解读

面试官想知道三件事：

1. 你是否能把“免运费”这一营销成本与客单价提升建立因果链路；
2. 你是否会用国内可落地的数据口径（天猫、京东、抖音、小程序等）做干净实验；
3. 你是否能把结果转译为业务语言（ROI、补贴率、毛利率安全线）。
   一句话：不是算“涨了多少”，而是算“涨的部分里多少真正因为免运费、值不值得继续撒钱”。

知识点

1. 拉动系数定义：
   拉动系数 = （实验组客单价 − 对照组客单价）÷ 对照组客单价
   结果表示“每免1元运费，客单价净增百分比”。

2. 国内主流实验设计：
   A/B 测试（平台电商用“人群礼包”随机分组；私域小程序用“神策/GrowingIO 灰度发布”）；
   RDD 断点回归（满88免运费，把87.5~88.5元订单做断点，看88元处跳跃）；
   双重差分（大促期间运费规则突变，用前后两周做DiD，剔除大盘波动）。

3. 数据口径：
   客单价 = 实际支付成交金额 ÷ 父订单件数（剔除退款、剔除虚拟商品）；
   免运费成本 = 实际承担邮费 + 快递公司返利 – 用户补差邮费；
   时间窗口：国内用户72小时复购占比高，实验观测期至少7天，防止“订单延迟合并”稀释效应。

4. 显著性与业务校验：
   统计：t-test p＜0.05，最小样本量≥每组3万单（基于国内电商转化率2%、客单价150元、标准差45元估算）；
   业务：拉动系数带来的毛利增量必须≥免运费成本，即 Δ客单价×毛利率 ≥ 免运费成本，否则补贴率超标。

答案

分五步落地，可直接写进面试回答：

1. 实验设计
   选“日常销售期”避开618、双11，用平台“人群礼包”把近30天有过购买、且历史客单价在80～180元的活跃用户随机拆成两组：

   • 实验组：商详页透出“今日下单免运费”标签，系统自动抵扣运费；
   • 对照组：保持原运费规则（满88免运费，不足收8元）。
     随机粒度到用户维度，避免同一用户跨组；样本量每组≥3万UV，保证MDE 3元可检出。

2. 数据回收
   通过生意参谋+品牌数据银行拉取“父订单”粒度的成交金额、运费承担、退款状态；剔除企业采购、秒杀、直播专享等异常订单；观测7天支付成交金额。

3. 计算拉动系数
   实验组客单价162元，对照组154元，提升8元；
   拉动系数 = 8 ÷ 154 = 5.19%；
   统计显著性 p=0.018，通过检验。

4. 成本收益验证
   免运费单量占比62%，平台平均运费成本6.2元/单；
   每单毛利增量 = 8元 × 毛利率35% = 2.8元；
   每单补贴成本6.2元 > 2.8元，ROI 0.45，短期亏损；
   但把30天复购增量纳入LTV模型，复购率提升2.3%，折算新增客单60元，毛利率35%，则LTV增量21元；
   综合ROI =（2.8+21）÷6.2 = 3.84，策略可持续。

5. 结论输出
   免运费对目标人群客单价净拉动5.2%，拉动系数0.052；
   在毛利率≥33%、复购率提升≥2%前提下，每投入1元运费可赚回3.8元LTV，建议常态化但只面向历史客单价80–180元的活跃老客，月补贴预算上限=GMV×1.2%。

拓展思考

1. 分层拉动系数：把用户按历史客单价四分位再跑实验，发现低客单Q1拉动系数高达11%，高客单Q4仅1.8%，可据此做动态门槛（Q1满58免运费，Q4维持88元）。
2. 品类差异：国内服饰箱包免运费敏感度高，3C标品几乎不敏感，可品类化投放，节省30%补贴。
3. 会员场景：把免运费包装成付费会员权益（88VIP、京东PLUS），用会员费收入抵补运费成本，拉动系数可转译为“会员费回收周期”，实现负成本拉新。