大家好！本期案例是購(gòu)食匯系列的第二期，在本案例中我們將對(duì)自提柜的銷售促進(jìn)作用進(jìn)行分析。感謝四川大學(xué)商學(xué)院的江雨凡同學(xué)在案例制作中的巨大貢獻(xiàn)，還要感謝狗熊會(huì)PPT金牌制作人翟神的鼎力相助。
本期是購(gòu)食匯系列案例的第二期，和一般生鮮電商相比，購(gòu)食匯的獨(dú)特之處在于它在部分小區(qū)配置了具有溫控功能的生鮮自提柜。當(dāng)用戶下單后，平臺(tái)會(huì)在用戶預(yù)約的時(shí)間配送商品并且儲(chǔ)存在用戶填寫住址附近的自提柜中，用戶可以下班后或在自己安排的時(shí)間提取商品。
舉個(gè)例子，生活在綿陽(yáng)的小明在早高峰的公交車上決定晚上吃一頓水煮牛肉，他在購(gòu)食匯上下單了牛肉、豆芽、萵筍和粉絲。選擇配送到他所居住的華豐社區(qū)的自提柜，并且標(biāo)注送貨時(shí)間是下午5點(diǎn)。當(dāng)天晚上7點(diǎn)，辛勞工作一天的小明下班回家，順道從自提柜中取出他購(gòu)買的食材。新鮮的食材成就了一道美味的水煮牛肉，這是小明一天工作最好的慰藉。相比之下，如果小明居住的小區(qū)沒有自提柜，小明下單的食材被送到社區(qū)物業(yè)，經(jīng)過兩個(gè)小時(shí)，下班回家的小明收到的很有可能是蔫了的豆芽和微微發(fā)臭的牛肉。
自提柜對(duì)上班族來(lái)說(shuō)是個(gè)福音，不僅節(jié)約購(gòu)買食材的時(shí)間和體力，而且對(duì)所購(gòu)買食材的新鮮程度也有了保證。除此之外，自提柜本身也可以作為一種實(shí)物廣告。既然自提柜有這么多好處，我們不禁要問：配備自提柜，是否可以顯著提高用戶的登錄和購(gòu)買呢？
為此我們選擇了購(gòu)食匯在綿陽(yáng)市區(qū)，2015年5月1日至2017年11月21日的用戶數(shù)據(jù)共5000條進(jìn)行分析。其中2541條為周邊無(wú)自提柜的用戶數(shù)據(jù)，其余2459條為周邊有自提柜的用戶數(shù)據(jù)。
探究自提柜的設(shè)置是否會(huì)增加用戶的登錄次數(shù)和購(gòu)買金額，這屬于干預(yù)效應(yīng)分析的一類問題，為此我們采用傾向匹配得分模型PSM（Propensity Score Matching）。
聽起來(lái)很學(xué)術(shù)的樣子，那么如何通俗的理解PSM模型呢？舉個(gè)例子，假設(shè)小明居住在高新區(qū)，15年注冊(cè)購(gòu)食匯，附近沒有自提柜，我們想要知道，如果他家附近有自提柜了，他購(gòu)買的金額和登錄次數(shù)會(huì)不會(huì)更多。但我們首先面臨一個(gè)問題，究竟是因?yàn)橛凶蕴峁竦挠绊?，所以用戶登錄和?gòu)買較多。還是由于用戶本身的差異，所以產(chǎn)生登錄和購(gòu)買情況的差異。此時(shí)可以通過尋找一個(gè)居住在高新區(qū)，15年注冊(cè)購(gòu)食匯，家附近有自提柜的小明2號(hào)，并比較小明和小明2號(hào)的登錄次數(shù)和購(gòu)買金額是否有差別。也就是說(shuō)當(dāng)我們想研究自提柜是否對(duì)登錄次數(shù)和購(gòu)買金額產(chǎn)生影響時(shí)，首先需要找兩個(gè)在其他各方向長(zhǎng)得差不多的個(gè)體，如果此時(shí)二者在登錄次數(shù)和購(gòu)買金額上依然產(chǎn)生了差別，那么可以認(rèn)為這種差異是由是否有自提柜這個(gè)因素造成的。這樣的方法有一個(gè)專業(yè)的名詞，即PSM。
具體的，實(shí)施PSM方法可以從以下三個(gè)步驟進(jìn)行。首先采用logistic回歸的方法為每一個(gè)樣本計(jì)算一個(gè)匹配得分。在這里以是否有提柜作為因變量，配對(duì)變量為自變量，構(gòu)建一個(gè)邏輯回歸模型，將估計(jì)出的邏輯回歸的線性擬合值作為每一個(gè)樣本的匹配得分。接下來(lái)，通過匹配得分將有自提柜的樣本和沒有自提柜的樣本一對(duì)一進(jìn)行匹配。可以選擇不同的配對(duì)方法，本文選擇最鄰近匹配方法，以傾向得分為依據(jù)，在無(wú)自提柜組中向前或向后尋找最接近有自提柜樣本得分的對(duì)象，并形成配對(duì)。最后，在獲得匹配之后，將兩組數(shù)據(jù)在訂單數(shù)、消費(fèi)金額和登錄次數(shù)三個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比。通過傾向匹配得分配對(duì)后，可以認(rèn)為這兩組樣本在除了自提柜這個(gè)特征外，其他屬性基本一致。此時(shí)如果對(duì)比的變量具有顯著差異，那么可以認(rèn)為是由自提柜這個(gè)因素產(chǎn)生。PSM是一個(gè)比較成熟的方法，很多的統(tǒng)計(jì)軟件里都有相應(yīng)的包可以實(shí)現(xiàn)，本文的PSM分析是通過R軟件實(shí)現(xiàn)的。
經(jīng)過匹配后總共生成了2459對(duì)，以登錄次數(shù)為例，我們發(fā)現(xiàn)相較于無(wú)自提柜的用戶，有自提柜的用戶登陸次數(shù)顯著較高。在購(gòu)買金額和訂單總數(shù)方面，我們也得到了相似的結(jié)論。
因此通過本分析，可以認(rèn)為自提柜確實(shí)具有促進(jìn)銷售的作用。與無(wú)自提柜的用戶相比，附近有自提柜用戶的平均訂單數(shù)高1.93個(gè)，平均消費(fèi)總金額高81.48元。
本案例基于PSM的分析屬于比較淺顯的，用于計(jì)算得分的變量越多越能得出更加準(zhǔn)確的匹配，而在我們的分析中，用于計(jì)算得分的變量比較少，在未來(lái)可以嘗試加入更多的變量。在實(shí)際的業(yè)務(wù)中，我們也許會(huì)經(jīng)常碰到諸如本文的一些場(chǎng)景，希望簡(jiǎn)單的PSM分析能夠幫助到大家。
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