數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方法:分拆

2013-02-21|HiShop
導(dǎo)讀:在理解了要選擇怎樣的指標(biāo)來衡量各項(xiàng)業(yè)務(wù)之后,我們可以對(duì)業(yè)務(wù)有一個(gè)客觀和全面的把握,可是數(shù)字本身無法告訴我們發(fā)生了什么事情,怎樣可以改進(jìn)。為了得到更深入的信息,我們需要用到很多的分析工具,這里我們只介紹最常用和基礎(chǔ)的分析方法:拆分。 ...

在理解了要選擇怎樣的指標(biāo)來衡量各項(xiàng)業(yè)務(wù)之后,我們可以對(duì)業(yè)務(wù)有一個(gè)客觀和全面的把握,可是數(shù)字本身無法告訴我們發(fā)生了什么事情,怎樣可以改進(jìn)。為了得到更深入的信息,我們需要用到很多的分析工具,這里我們只介紹最常用和基礎(chǔ)的分析方法:拆分。

一、看數(shù)據(jù)分布

最簡(jiǎn)單的拆分方法就是不看平均值,看數(shù)據(jù)分布。因?yàn)榉?是“總和”或者“平均”類的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都會(huì)丟失掉很多重要的信息。例如李嘉誠(chéng)來我們公司參觀,這一時(shí)間我們公司辦公室里的“平均資產(chǎn)”就會(huì)因?yàn)槔罴握\(chéng)一個(gè)人 被抬高到人均幾億身家。如果有人根據(jù)這個(gè)“平均資產(chǎn)”數(shù)據(jù)來判定說我們辦公室的人都是豪華游艇的潛在顧客,這自然是荒謬的。

可實(shí)際上,我們每天都在做著類似的判斷,比如當(dāng)我們聽到說顧客“平均在線時(shí)間”是3分34秒,就可能根據(jù)這個(gè)時(shí)間來進(jìn)行業(yè)務(wù)決策,例如設(shè)置“停留時(shí)間超過3分34秒為高價(jià)值流量”,或者設(shè)置系統(tǒng),在用戶停留了3分34秒還沒有下單的話就彈出在線客服服務(wù)窗口。我們?cè)O(shè)置這些時(shí)間點(diǎn)的根據(jù)是“平均停留時(shí)間”,在我們的想象里,我們的每個(gè)顧客都有著“平均的”表現(xiàn),停留時(shí)間大致都是3分34秒,可實(shí)際上真正的顧客訪問時(shí)間有長(zhǎng)有短,差別巨大:

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方法:分拆

 

從上圖我們可以看到絕大部分訪問時(shí)間非常短暫,而少數(shù)人訪問了大量時(shí)間,綜合起來平均停留時(shí)間3分多,用3分34秒來做為一個(gè)關(guān)鍵判定點(diǎn)是不合適的。

再舉一個(gè)例子,比如我們看到上個(gè)月平均訂單金額500元/單,這個(gè)月也是500元/單,可能會(huì)覺得數(shù)字沒有變化??墒菍?shí)際上有可能上個(gè)月5萬單都是400~600元,而這個(gè)月5萬單則是2萬單300元,2萬單400元,5千單500元,5000單超過2500元 ——客戶購(gòu)買習(xí)慣已經(jīng)發(fā)生了巨大變化,一方面可能是客戶訂單在變?。赡苁且?yàn)?a href="http://zytcm.com.cn/Download/6/show_6352.html">產(chǎn)品單價(jià)下降,采購(gòu)數(shù)量減少,或者客戶選擇了比較便宜的替代品),另一方面 出現(xiàn)了一些相對(duì)較大的訂單(可能是中小企業(yè)采購(gòu),或者是網(wǎng)站擴(kuò)充產(chǎn)品線見效了)。——看數(shù)據(jù)分布可以讓我們更容易發(fā)現(xiàn)這些潛在的變化,及時(shí)的做出應(yīng)對(duì)。

 

 

二、拆因子

很多時(shí)候我們很難直接從數(shù)據(jù)變化中分析出具體的原因,這時(shí)可以考慮拆分因子,將問題一步步細(xì)化找尋原因。

例如網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率下降,我們要找原因。因?yàn)?ldquo;轉(zhuǎn)化率”=“訂單”/“流 量”,所以“轉(zhuǎn)化率”下降的原因很可能是“訂單量下降”,“流量上升”,或者兩者皆是。按照這個(gè)思路我們可能發(fā)現(xiàn)主要的原因是“流量上升”和“訂單量升幅 不明顯”,那么下面我們就可以來拆解“流量”的構(gòu)成,例如拆成“直接訪問流量”、“廣告訪問流量”和“搜索引擎訪問流量”再看具體是哪部分的流量發(fā)生了變 化,接下來再找原因。這時(shí)我們可能看到說是搜索引擎訪問流量上升,那就可以再進(jìn)一步分析是付費(fèi)關(guān)鍵詞部分上升,還是自然搜索流量上升,如果是自然流量,是 品牌(或者網(wǎng)站名相關(guān))關(guān)鍵詞流量上升,還是其他詞帶來的流量上升——假如最后發(fā)現(xiàn)是非品牌類關(guān)鍵詞帶來的流量上升,那么繼續(xù)尋找原因——市場(chǎng)變化(淡季旺季之類),競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手行動(dòng),還是自身改變。假如剛好在最近把產(chǎn)品頁(yè)面改版過,就可以查一下是不是因?yàn)楦陌孀屗阉饕媸珍涀兌?,?quán)重變高。接下來再分析自己到底哪里做對(duì)了幫助網(wǎng)站SEO了(比如把頁(yè)面導(dǎo)航欄從圖片換成了文字),把經(jīng)驗(yàn)記下來為以后改版提供參考;另一方面還要分析哪里沒做好(因?yàn)樾略隽髁康遣]有相應(yīng)增加太多銷售),研究怎樣讓“產(chǎn)品頁(yè)面”更具吸引力——因?yàn)閷?duì)很多搜索引擎流量來說,他們對(duì)網(wǎng)站的第一印象是產(chǎn)品頁(yè)面,而不是首頁(yè)。

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方法:分拆

 

 

三、拆步驟

還有些時(shí)候,我們通過拆分步驟來獲取更多信息。

舉兩個(gè)例子:

第一個(gè)例子:兩個(gè)營(yíng)銷活動(dòng),帶來一樣多的流量,一樣多的銷售,是不是說明兩個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)效率差不多?

如果我們把每個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)的流量拆細(xì)去看每一步,就會(huì)發(fā)現(xiàn)不一樣的地方。營(yíng)銷活動(dòng)B雖然和營(yíng)銷活動(dòng)A帶來了等量的流量,可是這部分流量對(duì)產(chǎn)品更感興趣,看完著陸頁(yè)之后更多的人去看了產(chǎn)品頁(yè)面??上У氖请m然看產(chǎn)品的人很多,最后轉(zhuǎn)化率不高,訂單數(shù)和營(yíng)銷活動(dòng) A一樣。

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方法:分拆

 

這里面還可以再深入分析(結(jié)合之前提到的分析方法,和下一章要說的細(xì)分方法),但是光憑直覺,也可以簡(jiǎn)單的得出一些猜測(cè)來,例如兩個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)的顧客習(xí)慣不太一樣,營(yíng)銷活動(dòng) B的著陸頁(yè)設(shè)計(jì)更好,營(yíng)銷活動(dòng) B的顧客更符合我們的目標(biāo)客戶描述、更懂產(chǎn)品——但是我們的價(jià)格沒有優(yōu)勢(shì)等等這些猜想是我們深入進(jìn)行分析,得出行動(dòng)方案的起點(diǎn)。至少,它可以幫助我們更快的累計(jì)經(jīng)驗(yàn),下次設(shè)計(jì)營(yíng)銷活動(dòng)的時(shí)候會(huì)更有的放矢,而不是僅僅寫一個(gè)簡(jiǎn)單report說這兩個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)效果一樣就結(jié)案了。(注:這是個(gè)簡(jiǎn)化的例子,實(shí)際上還可以分更多層)

第二個(gè)例子可能更常見一些,比如網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率下降,我們可以拆成這樣的漏斗:

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方法:分拆

 

這樣拆好之后,更能清楚地看到到底是哪一步的轉(zhuǎn)化率發(fā)生了變化。有可能是訪客質(zhì)量下降,都在著陸頁(yè)流失了,也可能是“購(gòu)物車–>登錄”流失了(如果你把運(yùn)費(fèi)放到購(gòu)物車中計(jì)算,很可能就看到這一步流失率飆升),這樣拆細(xì)之后更方便我們分析。

曾經(jīng)有一個(gè)例子就是轉(zhuǎn)化率下降,市場(chǎng)部查流量質(zhì)量發(fā)現(xiàn)沒問題,產(chǎn)品經(jīng)理查價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力也沒問題——最后發(fā)現(xiàn)是技術(shù)部為了防止惡意注冊(cè),在登錄頁(yè)面加了驗(yàn)證碼(而且那個(gè)驗(yàn)證碼極度復(fù)雜),降低了“登錄頁(yè)面–>填寫訂單信息“這一步的轉(zhuǎn)化率。

 

 

四、細(xì)分用戶族群

很多時(shí)候,我們需要把用戶行為數(shù)據(jù)拆分開,看不同族群的人有什么不同的表現(xiàn),通過比較異同來獲取更多的洞察。從實(shí)踐出發(fā),客戶族群細(xì)分的方法主要有三種:

按照客戶屬性細(xì)分:根據(jù)客戶“是誰”來劃分族群,例如把客戶分成“新客戶”和“老客戶”。按照客戶行為來細(xì)分:根據(jù)客戶上網(wǎng)行為來細(xì)分,例如把客戶分成“瀏覽服裝專區(qū)的客戶”和“瀏覽數(shù)碼專區(qū)的客戶”。很多時(shí)候“根據(jù)客戶行為”和“根據(jù)客戶屬性”這兩者會(huì)混在一起,比如一個(gè)客戶的行為是“每個(gè)月都來買一次東西而且只買最貴的”,可能我們就會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)里給他標(biāo)記上“有錢人”,之后“有錢人”就成了這個(gè)客戶的屬性之一。按照最終結(jié)果來細(xì)分:其實(shí)是“按照客戶行為來細(xì)分”的一種,但是它適用性非常廣,而且用起來非常方便,所以單獨(dú)拿出來講一下。

對(duì)于這個(gè)細(xì)分方法,本質(zhì)上就是根據(jù)結(jié)果把流量分成“好人”和“壞人”,然后一路比較“好人”和“壞人”從接觸到最后轉(zhuǎn)化或離開這整個(gè)過程中所經(jīng)歷過的事情有沒有什么顯著的不同,如果有,則進(jìn)一步深入考慮這些不同點(diǎn)是否就是造成他們一些是“好人”一些是”壞人“的原因,再想辦法優(yōu)化這些經(jīng)歷,盡可能增加”好人“這個(gè)族群。 

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