【业务知识】数据分析方法:多维度拆解分析法

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仅供个人学习,不对外。

一、什么是多维度拆解法?

引例:七大姑八大姨给你介绍一个男生特别优秀:第一,个子高;第二,家庭条件好;第三,长得特别帅。
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该例就把“优秀”拆分成了3个维度。

二、多维度拆解的应用场景有哪些?

场景一:对单一指标的构成或比例进行拆解分析时。

例如:分栏目的播放量、新老客户比例。

场景二:对业务流程进行拆解分析时。

例如:从不同渠道浏览到添加购物车到购买这种转化流程。

再如:跨区域产品,可以从不同省份的活动情况进行分析。

场景三:对需要还原行为发生的场景时。

例如:直播类产品经理,要观察打赏主播的等级、性别、来自哪个频道等维度拆解。

三、一些例子

例1:少儿语言培训类产品(对单一指标的构成或比例进行拆解分析)。
维度1:用户性别(母亲更关注少儿语言培训)
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维度2::操作系统(ios端更多)
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维度3:渠道来源(订阅号更多,原因是做了一场公开课)
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维度4:城市等级(产品定位中等偏高收入人群)
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维度5:新老用户(新用户增加,DAU却不变,原来是老用户没留住)
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上述例子是对单一事件的拆解,还可以对业务流程进行拆解。

例2:少儿语言培训类产品推广后的注册、下单、支付数据如下(对业务流程拆解)。
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但是该图除了总的转化率信息,没有任何作用。
维度1:渠道来源(百度流量不少,但转化率很低,应该减少百度的投放力度)
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维度2:城市(不适合非一线城市)
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维度3:操作系统
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基于以上拆解的案例可以看出,多维度拆解法的运作原理非常简单:指标或者是业务流程按照多维度拆分,来观察数据的变动,从而找出问题的原因。

四、总结

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