数据分析报告写作攻略（五）：避免被打脸

作为消费者，我们最喜欢各大APP做活动了，有优惠呀！很多数据分析新人也喜欢，因为比起日报月报，活动分析看起来是个大活，真开心。然而，不小心的话，基于活动数据分析出的结论，经常被打脸，不信，马上试一试。

日报周报看不出个屁用户画像得不出结论活动分析报告被打脸流失原因找不到是啥以上是数据分析师们写报告的时候最怕的四大场景。之前已经分享了前俩，今天来分享第三个。

一、常见的打脸瞬间

场景一

请听题：

很多同学一看：

目标：提高消费人数结果：消费人数提高了30%真好！就开始提笔写结论了。

结果自然是被打脸呀

因为这破活动做多亏多（如下图）：

场景二

咱改一改：

诶？这次付费人数翻倍了，总付费也超过上个月了，happy

提笔庆功吧!

结果到下个月又被打脸了

因为下个月直接被打回原形：

场景三

咱换个方式：

思来想去，做存量客户，人群就那么多，是很有可能出现响应太少（场景1）响应太多（场景2）的问题的呀，那干脆做新用户好了。人数在涨吗。于是活动如下：

哇塞，看起来新人数、新人购买率、总消费都显著提升呀，这次稳了吧

提笔曰：好

然后整体数据一看，继续打脸：

场景四

大干一场：

既然只做新增又涉及挪来挪去，那干脆来个全场大促！是个人都能参与，通通九折，一律九折！件件九折！走过路过不要错过，大喇叭轰起。

结果整完了数据长这样：

于是运营的又来纠结了：诶呀，丢了那么多优惠券下去，还是吸引不到新用户，我们要不要回到细分群体的老路子上去，不是有大数据能精准营销吗！

不！坚决不退回去，既然都花钱了，咱毕其功于一役！打个狠折。

于是数据长这样：

全场促销活动就是这样哈

用力轻了：见不到效果，只能影响到部分人群用力猛了：投入过大，费用在燃烧，后边都喝西北风So，咋整？！

二、问题的症结

问题的症结在哪里？我们先忘记数据分析，忘记运营的身份，设想我们就是一个普通消费者，你发现有个APP在做活动，你会不会做出以下行为：

活动力度大，你会不会多囤一些？活动力度小，你是不是不买了？活动限新人参加，你会不会注册个新微信都会干的呀，人之常情呀！

这就对了。虽然我们天天喊“大数据营销”“精准营销”“细化分群”，可营销活动的本质不是数字，而是活生生的人性。营销活动就是要勾引出人的趋利性来达到吸引注册、提升业绩的效果。

而近些年猛吹的“人工智能”“大数据”“算法模型”让很多人忘记这一点。业务部门想不出来方案的时候，就指望着“大数据精准分析一下”然后跑数的程序员真的信了，开始RFM一通计算（因为大部分网课一提营销只会讲这个，讲的其实都是更不能落地的4P，SWOT什么的）于是导致了开头的各种悲剧。

抛开金主、红包、大转盘这些眼花缭乱的具体形式，营销活动本身很简单，它只有2个逻辑（如下图）：

这两个逻辑对应的数据模型非常简单：业绩=用户数*响应率*响应金额。只是在固定基数里，增加的是响应率，增量基数里，主要增加的是用户量，响应率也会略微上升。

很多同学问：活动分析的思路是啥？活动分析的基本思路就是这么简单。复杂的不是这个结果的模型，而是：

用户凭啥要响应？用户响应到什么程度？用户响应完了还会咋样当然，已经做完了活动，你可以拿数据来模拟各种走势，但本质上：数据可以评价结果，却不能促成结果。促成结果的，是业务理解、创意设计、宣传文案、礼品选择、力度设置、系统支撑、客服跟进这些东西。

所以千万别沉迷在数字游戏里了。实际上，比起数据分析，很多运营、策划、营销人员更喜欢数字游戏。经常在立项的时候自我催眠，用各种数字论证效果会很好；在结束之后各种甩锅，用各种数字论证“问题不在我”，这种事见多了就习惯了。

三、破局思路

很多同学可能会害怕：妈耶，是不是还要让我去学《消费者心理学》《消费者行为学》《营销学》啊，上学时候最怕这些脚不着地的文科的书了。实际上，十一年前的数据分析师（那时候还不流行这个称呼，都是数据岗、研究员什么的）真的是这么干的，还记得12年《促销的本质》上市的时候，我们小组人手一本回去研究，哈哈。

但今天不用绕这么大圈子，因为随着数据在业务领域的渗透，脚不着地的理论也越来越少，营销活动的分类、考核指标、常见问题都可以对应到数据表现。内容比较庞大，这里可以先给个提纲，以后我们慢慢分享。

需要注意的是，这些只是宏观层面的分类，真正具体到一次活动，可能很小的细节都会导致效果的不同。比如同样是拼团，如果：

想最大限度激发消费，就直接1人成团想拉新人，做裂变，就三人成员，鼓励转发想控库存，防止积压，就开限时大团，人越多优惠越多同一种形式，改个参团规则，参团人数，效果直接变化，所以每次分析还是要对本次活动业务逻辑做深入了解才行。

今天分享信息量已经很大了，大家可以多体会下开头的基础问题，都是新手非常容易犯的。如果大家感兴趣，下一篇我们分享另一个会弄死人的问题：“自然增长率到底该怎么算”。欢迎大家持续追剧哦。

#专栏作家#

资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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