数字骗局：我们如何被客观的数字欺骗？
商业分析中，数字是一个很重要的参考标准。做人群画像，做用户调研，做商业模式分析，都要用到数字，把数字汇集成数据，供决策参考。但数字就是完全客观，有了数字就能让人洞悉真相吗？也不尽然。相反，数字有时还会制造一些骗局，误导你的决策。
在我的从业经历中，也遇到过一些数字骗局，今天跟你分享下：我们是如何被数字欺骗的。
一、从卖家手里占了便宜？也许是中了圈套
作为营销从业者，通过各种心理或视觉手法，让价格看起来没那么贵，让消费者更心甘情愿多掏钱购买产品，这是营销中常见的操作，给你举两个例子。
1、打折和立减，哪个优惠大？
比如你这顿饭吃了200元，服务员告诉你，现在办1000元充值卡，这顿包括以后吃饭就可以打八折。你可能会觉得吸引力一般，因为就省了40元，却搭进去1000元办卡。
现在换另一种方式，办1000元充值卡，这顿200元的饭立刻免单，我想你大概率就心动办卡了。实际也是如此，用第二种方式，餐厅销售出更多充值卡。
而计算后发现，同样是1000元办卡，第一种方式总共吃了1250元，第二种方式吃了1200元，甚至第二种还要少吃50元。这就是「数字骗局」，利用200元的大额、立减刺激，让消费者花费更多，没准他还觉得占了商家便宜。
2、第二件1元，正好薅羊毛？
瓶装饮料刚上市，最喜欢用这种促销方式。
不要觉得这就是一个简单的促销活动，新品牌做推广，没钱做广告，也没有知名度，靠的就是细节上的运营效率。比如上图，简单给你分析下：
单瓶价格锚定在15元左右，容易建立品牌高质、高价印象，第二瓶1元，平均每瓶7~8元，也会觉得很划算；
大部分人自己喝不了两瓶，那么随手给同事、朋友带一瓶，既增加了情谊，也帮品牌获得一个新用户；
定价高则利润大，在渠道上的优惠政策更多，经销商、便利店更愿意卖你的货；
定价高能操作的促销活动也多，比如第二瓶半价、搭配早餐促销、节日打折等；
新品如定价高卖不动，后期可以降价。但初期定价低，之后想提高价格，则会很难；
这个活动和便利蜂APP绑定，需要下载APP支付享受优惠。要知道APP获客成本几十上百元，通过一瓶十多元的咖啡获得新用户，已经赚了，何况它的成本只有几块钱。节省了推广成本，便利蜂也会主动推产品。
你以为第二件1元薅了新品的羊毛，实际上帮企业做了市场验证、品牌推广的工作，他们高兴还来不及。
国内把这一套路运用到极致的，当属瑞幸咖啡，用30元价格锚定高品质，对标星巴克；用赠一杯活动做拉新，广泛获客；后长期发券、打折，引导APP、小程序激活量，快速扩张。表面看，价格优惠活动就是降价促销，实际与渠道、推广、经营有着紧密联系，这也是营销策略设计的结果。
你可能觉得上述计算过于繁琐，流程复杂才会被数字欺骗。实际上，同样的数字，用不同表现方式，感知也会不同，这在定价中也极为常见。
比如左位定价法，1999比2000觉得便宜好多，1比0.99贵一个梯度，一件礼品定价108比98好卖，因为108就是一百多，98就是几十块钱，反倒拿不出手。
再比如卖家具，「620元包邮，自提再减20元」就比「600元不包邮，邮费20元」好卖，这利用的是损失厌恶和和心理账户的原理。
再直接点，用小一号的字体标注价格。因为面对同样价格，消费者认为字体更小的更便宜(Coulter & Coulter, 2005)。
如果你对利用心理学定价感兴趣，那么一定不要错过这篇：小马宋-《一份关于定价心理学超级指南，含42种技巧，建议收藏》。
所以，再面对任何价格优惠时，先别激动，因为此刻薅掉的羊毛，其实早已暗中标注了价格，只是你没发现出在自己身上罢了。
二、射手座爱闯红灯？警惕数据相关性陷阱
之前深圳、宁波的交警发过一条交通事故与星座的报告，据说天蝎座（10.24~11.22）、射手座（11.23~12.21）、摩羯座（12.22~1.19）交通违章最多。此后，星座分析中便把交通事故与星座做了绑定，很多人也信以为真。
我不太信星座，交通事故是纯概率原因，背后一定有科学解释。后来研究发现，是因为国内这三个星座出生的人口最多。
数据基于2016年人口普查结果
中国是人口流动大国，春节时家人团聚更多，小别胜新婚，加上天气比较冷，怀孕几率更高。十月怀胎，对应这三个星座出生的人口就最多，那无论什么事儿，肯定是这三个星座的占比较高。星座与交通事故存在相关性，但不存在因果性。搞明白这件事，在市场调研中也极为重要。
我们做用户调研，会做用户的年龄、性别、职业、收入画像，希望找到产品的典型用户，那么在推广时更有针对性。但有时，这种调研也有问题，就是产品的消费场景与用户画像的数据有相关性，没有因果性。
比如美国有一项调研数据显示：森林火灾率和冰激凌销量呈正相关关系。《信号与噪声》作者纳特·西尔弗说，冰激淋销量和森林火灾之间存在关联，因为二者在夏日酷暑天气中出现的概率都更高些。但不代表二者间具有因果关系，在购买一支冰激凌时，你并不需要点燃一根树枝。我们调研出某健身房的用户多数是白领，不能说因为是白领，所以喜欢来这个健身房。这是数据的相关性，那么因果性是什么？
是因为他们的收入、工作状态、健身喜好决定了会选择这个健身品牌。同样的，符合那个收入水平、工作状态、健身喜好的其他类型消费者，如国企、事业单位员工也有相同的消费偏好。只是地域性原因，白领人数比较多罢了。这才是通过因果性找到产品与用户之间的关联。
三、连续三年增长20%，就一定是好企业吗？
做商业分析，评估一家企业，最好的方法就是看经营数据。但同时，也要防范数据有没有设下陷阱。比如某企业介绍「本公司营业收入连续三年增长20%以上」，表面看稳步增长、发展势头正好。实际里边可能有好多坑，给你举几个例子：
收入增长20%，利润增长如何？是否通过烧钱、补贴等形式获得收入增长，也带来了巨额亏损？
看增长基数。初创公司起步的数据都不好看，收入可能为10万，那增长20%也不过2万，所以百分比有强烈的误导性。
看行业平均发展水平。比如行业市场增速为150%，正是高速增长赛道，你才20%，那还达不到行业平均水平。
看收入来源，是主营业务收入还是非主营业务收入。比如公司是互联网性质，但收入增长主要是买写字楼后房租增长带来的，那增长对公司发展没有意义。
增长动力是什么？是否靠降价促销带来的增长？如果是这样，促销停止，则增长停止。
看数据的视角不一样，解读出的信息就不同。做数据分析，不仅要在企业内看、当下看，也要从行业、长远的视角来看。
之前在为某茶饮品牌做数据分析时，发现其中车厘子系列卖得最好，占销售额70%以上。按战略设计的「扬长避短」原则，我们就要说服客户坚持禀赋，将车厘子系列发扬光大。但我发现，从行业角度看，车厘子在新式茶饮市场中的销售占比并不高，远不如葡萄、芒果等水果的市场份额，而且客户的单店盈利能力远不如同类品牌。这说明车厘子把企业限制在了一个更窄的赛道，做车厘子，没发展；不做车厘子，销量骤减。
与其饮鸩止渴，不如断臂求生、再炼金身。后来我们为客户设计了更宽的产品线，用车厘子做价值感锚定，同时引进主流水果做利润品和常规品。如果当初错误判断数据，将车厘子系列作为主打品，那样只会更加尾大不掉，结局恐怕不会太乐观。
四、最后再说两句
无论对消费者、市场调研工作者、还是企业管理者，数字都是我们认识事物、做出决策的重要依据。但是，数字同样也会「说谎」，并不完全可靠。要想通过数据发现更多真相，我有这几点经验和建议：
1、真实数据是基础，追溯数据真实来源。以一手、权威的数据为基础，不听信别人随口说的；
2、多视角看待数据，厘清数据之间的逻辑关系。单一看某项数据是片面的，要放在宏观层面、数据相关的整个系统来看待；
3、洞察数据背后的形成原因。数据只是一个结果，要深入洞察背后产生数据的原因和相关关系。相比结果，研究背后的条件和基础更重要。
最后，数字是计算、测量的产物，它能帮你以量化方法做出理性选择，但并不是所有东西都需要换算成数字，比如不要拿陪家人的时间与工作成果比，也不要计算在爱情中的投入与产出。
会用数据计算，但也记住爱因斯坦说过的这句话：
不是所有有价值的事物都可以被计算，也不是所有可计算的事物都值得去计算。
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