【快缩短网址 · suo.run】
—— 用极简数据，撬动复杂增长

曾有人问我：“没有数据，如何做增长？”
我答：“没有数据，才是增长的起点。”

今天，我们不谈算法、不提ABTest、不堆用户画像。
我们只面对一个真实世界的问题：

一家快消品公司，要推两款全新饮料SKU。
没有自有渠道，没有埋点系统，没有CRM，连扫码数据都没有。
唯一能掌握的，是门店的送货单——和巡店员手写的检查表。

这，就是现实。

---

一、别迷信数据，先敬畏业务

有人会说：“我接入腾讯云、阿里云，建漏斗、跑模型，精准触达高价值人群。”
可当你说完这句话，店长正把你的新品塞进仓库角落，因为“没促销，没人问”。

没有数据，不是你的错；
假装有数据，才是增长的坟墓。

真正的起点，是：
“我们能看见什么？”
—— 是送货单上的数量，是巡店员拍下的货架照片，是门店老板一句“这玩意儿放哪都卖不动”。

---

二、最朴素的增长模型，往往最致命

增长不是模型，是因果链。
新饮料的目标？提升整体销售额。

那最简单的验证方式就是：
> 铺货 → 观察销量 → 对比基线

但，铺哪几家店？
随便挑？那结果只能是：
“为什么我们选的店都卖得差？”
“为什么一线城市卖不动，三线城市反而爆了？”

增长的第一课：样本不是随机的，是设计的。



我们不靠“大数据”，靠“小样本分层”：

| 维度 | 分类 | 目的 |
|------|------|------|
| 位置 | 社区店 / CBD / 步行街 | 区分消费场景 |
| 业绩 | 一级 / 二级 / 三级 | 控制门店基础能力 |
| 品类表现 | 饮料强 / 中 / 弱 | 排除品类惯性干扰 |
| 店龄 | 新店 / 老店 | 判断消费忠诚度 |

每层选3~5家，确保每一类都有代表。
不求多，求全。
不求样本大，求维度对。

30家店，若覆盖了6种典型场景，远胜300家盲目铺货。

---

三、时间，是增长的暗线

饮料不是奶粉，不是纸巾。
它有季节、有气候、有情绪。

夏天的冰柜，是它的王座；
冬天的货架，是它的刑场。

测试周期，不能是“两周”或“一个月”。
要覆盖：
- 暴雨天的冷饮断货
- 高温预警时的抢购潮
- 节假日的堆头争夺战

观察周期，必须比你想象的长30%。
因为增长，从不发生在你期待的那几天。

---

四、执行，才是数据的真相

你铺了货，但店员没放冰柜，只摆在货架最底层。
你做了促销，但促销员没进店，只在门口发传单。
你补了货，但物流延迟了11天，货架空了7天。

这些，不是“运营问题”，是“数据盲区”。

没有监控执行，你永远分不清：
是产品不好？
是定价太高？
还是——店员根本没把你的产品当回事？



所以，我们建立“执行三证”：

1. 铺货启动时间戳
2. 补货响应周期
3. 陈列位置确认图（巡店员拍照上传）

这些，不是KPI，是因果的锚点。



当销量低迷时，你不再问：“是不是模型错了？”
而是问：“冰柜里，有没有它的位置？”

---

五、真正的增长，是让数据回归人

我们不需要AI预测未来。
我们需要的是：
- 一张清晰的门店分层表
- 一份带时间戳的执行记录
- 一组可回溯的陈列照片

数据不在于多，而在于可解释。
不在于炫技，而在于能回答：“为什么？”

当你说：“二级社区店转化率最高。”
别人问：“为什么？”
你能答：“因为它们有冰柜，有固定客群，促销员每周来两次。”

—— 那你，就是增长的设计师。

---

六、结语：别做数据的搬运工，要做业务的翻译者

2024年最危险的幻觉，是以为“数据丰富=增长有效”。
真正的高手，是在数据贫瘠时，
用一张表格、一张照片、一个时间轴，
撬动千万级的决策。

我们不靠“腾阿”的数据，
我们靠巡店员的手机，
靠门店老板的口头反馈，
靠你自己，愿意蹲在冰柜前，看三天。

快缩短网址（suo.run）
不是为了让你的链接变短，
是为了让你的洞察，变长。

数据越少，思考越深。
场景越土，增长越真。

—— 下一篇，我们将拆解：
《当UGC数据爆炸时，我们如何用3个标签，识别出1%的超级用户？》
敬请期待。

🔚
*本内容由 suo.run 团队原创，专注真实世界的增长方法论。
不贩卖工具，只传递思考。*