
2)诽谤:捏造、散布虚假事实,损害他人名誉;
3)嘲讽:以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述,以此来激怒他人;
4)挑衅:以不友好的方式激怒他人,意图使对方对自己的言论作出回应,蓄意制造事端;
5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
7)歧视:煽动人群歧视、地域歧视等,针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击;
8)威胁:许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志;
3. 发布垃圾广告信息:以推广曝光为目的,发布影响用户体验、扰乱本网站秩序的内容,或进行相关行为。主要表现为:
1)多次发布包含售卖产品、提供服务、宣传推广内容的垃圾广告。包括但不限于以下几种形式:
2)单个帐号多次发布包含垃圾广告的内容;
3)多个广告帐号互相配合发布、传播包含垃圾广告的内容;
4)多次发布包含欺骗性外链的内容,如未注明的淘宝客链接、跳转网站等,诱骗用户点击链接
5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光;
6)购买或出售帐号之间虚假地互动,发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
7)发布包含欺骗性的恶意营销内容,如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销;
8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。
4. 色情低俗信息,主要表现为:
1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容;
3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容;
4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想;
5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适;
6)炒作绯闻、丑闻、劣迹等;
7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。
5. 不实信息,主要表现为:
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
二、违规处罚
本网站通过主动发现和接受用户举报两种方式收集违规行为信息。所有有意的降低内容质量、伤害平台氛围及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行为都是不能容忍的。
当一个用户发布违规内容时,本网站将依据相关用户违规情节严重程度,对帐号进行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停账号的处罚。当涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通过作弊手段注册、使用帐号,或者滥用多个帐号发布违规内容时,本网站将加重处罚。
三、申诉
随着平台管理经验的不断丰富,本网站出于维护本网站氛围和秩序的目的,将不断完善本公约。
如果本网站用户对本网站基于本公约规定做出的处理有异议,可以通过「建议反馈」功能向本网站进行反馈。
(规则的最终解释权归属本网站所有)