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怎么通过数据设计增长实验
更新时间：2025-5-10 02:12:05 作者：爱短链
我以前分享过：增长是数据分析师做出贡献的最好方法。
今天，让我们举个例子来看看如何通过数据设计增长实验。
不要说太多，整个！ 问题场景： 一家包含多系列产品的快速消费品公司希望推出一种新饮料（两种）SKU）推动整体销售额。
这款车型是全新推出的，缺乏经验。
因此，计划在进行实验，观察效果后进行大规模推广。
问:如何设计增长实验，提前发现问题，保证增长？ 一、虚假数据增长 很多新同学举手说我会这个问题: 1.对接标题、腾讯和阿里巴巴的大数据，获取所有信息 2.建立用户到店-货架-选择-加入购物篮-结账转换漏斗 3、进行ABtest，进店用户自动打码分流AA\AB对比 4.准确识别目标用户的性别、年龄、收入、爱好 5.建立人工智能大数据模型，准确预测自然销售 实际问题是：没有数据。
因为没有自己的渠道，所以你只能得到购买的数量，其他数据不考虑，不存在，没有。
但商店是否配送商品，可以依靠商店巡逻监督定期上门检查。
那该怎么办呢？ 二、最基本的增长模型 最简单的想法：新产品是为了促进销售，所以在新产品之后，它必须比新渠道订购更多。
所以最简单的模型出来了（如下图所示）： 所以，实验设计很简单： 1、找几个店 2、铺货 3.观察配送后的销量 4、搞掂 真的搞定了吗？ 三、考虑增长基础 第一个问题:是随机找店还是有目标找？ 很有可能有些商店天生卖得好，有些商店天生卖得差。
如果不提前分析过去商店的订单，很可能会高估/低估增长能力。
特别注意专职店是否存在。
如果这类商店数量过多，可能会影响整体判断（如下图所示）： 在早期选择试点样品店时，提前做好筛选，考虑： 1.店铺位置:社区店/CBD店/步行街店 2.店铺业绩:整体业绩好/中/差 3.品类表现:饮料好/中/差 4.店铺时间:新店/老店: 这些数据是可以获得的。
数据1记录在监督检查表中，数据2、3、4记录在订单中，完全可以获得。
需要做的是提前分析数据，做好分层和标签。
这么多维度的交叉引发了一个新的问题:试点应该选择多少店铺。
统计学会告诉你，单组最小样本是30，最好是384，所以在95%的信心下，抽样误差是5%——但这些与当前的问题无关。
因为眼前的问题是: 第一需要以店为单位抽烟，有可能所有店加起来都不够多。
第二：新产品的测试，测试周期可能很长，这意味着供应可能不足。
第三：测试的是新上架产品，要求业务方一家店铺一家店铺，要考虑工作量。
因此，在设计样品数量时，首先对单店在测试周期内的销售有一个预期，以确保必须有货物，以便真正测量：是否符合预期。
确定店铺总量后，根据上述考虑维度插入样品。
最终的结果是确保每个类别都尽可能有样本。
如果事先有一、二、三级门店的分类，那就容易多了。
由于一、二、三级分类，销售能力、门店规模等因素很可能会综合考虑。
但在使用前应注意几个问题： 1.过去的一、二、三级分类目前是否准确。
不要出现三级二级一级，事后分析会很尴尬。
2.一、二、三级是否考虑类型。
避免一级门店都是同类门店(比如都是CBD这样事后评估，就会发现其他门店样本严重短缺。
3、一、二、三级是否与饮料销售有关。
请注意，主题企业是一个全系列企业，很可能是一、二、三级按整体性能分类，与饮料类相对应，将出现级2级1级的极端情况。
只要没有上述问题，直接使用1、2、3级分类。
考虑到增长的基础，它不仅使设计更加丰满，而且极大地促进了事后的评估。
避免以下尴尬问题： 1.为什么测试效果不好，因为找的店都很差？ 2.为什么我们不能分析推广潜力，因为我们正在寻找相同类型的商店 3.为什么一级店卖的不好，因为丫天生卖的不好？ 此外，在事后分析中，可以深入分析各类门店标签的情况，具体分析各类门店标签的效果。
这样，在迭代实验时，也有更清晰的方向和更多的想法（如下图所示）。
那么，考虑到这一步就够了吗？ 四、考虑增长周期 第二步:考虑什么时候测试，测试多久。
一般来说，商品有自己的销售周期，饮料周期更特殊，可能集中在夏季爆发，可能受当地气候或短期天气的影响。
因此，在设计测试周期时，需要梳理相似价格、相似类型、相似目标群体对应的饮料趋势，以便有一个全球判断（如下图所示）。
通过全局判断，可以设置较长的观察周期，尽可能覆盖各种场景。
这样，在事后评估和分析时，也可以分析各种情况（如下图所示）。
五、考虑增长落地 第三步:考虑业务落地。
当一个新产品上市时，三件套的宣传、分销和促销通常是一起问候。
这些着陆行动是决定测试结果的最终因素。
这些行动取决于当地分公司/办事处的执行，执行非常重要。
这里有一个深刻的问题：一是测试效果不好…… 产品本身不需要吗？ 还是生意做得不好？ 还是数据分析师错了？ 监控业务执行过程后，您有资格说：业务做得好/做得不好。
如果没有监控业务执行过程，人们可以随时说：数据分析没有计算出来。
现在不是所有的人工智能大数据吗？一定是我们的数据分析师太愚蠢了。
招募腾阿的数据分析师肯定能计算清楚——这个锅已经为你准备好了，所以你必须清楚地掌握它。
信息包括： 铺装启动时间 配送完成时间 补充订单时间 有了这些信息，我们可以结合订单数据进行更多的分析： 拖了很久没开始了吗？ 是否启动缓慢推进？ 有没有不分规模闭着眼睛铺的？ 有没有缺货不补的？ 当然，后期验证要跟上，验证时可以增加几个关键维度，比如: 夏天把货铺在货架上，而不是塞冰柜 大卖场不做堆头，只做货架 有促销材料不进店。
这些验证数据也必须从监督中收回，并与数据一起分析，以便更容易看到结果。
这样，在解释结果时，自然更有信心：任何没有执行到位的人都不允许将锅扔给产品/数据，并反思自己做得不好的事情。
这也更有利于找到真正问题的答案。
六、小结 2020年数据分析领域最大的问题是学习过程书本化，脱离现实。
为了使算法、统计原理、用户肖像、漏斗模型、ABtest发挥作用，特别选择一些字段丰富、清洁的数据集，让算法运行。
新人把工作当作阅读，跑几个数据集很高兴认为他们必须得到它。
两次相遇的结果是，当新人遇到实际问题时：要么幻想头腾有灵丹妙药，要么急于移动书籍寻找答案，要么跑到每个小组问：互联网饮料行业有没有老板、焦虑、在线等，可以付费！。
只有具体问题和具体分析能力的丧失。
打破迷信，脚踏实地，认真研究业务流程，设计合理的方法，才是解决问题的途径。
数据简单，数据简单，数据丰富，数据丰富，简单的数据通过业务流程改进变得丰富，这三种合并是一个合格的数据分析师的能力。
这篇文章分享了一个简单的做法。
如果你感兴趣，这篇文章将被收集到60在下一篇文章中，我们将分享如何在数据丰富的场景中分析案例UGC请期待产品。
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今天，让我们举个例子来看看如何通过数据设计增长实验。
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问:如何设计增长实验，提前发现问题，保证增长？ 一、虚假数据增长 很多新同学举手说我会这个问题: 1.对接标题、腾讯和阿里巴巴的大数据，获取所有信息 2.建立用户到店-货架-选择-加入购物篮-结账转换漏斗 3、进行ABtest，进店用户自动打码分流AA\AB对比 4.准确识别目标用户的性别、年龄、收入、爱好 5.建立人工智能大数据模型，准确预测自然销售 实际问题是：没有数据。
因为没有自己的渠道，所以你只能得到购买的数量，其他数据不考虑，不存在，没有。
但商店是否配送商品，可以依靠商店巡逻监督定期上门检查。
那该怎么办呢？ 二、最基本的增长模型 最简单的想法：新产品是为了促进销售，所以在新产品之后，它必须比新渠道订购更多。
所以最简单的模型出来了（如下图所示）： 所以，实验设计很简单： 1、找几个店 2、铺货 3.观察配送后的销量 4、搞掂 真的搞定了吗？ 三、考虑增长基础 第一个问题:是随机找店还是有目标找？ 很有可能有些商店天生卖得好，有些商店天生卖得差。
如果不提前分析过去商店的订单，很可能会高估/低估增长能力。
特别注意专职店是否存在。
如果这类商店数量过多，可能会影响整体判断（如下图所示）： 在早期选择试点样品店时，提前做好筛选，考虑： 1.店铺位置:社区店/CBD店/步行街店 2.店铺业绩:整体业绩好/中/差 3.品类表现:饮料好/中/差 4.店铺时间:新店/老店: 这些数据是可以获得的。
数据1记录在监督检查表中，数据2、3、4记录在订单中，完全可以获得。
需要做的是提前分析数据，做好分层和标签。
这么多维度的交叉引发了一个新的问题:试点应该选择多少店铺。
统计学会告诉你，单组最小样本是30，最好是384，所以在95%的信心下，抽样误差是5%——但这些与当前的问题无关。
因为眼前的问题是: 第一需要以店为单位抽烟，有可能所有店加起来都不够多。
第二：新产品的测试，测试周期可能很长，这意味着供应可能不足。
第三：测试的是新上架产品，要求业务方一家店铺一家店铺，要考虑工作量。
因此，在设计样品数量时，首先对单店在测试周期内的销售有一个预期，以确保必须有货物，以便真正测量：是否符合预期。
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最终的结果是确保每个类别都尽可能有样本。
如果事先有一、二、三级门店的分类，那就容易多了。
由于一、二、三级分类，销售能力、门店规模等因素很可能会综合考虑。
但在使用前应注意几个问题： 1.过去的一、二、三级分类目前是否准确。
不要出现三级二级一级，事后分析会很尴尬。
2.一、二、三级是否考虑类型。
避免一级门店都是同类门店(比如都是CBD这样事后评估，就会发现其他门店样本严重短缺。
3、一、二、三级是否与饮料销售有关。
请注意，主题企业是一个全系列企业，很可能是一、二、三级按整体性能分类，与饮料类相对应，将出现级2级1级的极端情况。
只要没有上述问题，直接使用1、2、3级分类。
考虑到增长的基础，它不仅使设计更加丰满，而且极大地促进了事后的评估。
避免以下尴尬问题： 1.为什么测试效果不好，因为找的店都很差？ 2.为什么我们不能分析推广潜力，因为我们正在寻找相同类型的商店 3.为什么一级店卖的不好，因为丫天生卖的不好？ 此外，在事后分析中，可以深入分析各类门店标签的情况，具体分析各类门店标签的效果。
这样，在迭代实验时，也有更清晰的方向和更多的想法（如下图所示）。
那么，考虑到这一步就够了吗？ 四、考虑增长周期 第二步:考虑什么时候测试，测试多久。
一般来说，商品有自己的销售周期，饮料周期更特殊，可能集中在夏季爆发，可能受当地气候或短期天气的影响。
因此，在设计测试周期时，需要梳理相似价格、相似类型、相似目标群体对应的饮料趋势，以便有一个全球判断（如下图所示）。
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这样，在事后评估和分析时，也可以分析各种情况（如下图所示）。
五、考虑增长落地 第三步:考虑业务落地。
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这些验证数据也必须从监督中收回，并与数据一起分析，以便更容易看到结果。
这样，在解释结果时，自然更有信心：任何没有执行到位的人都不允许将锅扔给产品/数据，并反思自己做得不好的事情。
这也更有利于找到真正问题的答案。
六、小结 2020年数据分析领域最大的问题是学习过程书本化，脱离现实。
为了使算法、统计原理、用户肖像、漏斗模型、ABtest发挥作用，特别选择一些字段丰富、清洁的数据集，让算法运行。
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两次相遇的结果是，当新人遇到实际问题时：要么幻想头腾有灵丹妙药，要么急于移动书籍寻找答案，要么跑到每个小组问：互联网饮料行业有没有老板、焦虑、在线等，可以付费！。
只有具体问题和具体分析能力的丧失。
打破迷信，脚踏实地，认真研究业务流程，设计合理的方法，才是解决问题的途径。
数据简单，数据简单，数据丰富，数据丰富，简单的数据通过业务流程改进变得丰富，这三种合并是一个合格的数据分析师的能力。
这篇文章分享了一个简单的做法。
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