第4章：数据的重量 (第1/2页)
　　
　　凌晨一点十七分，沈曼保存了文档最后一遍。
　　
　　电脑屏幕的冷光映在她疲惫但异常清亮的眼睛里。合租屋里寂静无声，何珊早已睡熟，只有窗外偶尔驶过的夜车带来一阵短暂的嗡鸣，随即又沉入更深的静谧。她面前的屏幕上，是一份四十七页的PPT分析报告，标题是“蓝海科技社区团购业务区域性流量衰减归因分析（初稿）”。
　　
　　这是她连续工作的第九个小时。不算白天在公司的那八小时。
　　
　　三天前，陈总监在项目进度会上点了她的名。“蓝海科技那边对我们上次提出的用户画像模型有疑问，认为没有解释清楚他们南区三个城市数据下滑的原因。沈曼，你配合李工，把过去六个月的所有区域性运营数据重新跑一遍，交叉比对用户行为、商品结构、物流时效和竞品动作，周五之前我要看到初步分析框架。”
　　
　　李工是项目组的数据工程师，负责调取和清洗数据。而“分析框架”这个任务，落在了沈曼头上。这意味着她需要在庞杂的数据流里，找到那个可能存在的、导致问题的“线头”。
　　
　　她当时只答了一个字：“好。”
　　
　　没有问需要加班到几点，没有问数据权限是否全部开放，更没有问如果做不出来怎么办。职场的第一课，陈总监在实习期就明明白白告诉过她：拿到任务，先想怎么做，而不是为什么是我做，或者做不到怎么办。
　　
　　过去三天，她像一枚投入数据海洋的探测器。白天，她跟在李工后面，学习如何用公司的分析工具抓取有效字段，如何排除异常值干扰，如何将用户行为数据与商品SKU、物流节点、甚至是那三个城市同期的天气数据（这是她自己的想法）进行时间轴对齐。李工人很耐心，但话不多，只在她操作明显错误时出言纠正，其余时间，都放任她在数据的迷宫里自己摸索、碰壁、再尝试。
　　
　　晚上，她带回初步整理过的数据包，在合租屋这张书桌前，用自己那台略显老旧的笔记本电脑继续工作。Excel表格开了十几个，各种颜色的标注和辅助列让她自己看得都眼花缭乱。她需要从数万行数据中，找出规律，提出假设，然后用另一部分数据去验证或推翻这个假设。
　　
　　第一天晚上，她毫无头绪，对着屏幕上跳动的数字，只觉得它们像一群冷漠的、无声嘲笑着她的符号。她甚至开始怀疑，是不是自己根本不适合做分析，那些课堂上、书本里的模型和方法，在真实、庞大、甚至有些“脏乱”的业务数据面前，显得如此苍白无力。
　　
　　何珊给她热了杯牛奶，放在桌角，什么也没说，只是轻轻拍了拍她的肩膀。那个简单的动作，奇异地让她焦躁的心平静了一些。
　　
　　第二天，她改变策略，不再试图一口气吃下所有数据。她先从最核心的指标——用户下单转化率入手，按周、按城市、按用户来源渠道进行拆解。一个不起眼的发现出现了：在整体下滑的趋势中，有一个名为“邻里推荐”渠道的用户，其转化率下降的幅度和时间点，与整体趋势高度吻合，但衰减启动时间似乎要早大约两周。
　　
　　这像黑暗中的第一缕微光。她抓住这个点，开始追溯。什么是“邻里推荐”？数据表里的注释很简单：通过已注册用户分享的专属链接或二维码进入的新用户。她调取了这个渠道的用户后续行为数据，发现他们的首次购买客单价普遍偏低，但复购周期短，且对生鲜类商品表现出稳定偏好。
　　
　　接着，她对比了同期这三个城市竞品“每日鲜”的公开促销信息（这是她在财经新闻和对方APP上一点点搜集的）。她发现，在“邻里推荐”渠道数据开始下滑的那个时间点附近，“每日鲜”在这三个城市悄然上线了一个“分享得大奖”活动，奖励力度很大，且重点推广品类恰恰就是生鲜。
　　
　　一个模糊的猜想开始形成：蓝海科技在南区这三个城市，其依赖老用户带新用户的“邻里推荐”增长模式，可能受到了竞品针对性补贴活动的冲击。老用户被奖励吸引去分享竞品的链接，导致蓝海的新用户流入减少；而新用户减少，尤其是对生鲜有偏好、复购率高的这类用户减少，可能会进一步影响社区团购“单量密度”，从而抬升物流成本、拉长配送时效，形成恶性循环，最终体现在整体数据的下滑上。
　　
　　但这只是一个猜想，还需要更多证据链。第三天，也就是今天，她恳请李工帮她调取了更详细的物流节点数据和对应时间段的用户投诉分类数据。她要验证“单量密度下降导致体验变差”这个推论。
　　
　　
　　
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