解读

面试官把“门槛提升”抽象成一次价格或权益门槛的A/B实验，核心想看候选人能否用数据闭环量化“客单价↑、订单量↓”之间的权衡，最终回答“门槛提多少，GMV 不跌反升”。
在中国互联网场景里，门槛通常指会员费、包邮门槛、满减门槛、券包购买价、付费券包等，弹性评估必须兼顾用户分层、品类差异、竞争水位三大现实约束。

知识点

1. 价格弹性系数（Price Elasticity of Demand, PED）
   PED = (ΔQ/Q) ÷ (ΔP/P)，绝对值<1 为缺乏弹性，可大胆提价；>1 为富有弹性，提价即掉量。

2. GMV 弹性模型
   GMV = 订单量 × 客单价
   ΔGMV% = (1 + ΔQ%) × (1 + ΔP%) – 1
   当 ΔGMV% > 0，门槛提升才成立。

3. 用户分层弹性
   新客、低频、高活、会员四象限的 PED 差异极大，必须分群观测。

4. 盈亏平衡门槛（Break-even Bar）
   用边际贡献倒推：
   门槛提升带来的毛利增量 ≥ 订单流失造成的毛利损失。

5. 中国特有的“凑单”行为
   需引入**“虚高客单价”清洗指标**：剔除退货、拒收、7 日内退差价的订单，避免弹性被高估。

答案

我会用“四步法”在 2 周内给出可落地的弹性结论，并直接指导是否全量提价。

第一步：实验设计

1. 随机抽取 20% 流量，按城市等级+用户价值双维度分层，确保实验组与对照组在提价前 30 天的客单价、订单量、复购率无显著差异（p>0.05）。
2. 实验组阶梯提价：包邮门槛从 88→108→128 元三档，每档持续 5 天，减少季节波动干扰。
3. 同步埋点：把“曝光-点击-加购-下单-支付-退货”全链路写入埋点，方便后续用漏斗留存法剔除凑单后退货的噪音订单。

第二步：核心指标计算

1. 计算分群 PED：
   以 108 元档为例，高活会员 PED=–0.6，新客 PED=–1.4，说明会员可以扛，新客会大量流失。
2. 计算GMV 弹性：
   实验组客单价↑12%，订单量↓8%，ΔGMV% = (1–0.08)×(1+0.12)–1 = 3.04% > 0，整体可行。
3. 计算毛利弹性：
   用边际贡献率 30% 测算，毛利额↑5.1%，高于 GMV 增幅，验证利润池同步扩大。

第三步：盈亏平衡校验
用订单流失临界点公式：
临界订单流失率 = Δ毛利/（原单均毛利 + Δ毛利）
代入数据：临界值 11.2%，实际流失 8% < 11.2%，故安全边际充足。

第四步：策略输出

1. 会员与老客全量提价；新客保留 88 元门槛，通过新人专享券补差价，减少流失。
2. 上线凑单提醒+凑单返红包组合，缩短用户决策时长，降低弹性。
3. 建立周级监控看板：PED>0.8 触发回滚，PED<0.5 继续提价 10 元，形成动态调价机制。

拓展思考

1. 长期弹性≠短期弹性：门槛提升 30 天后，用户发现替代平台（拼多多/抖音），PED 可能从–0.6 扩大到–1.2，需做4 周滚动 cohort 观察。
2. 跨品类异质性：生鲜 PED 绝对值普遍比数码高 40%，可用品类加权弹性做更细阈值。
3. 竞争博弈：若主要竞品在同月跟进降价，需引入Brand-switching Index 重新校准弹性，否则静态结论会失效。