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2017/11/14 10:30:33

[原创]数据驱动的陷阱之二:“倒果为因”问题

 

数据解读过程存在几个误区,例如“增强怪圈”,“倒果为因”、“水涨船高”、“以偏概全”等,上周写了 “增强怪圈”这个误区,并发布在我的脉脉专栏。今天继续,这次来谈的是“倒果为因”。

 “倒果为因”是指分析数据者从数据处理后的结果,去推论产生这些数据的原因,但这些按正统数据分析过程所产生的推论却与事实不相符。举个例子,有一家电商在10几年前成立了用电话营销模式专卖保养品、保健品的事业部。有一天母公司的数据分析部门主动帮这个事业部进行数据分析,想找出什么类型的商品会卖的比较好,哪些人买了A商品还有可能会搭购B商品,借此协助电销事业部规划商品组合的营销策略。

 十几页的分析报告出炉送到该事业部之后,却没有一个人重视这份报告,为什么?原因在商业模式。前面提过,这个事业部是以电话销售为主,电话销售在不同时期贩卖的主力商品其实都是事先规划好的,例如春天时销售瘦身减肥产品,6月盛夏季节将至主推美白产品,9月秋天到了天干物燥主推保湿产品等。所以,分析人员在半年或一年以后告诉业务单位什么商品比较好卖?那些月份适合卖什么类型商品?哪些类型的客户买了A商品还会顺便买B商品,所以该类型的客户如果还没买B商品的话,可以作为电话营销的目标客户云云。

 然而这些结论不必学有专精的人员去分析,业务部门的各级主管自己就十分清楚了。所以数据分析师以为从数据结果的呈现上能帮销售部门找到规律,但其实这些结果根本都是销售部门人为操作来的,不是发生的原因,是以这份“倒果为因”的分析报告,当然不受该事业部重视了。

 再举个例子,国内有许多购买各地卫视冷门时段进行电视购物的公司,他们也会进行数据分析。但若数据分析师只看数字表象,就进行什么时间段、什么产品会卖的比较好,或都是哪些人在买等分析,这种分析报告若被不当解读,要做为驱动产品或营销活动的参考,容易让公司落入“倒果为因”的陷阱里。

 首先,要在电视上卖的商品,档期是早就决定好的,商品在一个月期间安排投放卫视多少次,直接影响销售业绩。因此,分析师在销售数据沉淀一段时间之后告诉公司某某商品卖的很好,意义不大,因为可能是播放的次数较多,或是安排到的节目时段较佳造成的,只看商品销量下结论,似乎有些倒果为因。其次曝光的渠道(指各卫视)能提供什么时间段让厂商播长达1530分钟的洗脑广告,也不是厂商完全可以控制的,得先要看卫视在厂商需求的时间段有没有空档,或是卫视较好时段开出来的采购价格,是不是在厂商可接受的范围内。

 第三能不能卖出好业绩,其实掌握在节目内容的设计是否吸引观众注意并让其能持续看下去,还有就是接到咨询电话的电话销售人员的推销能力上。节目内容勾不起观众的兴趣,会影响到打电话询问的进线数,销售人员就算推销功力了得,低迷的进线数量也难以创造更多的营收。而当广告节目的内容能引起观众兴趣并产生打电话咨询的行动,若接电话的销售人员推销能力普遍不行,一样也是会影响到业绩的高低。

 第四,电视购物的广告方购买的时间段通常是卫视较冷门的时段,比如早上的8点到9点半之间,中午11:3014:30之间,傍晚16:3017:30之间,或夜间23点以后。收视率最高的黄金时段19:00~22:00,各家卫视都用来播放新闻及戏剧类节目,厂商长达1530分钟的广告是完全插不进来的。为什么我要特别提时间点?各位看到上述这些冷门时间段可以思考一下,有谁会待在家里收看?是那些不用接送孩子上下课的人,不用上班的人,以及部分在大专或大学读书的学生。上述这些不同族群的用户画像,即使不经过严谨的数据分析,也可以事先被勾勒出来,数据分析师事后经由销售结果得出结论,最多也只是印证了销售单位本来就知道的事实,分析师想以数据结果驱动什么,其帮助是极为有限的。

 以上举了两个例子,是想说明在有些行业,数据分析师企图利用数据去驱动产品或是开发新消费者,容易发生“倒果为因”的问题;一方面花了那么多时间精力却只是印证了公司早就知道的事实,另一方面容易得出错误结论,公司若据此错误结论去开发商品或是规划营销活动,可能是灾难的开始。

 但销售百货的大型电商平台,就非常适合数据驱动;数据经过累积、分类、分析之后,去驱动商品的规划、营销活动的设计、顾客关系管理(CRM)策略或是优化各种使用体验等,能真正为企业带来提升业绩的价值。这是因为在多数情况下,消费者在电商平台上属自然浏览,产生的购买行为是自然回应,这是消费者主动搜寻商品;而电销与电视节目式广告,是主动接触消费者。

 因此,电商平台派专人去分析谁,在什么时间点,买走什么商品,复购情况如何,流失状况如何,哪些商品顾客可能感兴趣,哪些商品适合搭配销售等等,这时就具有了真正的分析意义,分析报告也才能给其他部门产生做决策的参考价值。



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