作者：接地氣的陳老師

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雙十一是各大商家的狂歡，也是資料分析師們的負擔。促銷前，要設計報表統計銷量庫存，最好還是給弄成實時統計的，防止爆倉。促銷中，要整實時滾動的數字大螢幕，銷量破了X億光出資料還不行，還得整個H5傳播一下。促銷後，又得分析效果，檢討得失。從頭到尾，一點都不輕鬆。

然而這三步裡，最不輕鬆的就是促銷後的分析。因為實時統計難在技術上。技術問題嗎，只要堆人堆錢，總是有辦法搞掂的。我們又不像阿里那麼招搖過市的擺個大螢幕一直報資料。大部分公司都是出一個銷量破1億的整數就好了。但事後分析可是每個公司的分析師都逃不過去的難關。業務部門可是辛辛苦苦才做出來這個業績，到底是說好還是不好？如果只會說“好”，豈不成了整點報時的布穀鳥，分析的價值在哪裡？如果說"不好"，又怎麼面對業務部門的反擊呢？

三步展開，深入分析

事後的分析，最重要的就是：避免陷入利益爭吵。想辦法輸出對未來有用的結論才是重點。因此，需要一個有邏輯的，層層深入的辦法，讓老闆來裁定對錯，我們來找原因。完整的促銷分析應該分為三個步驟：

第一：評估整體目標是否達標

第二：分析執行效率是否最優

第三：考察長期效果是否穩固

首先，給老闆提供充足的資料，讓老闆給活動定性：這到底是一個好活動還是壞活動。定性完了，後續分析就有一個清晰的方向。如果是一個好活動，就看具體好在哪裡，有哪些經驗可以借鑑，還有沒有優化空間，能否長期做下去。如果不是一個好活動，就看問題出在哪裡，和標杆/期望值相比，差距出在什麼地方，要如何整改。定了性，才能深入分析，不然就會陷入無休無止的扯皮中。那種：“雖然銷量沒有達標，但是有長期品牌忠誠”一類的論調，只會讓分析從資料說話變成大道理撕逼，脫離實際意義。

定性之後，可以從活動流程、使用者反饋、經營資料等多個維度進行復盤。首先應覆盤的是操作流程本身。畢竟業績是做出來的不是算出來的。覆盤操作流程，可以看到從推廣-流量承接-轉化-售後整個過程中，哪一步做的好，哪一步流失率高，哪些推廣渠道更有用，而且找到優缺點。最後是評估長期效果。有可能多次促銷，滋生出促銷依賴、消費惰性、甚至吸引羊毛黨，這些細節評估，對於判斷長期走勢都有幫助。

整個話題攤開講內容太多，今天首先講第一步，也是最重要的一步：評估整體目標

常見的促銷整體目標

從本質上看，促銷不是常規銷售手段，而是針對特定目的營銷行動。而為達成特定目標，促銷有固定的套路，不能隨便撒野。因此促銷活動一定會有個主要目標。相對應的，就會有主要考核指標。

站在產品視角，促銷分為四大目的：在產品上市階段，通過促銷讓更多消費者用上產品，增加市場佔有率。在產品增長期，促銷鼓勵使用者多購買，發覺和培育忠誠使用者。在產品成熟期，促銷主要是交叉銷售，帶動其他產品。在產品衰退期，促銷協助儘快清理庫存，為下一代產品騰出銷售空間。

站在使用者視角，促銷分為四大階段：吸引新使用者加入，培育忠誠使用者，維持忠誠使用者，喚醒沉睡使用者。對應使用者新加入—活躍—付費—流失四個階段。促銷的作用和產品促銷類似，只是統計方式的區別。使用者視角的促銷以使用者ID為基礎統計單位，關注的是使用者行為，一般有使用者ID的網際網路企業或會員制線下企業用的多。產品促銷以產品類別為統計單位，一般傳統零售、快消、耐用企業（只有POS資料，沒有會員資料）用的多。

站在經營視角，促銷有三大作用：量，收，利。量：促銷為清數量（產品件數），減少庫存，增加市場佔有率。收：促銷為增收入（銷售額），讓財報更好看，解決現金流問題。利：促銷增加利潤，為增長提供動力。

一般企業在不同發展階段，會關注不同的目的。比如初創企業會更關注規模擴張，成熟企業更關注運作效率。不同時期進行促銷，特別是雙十一這種大型促銷，會有需要優先完成的目標。同時，不同時間點進行促銷，可能目標也有不同。比如雙十一接近年度，可能管理層看著年度KPI哪些指標沒有完成，還能利用雙十一衝擊一把，搞掂任務。

無論哪個角度，一定會有主要考核指標。即使有可能促銷做得好，會同時影響幾個指標，在立項的時候，每個促銷也會集中某個具體問題。想避免事後評價扯皮，就把業務部門的請示方案拿出來，看看當初做促銷的時候，他們在老闆面前白紙黑字承諾了什麼。針對不同的目標，最好設一個主指標，主指標越少，扯皮越少。如果有幾個主指標，就請業務部門自己給出主指標的排序，然後按順序看，每個主指標的完成率。

先看整體，至關重要

按主指標考核考核，是最清晰的考核方式。指標越少，扯皮越少。指標越具體，結果越清晰。比如本次促銷為了拉銷量，銷量目標是5個億，那最後有沒有5個億，是最清晰的考核方式。如果有多個主指標，就一個個列出來，按優先順序排序，每一個分開看達標率。完成就完成，沒完成就沒完成，這樣才清晰。只有投機取巧，想渾水摸魚的業務部門，才會別有用心的列了八個目標，然後寫：“畢其功於一役！”如果促銷效果，8個目標有4個達標4個不達標，就會算個平均完成率110%，就能把很多沒做好的細節遮蓋過去。

然而，很多做分析同學有個壞習慣，就是覺得畫兩根柱子太簡單了。不上點模型覺得白拿了工資。於是一聽業務部門喊：“畢其功於一役！”也畢其功於一役的上了一個綜合評估模型。且不管這個模型是神經網路算的、相關係統算的、結構方程算的還是直接打分的，最後的結果也是把各種指標混為一談。導致後邊檢討執行效率和長期效應的時候陷入混亂：到底新客老客哪個重要，人數多了是否能抵消人均消費低了等等，扯皮無休無止。各種指標混在一起，就會導致文過飾非。沒有清晰的定義效果好壞，談何分析好在哪裡，壞在哪裡呢？

談到好壞，自然涉及標準問題。樹立標準可以考慮四個方面。第一，行業水平：比如同為服裝行業，天貓公佈行業整體銷售是多少，相比去年增長多少，主要競爭對手水平是多少；第二，過往水平，上次類似力度大促，主要指標完成率多少，根據上次的投入產出比，本次預計是多少；第三，領導期望：領導下給我們的目標是多少；第四，業務方承諾：業務方承諾完成的指標是多少。需要注意的是：標準怎麼設是老闆們決定的問題。作為資料分析師，我們要儘可能多的收集資料，來支援老闆做出這個判斷。越俎代庖，最後會被業務部門噴死的。最常見的噴法就是：你說我不行，你行你上啊！

整體目標的考核，資料計算上是非常簡單的。資料分析師乾的更多是溝通、確認的活。少就是多，是第一步分析的重要原則。為了使大家心服口服，減少爭論，計算越簡單越好。等大家給活動定了性，後邊才是資料分析師們發揮特長，深入分析的時候。資料分析師千萬要沉住氣，不把水主動攪渾，後邊才會越做越清晰。

第二講：分析執行效率，第三講：考察長期效果，敬請期待哦