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首頁大數(shù)據(jù)時代連載 | 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法之多維拆解法
連載 | 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法之多維拆解法
2020-11-18
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多維度拆解是數(shù)據(jù)分析里最重要的一種分析方法，通過不同的維度去觀察同一組數(shù)據(jù)，從而洞查數(shù)據(jù)異動背后的原因。

多維度拆解的適用場景，對單一指標的構(gòu)成或比例進行拆解分析，這種場景往往適用于像分欄目的播放量和新老用戶比例等等。

對業(yè)務(wù)流程進行拆解分析，一般適用于從不同渠道瀏覽到添加購物車到購買的這種全局的轉(zhuǎn)化流程，像有些跨區(qū)域的產(chǎn)品，不同的區(qū)域活動的效果自然不同，這時候我們就可以從不同省份的活動情況來進行分析。

對需要還原行為發(fā)生的場景時進行拆解分析，比較適用于一些直播類的產(chǎn)品，比如需要去觀察打賞主播的等級、性別，來自哪個頻道進行多維度的拆解。

案例解析

舉個栗子：我們做少兒英語培訓(xùn)的產(chǎn)品，進行了一波推廣營銷活動后，想看下推廣效果怎么樣，如何查看呢？ 首先我們從【進入網(wǎng)站事件】進行分析： 第一個維度：從用戶性別進行拆分，由下圖可以看出，進入網(wǎng)站的用戶61%都是女性。相比孩子的父親，母親更關(guān)注少兒英語培訓(xùn)，這也跟大部分家庭由母親帶孩子有關(guān)。

第二個維度：從操作系統(tǒng)進行拆分，可以看出大部分用戶來自iOS用戶。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，女性用戶更喜歡用蘋果設(shè)備，這也與前面的性別分析是一致的。

第三個維度：按渠道來源進行拆分，由下圖可以看出42%的用戶來自于訂閱號。這是因為我們在活動開始前做了一場公開課，并在訂閱號上做了相關(guān)推送。

第四個維度：從城市等級這個維度進行拆分，咱們的產(chǎn)品定位是中等偏高收入的人群，這類用戶主要集中在一線城市，這也符合我們產(chǎn)品目前的定位。

第五個維度：從進入網(wǎng)站這個事件按新老用戶進行拆分，由下圖可以發(fā)現(xiàn)，每天的DAU在過去的一周內(nèi)沒有發(fā)生什么波動，但是按新老用戶拆分后發(fā)現(xiàn)，隨著這一波的推廣，咱們的新增用戶數(shù)一直在漲的，但是DAU卻沒有啥變化，這是因為老用戶一直在往下跌，這一漲一跌交集之后，DAU的趨勢沒有啥變化，這背后反映的情況是：引入了大量的新用戶，但是沒有成功的留住他們。

經(jīng)過推廣活動之后，注冊-下單-支付的這個流程的轉(zhuǎn)化情況如下圖，那么從哪些方面提升轉(zhuǎn)化率呢？我們就可以用多維度拆解的方法，對這個業(yè)務(wù)流程進行拆解。

首先從渠道來源進行拆解分析，由下圖可以看出，百度來的流量雖然不少，但是下單和支付的轉(zhuǎn)化率相比其他渠道還是挺低的。那像這種情況咱們可以加大其他渠道的廣告投放力度，減少百度的投放力度。

其次從城市進行拆解分析，在鄭州這座城市用戶下單的意愿不強烈，這表明我們的產(chǎn)品可能不適合二級城市（新一級城市）的用戶。

最后從操作系統(tǒng)拆解分析，由下圖可以發(fā)現(xiàn)，iOS用戶支付能力比較強，這也跟我們的產(chǎn)品大部分是女性用戶有關(guān)。

基于以上拆解的案例可以看出，多維度拆解法的運作原理非常簡單：指標或是業(yè)務(wù)流程按照多維度拆分，來觀察數(shù)據(jù)的變動，從而找出問題的原因。


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