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题图 |pixabay.com
做数据分析的同学，很多都听过：人、货、场的分析模型。
然而，这东西又是个只闻其名，不见真身的东西。
到底该怎么结合实际分析？
今天我们系统讲解下。
问题场景：
某生鲜电商，用户复购率较低，60%的用户在30天内没有二次购买行为。
运营领导非常着急，要求通过数据分析提升复购率，请问你作为数据分析师该怎么做？
A、建立人工智能精准推荐算法（40%概率用协同过滤，60%用关联分析）
B、把过往6个月月初复购率做成折线图，然后写下苍劲有力的三个大字：“要搞高！”
C、分析个啥，做电商不就是派券吗！所有没有复购用户派券，干就完了奥力给！
还是你有其他办法？
01 货物属性分析
先问一个简单问题：大米、白面、一桶油和草莓、车厘子、山竹有什么区别？
即使你没买过菜也知道：
米面油是每天都得吃的东西，没啥季节性；草莓、车厘子、山竹不会每天吃，季节性很强。
如果去菜市场或者超市逛一下又会知道：
米面油一般是整包、整桶买，买回去一桶能吃很久，还有专门的米桶、米盒、油壶用来分装。
草莓山竹一般拆散零售，而且不耐放，买回去不吃过几天就坏了。
这些看似家常便饭的产品知识，统称为：货物属性。
货物属性会直接影响到消费者购买行为：
这些货物属性是常识，是自然规律，不会因为数据指标的计算方式而改变。
因此在生鲜产品中，用户行为会直接受到过往购买产品的影响——你不能太指望一个用户刚买10斤大米，过两天又来买10斤。
或者说，如果真的有用户反反复复地来买大米，那你得检查下自己提供的大米是不是比市场价便宜很多，有人在薅羊毛薅的情况呢。
有一个简单的矩阵模型可以描述生鲜产品的复购思路，核心是产品购买频率和产品关联度。
购买频率上文有解释，产品关联度指的是某些产品天生会一块买。
特别在生鲜领域，比如买了冻鸡翅、竹签，很有可能会买木炭、丸子、烧烤汁，因此两维度交叉既有如下矩阵（如下图）。
但注意，只从货物属性一个角度来看，是很不完整的。
买菜的渠道多得很，凭啥用户非得在app里戳来戳去。
菜市场不香吗？
APP/微商城的吸引力又在哪里呢？
这就涉及：场的问题。
02 卖场属性分析
快速问一个问题：
你今天中午准备吃啥？
不要思考，马上回答！
十个同学有十个答不上来，对不对。
实际上让你对着饿了吗你都得纠结十几二十分钟，更不要说提前预备了。
买菜也是同理，为啥老人家喜欢逛菜市，一个很重要的原因就是做饭本就没啥目的性，现场看着啥顺眼买点啥，二来可以货比三家挑挑新鲜便宜的。
菜市场，包括超市的生鲜区给人的视觉冲击是远远强过电商的，这就是卖场属性对复购行为带来的影响。
卖场属性，包含:
在传统线下门店里，关于卖场位置也有个矩阵模型。（如下图）
线上渠道用的指标和线下类似，区别是，用户的登录场景、登录频次、登录后访问内容，代替了门店位置远近。
线上渠道在内容和跳转路径上能做的分析，是远多于线下的。
有意思的是，不同于服装、零食、玩具等快消品，在生鲜领域，线上渠道的体验反而比线下差。
因此线上生鲜优势体现在：不能出门的场景上。
比如下雨天，比如疫情期间交通管控，比如上下班没时间逛菜市场等等等。
然而这就又引发第三个问题：有些用户可能就是单纯图便宜，有些用户真的有线上购买的刚需。
因此必须考虑人的因素。
03 用户属性分析
注意，传统行业讲人货场，人指的是售货员，不是消费者。
所谓人效指的是业务员平均产生的经济效益。
但是互联网应用是APP对用户，没有销售概念，因此才把售货员改成用户，所谓人的分析，变成用户属性分析。
一提用户属性，很多同学条件反射的都是：性别、年龄、地域。
问题是你的公司真的能采集到这么多真实的用户信息？
而且这些字段不见得能看出啥，最典型的就是性别，男女比例差异常常只有几个点，能说明个屁问题。
基于互动、消费行为标签会更好用，比如生鲜电商的领域，有多少客户是注册送20元米面油券，首单免配送费，进口车厘子25元4斤这种活动搞进来的。
这叫促销敏感型用户。
类似的，还可以打：刚性购买用户、异常天气购买用户、疫区用户等等标签，这些可能区分度更高（如下图）。
04 人货场模型搭建
有了三个维度的基础理解，就能用来综合解释问题。
回到开头的“生鲜电商复购率低”的问题。可以先从人货场角度建立分析假设：
人角度
货角度
场角度
各自建立假设后，有两种方法建立整体思路：
第一，从数据出发，哪个问题严重就从哪里下手
第二，从业务出发，最近发生哪些大事，从哪里下手（如下图）
最后可以把各个分析维度拧起来，组成整体分析逻辑，从粗到细形成结论（如下图）。
05 小结
人货场三个维度之所以经常用，是因为这三者与用户行为有直接关系，并且商品属性、卖场属性、用户习惯都有一些天生的规律可循。
因此很适合作为分析的基础，做深做细。
一方面能对业务有更清晰的认知；另一方面，想建立更复杂的模型也有线索了。
然而现在行业里普遍存在的问题，是做业务的新人就知道发券，难言之隐一券了之，还美其名曰：互联网思维就是免费！
做数据的新人就知道RFM，关联分析，一讲模型就想协同过滤，拜托小哥哥们，就你那平台用户粘性，百分之六七十一次登录，用户天生就是优惠券买来的，有多少真实数据给你训练模型呢。
就像生鲜电商行业，真去几趟菜场，和买菜主力人群：大爷大妈、家庭主妇聊聊，会比每天和吃饿了吗的同事讨论AARRR有用的多，可以一试哦。
用户画像被批“没啥用”？你缺少判断标准！
数据分析师，要懂多少算法模型？
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