你是否曾想过，是什么在驱动你的销售业绩？电子商务企业通常清楚其收入来源、获客成本以及营销活动是否有效。
但如果能深入挖掘以找出具体的销售驱动因素呢？通过回归分析，企业可以确定细微的原因，例如：
- 对销售影响更大的社交媒体渠道。
- 营销支出增加后，销售额应增长的幅度。
- 免费配送和折扣哪个对销售的贡献更大。
- 是否应该对某一产品类别进行积极营销。
回归模型
企业使用回归模型来理解一组自变量的变化如何影响因变量。
对于电子商务企业来说，因变量通常是销售额。它也可以是转化率或邮件订阅量，例如。在本文中，我假设因变量是销售额。自变量可能是邮件发送量和在社交媒体及搜索引擎优化上的支出，例如。回归模型让企业主能够逐一衡量每个自变量对销售额的影响。
换句话说，回归模型可以预测，例如，Facebook广告支出增加20%将使销售额增加多少。它可以利用过去的销售数据，以及按日期划分的天气数据，来预测即将到来的风暴会减缓还是加速销售。它还可以让你了解额外发送邮件对销售额增减的影响——如果销售额下降，则表明订阅者感到厌烦。
下图展示了销售额与SEO支出的关系。该电子商务企业主仅需销售额数据和SEO成本，即可创建一张预测SEO支出如何影响收入的图表。
如本图所示，电子商务企业主只需历史销售额和SEO成本，即可预测SEO支出如何影响收入。
一个简单的回归公式可以是：
Y = A+B(X)
- Y是因变量，即销售额或电子邮件注册量。
- X是自变量的值，例如Facebook广告或邮件频率。
- B是一个常数，反映了Y随X的每个值变化的程度。（获得准确数值可能需要数学家或应用程序的帮助。）
- A是一个常数，等于当X为零时Y的值。通过将0代入X来确定A。
诸如SAS或IBM SPSS（或适用于R或Python的软件包）等统计软件可以使这一计算变得简单。输入关于销售额（因变量）以及营销或产品变体（自变量）的数据，它就能测量B和Y。
构建回归模型
1. 提出正确的问题。在构建任何统计模型之前，首先要理解你试图解决的问题。如果你是想找出Facebook表现下滑的原因，可能不需要耗时且有时昂贵的统计模型，简单的分析很可能就足够了。然而，如果简单分析无法确定整体销售额下滑的原因，且许多潜在变量会影响销售额，那么回归模型很可能是你的解决方案。
2. 数据收集与处理。第二步通常是最关键且最耗时的，即收集和处理数据使其可用。你的数据应在所有来源中针对同一时期（如每周或每月）保持一致。数据点越多，模型效果越好。
潜在的数据来源有哪些？
- 季节性：是最关键的数据点之一。按周或按月分解数据有助于解释销售额的下滑。
- 行业数据：获取起来可能昂贵甚至不可能。但你销售额下滑的主要原因可能与你的营销活动无关。可能是消费者的口味发生了变化，不再购买你所在类别的产品。
- 销售数据：通常用于设定你的Y结果（因变量）。
- 产品信息：插入具体的产品销售数据，以确定其对整体收入的影响；进一步的研究将揭示淘汰该产品是否是正确的举措。
- 营销数据：按来源、支出和其他因素检查营销数据，明确特定的营销活动或渠道是否对销售增长或下降有所贡献。
- 其他来源：根据业务的不同，您可能拥有额外的数据来帮助解释销售表现，例如产品可用性、产品质量、价格等。
3. 解读您的分析结果。希望您的回归分析结果能够合情合理；然而，可疑或不清晰的结果表明您的工作尚未完成。虽然一些子分析模型可以更深入地探究原因，但您可能需要专业帮助才能彻底解决销售问题。
4. 采取行动。只要您付诸行动，来自回归模型的洞察就能降低成本并提升销售额。
例如，回归模型可能揭示出投放Google Ads有助于推动销售增长；如果将预算增加10%，预计销售额将提升5%。你可以通过增加预算并跟踪结果来验证这一假设。（回归模型是一种估算方法，在做出大规模调整之前应始终进行测试。）
其他工具
还有其他分析和统计模型可用于获取关键的营销和产品开发洞察。然而，如果你关注的是驱动销售的因素，回归模型效果良好。