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餐饮的正确方向:别只顾拉拢90后

发布时间:2018-10-13 16:37

基于数据能给我们运营方向提供帮助,但数据不是所有,今天我们就简单讨论数据之于投资者市场选择的帮助。

1、年轻人更爱保健品?

一家公司希望了解自家产品的用户画像,通过让客户扫描二维码,获取了一些用户的信息。下图就是对用户年龄分布的统计结果:

请问,哪个年龄段的人才是该产品的典型用户?对于这个问题,我一共听到过三种答案。

 

第一种认为是30—39岁。如果你问他为什么,很显然,因为那部分柱形图最高……

 

第二种认为是25—29岁。因为虽然它高度只是第二,但它的年龄跨度只有5岁,仅仅是30—39岁跨度的一半。

 

第三种则认为18—29岁都是,道理跟第二条类似,不再多解释。

 

那么,究竟哪种答案才更加正确呢?我估计大部分人都会选第二种或者第三种吧?

 

最开始我也是这样解读的,认为该产品的典型用户就是“年轻人”。(若按照国家统计局的标准,也就是15—34岁的人)

而实际上,该产品属于健康食品,主打“排毒”“减肥”“降三高”“治便秘”“抗酸”的功效(你先别笑它卖点太多不够聚焦),而这些功能属性,除“减肥”以外,我相信不少人都会跟我一样——若用常识来判断,它们应该更偏向中年人。

 

然而,数据结果却与常识判断相互矛盾……这时候,你到底该相信数据还是相信常识呢?
 

2、战斗机是该加固机翼还是机身

还有个故事,被很多人拿来说过。

 

在二战期间,盟军的战斗机在战斗中损失惨重,于是盟军总部秘密召集了一批物理学家、数学家来专门研究“如何减少空军被击落的概率”。

 

当时军方统计了所有返航飞机的中弹位置,发现机翼部分中弹比较密集,而机身和机尾的中弹比较稀疏,因此当时普遍的建议便是:应加强机翼部分的防护。

 

然而,统计学家沃德却提出了一个完全相反的观点,他认为应加强机身和机尾部分。

 

沃德教授说:“所有的样本都是成功返航的飞机,也就是可能正是因为机翼遭到攻击,机身和机尾没有遭到密集的攻击,所以才使得这些飞机能够成功返航。”

 

后来又经过一系列有力的论证后,军方果真采用了他的建议。事后也证明这的确是无比正确的决策,有效降低了空军被击落的概率。
 

幸存者偏差是指:当取得资讯的渠道仅来自于幸存者时,此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。(因为死人不会说话)

 

 

那它跟之前用户画像的例子有什么关系呢?关系很大。


3、数据+常识,结论才能准确

在战斗机的故事里,开始的统计方法没有问题,收集到的数据也不会撒谎。

 

但它只能展示出有数据(幸存者)的那部分信息,而无法展示没有数据(阵亡者)的那部分信息,它是片面的。

 

而本文的第一个案例中,如果用收集到的用户数据来判断产品的用户特征,其实是忽略了那些使用了产品但没有扫码的用户的数据。而这里有很多可能的因素会影响结果,比如:

 

•  不同年龄段的人拥有不同的扫码习惯——可能年轻人更愿意扫码,而中、老年人大部分都没有扫码习惯。

 

•  扫码的人不一定是产品的用户——也许是年轻人买了该产品送给长辈,然后自己去扫了码。 

 

•  说服人们扫码的文案也会有影响——假如你说“扫码享优惠”,那最终扫码的可能就更偏向于那些“精打细算”的用户,而不是所有用户。

 

大数据,虽然有一个大字,但毕竟不是所有的数据。因此,回到文章最开始的问题——哪个年龄段的人才是该产品的典型用户?

 

结论是:无法仅通过该数据就得出结论,或者说,即使得出一种论断,也不准确。

 

是的,到目前为止,我依然更偏向于结合常识再来解读,而不只是从数据本身——认为中年人才是它的典型用户。(估摸着至少也是30岁以上)

数据的使用本来就是一门科学,如果一味的迷信数据毫无疑问是不可取的,但抛弃数据又是不明智的。真正有经验的管理公司善于从数据中找到蛛丝马迹,帮助投资者取得成功,而毫无疑问广州诚悦餐饮,在餐饮这一领域就具有这样的权威性,我们不仅积极利用数据信息,更懂的从中筛选有利信息,辅助投资者将风险降到最低,将利益最大化。

 



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