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数据|为啥一个简单的涨价，数据分析师都算不清楚？( 二 )


如果这些前提不成立 ， 分分钟策略会玩坏 ， 或者是吸引不来足够的用户 ， 或者是被人薅完一波走人 。 因此用户的购买转化率 ， 复购率会直接影响涨价效果 。
再进一步问：用户购买转化率 ， 复购率又和啥有关？可能大家随口能说出：有热播剧看 ， 别人家涨价更猛 ， 新用户对收费没概念一类理由 。 但是注意：这些理由无法被数据量化 。 因此得找到能用数据验证的 ， 比如：在线频次减少 ， 单次在线时长下降 ， 连续播放减少等等 ， 区分新老用户（如下图） 。 这样才能找到更深层原因 ， 而不是停在：自从提价以后20元套餐卖的少了 ， 这种把图表又哔哔一遍的复读机水平上 。
数据|为啥一个简单的涨价，数据分析师都算不清楚？
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那么 ， 考虑到这一层 ， 是不是足够了呢？还少了什么？
5 考虑业务动作
都是涨价
等对手先调价VS 我先涨为敬
把新包装的套餐摆在前边 VS 直勾勾把价格表改了
满大街吆喝：我要涨价啦！VS 暗搓搓的改掉价格表
数据|为啥一个简单的涨价，数据分析师都算不清楚？
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这些做法 ， 都是已确定要调价的情况下 ， 通过改变宣传话术 ， 宣传节奏 ， 宣传时机 ， 达到更不同的效果 。 特别是针对虚拟产品 ， 在价格锚定模糊的时候 ， 就更容易给消费者产生错觉 ， 从产生更强/更弱的效果 。
作为数据分析 ， 要了解这些具体细节 ， 才能全面评估涨价动作的影响时间范围 ， 而不是憨憨的按最基础模型 ， 从调价一刻开始计算 。
6 小结
综上 ， 一个看似简单的题目 ， 看似简单的业务逻辑 ， 可结合具体行业特点 ， 产品属性 ， 用户习惯 ， 业务动作以后 ， 就衍生出各种可能性 。
因此想做全面评估 ， 就得对业务细节有深入了解 ， 提前梳理清楚业务假设前提 。 这样才能定义清楚到底影响周期从啥时候开始算 ， 到底哪些用户行为是自然演化 ， 哪些是促销带动 。 否则 ， 不做深入思考 ， 只是憨憨的把每天付费数据摆出来 ， 不但无法看到数据背后含义更是会在业务轮番攻击中败下阵来：
“你有没有考虑宣传影响！“
“你有没有剔除外部因素！”
“你有没有考虑长期效应！”
“你用旧产品体系模拟个屁！”
“转化率低了所以呢？”
“我们要深层次的分析！”
【数据|为啥一个简单的涨价，数据分析师都算不清楚？】一个都回答不上来 。


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