數(shù)據(jù)顯示，產(chǎn)品A和B的購(gòu)買(mǎi)成交率男性>女性，可產(chǎn)品A與產(chǎn)品B之和，成交率卻是女性>男性。你信嗎？

精細(xì)化運(yùn)營(yíng)能夠幫助我們?cè)跀?shù)據(jù)的指導(dǎo)下進(jìn)行產(chǎn)品路線、戰(zhàn)略的調(diào)整，讓產(chǎn)品改進(jìn)的過(guò)程有章可循。

但有時(shí)候，我們也會(huì)遇到一些看起來(lái)有些詭異的數(shù)據(jù)陷阱。

案例數(shù)據(jù)

我們先看問(wèn)題的描述：

在產(chǎn)品A和產(chǎn)品B中，男性的購(gòu)買(mǎi)成交率都是男性>女性，可在合計(jì)中，卻是女性>男性。那么，這就有點(diǎn)懵了。

所以，到底應(yīng)該拓展男性用戶，還是女性用戶呢？？

可能我們的第一反應(yīng)都是：是不是數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確??？于是我們就有了這個(gè)案例……

原因定位

我們來(lái)追溯一下問(wèn)題的來(lái)源：

*此處數(shù)據(jù)已做了模糊處理，非真實(shí)數(shù)據(jù)

從數(shù)據(jù)上我們可以看到，實(shí)際上，在產(chǎn)品A和產(chǎn)品B上，確實(shí)都是男性轉(zhuǎn)化率高于女性，但由于產(chǎn)品B的轉(zhuǎn)化率明顯低于A，且男性群體大量被引導(dǎo)去了產(chǎn)品B，所以整體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化率反而要低于A。

這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱為：辛普森悖論（Simpson’s Paradox）

在分組比較中都占優(yōu)勢(shì)的一方，在總評(píng)中有時(shí)反而是失勢(shì)的一方。該現(xiàn)象于20世紀(jì)初就有人討論，但一直到1951年，E.H.辛普森在他發(fā)表的論文中闡述這一現(xiàn)象后，該現(xiàn)象才算正式被描述解釋。 后來(lái)就以他的名字命名此悖論，即辛普森悖論。

優(yōu)化方案

回到這里的題目中，數(shù)據(jù)向我們展現(xiàn)了兩個(gè)結(jié)論：

1. 對(duì)于產(chǎn)品A和產(chǎn)品B，男性的購(gòu)買(mǎi)成交率都大于女性；
2. 產(chǎn)品B的平均成交率要明顯低于產(chǎn)品A。

那么對(duì)于投放決策來(lái)說(shuō)，我們還是偏好男性用戶。在引流成本相同的條件下，男性的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率較高。而針對(duì)產(chǎn)品A和產(chǎn)品B的分流推薦方式，可能還需要考慮兩個(gè)產(chǎn)品的客單價(jià)與利潤(rùn)率。

從上圖中可以看出，產(chǎn)品A屬于低單價(jià)、低利潤(rùn)、成交率高的產(chǎn)品，產(chǎn)品B屬于高單價(jià)、高利潤(rùn)、成交率低的產(chǎn)品。那么如果在電商開(kāi)拓期，希望引入更多用戶，我們可能會(huì)側(cè)重于推廣產(chǎn)品A；如果平臺(tái)已經(jīng)有一定規(guī)模，希望能夠提高人均利潤(rùn)率，降低百元成交量的獲客成本，我們可能可以考慮多推廣產(chǎn)品B。

（大概就是像這樣的兩個(gè)產(chǎn)品↑）

當(dāng)然，這些的前提是在，引流成本相同的情況下。而往往實(shí)際問(wèn)題的考慮中，我們還會(huì)需要考慮投放成本、投放效果、轉(zhuǎn)化效果等問(wèn)題，這一部分在我們的第一章《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)（一）：細(xì)分目標(biāo)人群，結(jié)合用戶畫(huà)像的實(shí)踐》中也探討過(guò)，歡迎移步討論！

案例總結(jié)

在數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的實(shí)戰(zhàn)中，可能常常會(huì)遇到一些讓我們覺(jué)得有點(diǎn)別扭的數(shù)據(jù)。

而在這些數(shù)據(jù)背后，其實(shí)蘊(yùn)藏著很多的細(xì)節(jié)與能量。因此，建立詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析運(yùn)營(yíng)體系，理解用戶群分離與歸并的思路，讓數(shù)據(jù)為你所用，這是很重要的。

回顧我們上一期講過(guò)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)微笑模型~

這一期我們講的是在定位原因的過(guò)程中，對(duì)用戶群拆分解析之后發(fā)現(xiàn)了其中的運(yùn)營(yíng)價(jià)值。

我們可以先通過(guò)自定義事件埋點(diǎn)，監(jiān)測(cè)購(gòu)買(mǎi)事件，同時(shí)上報(bào)購(gòu)買(mǎi)商品的參數(shù)；然后通過(guò)用戶分群設(shè)置篩選出購(gòu)買(mǎi)事件中，購(gòu)買(mǎi)參數(shù)等于產(chǎn)品A的人群，來(lái)得到我們想要的細(xì)分用戶群體：

然后通過(guò)用戶群體的計(jì)算與分析，得到該群體的人群特征，展開(kāi)我們的數(shù)據(jù)分析工作。

今天的運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)分享就先到這里，客官們有啥建議或意見(jiàn)歡迎在留言區(qū)評(píng)論哦~

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