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来源|接地气的陈老师
很多同学都讨厌当工具人,然鹅每次遇到要提建议的时候就怂了,除了“指标降了,要搞高”,不知道还能说啥。今天拿个具体问题,给大家详细介绍下:如何从数据得出可行的建议。
问题场景:某互联网垂直电商企业,运营的老板表示:A商品最近销量挺好,想提高一下价格,以提升该类产品的整体利润。现在作为数据分析师,你接到了这个需求,问:该如何做?
首先,同学们要注意:这里有几个问题?
思考一分钟
如果是业务部门听到这种命令,本能反应是:“这里有一个问题,老板想提价,我要怎么提价。”但数据分析师收到这种需求,就不是这么解读的。因为数据分析师首先要保证的是:领导决策建立在正确的事实之上,其次才是保证决策建议的可行性。
对数据分析师而言,这里有两个问题:
问题一:老板口中的“最近销量挺好”,到底是不是个事实
问题二:在问题一成立的前提下,思考如何落地
在现实中,很多商业感觉并非建立在事实之上。此时、此刻,销量是不是真的很好,是需要进一步验证的。
并且这个任务最适合数据分析来做,业务部门捕捉商机,可能依赖的是自己的经验、判断、嗅觉,而数据分析捕捉商机,一定是靠数据说话。
要验证问题一,需要排除的假设是:
整个逻辑用MECE法归纳如下图:
很多新手数据分析师会忽略这一步。实际上,这一步非常体现数据分析师的价值。老板只是随口一说,数据分析师就把各种可能性一一排除,对老板来说体验非常好。显得数据分析的工作做得很深入。
实际上,何时涨价是有固定套路的,一般参照产品生命周期(如下图):
n 如果A品类生命周期走势明显优于过往同款,可涨
反之,如果A处于生命周期后期、库存仍有富余、表现平平,则不应考虑涨价。可考虑搭售、满减等手段。
如果确认了第一步,可以做第二步工作:确定分析方向。
第二步要先确认一点:过往有没有做过类似调价?
如果有,则基于上次类似调价场景,分析本次调价预计影响与可行性。
如果没有,就没有历史数据参考,则需要设计一个数据实验,验证方案可行性。
这一点很能体现数据分析与业务的思路区别。如果换了业务,可能通过与客户沟通、对用户的洞察、对商品的理解,能直接作出判断。但数据分析思考问题,一定是从数据出发。如果有历史数据,就基于历史数据分析。如果没有,就先做测试,收集数据再分析。
当然,实际落地的时候,两者可以结合。比如业务先提一个涨价方案,数据分析分两步论证:
这样就能推动方案落地了。
事前论证分两种情况
方案要落地,需要时间、地点、人物、起因、经过、结果六要素齐全。因此在复盘历史经验的时候,要做细一点,上次调价的六要素,要分析齐全(如下图)。
在避免踩雷的时候,主要是利用数据剔除一些明显不合理的设想。理论上,消费者都不傻,调价会导致销量下降;销量下降又会导致库存增加,周转时间变长;周转时间变长,又会增加商品过气的风险,可能进一步影响销量。虽然没有数据证明,但业务方在做方案的时候,得思考到这些点。
典型的不合理设想,比如:
这些明显BUG,大部分来自无经验情况下,业务方过于乐观地拍脑袋。作为数据分析师,理应对这种乐观的YY提预警,至少让他们意识到问题。
如果没有历史数据积累,则要设计数据实验,验证效果。注意:数据实验的设计,一定需要业务方的参与。因为涨价本身是个业务动作,有明涨/暗涨两种基本方式。
明涨:直接调价
这些手段可能产生的效果是不同的。如果是明涨,则可以直接测试所有用户对价格敏感度。如果是暗涨,意味着只有一部分用户会响应涨价,需要做用户分群,观察部分用户的反应(如下图):
理论上讲,暗涨更容易让用户感情上接受,毕竟明涨显得太割韭菜了,颇有囤积居奇之感。但实际操作上,暗涨需要做新的营销方案,很有可能新方案做砸了,导致涨价策略失败,业务方会承担责任。
所以业务方会倾向于明涨,并且要求数据分析师给出预测:到底涨多少,ROI最大化。
这里一定要给业务方讲清楚:没有历史数据,则无法分析,一定要做测试。不要试图用拍脑袋/其他拐弯抹角的方法回避这个问题。价格弹性一定是测试出来的,没有测试就下结论,策略失败的风险就是数据分析师自己背……
综上可以看出,一个简单的涨价,需要大量的、细致的分析,具体到各种场景。很多新手不考虑这么多场景,只是拿一个近一周/一个月销量,然后开始拍脑袋:“可能涨价以后会减少销量吧……”
这么粗糙地工作,很容易被领导各种diss,诸如:
“考虑和其他品类差异没有?”
“会不会只是短期效果?”
“有没有证据证明真的能涨价?”
数据分析师会很委屈地说:“那你也没提呀”
此刻领导再怼一句:“你就不多想想!”
这么一来一回,信任就荡然无存了。
我们常说:数据分析师就是企业的军师,你看小说里,主公问军师意见,军师都有上中下三策,上策里还要分上上策、上中策、上下策。工作做得非常细致,场景思考得很全面,这才是一个合格的军师应达到的标准,以上,与大家共勉。
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