【数据分析师系列】少就是多！理清促销影响因素，总结促销经验
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前文传送门：促销到底行不行?评估双十一，你可参考这个分析思路
切记开场铺指标，抓住重点最重要
一提及促销分析，大家都喜欢一股脑的丢一堆PV/UV、活跃率、转化率、客单价指标上来，然后还要横向对比（我司VS行业、我司VS竞争对手）还要纵向对比（有促销VS无促销，本次促销VS上次促销）还要分客群对比（参与促销VS未参与促销）。各种维度堆积在一起，就看花了眼。
如果促销活动效果好，各种指标一片红，倒还好下结论：直接歌功颂德就好！如果指标有些高、有些低，下结论就纠结了。转化率不足，到底是促销力度不行？吸引来的客户不对？还是产品没选对？似乎都占一点道理。然而又没有一个数据接口插进用户脑袋，不能直接读到用户想法。就很难严格拆开这些交织在一起的原因。
要是赶上业务部门还想文过饰非，就更蛋疼：光选一个无促销的参照时间，就能换八种方法；跟你纠结未参与促销的参照组怎么抽样的，非让你承认不是活动效果差，而是参照组选的不合理，不做促销更差。遇到这些胡搅蛮缠的咋整，只能：O(╯□╰)o
理解促销本质，抓住两大核心问题
促销分析不同于一般的经营分析。促销本质上是拿利润换销量，所以销量是否够高是第一位的。而且很多促销的形式，限定了用户的客单价（比如买二赠一，比如满500减100，实际上用户会按你的要求下单），因此客单价的分析没有销量分析那么重要。理论上，促销力度越大销量越好，但促销力度不可能无限增大。因此，在有限的促销力度内，通过尽可能大声量的宣传吸引用户，通过好的产品搭配吸引用户，才是正道。毕竟如果产品本身没有吸引力的话，再促销也没有价值。
因此，在分析的时候，首先根据销售额=用户量*转化率*客单价，对比我们的标杆与设定的目标，先看到底用户量够不够，转化率够不够。之后可以紧紧抓住这两个关键：人够不够，肯不肯买单。深入分析。
拆分用户群体与渠道来看人数
分析人够不够，主要看是否有足够的用户进入促销页面。新用户与老用户来源不同，新客户完全靠推广渠道拉人，可以拆分至各个推广渠道（网络广告、搜索广告、路牌广告等等）来计算吸引来多少人。老用户则不同，老用户有联系方式，除了推广渠道外，还可以通过站内信、短信、邮件甚至客服外呼的方式唤醒。老用户有过往消费记录，所以可以看近一次活跃记录，对有一定时间未活跃的用户可以多做几次唤醒。
新用户与老用户相比，新用户更重要。因为老用户会自然购买，我们很难严格区分清楚哪些是自然购买，哪些是新增购买。本来该自然购买的老用户，蹭了促销，反而会降低促销效益。因此，促销能拉动新用户最好，能拉动长时间没活跃的老用户次之，能拉动最近活跃的老用户最次。在分析人群的时候，可以有意识的拆细一些群体，看清活动真实效益。
复盘的时候可以分三步。第一：人数不够，先看是新用户不够还是老用户不够；第二，看新用户在每个推广渠道占比，计算每个渠道获取新用户的人均成本，看我们这次活动的推广成本使用是否合理，是否有些渠道成本高，获客少，降低了效率；第三，看老用户通过不同唤醒方式激活的人数，重点关注有多大比例老用户被激活，是否有某个群体被落下。
这样三步下来，业务部门自己都会根据分析结果，来推算：如果我重新安排投放，调整费用使用率，可以获得怎样的效果。这里如果想复盘更深入的话，可以从获客内容入手。每个广告、每个短信、每个站内信都是有主题、有内容的。因此可以对推广时间，推广内容贴标签。比如11月1日通过公众号推爆款广告，吸引用户XX名，成本为XX；比如11月2日上线路面广告，推品牌广告，吸引用户XX名，成本为XX；这样就能多了很多细化分析的维度。如果精力充沛，可以非常细致的对比，哪种方式对于获客更有效。
产品&流程&力度三角度看买单
首先看产品。如果选款不对，顾客肯定不买单。如何判断选款是否OK呢？三个维度，第一：我们促销产品 VS 主要竞争对手的产品；第二：我们销量Top10 VS全行业销量Top10；第三：我们选款产品，是否包含了新顾客首次购买的产品，是否包含了老顾客最常购买产品。竞争对手与行业数据可以通过爬虫获取，或者等行业公布，或者表哥表姐们手动上对方网站记录。如果我们的促销销量不好，且品类与对手、行业存在较大偏差，或者根本没有选对用户喜欢的爆款，那也不足为奇了。
其次看流程。如果转化的流程太长，顾客肯定会流失。因此梳理不同推广渠道的转化流程，先理清有多少种方式，每一种需操作多少步；再看各个步骤之间转化率；最后计算每个流程最后留存用户。如果步奏太多，流失严重，就可以提供给业务部门，反思到底为什么把流程整这么复杂。
最后看力度。但是力度往往是无奈之举：市场部就剩这么多钱了，没得做；平台有要求要这么促，必须做；产皮利润空间就这么多，只能做。所以促销力度最后看，对比同力度的促销活动，看本次的转化率是否OK。
有些情况下，针对活动促销形式可以分析更多。比如促销是买赠礼品，那么可以通过分析用户的购物组合，看选什么赠品合适。比如促销是满减，可以看用户过往消费力，看满减的条件是否设的太低，可以再宰用户多一点。比如促销是派券，可以看券最终使用率，不同面额的使用率，从而看券面额是否合理，是否规则太复杂。比如促销是买二赠一，可以计算用户一个季度、月度的使用量，看买赠的数量是否太多，引发用户恶性囤货。
一个更深问题：获客质量
有一个问题陈老师刻意回避了，就是：顾客到了活动页面但没有下单，到底是因为活动产品不好、页面太乱，还是这一批压根就不是目标顾客。这个议题涉及渠道获客质量问题，一般在促销分析的最后讨论。一开始就把这个议题丢出来，会引发负责推广的部门（市场部或者渠道部）与负责活动的部门（运营部或者企划部）之间的一场撕逼大战。而所有的问题一旦演化成立场问题，科学就靠后站，谁的嗓门大，腰杆子硬谁说了算！这不是我们想看到的。
想要验证渠道质量可以观察一段时间。促销期间有活动影响，有可能顾客都会下单，但时间略方长一些以后，就能看到：某些渠道进的客户始终消费培养不起来，某些渠道进的客户就是忠诚度高。这时候就可以大胆下结论，淘汰不良渠道。如果收集用户基础信息收集的多，还可以做不同渠道用户画像，看哪个渠道与我们目标客户最贴近。但促销期间为了方便用户下单，一般会简化注册流程，是否能有足够的数据，得看运气了。
最后提醒：数据分析师的立场
做促销分析，最怕变成业务部门的审判大会。为了证明活动做的就是好！大家各种涂脂抹粉；为了评价到底谁立的功劳大，大家挣得死去活来。毕竟数据是唯一标准，最后的各种矛头都会指向数据分析部门和数据分析师。在这里，数据分析师的立场就至关重要。切记：虽然我们是跑数据的，但我们不是判官。老板才是最后宣判的那个人。在老板宣判之前，我们只负责把审案需要的呈堂证供递上去即可。因此，在第一讲里，陈老师特别强调了考核指标与评价标准的重要性，就是为了帮大家跳出做判官这个大坑。
然而如果只是呈数据，问标准，就太显示不出数据分析师的专业性了。虽然判词是老板写的，但是判定了做的好和不好以后，我们是有能力帮助业务部门探索好与不好的原因的。从而让真金白银砸出来的项目变成可传承的方法论，以后能持续发光发热。这才能体现数据分析师的更有价值之处：读懂数据背后的奥秘。
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讲师：陈老师，在咨询行业打拼了9年，在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战，天善智能特邀专家。
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