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為什么這樣說？

拋開專業(yè)的數(shù)學(xué)分析，如果用最通俗的語言來解釋，我認(rèn)為就是：20頭豬就是20頭豬，50顆樹就是50顆樹，但如果你硬要把它們加起來（20+50=70），這個(gè)70是毫無意義的——它能代表什么呢？什么都代表不了。

匯總的數(shù)據(jù)，除了象征性的匯報(bào)工作，往往并無其他意義。為什么說是“象征性”的？

因?yàn)槿绻麉R報(bào)工作是為了指導(dǎo)決策，那很可能就把人帶進(jìn)了坑里。

就像上文廣告素材的案例，如果營銷總監(jiān)想偷懶，只看最后的結(jié)果，那他很可能就誤判了廣告素材的優(yōu)劣。更嚴(yán)重的，甚至?xí)?dǎo)致后續(xù)投放的素材都沿著“壞素材”的方向去優(yōu)化。

還好他有一定數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，避免了這個(gè)坑。

所以在真實(shí)的情況中，如果一定要就此蓋棺定論，確實(shí)是A要高一些。（當(dāng)然更科學(xué)的做法是繼續(xù)實(shí)驗(yàn)，并通過加大預(yù)算/嚴(yán)控時(shí)段，來減少偶然性，以及不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)占比的差距）

除了廣告投放，辛普森悖論還經(jīng)常出現(xiàn)在各種各樣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)活動(dòng)之中——需要算比率的統(tǒng)計(jì)基本都會(huì)出現(xiàn)，比如：

• 轉(zhuǎn)化率
• 留存率
• 合格率
• 負(fù)債率
• 投資回報(bào)率
• ……

那么，如何才能避免匯總數(shù)據(jù)可能帶來的坑呢？

關(guān)鍵記住8個(gè)字：不同性質(zhì)，拆開來算。

二、坑2：誤把相關(guān)當(dāng)因果

“啤酒與尿布”的故事大家應(yīng)該都聽過——通過相關(guān)性分析，商家發(fā)現(xiàn)啤酒的銷量與尿布的銷量高度正相關(guān)。于是他們在陳列上，把啤酒和尿布離得更近，以此來提高銷量。

當(dāng)然，這完全是個(gè)不切實(shí)際的、杜撰的故事。（杜撰者是Teradata公司的一位經(jīng)理——估計(jì)是營銷經(jīng)理，為了說服商家購買他家的數(shù)據(jù)服務(wù)，編的軟文）而這里想說的重點(diǎn)是：相關(guān)性分析。

如今，不管是傳統(tǒng)行業(yè)還是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)內(nèi)部最重要的資產(chǎn)之一。

而各家公司的數(shù)據(jù)分析師，幾乎每天都會(huì)做的一件事就是：分析各個(gè)因素之間的相關(guān)性，并以此來找到增長方法。

比如游戲公司發(fā)現(xiàn)：用戶玩游戲時(shí)間越長，留存往往越好，所以就重點(diǎn)提升新用戶的游戲時(shí)長，以此大幅提升留存。

再比如便利店通過監(jiān)測發(fā)現(xiàn)：人們逆時(shí)針環(huán)顧店內(nèi)的時(shí)間占比越大，人均消費(fèi)就越高，所以在裝修和陳列上，就盡量引導(dǎo)人們逆時(shí)針行走。（因?yàn)橛移沧拥娜烁?，而一般逆時(shí)針環(huán)店能讓更多商品出現(xiàn)在人右側(cè)，這樣拿東西更方便，也就拿得更多了）

不可否認(rèn)的是：通過相關(guān)性分析，確實(shí)能找到很多有效的增長方法。不過，過于迷信相關(guān)性，有時(shí)卻會(huì)帶來相反的結(jié)果。

比如某社交APP想提高留存。

他們發(fā)現(xiàn)：用戶發(fā)消息的條數(shù)，與留存的相關(guān)性系數(shù)是最高的。

不僅如此，他們還發(fā)現(xiàn)：消息條數(shù)超過500的用戶群體，與沒有超過500的用戶群體，留存情況出現(xiàn)了斷崖式的差異。（這里的“500”，通常被稱為“魔法數(shù)字”）

于是，為提高留存，團(tuán)隊(duì)就提出：假如我們設(shè)法提升新用戶發(fā)消息的條數(shù)，盡量使之超過500，就可以明顯提高留存了。

再于是，他們就通過設(shè)置“階段性有獎(jiǎng)任務(wù)”（發(fā)消息到一定條數(shù)，就會(huì)觸發(fā)獲獎(jiǎng)提示，并告知下一個(gè)有獎(jiǎng)任務(wù)），將所有新用戶的消息條數(shù)都給拉了上去，并基本超過500。

然而，最后的結(jié)果卻是：雖然整體的短期留存上去了，但整體的長期留存反而下降了。

為什么會(huì)這樣？明明消息條數(shù)和留存的相關(guān)性是最高的呀…

其實(shí)，這就是典型的誤把相關(guān)當(dāng)因果，甚至是因果倒置——不是因?yàn)闂l數(shù)多，所以才留存好，而更多是因?yàn)榱舸婧茫圆艞l數(shù)多。

上述的方案，雖然短期能通過利益提高留存，但對(duì)真正愿意使用產(chǎn)品的用戶來說，獲獎(jiǎng)提示可能是一種打擾。

另一方面，利益的刺激會(huì)帶動(dòng)更多非目標(biāo)用戶（羊毛黨）下載和使用APP，拉低用戶質(zhì)量，所以長期留存就降了。

而最終關(guān)于留存的優(yōu)化方案，其實(shí)是在廣告方面：因?yàn)樵揂PP是重點(diǎn)參考Instagram來做的，特點(diǎn)在于圖像相關(guān)的功能。

但此前的廣告只是模糊的說了“好玩有趣”，沒有突出具體的“功能和使用場景”，所以造成用戶預(yù)期與產(chǎn)品不符，留存就不高的情況。

有趣的是：在之前數(shù)據(jù)分析的結(jié)果中，廣告與留存的相關(guān)系數(shù)并不算很高。

三、坑3：只信看得見的數(shù)據(jù)

如果說上述兩個(gè)坑，分別是因?yàn)閷?duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)不夠理解才掉進(jìn)去的，那第3個(gè)坑，可能就是越理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，就越容易掉進(jìn)去。在以往的文章中我也說過：數(shù)據(jù)最大的問題，是它只能顯示有數(shù)據(jù)的信息，而不能顯示沒有數(shù)據(jù)的信息。

克萊因·克里斯坦森將這兩種信息分別稱作：積極數(shù)據(jù)&消極數(shù)據(jù)。

積極數(shù)據(jù)是指有結(jié)構(gòu)、可量化的數(shù)據(jù)。比如：銷量，銷售額，留存率，轉(zhuǎn)化率，復(fù)購率，利潤率，付費(fèi)率，性能指標(biāo)，市場規(guī)模等等…（能規(guī)范的被整理到Excel里的數(shù)據(jù)都是積極數(shù)據(jù)）

而消極數(shù)據(jù)呢，就是指那些沒有清晰的結(jié)構(gòu)，也很難被發(fā)現(xiàn)和量化的數(shù)據(jù)。比如用戶使用產(chǎn)品背后的動(dòng)機(jī)，情感，觀念，習(xí)慣，以及這些因素跟隨時(shí)代的變化等等。

從業(yè)務(wù)誕生的那天開始，企業(yè)就會(huì)掌握越來越多的積極數(shù)據(jù)：

• 哪些產(chǎn)品賣得最多？
• 哪些產(chǎn)品利潤最高？
• 復(fù)購率如何？
• 顧客年齡如何分布？
• 市占率是多少
• ……

而隨著積極數(shù)據(jù)的增多，它對(duì)企業(yè)內(nèi)部的影響也會(huì)越大：

• 銷售部會(huì)根據(jù)不同產(chǎn)品的銷量和利潤，去影響生產(chǎn)規(guī)劃
• 品牌部會(huì)根據(jù)品類在網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵熱詞，去調(diào)整產(chǎn)品賣點(diǎn)
• 投放部會(huì)根據(jù)老用戶的屬性，精準(zhǔn)投放新用戶
• 客服部也會(huì)根據(jù)用戶反饋，給產(chǎn)品提優(yōu)化建議

好像一切都會(huì)正向發(fā)展，并慢慢沉淀為“經(jīng)驗(yàn)”。

不過，一些“經(jīng)驗(yàn)之外”的東西，也在醞釀和發(fā)生著。以電商為例，當(dāng)阿里和京東根據(jù)自己的增長經(jīng)驗(yàn)，擴(kuò)充更高客單價(jià)的品類，搶奪更高凈值的人群，設(shè)立專門的打折促銷日，并戰(zhàn)略性放棄低端市場的時(shí)候，拼多多卻突然冒了出來，并且只用幾年就變成用戶量全國第一。

阿里和京東其實(shí)都沒有錯(cuò)，但拼多多是憑什么？那些低線的用戶，為什么不用淘寶，卻要用拼多多？

因?yàn)楦阋恕?/p>

為什么拼多多更便宜？因?yàn)樗泻芏嘧鞣回?、山寨貨?/p>

那為什么這些作坊貨、山寨貨要去拼多多賣？

一方面是其他平臺(tái)不讓賣，另一方面，拼多多的拼團(tuán)模式能讓他們利薄多銷——跟在線下參加趕集一樣。

是的，對(duì)于低線的用戶（包括商家）來說，拼多多才是首個(gè)把他們線下購物的場景搬到線上來的APP——不管是組團(tuán)購物、砍價(jià)還是買賣山寨便宜貨，本來就是他們線下的日常。

至于淘寶和京東，對(duì)他們來說則更像城里的商場——貴，去的次數(shù)也不多。（而且對(duì)他們來說，但凡貴的東西，要看到實(shí)物才踏實(shí)）

這跟“積極數(shù)據(jù)”和“消極數(shù)據(jù)”有啥關(guān)系呢？先說“消極數(shù)據(jù)”。

為什么拼多多能看準(zhǔn)這個(gè)市場機(jī)會(huì)？還發(fā)明“社交電商”這個(gè)新物種？

其實(shí)，對(duì)于低線用戶來說，購物本身就是社交——大家一起上街買東西；遇到熟悉的商販砍砍價(jià)，你買一斤花生，他送你兩顆棗；你幫隔壁大嬸帶點(diǎn)蔥，隔壁大嬸幫你帶點(diǎn)鹽。既有商品交易，也有情感往來——這就是拼多多洞察到的，關(guān)于用戶購物的消極數(shù)據(jù)。

所以，什么“幫砍拼送”，什么“社交電商”，本來就來源于生活，來源于對(duì)那些消極數(shù)據(jù)（動(dòng)機(jī)，情感，觀念，習(xí)慣等）的洞察。

拼多多只不過是把它們搬到了手機(jī)上，讓它更容易發(fā)生而已。

至于阿里和京東，毋庸置疑，他們的核心團(tuán)隊(duì)一定是既懂電商業(yè)務(wù)，又精于數(shù)據(jù)分析。不過，這么專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，為什么沒有在拼多多之前把握市場機(jī)會(huì)？

這里的原因是多方面的。

企業(yè)要增長，團(tuán)隊(duì)要成長，自然更愿意把注意力放在利益更大的地方——更高凈值人群，更高客單價(jià)產(chǎn)品，更高頻的產(chǎn)品等等。（包括現(xiàn)在的拼多多也一樣）

另一方面，如泉涌噴的積極數(shù)據(jù)，也很自然的將內(nèi)部注意力集中于產(chǎn)品和指標(biāo)：

• 如何提升物流效率？
• 如何提高廣告收入？
• 如何提高用戶活躍？
• ……

就這樣，在利益和數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，他們會(huì)越來越了解自己的用戶，并提供越來越好的產(chǎn)品和服務(wù)。

但與此同時(shí)，他們也會(huì)越來越了解誰不是自己的用戶——“那些低線的人，就不是典型的電商人群，我沒什么精力去關(guān)注他們。”

不過，正是因?yàn)檫@種因數(shù)據(jù)導(dǎo)致的、慢慢被固化的偏見，所以才導(dǎo)致市場被分化，被占領(lǐng)，甚至被顛覆。

本文由 @小云兄 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。