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電商，看懂?dāng)?shù)據(jù)是基本功。軟件可以解決繁瑣的計(jì)算，但解讀還需要運(yùn)營人員有基本的數(shù)據(jù)分析能力。本文列舉了五個(gè)常見的數(shù)據(jù)陷阱，了解和掌握后可以有效避免一些分析結(jié)果的偏差。
如今，“大數(shù)據(jù)”的概念被炒得沸沸揚(yáng)揚(yáng)。不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)確實(shí)是越來越多了，人們的數(shù)據(jù)意識(shí)也正在增強(qiáng)，尤其是在積累相對(duì)容易的電商行業(yè)。但面對(duì)眾多的運(yùn)營數(shù)據(jù)，你真的能有效的將其應(yīng)用嗎？先不談各種復(fù)雜的計(jì)量模型，筆者從幾個(gè)簡單的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念入手，提醒大家：數(shù)據(jù)有陷阱，應(yīng)用需謹(jǐn)慎。
1、算術(shù)平均數(shù)的局限性
算數(shù)平均數(shù)，即幾個(gè)數(shù)字相加后除以個(gè)數(shù)，這也許是大家僅有的對(duì)平均數(shù)的理解。但其實(shí)平均數(shù)還有很多，比如中位數(shù)、幾何平均數(shù)、眾數(shù)等等。先看下面的例1，某店鋪一段時(shí)間的營業(yè)額數(shù)據(jù)如下：
該店鋪12期銷售額的算數(shù)平均數(shù)是300，但有10期數(shù)值都在300以下，這樣的數(shù)值合理嗎？前10期的算數(shù)平均數(shù)僅是210，和300相去甚遠(yuǎn)。顯然后面兩期的數(shù)值對(duì)整體的拉升作用明顯。來個(gè)更極端的例子，三個(gè)人的年收入分別是3萬、3萬和300萬，但算數(shù)平均是102萬，原本是兩個(gè)屌絲和一個(gè)高帥富，可一平均后大家都成了高帥富。大家很多時(shí)候吐槽統(tǒng)計(jì)數(shù)字有水分，其實(shí)這就是算術(shù)平均數(shù)的陷阱。
那么怎樣獲得更準(zhǔn)確的平均數(shù)呢？有人說，“去掉最大值，去掉最小值”，這方法沒錯(cuò)，但略顯粗暴。我們介紹幾個(gè)更科學(xué)的計(jì)算方式。
先看中位數(shù)。中位數(shù)即將數(shù)列從小到大排列后，取中間位置的那個(gè)數(shù)字作為平均數(shù)，若數(shù)列是偶數(shù)，則取中間兩位數(shù)的算數(shù)平均。例1的中位數(shù)是200，顯然比300要來的合理的多。
其次是眾數(shù)，即出現(xiàn)頻率最高的那個(gè)數(shù)。
最后介紹下幾何平均數(shù)。若要求5個(gè)數(shù)字的幾何平均數(shù)，則將這5個(gè)數(shù)連乘后開5次方。例1中的幾何平均數(shù)是268，也要比300更接近真實(shí)水平。
目前普遍在用的算數(shù)平均數(shù)，受極值的影響很大，其準(zhǔn)確性是值得管理者們注意的。筆者建議管理者將中位數(shù)也應(yīng)用起來，對(duì)算數(shù)平均的判斷起輔助作用。若兩者相差過大，則需要找到極值產(chǎn)生的原因。
在EXCEL中，中位數(shù)、眾數(shù)和幾何平均數(shù)的函數(shù)分別是MEDIAN、MODE和GEOMEAN，應(yīng)用起來非常方便。
2、引入定基比率
目前大家比較熟悉的是同比增長率和環(huán)比增長率，同比增長率能夠排除掉季節(jié)性的因素，反映出較為實(shí)質(zhì)性的增長。而環(huán)比能夠連續(xù)地、動(dòng)態(tài)地反映出指標(biāo)的變化。但僅有這兩個(gè)指標(biāo)有時(shí)候是不夠的。比如，去年和今年市場行情相差很大，那么同比（今年與去年同期比）的參照性就很不可靠，而環(huán)比只看到了這期和上期的差異，若相隔的期數(shù)多了，就很難判斷現(xiàn)在的狀況如何。怎么辦？大家不要忘了定基比率，即將固定的某期設(shè)為基數(shù)，其后各期該期進(jìn)行對(duì)比。
比如某店鋪今年1月至12月的銷售額數(shù)據(jù)為（10,12,13,16,18,13,17,19,18,20,25,22），我們將1月數(shù)據(jù)設(shè)為基數(shù)100，其后各期與之的比值即為定基比數(shù)據(jù)（100，120，130，…，250,220）。筆者認(rèn)為定基比有時(shí)更能反映出某段時(shí)間的經(jīng)營成果。比如某項(xiàng)改革從1月開始了，那就將各種運(yùn)營指標(biāo)以1月為基期，以后各月與它對(duì)比，便能直觀反映這項(xiàng)改革帶來的效果。
3、絕對(duì)的排名不一定可靠
某天你孩子向你報(bào)告考試成績，說考了第9名，你是高興還是憤怒？先別急著下論斷，得先問問幾個(gè)人考試。若是500人，那你必然賜予擁吻和禮物；而若是10個(gè)人，你八成會(huì)賞個(gè)巴掌。這就是絕對(duì)數(shù)字排名的局限性。那么我們用個(gè)百分比數(shù)值來代替之，就免去了這樣的尷尬，即排名數(shù)值除以總的參與排名的個(gè)數(shù)。比如我經(jīng)營50款產(chǎn)品，某款產(chǎn)品銷售額排在第8位，那就表明它排在16%。
要多說一點(diǎn)的是，在百分比的排名中，需重視四分位數(shù)，即25%，50%，75%三個(gè)檔次。許多指標(biāo)的優(yōu)劣都會(huì)以四分衛(wèi)數(shù)來衡量。比如你的轉(zhuǎn)化率在行業(yè)內(nèi)的前25%以內(nèi)浮動(dòng)，那你暫時(shí)不用擔(dān)心，將精力放在其他方面，若低于25%了，那你或許要花力氣來提升你的轉(zhuǎn)化率了。
4、不要被漂亮的增長曲線蒙蔽
對(duì)于許多中小型的電商企業(yè)，經(jīng)營的第一步便是沖銷售額，因此粗放經(jīng)營是普態(tài)，對(duì)各種指標(biāo)的大起大落習(xí)以為常。有了漂亮的增長業(yè)績，穩(wěn)定性真的不重要嗎？筆者不這么認(rèn)為，尤其是成本，穩(wěn)定各項(xiàng)成本是對(duì)企業(yè)發(fā)展的一種蓄力。
比如采購成本，許多企業(yè)判斷其采購成本的唯一指標(biāo)便是算數(shù)平均數(shù)，其弊端在上文中已經(jīng)指出，而對(duì)穩(wěn)定性的認(rèn)識(shí)只停留在人的主觀感受或采購曲線的波動(dòng)上。筆者建議電商們計(jì)算方差指標(biāo)，即EXCEL中的VAR函數(shù)，方差越大，表示該指標(biāo)穩(wěn)定性越差。
一般來說，一個(gè)健康的企業(yè)，不管銷售額如何變化，其成本的穩(wěn)定性（絕對(duì)值較穩(wěn)定或者變化率較穩(wěn)定）會(huì)較強(qiáng)，即方差較小。穩(wěn)定性變差，一般預(yù)示著重大變化的來臨。面對(duì)越來越飽和的市場和越來越激烈的競爭，電商企業(yè)急需關(guān)注自己運(yùn)營的穩(wěn)定性。尤其是與供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)相關(guān)的穩(wěn)定性，如采購成本、推廣費(fèi)用、物流費(fèi)用等等，任何指標(biāo)若變得不穩(wěn)定了，就該警惕，找出背后的原因。
5、不要盲目做活動(dòng)
筆者有幸觀察過一個(gè)日化店鋪的數(shù)據(jù)，老板非常想知道什么因素對(duì)銷售額的影響最大。在對(duì)其運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析后，發(fā)現(xiàn)做活動(dòng)的次數(shù)和時(shí)長對(duì)其銷售額都沒有影響（統(tǒng)計(jì)不顯著），唯一有影響的是客單價(jià)，客單價(jià)越低銷售額越高。乍看之下，這個(gè)結(jié)論著實(shí)有些讓人無語（因?yàn)檎l都知道）。
但模型顯示，客單價(jià)每降低一元，總銷售額提升100多，鑒于其高于50%的毛利率，降價(jià)一元可以總體上多賺50塊。但是總銷售額是萬元級(jí)的，因此多賺的50元微不足道。所以總體上看，銷售額似乎是一個(gè)不受人為控制的指標(biāo)（自然波動(dòng)）。這似乎是一個(gè)謎題。
但促銷活動(dòng)的不顯著是值得我們思考的。當(dāng)然，也許是我們遺漏了某關(guān)鍵的指標(biāo)，也許僅僅有客單價(jià)、促銷次數(shù)、促銷天數(shù)、轉(zhuǎn)化率、UV、熟客率等指標(biāo)是不夠的。但不妨自問，我們很多時(shí)候是不是太過看重促銷和推廣了？ |
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