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数据分析|自然增长率，到底怎么算才合理？
更新时间：2025-5-6 05:49:55 作者：爱短链
数据分析领域有许多终极问题。
如果你处理营销、运营等部门，最常见的问题一定是：自然增长率！ ★ 如何计算自然增长率？ ★ 他们为什么说我算出来不合理？ ★ 为什么他们给出的自然增长率这么低？ 今天系统讲解了很多疑难杂症。
一、什么是自然增长率？ 与人工增长率相比，自然增长率。
严格来说，商业上没有严格的自然增长率，所有的业绩都是人做的。
但是有的部门可以直接输出业绩，有的只能辅助叠加。
buff。
典型的直接产出业绩，如销售，直观地看，所有的业绩都是销售的。
类似于互联网的广告，投放广告，用户点击，直接带来收入。
典型叠buff该部门是品牌、营销、推广、用户运营和活动运营。
它们是在销售和推广的基础上叠加的buff。
比如： ★ 原来商品卖30元，现在送优惠券，省5元 ★ 原来的商品是食品，现在加上吃延年益寿的宣传 ★ 本来商品没有品牌，现在加了国际大品牌和驰名商标 ★ 是不是看起来有点牛逼，买的人可能多一点？ 可能，也不可能！总之很难说清楚。
因此，这些部门特别想输出一个概念：自然增长率。
什么是自然销售，什么是我的优惠券/积分/小礼物/礼物/广告/口号/等级/荣誉徽章。
这是自然增长率的起源。
有趣的是，自从这些人发明了自然增长率后，销售人员也开始使用这个概念，但用法是计算自然增长率，然后证明环境/天气/运营规划的傻瓜活动产生了负面影响，导致销售做得不好。
二、理论上自然增长，长这样 它似乎想剥离品牌、运营和营销BUFF很容易解决。
只需将销量分为自然/人工两部分！ 理论上，自然增长率有三种算法。
方法一:根据时间区分。
不做活动的自然增长率是人工增长(如下图)。
方法二:根据人群区分。
不做活动的人自然增长，人工增长(如下图所示)。
方法三:根据产品区分。
不做活动的产品自然增长，人工增长(如下图所示) 多轻松啊。
是的，理论上真的很容易，但实际上，麻烦来了。
来自现实的挑战 挑战一:非活动时间数据不整洁。
从本质上说，顾客不会总是去商店买东西。
如果你想购物，你必须等待下班、周末和假期；如果你想上网，你必须等到你有空、钓鱼和宝宝睡觉。
因此，非活动期间的数据本身起伏不定。
平均选择3个月？选择最近一个月？选择最近一周？因为这件事经常吵架。
挑战二:几乎每天都有活动，没有非活动期。
这在零售、电子商务、游戏和其他行业都很常见。
活动几乎每天都在进行，不能选择非活动期。
或者非活动期只有两个主要活动之间的几周，本身处于大促销后的复苏期，这是不够的。
这样，时间法基本上就被废除了。
挑战三:商品属性和生命周期不同，无法比拟。
首先，很难选择完全相同的商品进行比较，这两种商品或多或少是不同的。
其次，商品本身的销售趋势也是人为的。
商品销售良好，需要增加订单，商品销售不良需要清仓。
因此，目前的销售很难确定为：自然。
挑战4：并非所有活动都适合划分参考人群。
例如，618，双11促销活动，没有足够的人参与，不可能消除一些人不参与。
例如，非电子商务渠道，非即时消费品，如果区分人群定价，很容易引起商品，或被消费者向市场监督局报告，设定大数据杀死的指控。
挑战五:参照人群划法，一碗水很难平整。
即使是参考人群，也很难解释这个问题。
因为最终的测试是购买行为，而且有很多变量会影响购买行为。
性别、年龄、过去的购买频率、品牌忠诚度、促销敏感性等因素都有影响，因此通过对抽样的分析，可以很容易地制作出购买率很低的参考组，从而使ABtest失效。
挑战六:没有考虑外部影响。
是的，即使考虑到以上所有因素，还是有人跳出来说:你没有考虑宏观环境/天气/政策/社区群体等的影响。
总之应该跌30%以上。
XX同行跌了这么多，所以我们跌20%是正常的，嗯，这是我们的结果。
在更深层次上，争论如此混乱的原因本质上是两个字： 甩锅 不是为了让他们的工作闪耀，谁会如此努力地推动工作，舌头灿烂。
你说的数字让别人的表现不好。
人们会找到各种各样的理由来喷你，这很简单。
理论上破局 有没有合理的解决办法？理论上有！ 解决的前提是站在二楼看问题，把屁股从小部门移开。
思考:做什么真的对业绩有帮助，如何完成任务，提高整体效率。
首先要排除的是把锅扔给外部因素。
事实上，从数据上很容易识别是否是外部环境的变化。
只要满足四个条件，就可以说：这主要受外部影响（如下图所示）。
然而，如果你不能满足四个条件，只要你看到新闻报道，听到同龄人的抱怨，你就不会谈论它。
其次，对于直接产生业绩的部门，根本不要谈论任何自然增长。
达到标准就是达到标准，不达到标准就是不达到标准。
只是看看不找办法，或者外部找办法。
第三，叠加buff部门可以算是自然增长。
但要分为三类: 简单来说，就是: ★ 不背硬指标的，和过去相比。
★ 背硬指标但任务明确的，先完成任务 ★ 背硬指标，背整体指标，注意整体，不纠结细节。
如果整体不达标，你只是哔哔我做得很好，还是没人相信。
★ 背硬指标，分组营销，直接上去ABtest，不整虚的 当然，最简单的方法是：购买固定离开技术。
每个人都提前达成共识算法，无论是最近的X周还是去年同期。
简而言之，在项目开始之前达成共识是很好的。
在购买和离开之后，效果并不好。
反思原因。
一开始，如果参考组不确定，后来自然会有各种诡辩。
五、现实中的无奈 但以上只是理论。
现实中，无论如何，都是: ★ 负责叠buff操作总想证明自己一手遮天遮天遮天。
★ 负责销售的部门总是喜欢抱怨背景支持 ★ 负责监督的老板总是有自己的小九九和衡量标准 因此，关于自然增长率的争吵将无休止地进行。
特别是，有时数据分析职位位位于操作下，操作老板需要数据分析来帮助他们的平台，此时科学不科学，合理不合理不能管那么多。
吃君之禄，分君之忧，想办法圆过去。
然而，作为一名数据分析师，你必须知道如何玩游戏，这样你就可以在各种方法圆故事的过程中自由进退。
事实上，如果你仔细看，你会发现所谓的数据分析终极问题从来都不难计算本身，但很难把数据作为每个部门的枪，屁股决定头部。
-END- 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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如果你处理营销、运营等部门，最常见的问题一定是：自然增长率！ ★ 如何计算自然增长率？ ★ 他们为什么说我算出来不合理？ ★ 为什么他们给出的自然增长率这么低？ 今天系统讲解了很多疑难杂症。
一、什么是自然增长率？ 与人工增长率相比，自然增长率。
严格来说，商业上没有严格的自然增长率，所有的业绩都是人做的。
但是有的部门可以直接输出业绩，有的只能辅助叠加。
buff。
典型的直接产出业绩，如销售，直观地看，所有的业绩都是销售的。
类似于互联网的广告，投放广告，用户点击，直接带来收入。
典型叠buff该部门是品牌、营销、推广、用户运营和活动运营。
它们是在销售和推广的基础上叠加的buff。
比如： ★ 原来商品卖30元，现在送优惠券，省5元 ★ 原来的商品是食品，现在加上吃延年益寿的宣传 ★ 本来商品没有品牌，现在加了国际大品牌和驰名商标 ★ 是不是看起来有点牛逼，买的人可能多一点？ 可能，也不可能！总之很难说清楚。
因此，这些部门特别想输出一个概念：自然增长率。
什么是自然销售，什么是我的优惠券/积分/小礼物/礼物/广告/口号/等级/荣誉徽章。
这是自然增长率的起源。
有趣的是，自从这些人发明了自然增长率后，销售人员也开始使用这个概念，但用法是计算自然增长率，然后证明环境/天气/运营规划的傻瓜活动产生了负面影响，导致销售做得不好。
二、理论上自然增长，长这样 它似乎想剥离品牌、运营和营销BUFF很容易解决。
只需将销量分为自然/人工两部分！ 理论上，自然增长率有三种算法。
方法一:根据时间区分。
不做活动的自然增长率是人工增长(如下图)。
方法二:根据人群区分。
不做活动的人自然增长，人工增长(如下图所示)。
方法三:根据产品区分。
不做活动的产品自然增长，人工增长(如下图所示) 多轻松啊。
是的，理论上真的很容易，但实际上，麻烦来了。
来自现实的挑战 挑战一:非活动时间数据不整洁。
从本质上说，顾客不会总是去商店买东西。
如果你想购物，你必须等待下班、周末和假期；如果你想上网，你必须等到你有空、钓鱼和宝宝睡觉。
因此，非活动期间的数据本身起伏不定。
平均选择3个月？选择最近一个月？选择最近一周？因为这件事经常吵架。
挑战二:几乎每天都有活动，没有非活动期。
这在零售、电子商务、游戏和其他行业都很常见。
活动几乎每天都在进行，不能选择非活动期。
或者非活动期只有两个主要活动之间的几周，本身处于大促销后的复苏期，这是不够的。
这样，时间法基本上就被废除了。
挑战三:商品属性和生命周期不同，无法比拟。
首先，很难选择完全相同的商品进行比较，这两种商品或多或少是不同的。
其次，商品本身的销售趋势也是人为的。
商品销售良好，需要增加订单，商品销售不良需要清仓。
因此，目前的销售很难确定为：自然。
挑战4：并非所有活动都适合划分参考人群。
例如，618，双11促销活动，没有足够的人参与，不可能消除一些人不参与。
例如，非电子商务渠道，非即时消费品，如果区分人群定价，很容易引起商品，或被消费者向市场监督局报告，设定大数据杀死的指控。
挑战五:参照人群划法，一碗水很难平整。
即使是参考人群，也很难解释这个问题。
因为最终的测试是购买行为，而且有很多变量会影响购买行为。
性别、年龄、过去的购买频率、品牌忠诚度、促销敏感性等因素都有影响，因此通过对抽样的分析，可以很容易地制作出购买率很低的参考组，从而使ABtest失效。
挑战六:没有考虑外部影响。
是的，即使考虑到以上所有因素，还是有人跳出来说:你没有考虑宏观环境/天气/政策/社区群体等的影响。
总之应该跌30%以上。
XX同行跌了这么多，所以我们跌20%是正常的，嗯，这是我们的结果。
在更深层次上，争论如此混乱的原因本质上是两个字： 甩锅 不是为了让他们的工作闪耀，谁会如此努力地推动工作，舌头灿烂。
你说的数字让别人的表现不好。
人们会找到各种各样的理由来喷你，这很简单。
理论上破局 有没有合理的解决办法？理论上有！ 解决的前提是站在二楼看问题，把屁股从小部门移开。
思考:做什么真的对业绩有帮助，如何完成任务，提高整体效率。
首先要排除的是把锅扔给外部因素。
事实上，从数据上很容易识别是否是外部环境的变化。
只要满足四个条件，就可以说：这主要受外部影响（如下图所示）。
然而，如果你不能满足四个条件，只要你看到新闻报道，听到同龄人的抱怨，你就不会谈论它。
其次，对于直接产生业绩的部门，根本不要谈论任何自然增长。
达到标准就是达到标准，不达到标准就是不达到标准。
只是看看不找办法，或者外部找办法。
第三，叠加buff部门可以算是自然增长。
但要分为三类: 简单来说，就是: ★ 不背硬指标的，和过去相比。
★ 背硬指标但任务明确的，先完成任务 ★ 背硬指标，背整体指标，注意整体，不纠结细节。
如果整体不达标，你只是哔哔我做得很好，还是没人相信。
★ 背硬指标，分组营销，直接上去ABtest，不整虚的 当然，最简单的方法是：购买固定离开技术。
每个人都提前达成共识算法，无论是最近的X周还是去年同期。
简而言之，在项目开始之前达成共识是很好的。
在购买和离开之后，效果并不好。
反思原因。
一开始，如果参考组不确定，后来自然会有各种诡辩。
五、现实中的无奈 但以上只是理论。
现实中，无论如何，都是: ★ 负责叠buff操作总想证明自己一手遮天遮天遮天。
★ 负责销售的部门总是喜欢抱怨背景支持 ★ 负责监督的老板总是有自己的小九九和衡量标准 因此，关于自然增长率的争吵将无休止地进行。
特别是，有时数据分析职位位位于操作下，操作老板需要数据分析来帮助他们的平台，此时科学不科学，合理不合理不能管那么多。
吃君之禄，分君之忧，想办法圆过去。
然而，作为一名数据分析师，你必须知道如何玩游戏，这样你就可以在各种方法圆故事的过程中自由进退。
事实上，如果你仔细看，你会发现所谓的数据分析终极问题从来都不难计算本身，但很难把数据作为每个部门的枪，屁股决定头部。
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