又到一年一度的双十一 ， 商家的狂欢 ， 数据分析师的负担 。
促销前 ， 数据分析师要设计好报表来统计产品的实时库存 ， 防止爆仓 。
促销中 ， 要时刻监控数据 ， 不仅仅是销售突破了多少多少 ， 还得弄一个营销页面来展示一下 。
促销后 ， 需要进行本次促销的效果分析 ， 总而言之 ， 就是没有一刻是轻松滴~
但你知道在这个过程中最难的是那一部分吗？想必不少数据分析师都有很深的感触吧 ， 就是促销后的分析 。正好借着刚刚过去的双十一 ， 我们来聊一聊 ， 如何进行双十一促销后分析吧！

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在促销后的分析中 ， 比较重要的一个点就是：一定要避免利益争吵 。我们是来发现问题 ， 解决问题的 ， 不是来吵架的 。所以在这里我们需要一个有逻辑 ， 可以层层深入的方式来抽丝剥茧 。从本质上来看 ， 促销本来就不是常规的销售 ， 而是根据特定的目标来进行的特定的营销活动 。所以促销活动是一定要有主要目标的 ， 这样就有主要的考核指标 。那接下来我们从不同的视角来看一下促销的目的一般都有哪些？
产品视角
在产品的上市期 ， 要通过促销来让更多的消费者购买产品 ， 去增加产品的市场占有率；在产品的增长期 ， 鼓励用户去更多的购买我的产品 ， 去发掘和培育高价值用户；在产品的成熟期 ， 要更多地通过促销去交叉搭配销售 ， 这样也可以带动其他产品；最后在产品的衰退期 ， 促销可以协助优化库存 ， 提高我的库存周转率 。
用户视角
当我们站在用户的角度去做促销的时候 ， 可以分为四个阶段：吸引新用户、培育高价值用户、维护忠诚用户、唤醒沉睡用户 。正好对应了用户的“新入—活跃—付费—流失”四个阶段 。
对用户的促销与对产品的促销是比较相似的 ， 只是统计方式上会有一些不同 。比如 ， 用户视角的促销主要是通过用户的ID去统计计算 ， 关注的主要是不同用户的不同行为 。
经营视角
站在经营视角 ， 促销有三大作用：清量、增收、促利 。
清量：促销清理库存内产品数量 ， 减少库存 ， 增加市占率 。
增收：促销为增收入（销售额） ， 让财报更好看 ， 解决现金流问题 。
促利：促销增加利润 ， 为增长提供动力 。

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所以当我们通过不同的视角确定了目标之后 ， 就会明确我们的主要指标了 。指标越具体 ， 我们的目的就越明确 。比如我们本次的促销就是为了提升销售额 ， 销售额需要达到10个亿 ， 到了最后并没有达到10个亿 ， 这里我们的目标是不是就很明确了？但是当出现了多个指标 ， 那就需要我们把这些指标一个一个列出来 ， 按照重要优先级去排序 ， 看每一个指标的达标情况是什么样子的 。
但是！！！ 在这个时候很多做分析的同学会觉得 ， 终于有机会可以证明自己的技术能力了 ， 各种分析模型 ， 各种机器学习 ， 神经网络管他会的不会的都往上上 。最后各种指标混杂一起 ， 也不知道到底是因为哪个指标影响到了关键指标 ， 导致后面的分析出现混乱 ， 不知老客新客到底哪个更加重要？是不是提升用户的购买频率他们的购买金额也会上升？所以 ， 不要觉得厉害的技术能够完成你的目标 ， 可能你的目标只需要简简单单的两根柱子就完美表达~
因为整体目标的考核在数据上的计算是很简单的 ， 我们要多沟通去确认精准的指标 ， 这样一方面减少了多余的计算 ， 另一方面还可以减少大家的争论 ， 把注意力都放在这个指标上 。这样子等到我们在进行更加深入的分析的时候 ， 就可以更加明晰啦~

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