Excel数据分析案例：用蒙特卡洛方法分析团购活动的可行性

当一家公司在做企业管理决策和市场营销决策的时候，不能100%确定每一项决策是否会让公司经营得更好。如果一家公司不断选择那些大大高于50%概率的能让公司经营改善的决策，那么长期来看这家公司就会得益于这些决策获得长期发展。

但是，由于对未来并不确定并且各种信息缺失，仅仅依靠经验和感觉很难有效预测未来的风险、机会和趋势，这里就使用蒙特卡洛模拟法来解决这个问题，通过数据来评估一个市场营销决策让公司盈利能力改善的概率。

美味披萨是一家知名的披萨店，店主正在考虑是否要参加某团购网站举办的团购活动，团购活动的条款是：

1、向客户提供售价为10元的两份披萨，政策售价为26元；

2、店主能够得到一般的收益，也就是5元；

3、店主的边际利润是50%

他考虑的是，参加团购能够带来更多的客户，卖出更多的披萨，但是由于团购的时候，售出的披萨要低于成本价，他困惑的是通过团购带来的客户是否能够变成回头客，以弥补团购造成的亏损。

梳理后，发现店主具体的困惑是：

1、参与这次团购活动的新客户的比例；

2、花费超过本次团购获得交易规模（26元）的人群比例；

3、对于哪些花费超过26元的客户，其花费多出26元的金额大小；

4、再次光顾的新客户比例

5、再次光顾的新客户所产生的年利润；

6、新客户的留存。

为了量化团购活动所产生的结果区间，这里就使用蒙特卡洛模拟法对这些不确定性建模，来评估团购活动是利润增长的几率，也就是评估该披萨店从新客户处获得的收益超过其利润亏损的概率。

首先，为了建模，需要获取更多的信息，通过对该店和团购网站的历史数据分析和客户调研后发现：

1、参与团购活动的人有75%是新客户；

2、参与团购活动的人有36%花费了超过团购金额的支出；

3、新客户中有20%变成了回头客；

通过以上数据，结合该店的实际情况，可以做如下的猜测：

1、参与本次团购活动的人有65%-85%会是新客户；

2、有30%-42%的客户花费超过26元；

3、花费超过26元的客户平均会比低于26元的客户多花费3-17元；

4、以为新客户带来的平均年利润为20-40元；

5、由该网站带来的新客户的平均年度留存率为55%-85%；

接下来，我们假设店主的6个困惑的不确定值等于介于低值和高值之间的任意假设值的概率是相等的，我们可以得到下列结果：

上图中新客户比例、超过金额的客户比例和回头客的比例是通过合理区间随机产生的。

我们假设一个不具普遍的情形，有100个客户参与了团购活动，并且获得了这100位客户的随机净收益利润值，包括当前的收益或亏损以及从增加的新客户处获得的收益，可以得到如下的结果：

当然上图中的当前收益-当前亏损的结果只是一次的结果，不具备参考性，我们需要更多次数的实验，获得等多的计算值。下图是通过蒙特卡洛计算得到500次随机计算的结果：

最终的结果如下：

也就是说本次团购活动有45.6%的几率会产生不亏损的结果。

如果需要原始数据的朋友，可以和我联系，加入我的知识星球获取。