解读

面试官问的是“分层后”的首单客单价目标设定，而不是泛泛地谈“提高客单价”。
核心考点有三层：

1. 你能否把用户分层模型与价格敏感度打通；
2. 你能否用数据闭环把目标拆到可落地、可复盘；
3. 你能否兼顾财务健康与用户体验，避免“高客单秒退”或“低客单亏毛利”。
   在国内互联网赛道，首单补贴极度内卷，“目标客单价”必须同时回答老板“ROI≥1 什么时候达成”和财务“毛利率不能为负”，否则就会被挑战“只会烧钱”。

知识点

1. 分层维度：国内主流是 RFM+品类偏好+渠道来源+价格敏感系数（PSM）四维交叉，颗粒度到“人群包”级别即可，不必无限细分。
2. 价格敏感系数：用历史支付成功订单与同期优惠券面额做弹性回归，得出“补贴-成交”斜率，斜率绝对值越大越敏感。
3. 首单 GMV 杠杆模型：首单 GMV = 曝光量×转化率×客单价；在预算锁死的情况下，客单价每提升1元，可接受转化率下降幅度=1/（LTV-补贴成本），这是老板最爱听的“反向边界”。
4. 毛利率安全线：国内平台普遍要求首单毛利率≥-5%（允许微亏），同时30 天回收周期内 ROI≥1；若品类复购周期长（如大家电），需把回收周期拉长到 90 天并做 CFO 报备。
5. 动态调价工具：现在头部公司都用实时竞价引擎（内部叫“补贴油门”），每 30 分钟根据库存、竞品价格、补贴余额自动重算人群券面额，运营只设“客单价下限”和“ROI 下限”两个红线。

答案

我把它拆成五步，全部跑通过 A/B 才全量：
第一步，用 RFM+PSM 做分层。把近 90 天注册用户切成 8 个人群包，其中“高潜高敏感”人群包占比 23%，历史首单均值 68 元，补贴率 28%，是重点实验对象。
第二步，反推“可承受客单价”。用财务给到的毛利率安全线-5%，倒推：
可承受补贴额 = 采购成本×5%
可承受客单价 =（采购成本+可承受补贴额）/（1-平台费率）
得出“高潜高敏感”包首单目标客单价 82 元，比历史提升 20%，但仍在价格敏感带内。
第三步，用弹性模型测转化率衰减。把券面额从“满99减30”降到“满89减20”，A/B 跑 48 小时，发现转化率仅下降 6%，低于理论边界 8%，说明 82 元目标可行。
第四步，设“双保险”红线。在竞价引擎里配置：

• 客单价下限 80 元（低于此值自动加码补贴）
• ROI 下限 0.9（30 天口径，低于此值自动关阀）
  保证财务随时可紧急刹车。
  第五步，周维度复盘。每周一看“达成率=实际首单客单价/目标客单价”，二看“退单率”，若退单率>15%，立即下调目标 5% 并同步客服加强履约提醒。
  上线 30 天，“高潜高敏感”包首单客单价从 68 元提升到 81 元，达成率 99%，30 天 ROI 1.14，毛利率-3.8%，符合公司红线，项目获准全量。

拓展思考

1. 如果公司下一阶段要求**“零补贴”，我会把分层维度再叠加“内容偏好”与“社群活跃度”，用积分兑换+私域直播**替代券，把首单客单价目标拆成“现金支付部分”和“积分抵现部分”，保证报表层面补贴率为 0，同时让用户心理账户仍感觉得到实惠。
2. 对于线下零售+小程序混合场景，首单客单价目标还要把“到店自提”订单剔除补贴，因为线下有连带销售；此时目标需分渠道设定——线上到家首单目标客单价可上浮 10%，线下自提仅上浮 3%，避免门店导购为冲客单价盲目搭售，导致退货率飙升。