拼多多面试题：销量下降，怎么办？

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业务发现最近某个指标异常让你分析分析，你会怎么做?

上来不管三七二十一就开始埋头分析? 那么接下来你可能会遇到这几种情况：

搞了半天发现数据来源不准确；或者发现你和对方的数据统计口径压根就不一致。

再或者发现波动是周期性的，属于正常波动，也就说这根本不是个问题等等。这些都意味着：“白干了”。

所以在做分析之前，明确问题是关键一步，也就是说我们确认这是一个什么样的问题，是不是个问题，这个问题对业务的影响是多大，然后才能进入分析原因和提出建议。

下面就用一个实际的面试题来分析遇到这类问题到底该如何解决。

【面试题目】

最近一周拼多多成交订单量较上周有5％的下降，该怎么从数据角度进行分析？

【分析思路】

用我们之前讲过的“数据分析解决问题的步骤”来解决业务问题。

一、明确问题

明确问题也就是把问题定义清楚，这一步需要明确数据来源和准确性，并对业务指标进行理解。

1.明确数据来源和准确性

从时间、地点、数据来源这3个维度来展开确定数据的来源和准确性。

1）时间：看是哪个时间范围的问题，本案例是近一周出现的问题。

2）地点：明确问题所指的具体区域，本案例是指全网订单数据。

3）数据来源和准确性：了解数据来源，通过与相关人员沟通核实数据的准确性。

2.业务指标理解

对于业务指标，可以从指标含义、和谁比进一步进行解读。

指标含义：通过沟通，明确成交订单量是指实际完成的订单量，也就是不包括取消订单。

指标定义：成交订单量=下单量*订单成交率。

和谁比：提到上升和下降问题，就要想到比较的对象是谁。

本案例中，“成交订单量较上周下降5%”，这里的比较对象是上周的成交订单量。

在实际工作中，我们可以拉长时间维度，看近几个月、上年同期成交订单量情况，确认是否是正常波动。

如果是非正常波动查看是趋势性异常还是单点异常，并通过与KPI等目标比较确认问题的的影响程度。在面试中我们直接假设“成交订单量较上周下降5%”是非正常波动且影响较大。

二、分析原因

为了找出“哪里出了问题”，使用“多维度拆解分析方法”对“成交订单量”这个指标，按指标的定义进行拆解：

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现在还是无法知道哪里出了问题。所以，我们把“下单量”继续拆解为“活跃买家数”和“人均下单量”，其中“活跃买家数”是指在近一周内至少下过一单的用户。

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根据活跃买家数=访客数*转化率，“活跃买家数”又可拆分为“访客数”和“转化率”。

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“访客数”按照用户是否首次进入可以拆分为“新用户”和“老用户”。

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具体拆解到哪一层结束，视业务问题情况决定。

接下来我们用“假设检验分析方法”对拆解后的每个部分进行验证。

1.提出假设

1）提出假设：问题出在订单成交率

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假设1：订单成交率下降

2）提出假设：问题出在下单量

这时需要对下单量进行进一步分析，也就是活跃买家数和人均下单量。假设人均下单量出了问题。

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假设2：人均下单量下降

3）提出假设：假设活跃买家数出了问题

这时需要对活跃买家数进行进一步分析，也就是访客数和转化率。假设转化率出了问题。

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假设3：转化率降低

4）提出假设：问题出在访客数

这时需要对访客数进行进一步分析，也就是新用户和老用户。

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假设4：新用户访客数减少

假设5：老用户访问数减少

2.搜集证据

对于之前提出的假设，搜集证据逐一进行验证。这里我们假设主要由用户转化率降低导致的。

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假设1：订单成交率降低

搜集证据：对近一周人订单成交率和上周订单成交率进行对比，发现近一周订单成交率波动不大。

得出结论：假设不成立。

假设2：人均下单量下降

搜集证据：近一周人均下单量和上周数据进行对比，发现人均下单量较上周基本没有变化。

得出结论：假设不成立。

假设3：用户转化率降低

搜集证据：对比近一周用户转化率和上周用户转化率，发现近一周用户转化率出现明显下降。

得出结论：假设成立。

假设4：新用户访客数减少

搜集证据：查看近一周和上周新用户访客数，发现近一周新用户访客数较上周波动不大。

得出结论：假设不成立。

假设5：老用户访客数减少

搜集证据：查看近一周和上周老用户访客数，发现近一周老用户访客数较上周波动不大。

得出结论：假设不成立。

对上面的分析过程可以用下图来总结。

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只看用户转化率降低，还不能决定接下来要采取哪些具体的措施才能解决问题。因此，为了进一步找出转化率为什么降低的原因，我们根据用户转化流程进行梳理，方便从用户转化流程再提出进一步假设。

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对于第 1步转化，用户从进入APP到浏览商品，可以提出假设：商品详情页不够吸引人。

对于第2 步转化，用户从浏览商品到点击下单，可以提出假设：商品库存不足。

对于第3 步转化，用户从点击下单到结算，可以提出假设：APP结算功能出现问题。

再使用数据进行进一步的假设验证。

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三、提出建议

1.详情页不够吸引用户。针对不同渠道进入的用户有针对性的进行推送。

2.商品库存不足。核实库存不足实际情况。建立库存预警机制，对库存情况进行全品类监控，并根据历史销量进行精准补货。

3.APP结算功能出现问题。请技术人员进行修复。

四、总结

以后遇到类似的问题，就要想到“数据分析解决问题”的这张图。

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第1步：明确问题。明确数据来源和准确性，理解业务指标，把问题定义清楚。

第2步：分析问题。分析问题发生的原因，使用“多维度拆解分析法”，把复杂问题进行细化；用“假设检验分析法”对拆解后的每个步骤进行验证。

第3步：提出建议。针对原因给出建议，或者提出可以实施的解决方案。

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