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数字骗局:我们如何被客观的数字欺骗?


商业分析中,数字是一个很重要的参考标准。做人群画像,做用户调研,做商业模式分析,都要用到数字,把数字汇集成数据,供决策参考。

但数字就是完全客观,有了数字就能让人洞悉真相吗?也不尽然。相反,数字有时还会制造一些骗局,误导你的决策。

在我的从业经历中,也遇到过一些数字骗局,今天跟你分享下:我们是如何被数字欺骗的。

一、从卖家手里占了便宜?也许是中了圈套

作为营销从业者,通过各种心理或视觉手法,让价格看起来没那么贵,让消费者更心甘情愿多掏钱购买产品,这是营销中常见的操作,给你举两个例子。

1、打折和立减,哪个优惠大?

比如你这顿饭吃了200元,服务员告诉你,现在办1000元充值卡,这顿包括以后吃饭就可以打八折。你可能会觉得吸引力一般,因为就省了40元,却搭进去1000元办卡。

现在换另一种方式,办1000元充值卡,这顿200元的饭立刻免单,我想你大概率就心动办卡了。实际也是如此,用第二种方式,餐厅销售出更多充值卡。

而计算后发现,同样是1000元办卡,第一种方式总共吃了1250元,第二种方式吃了1200元,甚至第二种还要少吃50元。

这就是「数字骗局」,利用200元的大额、立减刺激,让消费者花费更多,没准他还觉得占了商家便宜。

2、第二件1元,正好薅羊毛?

瓶装饮料刚上市,最喜欢用这种促销方式。

不要觉得这就是一个简单的促销活动,新品牌做推广,没钱做广告,也没有知名度,靠的就是细节上的运营效率。比如上图,简单给你分析下:

  • 单瓶价格锚定在15元左右,容易建立品牌高质、高价印象,第二瓶1元,平均每瓶7~8元,也会觉得很划算;

  • 大部分人自己喝不了两瓶,那么随手给同事、朋友带一瓶,既增加了情谊,也帮品牌获得一个新用户;

  • 定价高则利润大,在渠道上的优惠政策更多,经销商、便利店更愿意卖你的货;

  • 定价高能操作的促销活动也多,比如第二瓶半价、搭配早餐促销、节日打折等;

  • 新品如定价高卖不动,后期可以降价。但初期定价低,之后想提高价格,则会很难;

  • 这个活动和便利蜂APP绑定,需要下载APP支付享受优惠。要知道APP获客成本几十上百元,通过一瓶十多元的咖啡获得新用户,已经赚了,何况它的成本只有几块钱。节省了推广成本,便利蜂也会主动推产品。

你以为第二件1元薅了新品的羊毛,实际上帮企业做了市场验证、品牌推广的工作,他们高兴还来不及。

国内把这一套路运用到极致的,当属瑞幸咖啡,用30元价格锚定高品质,对标星巴克;用赠一杯活动做拉新,广泛获客;后长期发券、打折,引导APP、小程序激活量,快速扩张。

表面看,价格优惠活动就是降价促销,实际与渠道、推广、经营有着紧密联系,这也是营销策略设计的结果。

你可能觉得上述计算过于繁琐,流程复杂才会被数字欺骗。实际上,同样的数字,用不同表现方式,感知也会不同,这在定价中也极为常见。

  • 比如左位定价法,1999比2000觉得便宜好多,1比0.99贵一个梯度,一件礼品定价108比98好卖,因为108就是一百多,98就是几十块钱,反倒拿不出手。

  • 再比如卖家具,「620元包邮,自提再减20元」就比「600元不包邮,邮费20元」好卖,这利用的是损失厌恶和和心理账户的原理。

  • 再直接点,用小一号的字体标注价格。因为面对同样价格,消费者认为字体更小的更便宜(Coulter & Coulter, 2005)。

所以,再面对任何价格优惠时,先别激动,因为此刻薅掉的羊毛,其实早已暗中标注了价格,只是你没发现出在自己身上罢了。

二、射手座爱闯红灯?警惕数据相关性陷阱

之前深圳、宁波的交警发过一条交通事故与星座的报告,据说天蝎座(10.24~11.22)、射手座(11.23~12.21)、摩羯座(12.22~1.19)交通违章最多。此后,星座分析中便把交通事故与星座做了绑定,很多人也信以为真。

我不太信星座,交通事故是纯概率原因,背后一定有科学解释。后来研究发现,是因为国内这三个星座出生的人口最多。

数据基于2016年人口普查结果

中国是人口流动大国,春节时家人团聚更多,小别胜新婚,加上天气比较冷,怀孕几率更高。十月怀胎,对应这三个星座出生的人口就最多,那无论什么事儿,肯定是这三个星座的占比较高。

星座与交通事故存在相关性,但不存在因果性。搞明白这件事,在市场调研中也极为重要。

我们做用户调研,会做用户的年龄、性别、职业、收入画像,希望找到产品的典型用户,那么在推广时更有针对性。但有时,这种调研也有问题,就是产品的消费场景与用户画像的数据有相关性,没有因果性。

比如美国有一项调研数据显示:森林火灾率和冰激凌销量呈正相关关系。

《信号与噪声》作者纳特·西尔弗说,冰激淋销量和森林火灾之间存在关联,因为二者在夏日酷暑天气中出现的概率都更高些。但不代表二者间具有因果关系,在购买一支冰激凌时,你并不需要点燃一根树枝。

我们调研出某健身房的用户多数是白领,不能说因为是白领,所以喜欢来这个健身房。这是数据的相关性,那么因果性是什么?

是因为他们的收入、工作状态、健身喜好决定了会选择这个健身品牌。同样的,符合那个收入水平、工作状态、健身喜好的其他类型消费者,如国企、事业单位员工也有相同的消费偏好。只是地域性原因,白领人数比较多罢了。

这才是通过因果性找到产品与用户之间的关联。

三、连续三年增长20%,就一定是好企业吗?

做商业分析,评估一家企业,最好的方法就是看经营数据。但同时,也要防范数据有没有设下陷阱。

比如某企业介绍「本公司营业收入连续三年增长20%以上」,表面看稳步增长、发展势头正好。实际里边可能有好多坑,给你举几个例子:

  • 收入增长20%,利润增长如何?是否通过烧钱、补贴等形式获得收入增长,也带来了巨额亏损?

  • 看增长基数。初创公司起步的数据都不好看,收入可能为10万,那增长20%也不过2万,所以百分比有强烈的误导性。

  • 看行业平均发展水平。比如行业市场增速为150%,正是高速增长赛道,你才20%,那还达不到行业平均水平。

  • 看收入来源,是主营业务收入还是非主营业务收入。比如公司是互联网性质,但收入增长主要是买写字楼后房租增长带来的,那增长对公司发展没有意义。

  • 增长动力是什么?是否靠降价促销带来的增长?如果是这样,促销停止,则增长停止。

看数据的视角不一样,解读出的信息就不同。做数据分析,不仅要在企业内看、当下看,也要从行业、长远的视角来看。

之前在为某茶饮品牌做数据分析时,发现其中车厘子系列卖得最好,占销售额70%以上。按战略设计的「扬长避短」原则,我们就要说服客户坚持禀赋,将车厘子系列发扬光大。

但我发现,从行业角度看,车厘子在新式茶饮市场中的销售占比并不高,远不如葡萄、芒果等水果的市场份额,而且客户的单店盈利能力远不如同类品牌。这说明车厘子把企业限制在了一个更窄的赛道,做车厘子,没发展;不做车厘子,销量骤减。

与其饮鸩止渴,不如断臂求生、再炼金身。后来我们为客户设计了更宽的产品线,用车厘子做价值感锚定,同时引进主流水果做利润品和常规品。

如果当初错误判断数据,将车厘子系列作为主打品,那样只会更加尾大不掉,结局恐怕不会太乐观。

最后再说两句

无论对消费者、市场调研工作者、还是企业管理者,数字都是我们认识事物、做出决策的重要依据。但是,数字同样也会「说谎」,并不完全可靠。要想通过数据发现更多真相,我有这几点经验和建议:

  1. 真实数据是基础,追溯数据真实来源。以一手、权威的数据为基础,不听信别人随口说的;

  2. 多视角看待数据,厘清数据之间的逻辑关系。单一看某项数据是片面的,要放在宏观层面、数据相关的整个系统来看待;

  3. 洞察数据背后的形成原因。数据只是一个结果,要深入洞察背后产生数据的原因和相关关系。相比结果,研究背后的条件和基础更重要。

最后,数字是计算、测量的产物,它能帮你以量化方法做出理性选择,但并不是所有东西都需要换算成数字,比如不要拿陪家人的时间与工作成果比,也不要计算在爱情中的投入与产出。

会用数据计算,但也记住爱因斯坦说过的这句话:

不是所有有价值的事物都可以被计算,也不是所有可计算的事物都值得去计算。

本文来自微信公众号“苏佬师”(ID:sulaoshi886),作者:苏佬师,36氪经授权发布。

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