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数据分析|自然增长率,到底怎么算才合理?

发布时间:2022-09-09 16:00:01源自:https://www.it-th.com作者 :it谈话网阅读(334)

数据分析领域有很多终极难题。如果你营销、运营等部门打交道,最常遇到的问题一定有一个叫:自然增长率!

★ 到底自然增长率怎么算?

★ 为啥我算出来的他们都说不合理?

★ 为啥他们给的自然增占率都这么低? 

诸多疑难杂症,今天系统讲解一下

自然增长率,是而言的。严格来说,在商业上是没有严格的自然增长率的,所有的业绩都是靠人做出来的,但是有些部门是能直接产出业绩的,有的就只能打辅助,叠buff。典型的直接产出业绩的,比如销售,直观的看,所有的业绩都是销售卖出来的。互联网的广告投放此类似,投了广告,用户点击下来,就直接带来收入。 

典型叠buff部门,就是品牌、营销、推广、用户运营、活动运营。他们是在销售、推广的基础上叠buff。

比如:

★ 原本商品卖30元,现在送个优惠券,省5元

★ 原本商品是食品,现在加个“吃个延年益寿”的宣传

★ 原本商品没牌子,现在加个“国际大牌”“驰名商标

★ 是不是起来牛逼一点了,买的人可能多一点?

有可能,也没可能!总之很难说清楚。

因此,这些部门就特别输出一个:自然增长率的概念。剥离出来“哪些是本来就有的自然销量,哪些是我优惠券/积分/小礼品/赠品/广告/宣传语/等级/荣誉徽章”带来的。这就是自然增长率问题的起源

意思的是自从这帮人发明自然增长率以后,销售们也开始用这个概念,不过用法是:计算自然增长率是多少,然后证明大环境/天气/运营策划的傻逼活动产生了负影响,导致销售没做好了

二、理论上的自然增长,长这样

看起来想剥离品牌、运营、营销的BUFF很好解决。只要把销量区分为自然/人工两个部分就好了! 

理论上,自然增长率有三种算法。 

没做活动之间是自然增长率,做活动期间是人工增长(如下图)

没做活动的人是自然增长,做活动的是人工增长(如下图)

没做活动的产品是自然增长,做活动的是人工增长(如下图)

 

搞定!多轻松。 

是滴,理论上确实这么轻松,但实际操作起来,麻烦就来了

本质上看,顾客不会时刻刻均匀的到店买东西。想逛街要等下班、等周末、等放假想上网得等有空、摸鱼、娃睡了的时候。因此非活动期间数据本身就是高低起伏。到底选3个月平均?选最近一个月?选最近一周?因为这个事经常有吵架。

这个在零售、电商、游戏行业都很常见,活动几乎天天都在做,无法选非活动期。或者非活动期只有两个大活动之间短短数周,本身处于大促结束后的回暖时期,根本不足为据。这样时间法基本就废掉了。 

首先,很难选出一模一样的商品进行对比,两款商品或多或少存在差异。其次,商品本身的销量走势,也是人为做出来的。商品卖的好了需要加单,商品卖的差了需要清仓。因此眼前的销量很难被认定为:“自然”。 

比如618,双十一大促,还闲参与的人不够多呢,不可能剔除某些人不参加。比如非电商渠道,非即时消费产品,如果搞区分人群定价,很容易引发窜货,或者被消费者举报市场监督局,定一个“大数据杀熟”的罪名。 

即时分参照人群,也很难说明问题。因为最终测试的是购买行为,而影响购买行为的变量很多。性别年龄、过往购买频率、品牌忠诚度、促销敏感性等等因素都有影响,因此通过分抽样,可以轻松做出来购买率很低的参照组,从而让ABtest失效。 

是滴,即使以上因素全部考虑,依然有人跳出来说:你没有考虑宏观环境/天气/政策/社群族群等等影响,总之,原本应该下跌30%以上的,你看XX同行就跌了这么多,所以我们下跌20%是正常的,嗯,是我们的成果。 

更深层地看,之所以有这么多乱七八糟的争论,本质就是两字

不是为了自己的工作蓬荜生辉,谁又会这么卖力的推过揽功,舌花灿烂呢。你说的数让人家的绩效不好看了。人家就会各种理由喷你,就这么简单

有没有合理的解决办法?理论上有! 

解决的前提就是站在二层楼看问题,把屁股从小部门位置上挪开。思考:到底做到啥程度真的对业绩有帮助,如何完成自己的任务提高整体效率。

是否是外部环境变化其实从数据上很好识别只要满足四大条件就能说:这是主要受外部影响(如下图)。但是,如果不能满足四大条件,仅仅是看到一条新闻报道、听说了同行的抱怨、就不拿来说事。

达标就是达标,不达标就是不达标。只是看从呢不找办法,还是外部找办法。 

是要三大类型算:

简单来说,就是:

★ 不背硬指标的,自己和自己过往比

★ 背硬指标但是有明确任务的,先完成任务

★ 背硬指标,且背整体指标的,关注整体,不纠结细节。整体不达标,你光哔哔我自己做的好,照样没人

★ 背硬指标,且分群营销的,直接上ABtest,不整虚的

当然,还有最简单的办法,就是:。所有人提前共识算法,用最近X周也好,用去年同期也好,总之,在项目开始之前共识好。之后买定离手,事后效果不好了自己反思原因。。

然而以上仅仅是理论。现实中,无论怎样,都是:

★ 负责叠buff的运营总是想证明自己一手遮天

★ 负责销售的部门总是喜欢抱怨后台支持不给力

★ 负责监督的老板总有自己的小九九和衡量标准 

所以关于自然增长率的争吵,还会无穷无尽的进行下去。特别是,有时候数据分析岗位就是设在运营下边,运营的老板需要数据分析帮自己站台,这时候科学不科学,合理不合理就管不上那么多了。食君之禄,分君之忧,想办法圆过去就好。但是,作为数据分析师,自己得清楚游戏是咋玩的,这样再用各种方法故事的过程中,才能进退自如。 

其实细看之下,会发现,所谓的数据分析终极难题,从来都不是难在计算本身,而是难在各个部门都拿数据当枪使,屁股决定脑袋

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