从一个全新的角度看待抢购
小编是个多年的米粉，不过几年才换一部手机，想买刚发布的红米note7pro，但是老是抢不到，都9012年了，还玩抢购。最近又有很多文章报道为什么8年了小米还没实现现货？从各个角度分析，有的说供应链、资金、原器件产能等等，说到底三个字：钱，钱，还是XX的钱。为什么其他产商能做到现货就小米不行？说到底还是不愿意投钱，但是我们都知道搞抢购会极大的损害用户体验，很多人转而买了华为ov，难道雷布斯不知道吗？不，雷布斯比谁都清楚，但为什么还偏要搞抢购，但是实现现货又会降低利润，抢购又会导致用户流失，孰轻孰重？原因只有一个，雷布斯发现：会买小米的人为了这点性价比，还是依然会继续抢。
从事产品经理的经常都说到数据驱动数据驱动，那如何获取所需的数据去驱动我们的业务或者决策呢？从产品经理角度来说，我们先提出一个假设：通过小米的用户行为分析得出结论--绝大部分小米粉丝会坚持抢购直到成功为止。这里“绝大部分”又是一个没有量化的词，可能有人会说这样的词是大忌，无法量化就是人为主观判断，放心，下面会继续补充说明。这里讲一下数据埋点的知识，介绍第三方埋点工具的功能。相信大家看到这里会发现：被趁热点的小编给套路了。对没错，就是蹭热点，不蹭热点你怎么会点进来看呢，哈哈。
如果公司有自己的数据团队可以做到更加精细的埋点数据收集，不需要借助第三方埋点工具，但是思路也是一样的。具体的思路这样，首先确定一个分析的目的：统计**平台上抢购某台手机的用户最后购买成功率。其次，确定用户群体，就是参与抢购红米Note7Pro手机的注册用户，那就需要统计到包括每一轮参与抢购的事件详情，做一个每一轮的用户流失漏洞，或者到最后统计参与抢购的次数，最后统计购买成功的事件，从而计算出所有参与抢购用户的购买成功率。
1、用户个人信息的统计
友盟是比较常见的第三方统计埋点工具，免费而且功能强大，但是如果需要绑定数据库中的某个具体的用户，使用诸葛io是比较方便的，可以用户注册成功和登录成功的时候将用户的身份及特点传递给诸葛io，以便基于这些信息进行分析。可以上传数据库中的唯一标示和诸葛的用户进行绑定（无需上传手机号码等敏感信息，比如用id即可），这样用户无论通过web端或者手机客户端登录后，都能归类为同一个用户。同时还获取到用户使用什么设备进行登录，方便以后统计该用户是否购买到了红米Note7Pro。
2、用户抢购事件的统计
在抢购的页面进行事件的埋点，页面中的所有信息都可以作为该事件的参数，方便后面选择抢购事件时可以作为筛选条件。还有就是购买成功也需要做一个事件统计。
这里就延伸到电商每个购买环节的流失率，就不再做赘述了，诸葛io提供了非常方便的漏洞模型
3、用户分类
假如我们需要在该款手机停止销售后来做统计，可以直接选择参与过红米抢购的用户，记录参与过的用户数量，这里可以直接通过筛选功能，当然有些系统自带的统计无法满足，诸葛io还可以通过sql进行提取。
然后计算这里用户中成功购买的数量。
这里应该很容易发现上图的筛选条件中有参与抢购的次数和时间，那就非常方便我们统计到每一轮抢购的流失率。
4、统计购买率
假设总共抢购次数为5次，那把每一轮参与人数统计出来后，再根据购买成功的人数，计算出购买成功率。这里统计的方法就非常多了，比如统计参与轮次的人数最后购买成功率等等。
最后一次假设总参与抢购的人数：10000，最后购买成功的人数：9800，达到98%，只有200个人不再购买该款手机，就可以从财务或者成本角度去决策是否继续做抢购或者开放现货模式。当然这里的分析都是非常粗犷的，只是提供一个简单的思路和介绍工具的使用，希望大家互相交流。运营分析果然是一个非常需要深入的活儿。
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