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在日常工作中遇到簡單的業(yè)務(wù)問題,可以直接查看數(shù)據(jù)進行驗證并解決,但遇到復(fù)雜的問題時,可能看到數(shù)據(jù)都無從下手,拿到數(shù)據(jù)也看不出什么問題。本文將介紹一種常見又比較通用的數(shù)據(jù)分析方法-多維度拆解法,希望能夠成為你進行數(shù)據(jù)分析和解決業(yè)務(wù)問題的利器。
多維度拆解是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。
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。
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。
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。
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:
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)。
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。
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。
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。
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。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)分析工作至關(guān)重要,不懂業(yè)務(wù)就很難進行深入有效的數(shù)據(jù)拆解,所以CDA數(shù)據(jù)分析師一級把對比分析作為考點,
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