GMV的波动，也许会欺骗你 — DTALK创始人顾青

3月24日，36氪企服点评“企服茶话会”在上海举办了鞋服专场活动，五位业态各异的鞋服领域操盘手做了深度分享。

其中，DTALK创始人顾青，以鞋服企业GMV波动为例，详解鞋服企业该如何构建一个科学的量化洞察流程：

如何评估一个好的品牌？在我看来，一要看是否具有网络效应，二要看品牌本身IP打造的效率。在关注企业增长战略方面，有个重要的内容叫数据领导力。数据领导力表现形式不仅包括敏捷迭代，也包括业务的数字化。通过工具用数字化去做效率触达，是收集数据的一个重要途径。 

以下为部分精彩实录~

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用户价值是实现增长的首要因素

在现实中，最让企业头疼的一个问题是，每个平台得到的转化率和复购率计算口径不一。究其原因，主要是因为每个平台的计算逻辑不一样，也没有办法做指标归因，因此对于企业来说，很难决策在哪个平台投入哪些资源，并进行资源的合理分配。 

举个例子，一家做上门服务的企业，根据数据估算出有万亿级的市场规模，但企业并没有对每个城市的人口、就业情况、银行贷款利率这些数据进行调研，最终导致其广告投放并没有按照供给原则进行优化。 

这样的例子对于茶饮企业也同样适用。当企业通过营销手段把用户吸引到一个地区，但这个地区的供给如果没有足够覆盖率的话，用户找不到相应的门店，一定会选择离开。 

因此，每个公司都需要对整个的用户画像，无论是定性和定量上都要进行比较深入的研究，并得出一些趋势的判断。 

趋势的判断能够说明什么？就是在所有增长的各种因素中，用户的价值是第一位的。 

以出差订酒店为例，住一个酒店和在携程上订酒店其实是两件事，携程通过数字化帮你比价、预定获得便捷服务，但用户价值的体验却是在线下。因此，对于酒店来说，重要的战略渠道是在线下。用户在酒店体验很好，包括餐食、服务、配套设施等，就有很大的可能会成为酒店的注册会员。 

对于鞋服企业来说，也是如此，如果能找到线下战略性的渠道，一定要铺。 

在稀缺性消费者中有一个重要的点，叫做时间特征，也就是品类天然的复购上限。比如做冰激凌的企业，包括制作产品的用时、使用产品的时间等，这个必然的上限决定了市场的可能规模，并能通过数据进行测算。 

爆品背后需要无数的实验

大多数企业都有自己的小程序，用来卖货或者构建内容矩阵，希望通过私域运营引流到消费内容上。 

那么，如何让这些内容被用户找到？有些企业仅仅把商品放到内容中，由于商品本身不带有流量，所以需要去打广告，通过抖音、天猫等平台进行引流，但大多数企业却很少给自己的私域池花大规模的预算。 

当通过用户的链路进行私域引流时，会遇到一个必然需要解决的问题，就是如何避免用户的流失。 

由于不是目标客户，所以有些流失也很正常，但在这样的过程中，会有一个“啊哈时刻”，也就是，用户在使用某一APP或小程序的过程中，在某一刻使用某个功能时发现原来这件事是这样的。比如用户在使用微信、百度网盘或其他时，看到了一些功能，然后突然意识到原来这个功能是做这个的。 

正因如此，我们需要找到“啊哈时刻”的用户，他可以被定量，也可以被定性，并以此来探索用户生命的价值能够大于CAC，也就是用户在一个相对比较固定的时间长度内，所产生的经营价值。 

比如我们购买爱奇艺会员和这个会员产生的LTV是多少？这个也需要进行分层，因为不同的会员价格也不一样。 

如果LTV小于CAC，则意味着投放的越多，损失的成本也越多。所以产品服务的迭代本质就是不断地探索这样的边界，寻找核心用户的价值，进而优化公司的指标设计与业务形态。 

因此，对于企业来说，需要做好数据驱动决策，而这样过程需要一个持续的投入。拿着单次的统计值的结果不能做出任何判断。同样，转化率由于计算方式不同，也容易存在偏差。 

这就说明，数据驱动决策中，实验的作用非常关键。我认为，爆品背后的逻辑来自于无数的实验，通过进行AB测试的方式进行有效的验证。在做战略分析时，需要定量和定性结合协同。 

当我们看到的报表越多，可能会越来越不能理解业务，因为无法通过数据找出所谓的拐点。给大家做公司的一个建议，就是需要真的有能力把利润率和用户的行为数据以及整体业务数据放在一个比较科学的维度中进行测算。 

光看GMV其实不能说明任何问题，因为是用mat这样一个趋势增长的稳定性指标进行计算的，影响因素也有很多。因此需要把一些影响因素去掉，才能够看出数据背后真正对于整个业绩的影响，这也是大多数企业现阶段的策略。

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扫码加企服茶话会负责人 尚佳琪