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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代【案例】業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法之多維度拆解
【案例】業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法之多維度拆解
2025-03-13
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以下的文章內(nèi)容來(lái)源于柯家媛老師的專欄，如果您想閱讀專欄《小白必備的數(shù)據(jù)思維課》，點(diǎn)擊下方鏈接

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在日常工作中遇到簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)問(wèn)題，可以直接查看數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證并解決，但遇到復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，可能看到數(shù)據(jù)都無(wú)從下手，拿到數(shù)據(jù)也看不出什么問(wèn)題。本文將介紹一種常見(jiàn)又比較通用的數(shù)據(jù)分析方法-多維度拆解法，希望能夠成為你進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的利器。

多維度拆解是通過(guò)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(dòng)背后的原因。

一、多維度拆解的適用場(chǎng)景

1、對(duì)單一指標(biāo)的構(gòu)成或比例進(jìn)行拆解分析

這種場(chǎng)景往往適用于像分欄目的播放量和新老用戶比例等等。

2、對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行拆解分析

一般適用于從不同渠道瀏覽到添加購(gòu)物車到購(gòu)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(dòng)的效果自然不同，這時(shí)候我們就可以從不同省份的活動(dòng)情況來(lái)進(jìn)行分析。

3、對(duì)需要還原行為發(fā)生的場(chǎng)景進(jìn)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(jí)、性別，來(lái)自哪個(gè)頻道進(jìn)行多維度的拆解。

二、案例解析

舉個(gè)栗子：我們做少兒英語(yǔ)培訓(xùn)的產(chǎn)品，進(jìn)行了一波推廣營(yíng)銷活動(dòng)后，想看下推廣效果怎么樣，如何查看呢？

首先我們從【進(jìn)入網(wǎng)站事件】進(jìn)行分析：

第一個(gè)維度

從用戶性別進(jìn)行拆分，由下圖可以看出，進(jìn)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(yǔ)培訓(xùn)，這也跟大部分家庭由母親帶孩子有關(guān)。

第二個(gè)維度

從操作系統(tǒng)進(jìn)行拆分，可以看出大部分用戶來(lái)自iOS用戶。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，女性用戶更喜歡用蘋(píng)果設(shè)備，這也與前面的性別分析是一致的。

第三個(gè)維度

按渠道來(lái)源進(jìn)行拆分，由下圖可以看出42%的用戶來(lái)自于訂閱號(hào)。這是因?yàn)槲覀冊(cè)诨顒?dòng)開(kāi)始前做了一場(chǎng)公開(kāi)課，并在訂閱號(hào)上做了相關(guān)推送。

第四個(gè)維度

從城市等級(jí)這個(gè)維度進(jìn)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(gè)維度

從進(jìn)入網(wǎng)站這個(gè)事件按新老用戶進(jìn)行拆分，由下圖可以發(fā)現(xiàn)，每天的DAU在過(guò)去的一周內(nèi)沒(méi)有發(fā)生什么波動(dòng)，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(méi)有啥變化，這是因?yàn)槔嫌脩粢恢痹谕碌@一漲一跌交集之后，DAU的趨勢(shì)沒(méi)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(méi)有成功的留住他們。

經(jīng)過(guò)推廣活動(dòng)之后，注冊(cè)-下單-支付的這個(gè)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(duì)這個(gè)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行拆解。

首先從渠道來(lái)源進(jìn)行拆解分析，由下圖可以看出，百度來(lái)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(jìn)行拆解分析，在鄭州這座城市用戶下單的意愿不強(qiáng)烈，這表明我們的產(chǎn)品可能不適合二級(jí)城市（新一級(jí)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(qiáng)，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(yùn)作原理非常簡(jiǎn)單：指標(biāo)或是業(yè)務(wù)流程按照多維度拆分，來(lái)觀察數(shù)據(jù)的變動(dòng)，從而找出問(wèn)題的原因。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)分析工作至關(guān)重要，不懂業(yè)務(wù)就很難進(jìn)行深入有效的數(shù)據(jù)拆解，所以CDA數(shù)據(jù)分析師一級(jí)把對(duì)比分析作為考點(diǎn)，

以上的文章內(nèi)容來(lái)源于柯家媛老師的專欄，如果您想閱讀專欄《小白必備的數(shù)據(jù)思維課》，點(diǎn)擊下方鏈接

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