数据分析报告写作攻略（五）：避免被打脸
- 日报周报看不出个屁
- 用户画像得不出结论
- 活动分析报告被打脸
- 流失原因找不到是啥
以上是数据分析师们写报告的时候最怕的四大场景。之前已经分享了前俩，今天来分享第三个。
一、常见的打脸瞬间
场景一
请听题：
很多同学一看：
- 目标：提高消费人数
- 结果：消费人数提高了30%
真好！就开始提笔写结论了。
结果自然是被打脸呀
因为这破活动做多亏多（如下图）：
场景二
咱改一改：
诶？这次付费人数翻倍了，总付费也超过上个月了，happy
提笔庆功吧!
结果到下个月又被打脸了
因为下个月直接被打回原形：
场景三
咱换个方式：
思来想去，做存量客户，人群就那么多，是很有可能出现响应太少（场景1）响应太多（场景2）的问题的呀，那干脆做新用户好了。人数在涨吗。于是活动如下：
哇塞，看起来新人数、新人购买率、总消费都显著提升呀，这次稳了吧
提笔曰：好
然后整体数据一看，继续打脸：
场景四
大干一场：
既然只做新增又涉及挪来挪去，那干脆来个全场大促！是个人都能参与，通通九折，一律九折！件件九折！走过路过不要错过，大喇叭轰起。
结果整完了数据长这样：
于是运营的又来纠结了：诶呀，丢了那么多优惠券下去，还是吸引不到新用户，我们要不要回到细分群体的老路子上去，不是有大数据能精准营销吗！
不！坚决不退回去，既然都花钱了，咱毕其功于一役！打个狠折。
于是数据长这样：
全场促销活动就是这样哈
- 用力轻了：见不到效果，只能影响到部分人群
- 用力猛了：投入过大，费用在燃烧，后边都喝西北风
So，咋整？！
二、问题的症结
问题的症结在哪里？我们先忘记数据分析，忘记运营的身份，设想我们就是一个普通消费者，你发现有个APP在做活动，你会不会做出以下行为：
- 活动力度大，你会不会多囤一些？
- 活动力度小，你是不是不买了？
- 活动限新人参加，你会不会注册个新微信
都会干的呀，人之常情呀！
这就对了。虽然我们天天喊“大数据营销”“精准营销”“细化分群”，可营销活动的本质不是数字，而是活生生的人性。营销活动就是要勾引出人的趋利性来达到吸引注册、提升业绩的效果。
而近些年猛吹的“人工智能”“大数据”“算法模型”让很多人忘记这一点。业务部门想不出来方案的时候，就指望着“大数据精准分析一下”然后跑数的程序员真的信了，开始RFM一通计算（因为大部分网课一提营销只会讲这个，讲的其实都是更不能落地的4P，SWOT什么的）于是导致了开头的各种悲剧。
抛开金主、红包、大转盘这些眼花缭乱的具体形式，营销活动本身很简单，它只有2个逻辑（如下图）：
这两个逻辑对应的数据模型非常简单：业绩=用户数*响应率*响应金额。只是在固定基数里，增加的是响应率，增量基数里，主要增加的是用户量，响应率也会略微上升。
很多同学问：活动分析的思路是啥？活动分析的基本思路就是这么简单。复杂的不是这个结果的模型，而是：
- 用户凭啥要响应？
- 用户响应到什么程度？
- 用户响应完了还会咋样
当然，已经做完了活动，你可以拿数据来模拟各种走势，但本质上：数据可以评价结果，却不能促成结果。促成结果的，是业务理解、创意设计、宣传文案、礼品选择、力度设置、系统支撑、客服跟进这些东西。
所以千万别沉迷在数字游戏里了。实际上，比起数据分析，很多运营、策划、营销人员更喜欢数字游戏。经常在立项的时候自我催眠，用各种数字论证效果会很好；在结束之后各种甩锅，用各种数字论证“问题不在我”，这种事见多了就习惯了。
三、破局思路
很多同学可能会害怕：妈耶，是不是还要让我去学《消费者心理学》《消费者行为学》《营销学》啊，上学时候最怕这些脚不着地的文科的书了。实际上，十一年前的数据分析师（那时候还不流行这个称呼，都是数据岗、研究员什么的）真的是这么干的，还记得12年《促销的本质》上市的时候，我们小组人手一本回去研究，哈哈。
但今天不用绕这么大圈子，因为随着数据在业务领域的渗透，脚不着地的理论也越来越少，营销活动的分类、考核指标、常见问题都可以对应到数据表现。内容比较庞大，这里可以先给个提纲，以后我们慢慢分享。
需要注意的是，这些只是宏观层面的分类，真正具体到一次活动，可能很小的细节都会导致效果的不同。比如同样是拼团，如果：
- 想最大限度激发消费，就直接1人成团
- 想拉新人，做裂变，就三人成员，鼓励转发
- 想控库存，防止积压，就开限时大团，人越多优惠越多
同一种形式，改个参团规则，参团人数，效果直接变化，所以每次分析还是要对本次活动业务逻辑做深入了解才行。
今天分享信息量已经很大了，大家可以多体会下开头的基础问题，都是新手非常容易犯的。如果大家感兴趣，下一篇我们分享另一个会弄死人的问题：“自然增长率到底该怎么算”。欢迎大家持续追剧哦。
#作者#
接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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