解读

面试官想知道三件事：

1. 你是否理解“单调性”在业务里的真实含义——评分越高，30日GMV是否统计意义上也越高，而不是简单线性；
2. 你是否能把“评分”拆解成可落地的指标（店铺评分、商品评分、服务评分、DSR、NPS等），并匹配到国内主流电商平台可拉取的数据表；
3. 你能否用最小可行代价完成验证，兼顾数据埋点现状与实验伦理（不伤害低评分用户）。

一句话：让业务方在1～2天内拿到“评分↑是否带来GMV↑”的可行动结论。

知识点

1. 单调性检验

   • 非参：Spearman ρ、Kendall τ
   • 参：序数回归（Ordinal Logit）+ 边际效应
   • 业务：分段 bucket 检验（≥4.8、4.6–4.8、<4.6）

2. 国内可落地的评分口径

   • 天猫/淘宝：DSR 三项（描述、服务、物流）
   • 京东：店铺星级（含售后、物流、客服）
   • 抖音：带货口碑分（商品、物流、服务）

3. 30日GMV 定义

   • 用户维度：近30天支付成功且未退款的订单实付金额汇总
   • 风控剔除：刷单、平台判责退款、羊毛党标识

4. 因果识别

   • 若仅做相关性可直接回归；若谈策略必须做断点回归（RDD） 或工具变量（IV）——例如利用平台评分四舍五入规则作为外生冲击

5. 显著性 & 效应量

   • 在千万级样本下，p 值极易显著，必须汇报cohen’s d 或每0.1分带来的GMV弹性

6. A/B 伦理

   • 国内《个人信息保护法》要求数据脱敏；低评分组不能人为降权，可用**“评分彩蛋”**策略反向加权

答案

步骤一：明确假设
H0：评分与30日GMV不存在单调递增关系；H1：存在

步骤二：取数
从阿里odps或京东JDQ拉取最近90天活跃买家样本，字段：
user_id、dsr_avg、30日GMV、城市等级、会员等级、近30天访问频次、品类偏好

步骤三：清洗

1. 剔除刷单标识=1、**退款率>80%**的用户
2. 对DSR做截尾处理（0.5%–99.5%），减少恶意差评与刷满分噪音

步骤四：单调性检验

1. Spearman 检验：若ρ>0 且 p<0.001，通过；
2. 分段检验：
   • 将dsr_avg按0.2分一段分成k组，计算每组的**log(GMV+1)**均值
   • 用Jonckheere-Terpstra检验是否存在有序备择
3. 经济显著性：评分每提高0.1，GMV弹性=(ΔGMV/GMV)/(Δscore/Score)，若>1%即认为可行动

步骤五：因果加固（可选）
利用DSR四舍五入断点：当店铺得分=4.749→展示4.7，4.750→展示4.8，用Sharp RDD看展示分跳变对30日GMV的影响，验证**“评分感知”而非真实体验**的单调性

步骤六：结论输出
“在95%置信水平下，评分与30日GMV存在统计单调递增；评分每提升0.1，GMV平均上涨2.3%，弹性显著；RDD 结果进一步证明评分展示对GMV 存在因果型单调。”

拓展思考

1. 非线性拐点：当评分>4.9 时，GMV 边际增益骤降，提示**“满分疲惫”——后续策略应把4.7→4.8作为核心区间**而非盲目冲5.0
2. 负向单调：部分高客单3C品类出现评分↑、GMV↓——原因可能是极客用户打分严苛，但购买力强；需品类*评分交互项再建模
3. 策略落地：
   • 对4.6以下用户推**“服务补救券”（48小时内赔付），目标0.2分提升**
   • 对4.8以上用户推**“晒单激励”，维持正向单调同时降低满分成本**
4. 长期指标：把30日GMV 换成CLV或复购周期，检验单调性是否衰减，避免短视刷分伤害品牌忠诚