漏斗|大合集！数据分析9大基础方法汇总( 二 )

很多咨询公司都喜欢用这种方法，类似KANO模型或者波士顿矩阵，本质就是找到了两个很好的评价指标，通过两指标交叉构造矩阵，对业务分类。分类的区分效果很好，就广为流传了。
四、从2个指标到多个指标当分析指标变得更多的时候，最重要的工作，就是弄清楚：到底这些指标是什么关系。典型的关系有两种。
1. 第一种：并列关系几个指标相互独立，且是上一级指标的组成部分。比如我们常说的：业绩=客户数*消费率*客单价
在这个公式里：

一级指标：业绩；
二级指标：客户数、消费率、客单价；
客户数、消费率、客单价相互独立。

此时，客户数、消费率、客单价就是并列的三个指标，并且都是业绩的子指标。
2. 第二种：串行关系几个指标相互关联，有前后顺序关系。比如我们常说的：新注册用户数=广告浏览人数*落地页转化率*注册页转化率。

一级指标：新注册用户数；
二级指标：广告浏览人数、落地页转化率、注册页转化率；
用户要先看到广告，再点击广告进入落地页，再完成注册。

此时，广告页、落地页、注册页的指标相互关联，用户要一步步走。

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这两种关系，分别对应两种基础分析方法：

并列关系：指标拆解法，通过拆解一个一级指标，从二级指标里发现问题。
漏斗分析法：通过观察一串流程，了解其流程转化率，发现转化率短点。

3. 指标拆解法指标拆解法，一般在经营分析中使用较多。举个简单的例子，一个小程序商城，上月销售业绩150万，本月120万。如果只看结果，除了少了30万以外啥也不知道。但是进行指标拆解以后，就能发现很多东西（如下图）

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拆解以后可以明显看出：本月虽然注册用户人数增加了，但是消费率大幅度降低，所以收入少了。后续可以进一步思考：如何提高消费率。
4. 漏斗分析法漏斗分析法，则在互联网产品/推广/运营分析中使用较多，因为互联网产品能记录较多用户数据，因此可以呈现整个用户转化流程，从而进行分析。
举个简单例子，在网上看到一个商品广告，我们很感兴趣，点击进入购买。需要经历广告页→详情页→购物车→支付几个步骤，每多一个步骤，就会有一些用户流失，如同漏斗一样。
此时可以用一个转化漏斗，形象地表示这种关系（如下图）。

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有了转化漏斗以后，就能进一步基于漏斗分析，从而指导业务改善：

哪个环节漏掉的用户最多，需要改善？
不同的商品，漏斗形态如何，哪个更适合推广？
新的产品改版后，是否减少了漏掉的用户数量？

5. 相关分析法【漏斗|大合集！数据分析9大基础方法汇总】当然，还有一些指标，可能不是直接的并行/串行关系，但是在工作中，也很想知道他们有没有关系，比如：

广告投入与销售业绩；
下雨刮风和门店人流；
用户点击和消费行为。

此时，需要掌握相关分析法。注意：指标之间可能天生存在相关关系。常见的天生相关，有三种形态：

在结构分析法中，整体指标与部分指标之间关系；
在指标拆解法中，主指标与子指标之间的关系；
在漏斗分析法中，前后步骤指标之间的关系。

这三种情况，称为：直接相关。直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。相关分析法，更多是利用散点图/相关系数，找到潜在的相关关系（如下图）。