主题:葫芦僧乱判葫芦案 -- 煮酒正熟
因为实际工作中,我们也遇到过非常欣赏我们的见识和提议的,但却因种种原因不愿马上实施的。这种情况下对方往往会明确地知会我们。
而这个家伙看起来却真的是不懂,也不愿多花点时间去了解。
您看,您现在也觉得自己的统计学知识可能不足,但这依然不影响您发表评论甚至判定他人没考过这个没考过那个 :-) 由此可想而知,很多人都会如此,明明不懂,却非要做评论、做决断。所以现在我倒对我们的经历不再感到很奇怪了 :-)
科学的本质是什么,学科学又是为什么。。怎样推广它,为什么推广它?感觉您。。。
第一个比较弱,搞PLCC的成本,包括管理成本,和坏帐风险成本。第一个成本估计不会是什么问题,如果贵公司有足够数据支持,坏帐风险成本大概也不会太大问题。
第二个,比较强,而且不便说出口。就是个现金流的问题了。这个怎么说都算是CREDIT,就是说现金回流会较慢,假如通过另一家财务公司来做的话,肯定会有额外的费用。假如该公司现金流比较紧张,再加上折扣的话,公司就更亏了。
增加的销售额,未必能祢补成本的增加与现金流的坏处。
支持的最大理由是BRAND LOYALTY,但他们可能宁愿用其他保守,或者更低成本的方法来做。
基本上,我认为能做到那个级别的人,都不会太蠢,无他,肉弱强食,上升过程中大多给淘汰掉了,能活下来的,必有过人之处。
我们公司本身就有两家银行,而且是不对外的,专门就是为用户做信用卡发行和管理的。所以,对这家用户来说,只要他的消费者用信用卡,无论是通用性质的卡(比如Visa, Master),还是PLCC,对于用户而言no difference in the level of risk it has to assume related to cash flow.
另外,折扣只是当消费者第一次用PLCC时才能享受10%的折扣。这家公司的利润率还是比较可观的,这10%的额外折扣应该不至于hurt its bottom line that much.
我还是觉得,主要原因是他既不懂又有成见,因为有成见,所以就不愿花时间和精力仔细了解这方面情况。另一层原因在于,他知道我们有两个银行在做这个,而我们又很卖力地向他兜售这个PLCC的initiative,所以他会在潜意识里怀疑我们是要卖我们的银行服务,怀疑我们的兜售的出发点不是为了他们,而是为了我们自己。这无疑更加重了他的排斥心理。
成本方面,其实主要是启动成本较高,维持成本不高。启动成本又取决于规模。这家公司的customer base超过一千万,远远大于那个break even threshold。
Corporate America 中 VP以上级别的人物, 换马是很频繁的,一个重要原因就是知识老化。所以遇到一两个ignorant 的VP,is not that unusual.
我们看到的比较前卫比较富于活力的品牌比如AF,BR,CK,VS,NY&Co.,他们不仅品牌时尚而且市场运作方面也非常innovative。而一些比较大众化的老品牌,从品牌形像到公司文化到运作手段,都是比较陈旧的。
或者说你们自己不是好的sales
和人家做生意,不是为了证明自己有多聪明,自己的理论有多伟大,而是为了让客户buy-in。
建议你看一本国内的商战小说,叫《圈子圈套》。
incrementality 中文怎么翻译?
是俺们director和client sales team的责任。我们的client sales team以及用户方面都是刚换人,所以彼此缺乏信任感,这个倒是真的。但对方对数据库营销的基本概念都一窍不通,这个也是事实。我们的其他用户,大部分的观念和知识都很新,与我们配合很好。这家属于少数。另外这家与我们曾经合作过6-7年,我们公司的老人儿对他们的口碑一直都是这样的 --- 观念陈腐 又 食古不化。所以这次没有成功,我们的director and client sales 其实责任也不大。
另外,我们真的无所谓成功不成功。之所以比较卖力地去做,是出于职业素养,另外多少也有点希望在resume上添上一笔 让自己更加marketable这么一层考虑。或者说都是strategic and intangible方面的考量,与奖金什么的毫无关系。所以他们爱做不做,“小爷儿还不伺候了!”
我还是认为贵公司的难处在于无法全面了解该公司的财务状况。有些公司表面看毛利很大,其实总体利润还是很薄的。
能做到VP的,无论知识是否老化,眼界不应该太低,做生意本来就是应该互利的,只要有钱挣,何乐不为?
呵呵,遇到这种客户,是够头疼的。
意思就是,即使你什么也不做,它照样会增长,但如果你做了什么而且做对了,它的增幅会更大,两个增幅之间的差距部分,就叫incremental。对于这部分东西的分析,通常叫 incrementality analysis.
曾经参加一个类似的within-subject design. 为了降低您说的sample selection的影响,我们先把sample 按要测的变量从大到小排一排,从最尾巴的顾客中随机取treatment group,从最领头的顾客中取control group.这样不一定每次都significant,但是如果significant,就很convincing.
p-value看区别本身是不是随机的。
effect size看这区别大不大。
实际操作中两者都要满足。一个significant的28%是很可观的。
其实我们本来是打算无偿为他们做第二次实验的,这次实验就是想把他的decile 1 里面的一百万人进行大排名,然后按照这个排名再分10份,然后从排名靠前的组里 -- 比如sub-decile 3 (第三组) -- 随机选2000人作为控制组,再从排名靠后的组里 -- 比如 sub-decile 8 -- 随机选2000人作为实验组。这种情况下如果实验组仍然超过控制组,我们的提议就会更有说服力。
但对方没有给我们这个机会。其实我们给他们做这个,满足个人好奇心和成就感的因素很大。如果让我们做,我们会更忙,年底也多拿不了几千刀(谁会在乎几千刀吗?)。现在不给做,正好,乐得轻松~ 少了个游戏项目而已
选的这 6000 人不知道这个实验的存在,实际上发卡的 3000 人只知道自己收到了卡,而剩下的 3000 人不知道其他人收到了卡。
实验队伍在后台默默地观察……