数据分析师,这样才能指导运营,而不是被人追着要数！( 二 ) _知识分享

这样梳理后，思路就清晰多了：目前的全面派券是很粗暴的做法，不同商品的利润率不一样，这么简单粗暴打折，很有可能严重压缩毛利，甚至出现负毛利产品。同时，有些商品临近保质期，可以释放更多利润出来清货，有些商品本身利润很高，有空间再释放出来。这样梳理完，第一阶段的行动就很清晰了（如下图）

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4 迭代，持续优化效果
问题7：以下两个选择，先做哪一个？
减少成本增加产出注意，本场景，是领导已经不满意了，都找到外部门了。这种情况下，如果上来就说：“我们还要追加XXX万投入”，要么本直接喷回来，要么领导们期望值会被吊得更高，以为追加以后效果无敌好。
这两种情况都是在给自己挖坑！所以最好先从砍成本的角度入手，先砍掉一个明显负产出的补贴，释放营销费用；之后再做一些临期产品、清库存产品；之后再拿释放出来的费用贴高利润产品，把加购转化率拉高。
之后还可以持续迭代，比如高利润产品的转化率已经提高的前提下，可以做价格弹性测试，适当减少补贴，再释放一波营销费用；做的差不多了，可以拿释放出的利润做满减、或者交叉销售。
这些还都是单纯的在价格上做文章，数据计算难度小，又容易见效。毕竟给的是真金白银的优惠券。
这样折腾下来，不但能见效，而且能拖很长时间。每个月试点，迭代四五次，至少也能拖个半年。这半年宝贵的时间，可以拿来为“人工智能算法推荐”“大数据用户画像洞察”做数据积累，也能争取到充足的时间训练模型。
在价格玩的差不多的时候，就能自然续上，效果持续优化，人人开心。比一开始憋大招，憋半年然后屁用，没有灰溜溜的走人，要强的多（如下图）。
【数据分析师,这样才能指导运营,而不是被人追着要数！】

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