如何看待双十一销售额完美分布在三次回归曲线上且拟合高达 99.94%？是巧合还是造假？
首先，咱们得明白什么是“三次回归曲线”和“拟合度”。简单来说，回归曲线就是一条试图捕捉数据趋势的数学模型。三次回归曲线就像是在数据点之间画了一条“S”形或者“波浪形”的平滑曲线，用来描述事物的发展变化规律。而“拟合度”，尤其是在统计学里说的 R² 值（决定系数），它告诉我们这个曲线能解释多少数据的变化。R² 值越接近 1（也就是 100%），就说明这条曲线对数据的解释能力越强，数据点就越“贴合”这条曲线。
现在，把这两个概念结合到双十一的销售额上，再看看这个 99.94% 的拟合度。
如果是巧合，那得是什么样的巧合？
想象一下，双十一的销售是一个极其复杂的过程，受到无数因素的影响：消费者的情绪、商家的促销策略、商品的种类、物流的效率、天气状况，甚至还有各种突发新闻。这些因素交织在一起，理论上会产生一个非常“杂乱”、但又遵循某种宏观规律的销售数据流。
如果真是巧合，那说明双十一当天的销售额，从开始到结束的每一个时段，其增长、波动和峰值，都恰好能够被一条三次函数完美地描绘出来。这就像是，你在海边捡石头，结果你捡到的每一块石头，它的形状、大小、颜色，都精准地符合某个数学公式，而且组合起来就像是画家精心勾勒的风景画。
我们知道，现实世界中的数据，尤其是涉及人为行为和市场活动的，很少能如此“完美”地符合简单的数学模型。总会有一些“噪音”——那些无法用模型解释的随机波动。而 99.94% 的拟合度，几乎剔除了所有的“噪音”，把数据变成了教科书里那种教科书级的“光滑曲线”。这得是什么样的“老天爷赏饭吃”的运气才能做到？
那么，如果是造假，又会怎么操作呢？
“造假”这个词可能有点重，我们可以换个说法——“精心设计”或者“数据优化”。
想想看，如果有人想要让双十一的销售数据看起来特别漂亮，特别有“规划性”，他们可能会怎么做？
1. 预设目标和曲线： 在双十一开始之前，甚至之前更早的时候，就已经设定了一个理想的销售曲线，并且这个曲线是一个三次函数。这个曲线可能代表了他们期望的销售节奏：初期稳步增长，中期达到高峰，后期有所回落，但整体平稳向好。
2. “锚定”销售节奏： 然后，所有的促销活动、流量引导、优惠券发放等，都会围绕着这条预设的三次曲线来展开。商家会像乐队指挥一样，精确地控制着每一分钟、每一小时的销售节奏，确保数据不会偏离预设的曲线太远。
3. 数据“微调”或“润色”： 如果某个时间段的销售数据稍微偏离了曲线，他们可能会通过一些技术手段进行“微调”。这可能包括但不限于：
提前锁定销售： 在某些时间段，商家可能会通过某种方式（比如技术锁定、预售订单的确认节奏）来控制实时显示的销售额，使其更贴合曲线。
延迟披露部分数据： 或者在某个节点前，将一部分已经达成的销售额“延迟”到下一个时间段披露，以保持曲线的平滑。
技术手段优化展示： 毕竟我们看到的很多是实时销售额的动态图表，这些图表是可以被技术控制的，即使实际的交易量略有偏差，也可以通过数据接口的调整，让显示的数字更“完美”。
人为干预报告： 甚至在最终的销售数据报告出来之前，可能会有人工的“润色”环节，确保报告的“完美性”。
为什么三次回归曲线会如此受欢迎？
三次回归曲线之所以容易被选中作为“完美”的销售模型，是因为它具有足够的灵活性来描述“起伏”和“转折”。销售不是线性的，总会有高峰和低谷。三次曲线可以很好地模拟出：
初期增长： 销售额缓慢爬升。
中期加速： 促销活动效果显现，销售额快速增长。
后期冲刺/平台： 达到顶峰，或者在某个平台期保持高位。
尾声回落： 活动结束，销售额回归正常。
这种“增长高峰回落”的 S 形或波浪形变化，恰好是很多人对销售数据表现的期望。
那么 99.94% 的拟合度，它传递了什么信号？
极端规律性： 这意味着几乎所有的销售波动都在这条曲线的“掌控”之中，几乎没有“意外”。
极低随机性： 如果这是真实的市场行为，那么市场随机性的含量低得令人难以置信。
高度可控性： 这强烈暗示了数据是由某个主体在高度控制下的结果，而不是自然市场反应的产物。
怎么看待这件事？
坦白说，面对 99.94% 的拟合度，绝大多数人的第一反应会是怀疑，而不是赞叹。它太“不像真的”了。
从理性角度分析： 如此高的拟合度，在现实商业活动中，尤其是如此庞大的、涉及千万消费者行为的双十一活动中，其出现是概率极低的。它更像是一个精心构建的数学模型，而不是对真实世界现象的真实反映。
从行业角度看： 商家当然希望自己的销售数据看起来漂亮，但如果漂亮到这种程度，反而会让人觉得有“操作”的痕迹。这可能是在展示营销能力，但也可能是在过度追求“数字上的完美”，而忽略了其背后的真实市场逻辑。
作为消费者呢？ 看到这样的数据，可能不会觉得特别激动，反而会多一层思考：这是真实的市场繁荣，还是一个被精心包装的“故事”？
所以，巧合还是造假？
用“巧合”来解释 99.94% 的三次回归拟合度，难度系数堪比徒手攀登珠穆朗玛峰。更现实的推断是，这种“完美”的拟合度，很可能来自于对销售过程的极端精细化设计和数据管控。这不一定是传统意义上的“造假”，更像是一种“数字的艺术化处理”或者说是“按照剧本演绎销售”。
你可以把它理解为，一个导演希望他的电影票房数据看起来非常有“仪式感”，于是他从一开始就设计好了票房的起伏曲线，并通过各种宣传和节点，把观众“引导”到这个曲线上来。当最终的票房数字，精确地贴合了那个预设的曲线，并且拟合度高得离谱时，你不会说这是巧合，你会说这是“导演的功力”，或者“剧本的成功”。
这种数据上的“完美”，或许是为了展示平台的掌控力、营销的有效性，甚至是作为一种“标杆”来激励未来的表现。但作为观察者，我们有理由对这种过于完美的数字保持审慎的态度，并思考其背后可能的逻辑。毕竟，真实的商业世界，总是伴随着各种意想不到的惊喜和挑战，而非一段光滑无痕的三次曲线。
网友意见
完美拟合就像真空当中的球形鸡一样，如果真空中的球形鸡真实存在于这个世界上，那么阿里的这份销售额就是真实存在于这个世界上的。
看完这些回答我好害怕。
在知乎诸位数据科学从业者的眼里，只有直接写个错数字才叫造假。
价格设陷阱不算造假；
奇妙的退货规则不算造假；
变化莫测的红包发放和红包使用条件不算造假；
购物车锁定不算造假；
这些都叫——完成 KPI
个人感觉，像这样的罗生门，我们万万不能被别人牵着鼻子走。思路被人带跑了，就很被动了。
至少我看到的讨论里面，大家还都围绕着“拟合的这么好到底合不合理”这个角度来讨论，有的人认为拟合的这么好一定是造假，也有人辩驳说，时间序列里面的R2非常高是很正常的现象，并列举了亚马逊、黑色星期五的例子，都非常有意义。
但是，这些例子再多，也打消不了别人的疑虑：因为拟合的实在太好了！
所以要回答这个问题，我们必须得另辟蹊径。
我们可以试想一下，如果淘宝的确是按照三次方的函数关系伪造数据的话，那么有一个推论是：伪造的数据不可能跟任何实际数据有可解释的相关性。
所以，我们只要找到淘宝的双11数据与现实数据是否有相关性、这些相关性是否合理，就大概可以判断他们是否造假了：如果真心找不到任何数据能够佐证双十一的销售数据，那么几乎一定造假了。
当然反过来，如果我们找到了其他数据能够佐证双十一的销售数据，我们当然也不能说他们就没造假，只能说现有证据不支持他们造假的结论，如果你们说他一定是造假的，那么造假也造的挺有水平的。
在科学中，证伪一件事情总是比证实要简单，所以我们就来看看，我们能不能证伪“双11数据没有造假”这件事情。
所以我找了几个简单的数据：GDP、社会消费总额、CPI，这几个变量应该是根双11最息息相关的了：收入越高，双11消费越高；社会消费总额显然应该与双11有高度相关性；CPI越高，消费应该越低。
如果我们发现，这三个变量都跟双11的销售数据没有相关性，那么拍脑袋造假的可能性就很高了。
废话不多说，先看看数据，国家统计总局的数据：
我们不妨先画个图看看，不过毕竟几个数据的规模差别很大，我们把所有数据都除以其2009年的值，从而所有数据在2009年都是从1开始，就有了下面这张图：
看起来非常不符合直觉，造假石锤。且慢，双11从2009年到现在，从小规模做做到变成了今天所有商家参加的全民活动，规模增长快也是可以理解的。跑赢GDP并不算什么，所以这并不是什么直接的证据。
那我们去趋势看看呢？去了三次方的趋势之后，有了下图：
同样的，由于双11的增长的确太快，残差都dominate了其他几个变量，啥也看不出来。
其实最好的一个处理方式是先取对数再预测，这也是经济学和统计学里面常用的做法，我们取对数之后再用三次方拟合，得到了如下的图：
大概能看出一些端倪了，特别是CPI，好像有一点点负相关的关系。这个时候似乎对他们造假的质疑应该有点动摇了。
那么如何统计上检验呢？我们不妨做个回归看看。我们首先拿上面取过对数的数据对时间做三次拟合，得到残差，然后对残差进行分析。不过对于时间序列数据，做回归之前要先检验平稳性，我们使用ADF检验检验了各个变量的残差的平稳性，都挺平稳的，可以放心地做回归了，回归结果如下：
可以看到，F统计量勉强过关，不过双11销售额与社会消费总额正相关，与CPI强负相关，看起来还是非常符合直觉的。
当然，在时间序列中，通过确定性方程去趋势总是有点不舒服，因为总是会感觉随机趋势没有去除干净，那怎么办呢？我们不妨继续按照经济学的套路，先取对数，再求差分，检验平稳性，最后回归。
取对数差分之后的图：
看起来取对数差分之后双11的销售额还是有点趋势的，增长率有减少的趋势，这也是可以想象的。考虑到这一层，我在回归里面额外控制了趋势项，并检验残差的平稳性以保证变量之间有协整（cointegration）关系，结果如下：
我分别尝试了使用2次和3次多项式作为额外的控制以排除趋势，最后检验残差有没有单位根，都没有单位根意味着残差平稳，所以有协整关系。
最后得到了同样的结论，双11销售额与社会消费总额正相关，与CPI负相关，甚至与收入都可能有正相关关系。
所以，至少从现有证据来看，并不能认为双11的销售额数据是完全造假的，证据并不充分。所有的现象都在可以理解的范围以内。
如果造假，那造假手段也算高超：都考虑了全社会消费额还有CPI呢！！
spurious regression/样本过少什么的根本不是重点呀…
这可是单次的数据，shock肯定比人口/GDP/消费这种年度数据要大得多。可是居然能如此平滑，一点error也没有。
大概只有两种解释，要么是造假，要么如高赞所说，KPI指标就是按照这个模型制定的。
经济学中确实不太看重R-squared（拟合优度），因此这些科班出身的朋友们对这种级别的R-squared不够敏感也是可以理解的。如果加入今年的真实数据（2684亿），设置三个参数进行回归，那么R-squared为0.9996；而如果今年的数据在2267亿至3172亿之间，那么进行同样的回归得出的R-squared依然超过0.99.
而如果跳出计量经济学的框架，并不试图去理解数据、分析机制时，我们会看到设定简单的参数就能对数据拟合得如此漂亮，这大几率能够反应双十一的销售额确实存在某个明确的目标。当然，当我们无法获取具体分时数据时，很难从最终的总数据上去区分是完成既定KPI还是造假。
补个回归结果的图吧。
如果使用相同模型（3个参数），采用2009至2017年的数据，可以估测出2018年和2019年的销售额分别为2143亿和2683亿，而实际为2135亿和2684亿。 @司马懿
双十一销量本来就是一个可以任意调控和操纵的数据。
首先是双十一销售额的确认标准，是按照付款时点计算还是拍下时点计算，是按照券后价计算还是券前价计算，是否包含运费保险？这里面都有大量的调整空间。
其次是是否有大量消费被提前透支或押后集中释放？不同于财务报表，双十一不能体现连续的财务表现，双十一前后的数据很可能产生较大的变动，但是都在这一天集中释放了。只要符合收入确认条件，财务数据通过业务手段跨期调整在形式上不属于财务造假，但这样显然是挖东墙补西墙，通过双十一gmv占全年gmv比值应该可以看到。
指数增长显然是有天花板的，如果双十一保持指数增长，但占全年gmv没有越来越高，那么势必年度GMV要保持指数增长，那阿里很快就能成为宇宙第一大公司了。
第三是这个指标如陈老师所说的，会受到kpi体制的塑造，它会呈现出高度拟合，可能本来就是kpi这么定。而这么定kpi的原因，则可能是流量争夺，挤压竞争对手，提高影响力等多方面的战略考量。如果不这么制定双11，可能也不会发展的如此之快。
双11这个数字游戏长期保持这样的指数增长显然是不可能的，但是这个数字游戏就是用来不断压榨员工和供应商潜能，让阿里能够迫使其他列强跟着自己的节奏起舞的有力武器，如果以上市公司财务报表级别的口径和财务信息质量进行连续披露，这个数字恐怕不会那么的好看。至少买阿里股票不能看这个。
本科学的经济学，不做经济学已经好多年了，先用三张图抛砖引玉一下：这是一个宏观计量经济学中比较典型的“伪回归/伪相关”问题（spurious regression/spurious relationship）。[防杠：我还在做民意测验和政策评估的统计学，因此请不要先入为主地认为作者缺乏统计学常识]
- 2009年-2018年国家统计局发布的社会消费品零售总额（亿元）：即从双十一第一年到去年（今年没过完，当然还没有数据）我光用线性模型，连二次项都不用，我就有0.998的R2
- 1999年-2018年国家统计局发布的社会消费品零售总额（亿元）：即从国家统计局网站上有数据的第一年到最后一年，二次回归的R2也有0.997
- 如果有人怀疑中国的数据不可信，那我们看美国的：2009年-2018年美国的零售总额
- 最后再防杠一下。2015年美国亚马逊开始搞Prime Day大促销，2015-2019年的Prime Day日销售量用带二次项的线性回归拟合的R2是0.997，但反正你也可以认为亚马逊也在造假。(这一工作是可视化了 @Good Inflation 在微信群里的分享)
知乎上学计算机的比较多，很看重所谓的“训练集”“测试集”问题。那就再多说两句，宏观数据的性质就是这样，如果没有结构性变化相对容易预测，只要关注世界各国（不仅仅是中国）对于各国经济增长的预测即可，比题主贴文里的预测准多了。一般来说，宏观经济学家对于平常年份的经济增长预测比作者准多了，大家诟病预测不准只是说金融危机即结构性变化预测不准而已。
-----------------------------In Response to 知友@Lee Sam -----------------------------
Lee Sam尝试用历史数据做回测的想法很好，可惜用三次方模型来预测Black Friday Sales并不公平。因为Black Friday Sales的数据生成过程很可能是线性的，如果研究者用09-13年五年的数据去估计一个三次方程，当然对线性增长存在过拟合的问题。换言之，用09-13年的数据估计回归方程的时候，二次项和三次项的系数是不稳健的，但预测的时候你有一当一地用，当然会出问题。
如果按照知友 @Lee Sam 的方法错误地使用三次方程（天蓝线）来预测，用09-13年的数据去预测18年的销量，误差的确超过了10%，但同样的数据用线性模型（深蓝线）去做，误差是4.1%，和Lee Sam所谓的阿里巴巴的“预测”误差2%-3%大致相当。
参见下图：
数据来源：How Much Do Americans Spend on Black Friday?
知友 @Lee Sam 计算的阿里巴巴双十一预测相对误差附下方便参阅比较
---------------------------------再答知友问：---------------------------------------
- 纠结于Amazon Prime Day Data就五个点的知友，人家亚马逊一共就搞了五年，你再问我要数据，我也拿不出来啊，你去问Bezos去要数据啊，有意思吗？
- 还有纠结于R-sq（R2）到底是两个九还是三个九差别很大的，可能我读书太少，统计学文献里我没见过纠结于R-sq（R2）是两个九还是三个九的。黄金我是知道是有区别的，但也不能就直接拿物理量外推统计量的性质吧？更何况每个统计量含义不一样，到底怎样算“同一数量级”也要看实际应用的场景需要吧？我取个自然对数0.997和0.999就是你们所谓的“同一数量级”的。
- 我这个帖子里所有的数据来源都是公众可下载查询的，自己有什么猜想，动手拿Excel也好，R也好，试一试，please！
一共才10个点，如果用十个参数的回归模型拟合，拟合度能高达100%呢，敢画置信区间看看么？
数据能拟合一个简单的模型就是造假吗？那人口数据拟合得更好，岂不是实锤造假？对了我忘了确实有人每年都在说人口数据造假……
诚然，经济数据完美拟合模型不那么容易，但对于双十一这样的数据来说，反而更容易理解——因为任务目标就是这样的，那就完成任务。
事实很可能是——阿里在双十一上有自己的KPI，而KPI是用简单的指数增长算出来的。有了KPI，再层层分解，不断测算完成可能，想尽一切办法，压榨商家也好，预售期提前也好，锁定购物车只能双十一当天下单也好，都是完成KPI的手段。最终完成了KPI，和造假也没什么关系。
另一个例子是中国的数据，很多人一直吐槽国内地方政府GDP之类的数字不真实，因为数字增长非常平稳，比如《蝙蝠侠黑暗骑士》里说的那样。
但政府本身就以GDP为目标，最后完成这个目标，不是一件很正常的事情吗？我接触到的一些地方政府，在前几年仍然考核GDP的时候，最后三季度发现数据不行，那四季度赶紧就得提前上马一些投资，招商引资要再勤快一点，工作会议上再催促压缩一下项目的签约时间。
这都是为了最终完成GDP目标的一个正常工作，这么多年来中国经济增长保持这个平稳增速，完成这个KPI，地方官员是要尽到120%的努力的。换到阿里这样的企业上，这个任务完成只会更精确。
而区别在于，目前中国政府层面可能已经不考核GDP了，因为人们已经发现为了完成这个KPI所做的扭曲市场代价有些大。但阿里仍然在继续使用这个KPI，并且为了完成这个KPI付出大量努力。
所以真正的问题应该是，在目前国内消费增速放缓的大前提下，用各种手段扭曲消费，保证双十一这个KPI的完成，代价会不会太大？最后是让人们把一年的东西放在一天里面下单，还是让消费者买了很多不需要的东西？如果为了完成KPI过度扭曲了人们的正常消费，甚至产生了对消费的挤出，那可能就有些得不偿失了。
水？谁？税！！！
去查税！
吹牛只要交税，国家也承认你吹牛的数据。
谁查查11月每年交了多少税？
这种现象的成因高赞答案已经说的很好了，我只是想吐槽一下这种想法的逻辑问题。
属于小概率事件，在实际生活中几乎是不可能发生的事。因此可以断定，阿里为了吸引双十一的购物热度，对销售额数据进行了人工修饰，存在造假事实。
听说某件事时，因为这件事发生的概率小，就认为这件事是假的，这种逻辑本身是没有道理的。举个例子，学过高中数学的都知道，闭着眼拿粉笔往黑板上扔，击中任意一个点的概率都是零，我现在往黑板上扔了一次，击中了一个坐标为(x,y)的点。我跟你说了这件事，然后你告诉我因为击中(x,y)的概率是零，几乎不可能发生，因此断定我在撒谎，存在造假事实，你这不是杠精是什么。
事实上，这种想法属于概率的滥用，概率不能用来否定已经发生的事。还是高中数学的内容，老师讲概率定义的时候会提到，一件事发生的概率是p，是指独立重复很多次实验之后，这件事发生了的次数占总实验次数的比例稳定在p。对于每次实验，其结果还是确定的。概率是可能性的度量，但它并没有否认每次结果的确定性，更不能作为否认已经发生了的事的证据。
我们可以用概率评估一件事发生的可能性，但记得要用条件概率，并且条件尽可能全面。举个例子，现在的NBA西部排行榜上，前几年的王朝球队、拥有库里和汤普森的勇士排名倒数第一，你可能觉得难以置信。但当你知道库里和汤普森都受伤这一情况之后，这个事实就容易理解了。拿双十一这件事说，我们之所以会觉得销售额完美符合曲线是小概率事件，是因为平时生活中很少见到这种符合模型的真实数据。但跟淘宝这种大公司、双十一这种大型零售促销活动相比，我们日常生活中见的那些数据有多少参考和借鉴意义呢？所以如果不考虑具体场景和条件，就会很容易被不相干的生活经验干扰了自己的判断。
想要知道淘宝双十一历年销售额被模型完美拟合的概率，需要有很多很多个有淘宝和双十一的平行世界，统计一下这些平行世界里销售额跟模型的match情况，计算一下比例，这个肯定是做不到的。我们只能设淘宝双十一历年销售额被模型完美拟合的概率为p，然后用相似的场景去估计，比如看看Amazon促销日的数据能不能拟合、中国和美国的零售额能不能拟合等等，根据这些场景的结果去不断修正我们对p的估计，给出一个在当前条件下置信度比较高的p的范围，这其实就是贝叶斯那套思路了。 Sean Liu的答案里面提到，Amazon促销日以及中美销售额的数据都是跟模型完美拟合的，再加上淘宝双十一，如果我们用贝叶斯的方法去推断p，你会发现p更可能是一个比较大的值，这就说明在这段时间范围内，国家尺度下的大型零售促销活动的销售额大概率就是跟这些模型match的。因此对于淘宝双十一，销售额随时间有这样的规律不是小概率事件，而是大概率事件。
即使淘宝双十一出现这样的规律是大概率事件，我们也不能据此就说淘宝没有造假，否则就是犯了跟上面一样的错误。想要估计淘宝有没有造假，我们应该直接估计淘宝造假这一事件发生的概率，这一点同样需要用条件概率的思维去想。推理小说里的侦探在找凶手时，往往会从每个嫌疑人的杀人动机出发，动机越大嫌疑往往越大，这里的动机其实就是条件概率的体现。杀人本身是小概率事件，但当某人能因为被害人的死去获得巨大的利益，有了作案动机，他的杀人概率就会大幅增大。同样是杀人，在凶手是这个人的条件下就比凶手是别人的条件下概率要高。
再举个例子，A在网上说自己是千万富翁，B在网上说自己中彩票得了一千万，谁撒谎的概率比较大？千万富翁这个事件发生的概率显然比中彩票得一千万的概率大，因为后者是前者的子集，但我们不能因为P(身家千万)>P(中千万彩票)就判断P(说谎|声称自己身家千万)<P(说谎|声称自己中千万彩票)。事实上，谎称自己身家千万能够包装自己的形象，贩卖成功经验和鸡汤，为自己牟取名利，而谎称中千万彩票似乎就没什么额外的好处。因此我们推测P(说谎|声称自己身家千万)>P(说谎|声称自己中千万彩票)，因为前者有更强的动机。
回到淘宝这件事，作为中国最大的电商，在双十一销售额上连年数据造假使其符合模型的动机是什么呢？对淘宝有什么好处呢？我目前是看不出来，因此我认为淘宝造假的概率是很低的。事实上，淘宝造不造假并不重要，只是希望更多人在怀疑和推断的时候能有更合理的方法和依据。也有可能过两天淘宝发个声明说对不起我们确实造假了，但即使那样我也不觉得自己被打脸，因为如果淘宝造假肯定也是出于我不知道的原因，推断出错是因为掌握的信息不全面而不是方法有误，就像不知道库里汤普森受伤的勇士球迷会估计球队开赛连胜一样。但是如果你因为勇士队衣不好看判断今年他们开局会连败，即使结果说中了也不露脸啊。
那我们可以说特朗普的发型是理发师根据斐波那契数列来为他量身定制的么？
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今年的双十一落下帷幕，本应是阿里交出满意答卷的时候，却因为一份数据报告，陷入了舆论的风口浪尖。这份报告直指阿里巴巴在2023年双十一期间的成交额存在“注水”嫌疑，引发了广泛的讨论和质疑。质疑的源头：一份“不寻常”的报告这次的质疑并非空穴来风，而是源于一份由第三方机构发布的市场分析报告。报告指出，阿里.............
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今年双十一的预售时间悄悄地提前了，从去年 11 月 10 日的零点开抢，变成了今年的晚上八点。这让不少剁手族感到一丝“熟悉的陌生感”，甚至有人开玩笑说：“双十一这是要开始养生了吗？”玩笑归玩笑，这背后的考量可不少。与其说是“养生”，不如说是平台和商家在精打细算，试图在更人性化、更灵活的时间节点，最大.............
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看到天猫双十一在零点三十分就公布了 3723 亿的实时成交额，说实话，心里还是挺有感觉的。这数字太庞大了，每次到双十一，看到这些跳动的数字，都感觉像是在见证一场全民参与的经济狂欢。我的感受嘛，可以分成几个方面来讲讲：1. 惊人的消费能力和数字的背后：首先，这 3723 亿不是一个虚无缥缈的数字。它代.............
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2018年双十一淘宝的“战队集能量”活动，如今想起来，感觉挺有意思的。那会儿，大家对这种游戏化的营销方式还挺新奇的，也确实玩得挺投入的。核心思路：社交+游戏化，拉动用户活跃和参与我记得这个活动的核心就是把用户分成不同的“战队”，然后通过各种方式“集能量”。能量可以兑换各种优惠券、红包，甚至还有机会赢.............
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今年的双十一盖楼挑战，怎么说呢，真是几家欢喜几家愁。看着自己一点点堆积起来的“楼”，再看看别人一溜烟就跑到终点线，那种心情，真是五味杂陈。说起来，这活动年年都有，但今年的感觉尤其“卷”。朋友圈里、微信群里，全是求助、互助的。以前可能就是随手点点，现在都变成了一种战略性的社交活动。你朋友圈里谁的楼盖得.............
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