这是我的第61篇原创
有个数据分析师朋友最近很焦虑，说他们公司的运营也开始做写分析报告了，他感觉自己快失业了，问我该怎么办？
病人是怎么痊愈的？我说，我给你讲个笑话：
有个病人去看医院，上去就跟医生说：医生，给我查个血。
医生问：为什么要查血啊？
病人说：我头晕，应该是血糖不够了。
医生问：为什么头晕是因为血糖不够，然后要查血呢？头晕的因素很多啊。
病人说：你那这么多问题，赶紧给我查个血！我要血象检测报告！
你笑了，对吗？是看笑话的那种笑，还是苦笑的那种笑？这种病人不多见，可是这种运营、产品、销售可是到处都是啊！
我再给你讲一个笑话：
现在病人不满足于自己开检查单，还要自己写诊断报告了。
然后有人说数据分析师内卷了！
你说这人这么看病，能好么？
来不及解释了作为一个数据分析师，我经常遇到这种情况：
一个兄弟着急忙慌的跑过来：哥们，赶紧帮我拉个数，看看这两个月新增用户的下单情况，分首单、二次下单和多次下单。
我问：你要这个数干啥？
兄弟说：我们这个月的订单量下滑了，我们觉得是新用户的问题。
我问：为什么订单量下滑是因为新用户导致的？要出新用户分首单、二次下单和多次下单呢？影响订单量下滑的因素有很多啊，活动多不多，优惠力度大不大，是否应季，各种手法，单从用户上来说，也分用户生命周期、忠诚度、用户价值等各种维度，你为什么单独看新用户呢？新用户首单、二次下单、多次下单又与订单总量下滑有什么关系呢？
兄弟说：来不及解释了，赶紧给我数吧。领导催着要呢。
得，一句话噎死人。
经过耐心的沟通，我才得知，他们从固定报表中已经看到了一些信息：这个月的订单总量下滑了12%，其中老用户订单量下降了11%，新用户下降了38%，上个月也是新用户下降的多。运营总监非常生气，要打拉新组的板子。所以拉新组要做深入的分析，因此才要看新用户的下单情况。
8、9月平台订单量月度环比
咱简单从数据上来看，相比老用户下降幅度，新用户下降幅度非常大。
但是！
咱做数据分析的都知道一些常识，比如不能只看相对数，还需要看绝对数。
我们把总订单量、老用户订单量、新用户订单量做一个趋势图，很明显能看出，新用户本来订单量就少，就算全部没了，对大局影响也不大。而造成平台总订单量下降的主要原因是老用户订单量的下滑。
从下降的绝对值上看，9月总订单量下降1150单，老用户占了1000单，新用户只下降了150单。所以总订单量下滑跟新用户压根就没啥大的关系。而且，下降趋势从8月就已经开始了。
数据的分析层次这还只是单纯从结果上看。而数据是最终的结果呈现，想要找到真相，至少要往里面再扒三层：
如果只是停留在数据层面分析，那肯定是牛头不对马嘴，跟前面讲的病人指挥医生开检查单是一个意思。
咱必须得有章法，追根溯源。咱按这个思路再深入一问，运营部门这个月的OKR是提升客单价（战略层面），所有的活动都在推高单价的商品，优惠券也是大额满减为主（战术层面），各种招商、宣传、流量都往这些活动上倾斜（执行）。
这基本就找到根因了。各平台的客户分层基本都很稳定，短时间大幅全面提升客单价是不太可能的。
具体的策略是单纯的推高单价商品、大额满减，只会便宜原本就高客单价的用户。而中低客单价用户群体因活动、优惠、曝光全部都向高单价倾斜，供给和消费需求不匹配了，订单量自然就萎缩了。
按照这个思路，我们对用户的历史客单价进行分层，观察高、中、低客单价的客户在这个月的表现。结果与猜想基本一致：高客单价的客户订单量不减反增；中客单价的用户有部分提升了客单价，大部分减少订单；低客单价的用户几乎绝收，订单量下滑70%以上。
所以这个问题的根因在哪儿？看上去好像都没错啊？
如何获得完美的果实其实解答这个问题很简单。十一大家都回家了，你可以问问种地的老父亲，要得到好果实，应该关注果实本身呢，还是关注树叶、树枝、树干还是树根？
我估摸着老父亲会慈祥的一巴掌扇过来：读书读傻了？要摘到好果子，当然得伺候好树，防着鸟兽，然后就是看天吃饭了。
老父亲都知道，想达成目标，不能紧盯着目标，而是盯着整个生态体系。
果实=目标，内部条件=树叶、树枝、树干、树根，外部条件=鸟兽、虫豸、气候、光照、水分等。
浇水施肥就不说了，大家都知道。
摘心就是摘掉核心枝条，让植物不再向上生长，而是多生侧枝，有利于结果；
刻伤就是在树枝一侧刻一道口子，有利于伤枝上半部分营养堆积，利于伤枝果实的成长；
蔬果就是去掉部分长的不好的果子，让营养集中到茁壮的果子上；
套袋、防鸟网、药物喷洒都是防止病虫害的。
只有关注整个生态体系，才有可能达成目标，收获完美的果实！
向果农学习如何达成目标那同样，如果要达成“提升客单价”的目标，那必须得着眼于整个平台的生态体系。用户、商品、促销、玩法统统都要考虑。单纯从任何一个角度上做都会顾此失彼，按下葫芦浮起瓢。
提升客单价至少要从以下几个方面进行考量：
上面很多信息电商运营都明白，我就挑好玩的说：
溢价：商品价值在长期以来，都是指使用价值。其实在使用价值之外，还有很多价值。换句话说，就是客户原因为什么买单。
价格锚点：星巴克就是用这招非常简单的提升了客单价：中杯32，大杯35，超大杯38。价格不是线性增长的，简单计算一下就会发现，买超大杯会更划算哦~~
损失厌恶：包邮绝对比不包邮卖的好，因为你讨厌损失邮费。尽管包邮的价钱本来就算在商品价格里了；
凡勃仑效应：有些商品价格越高，越能吸引到人购买。你去淘宝搜索一下，相同的商品，卖不同的价格，差别能达到几十倍，关键还都有人买！你说奇怪不奇怪？
定期送：某鲜花、某袜子、某卫生巾，都玩过，而且非常好用！
用户消费行为：买一根雪糕吃--变成批发一箱雪糕吃。
付费驱动力：雕爷牛腩：每个人来装一次bility，也够我发财的了。
我们要从以上几个层面着手，构建一张完整的大网，尽可能用尽所有手段，覆盖全部用户，形成整体方案，这样才能达成全面提升客单价的目标。
好。咱扯回来，如果一个数据分析师，能就一个问题，侃侃而谈，扯出这么多东西，你还觉得运营会写数据分析报告，是对于数据分析师对内卷化吗？我表示呵呵。病人爱怎么折腾，是他的意愿，与我医生何干？我用10个字回应：哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈！
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