可以看到问题的核心矛盾特别典型：为了冲业绩，强行把客单价拉高了一倍，结果复购率直接腰斩。
表面上看，客单价涨了，销售额好像稳住了，但这里面埋了一个巨大的雷。
我们得拆解一下，这到底是真赚钱，还是在透支未来。
首先，我们得算笔账。客单价翻倍通常意味着两种情况：要么是单品涨价，要么是搞了“多件多折”的大礼包。如果是前者，用户觉得贵了不买，那复购跌是因为性价比低；如果是后者，用户一次买了一年的量，那复购跌是因为囤货没用完。数据上看，如果销量没怎么跌，但转化周期变长了，那大概率是用户囤货了。这时候你盯着月度复购率看，肯定难看，因为用户的消耗周期被你人为拉长了。
接着，我们要看真实利润。客单价高不代表赚得多。为了拉高客单价，运营是不是送了太多赠品？是不是在这个大礼包里塞了太多低毛利的引流款？如果原本卖一支口红毛利是 60%，现在搞个大礼包虽然卖了 300 块，但扣掉赠品和营销成本，毛利可能只有 30%。这时候，虽然客单价好看了，但其实每一单赚的钱并没有成倍增加，反而因为复购率的下跌，导致我们在单个用户身上赚到的总钱数（LTV）变少了。
这里有个很隐蔽的坑，就是库存压力。用户囤了一堆货，不仅意味着他未来半年不会再买，还意味着如果产品体验不好，退货率会飙升。更要命的是，如果这批货是临期品或者滞销款，用户用得不爽，对品牌的信任度就崩了，这才是永久性的伤害
所以，面对这种情况，我的建议是别只盯着那个翻倍的客单价沾沾自喜。
第一步，赶紧去算一下这批高客单价用户的退货率和投诉率，看看是不是已经有崩盘的迹象。
第二步，把复购率的观测周期拉长，别看次月复购，看半年复购，验证一下是不是仅仅因为囤货导致的周期性波动。
第三步，也是最关键的，重新核算一下 UE 模型（单体经济模型），看看在加上了赠品成本和流失风险后，这个高客单价策略到底是不是真的比以前赚得多。
最后提醒一句，做数据分析最忌讳的就是只看一个指标的涨跌。客单价涨了是好事，但如果代价是牺牲了用户长期的回头率，那这就是典型的杀鸡取卵。咱们得把账算细了，才能告诉业务部门，这到底是业绩爆棚，还是虚假繁荣。
⚠️ 文中关于该公司的信息和数据都是虚拟场景，非真实，仅为数据分析讨论使用。
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表面上看，客单价涨了，销售额好像稳住了，但这里面埋了一个巨大的雷。
我们得拆解一下，这到底是真赚钱，还是在透支未来。
首先，我们得算笔账。客单价翻倍通常意味着两种情况：要么是单品涨价，要么是搞了“多件多折”的大礼包。如果是前者，用户觉得贵了不买，那复购跌是因为性价比低；如果是后者，用户一次买了一年的量，那复购跌是因为囤货没用完。数据上看，如果销量没怎么跌，但转化周期变长了，那大概率是用户囤货了。这时候你盯着月度复购率看，肯定难看，因为用户的消耗周期被你人为拉长了。
接着，我们要看真实利润。客单价高不代表赚得多。为了拉高客单价，运营是不是送了太多赠品？是不是在这个大礼包里塞了太多低毛利的引流款？如果原本卖一支口红毛利是 60%，现在搞个大礼包虽然卖了 300 块，但扣掉赠品和营销成本，毛利可能只有 30%。这时候，虽然客单价好看了，但其实每一单赚的钱并没有成倍增加，反而因为复购率的下跌，导致我们在单个用户身上赚到的总钱数（LTV）变少了。
这里有个很隐蔽的坑，就是库存压力。用户囤了一堆货，不仅意味着他未来半年不会再买，还意味着如果产品体验不好，退货率会飙升。更要命的是，如果这批货是临期品或者滞销款，用户用得不爽，对品牌的信任度就崩了，这才是永久性的伤害
所以，面对这种情况，我的建议是别只盯着那个翻倍的客单价沾沾自喜。
第一步，赶紧去算一下这批高客单价用户的退货率和投诉率，看看是不是已经有崩盘的迹象。
第二步，把复购率的观测周期拉长，别看次月复购，看半年复购，验证一下是不是仅仅因为囤货导致的周期性波动。
第三步，也是最关键的，重新核算一下 UE 模型（单体经济模型），看看在加上了赠品成本和流失风险后，这个高客单价策略到底是不是真的比以前赚得多。
最后提醒一句，做数据分析最忌讳的就是只看一个指标的涨跌。客单价涨了是好事，但如果代价是牺牲了用户长期的回头率，那这就是典型的杀鸡取卵。咱们得把账算细了，才能告诉业务部门，这到底是业绩爆棚，还是虚假繁荣。
⚠️ 文中关于该公司的信息和数据都是虚拟场景，非真实，仅为数据分析讨论使用。
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