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如何从多个角度分析问题?

​遇到问题如何去分析呢?

今天介绍的分析方法(多维度拆解)可以帮助我们从多个角度分析问题。

1.什么是多维度拆解 分析方法?

要理解两个关键词:维度、拆解。我们通过一个案例来说明。

老妈看扎扎单身多年,给她介绍相亲对象。

老妈:这个男生很优秀。

扎扎:具体讲讲怎么优秀了?

老妈:那我来从三个角度拆解下他的优秀,1)个子高 2)家庭背景好3)长的帅

扎扎:哦,原来是个高富帅呀

什么是维度呢?

老妈从不同的角度来看这个男生,这里的角度就是维度。

什么是拆解呢?

拆解其实就是做加法,A=维度1+维度2+维度3+...。比如上面的例子,老妈把优秀拆解成:1)个子高 2)家庭背景好 3)长的好看。也就是优秀=个子高(维度1)+家庭背景好(维度2)+长的好看(维度3)。

在数据分析中,我们通过不同的维度(角度)去观察同一组数据,从而洞察数据波动背后的原因。

比如我们可以把用户拆解成:用户=老用户(维度1)+新用户(维度2),从而可以看到老用户和新用户分别的数据表现是什么。

2.从哪些维度去拆解呢?

从指标构成来拆解:分析单一指标的构成。比如单一指标为用户,而用户又可以拆解为新用户、老用户。

从业务流程来拆解:按业务流程进行拆解分析,比如不同渠道的用户付费率。

3.如何使用?

下面我们通过一个例子来学习下如何使用多维度拆解分析方法。

一家线上店铺做了一波推广,老板想看看推广效果。你该怎么办呢?

推广效果最直观的是看用户增长了多少。所以,我们定义衡量指标是新增用户。这里的新增用户是指看到推广渠道的广告,进入店铺的人数。

我们可以按指标构成来拆解新增用户。

按照城市细分,比如一线、二线、三线及以下…不同城市的新增用户数量情况

按性别细分,男性用户、女性用户分别是多少

按照渠道细分,比如微信公众号、百度、头条哪个渠道的用户来源多

从渠道维度来看,渠道A新增用户数最多,渠道B新增用户数接近A,渠道C新增用户数最少。

那么,渠道A,渠道B,渠道C哪个用户的质量更高呢?

店铺做推广的目的,最终是为了给店铺带来销量,哪个渠道来的用户更愿意在店铺购买呢?

面对这个问题,我们就可以从业务流程来拆解

用户购买的业务流程,可以分为4步:

第1步,看到渠道的广告

第2步,被广告吸引进入店铺

第3步,在店铺选择感兴趣的商品

第4步,选择好商品,最终决定购买

按业务流程拆解后,我们看到虽然渠道A带来的用户多,但是最终购买人数却低于渠道B来的用户数

所以,渠道B的用户质量更高。

4.案例

我们再来看一个案例。小红书是一个泛品类的生活方式分享平台。

小红书的分析团队在研究不同用户群留存率的时候,发现来自信息流等渠道的用户留存率很低。他们有一个特性,就是低龄,大多是看一篇或者点过一篇笔记就走了,留存很差。

为什么低龄用户的留存比较差?

根据这个问题,小红书的分析团队从指标构成、业务流程拆解出三个分析的维度,来查找问题产生的原因。

1)从指标构成拆解

分析维度1:不同的低龄用户表现是否有差异?

在此之前,分析团队内部把 18 岁以下都算做低龄。这个划分有点太笼统,因为18 岁以下包含了3个学生阶段(小学生、初中生、高中生)。不同学生阶段的用户行为差异是比较大的,所以年龄维度本身需要更加细分。

2)从业务流程拆解

业务流程第1步,新用户下载小红书app

业务流程第2步:用户看到用户的首页

业务流程第3步:用户留下来继续使用小红书或者不喜欢,直接走了,也就是流失了

小红书的分析团队从业务流程拆解出两个分析的维度:

分析维度2:新用户来小红书想要看到什么内容?

当用户下载了这个app注册的时候,希望在这个平台上找到对自己有价值的东西。如果没找到,那用户很大概率会流失。

分析维度3:推荐的内容是用户想看的吗?

小红书的首页是推荐系统生成的内容。新用户注册的时候会选择一些自己的兴趣点,然后推荐系统根据用户选择的兴趣点,给用户推荐相关的内容。

推荐是否准确,直接影响用户的体验。比如我挑选兴趣的时候选了美妆,结果推荐系统给我推荐了旅行,那跟我的预期就会差很远,用户会觉得这个平台没有我想看的信息,自然就会离开。

小红书分析团队将问题拆解出这三个分析的维度来查找原因。

5.总结

1)什么是多维度拆解分析方法?

在数据分析中,我们通过不同的维度(角度)去观察同一组数据,从而洞察数据波动背后的原因。

2)从哪些维度去拆解?

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