七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析

七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析
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这是诸葛io的第433篇数据分析干货
数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门 , 我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势 , 也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考 。 下面就给大家详细拆解七种常见的数据分析法 , 让我们的数据分析少走弯路 。01
象限分析法
从这张图 , 你能分析出来什么呢?七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析
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X轴从左到右是点击率的高低 , Y轴从下到上是转化率的高低 , 形成了4个象限 , 这就是我们要说的象限分析法 。 针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点 , 然后将这次营销活动的效果归到每个象限 , 4个象限分别代表了不同的效果评估 。 象限一:高点击高转化 , 点击高代表营销创意打动了受众 , 转化高代表被打动的受众是产品的目标用户;象限二:高转化低点击 , 同样的 , 高点击代表被打动的受众是产品的目标用户 , 但低点击代表的是营销创意没有打动用户;象限三:低点击低转化 , 这个象限是最糟糕的营销活动了 , 投放广告点击少 , 点击用户转化低 , 创意无效 , 用户不精准;象限四:高点击低转化 , 这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿 , 但就要给渠道扣绩效了 。 这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑 。 象限分析法有什么用?1.找到问题的共性原因;通过象限分析法 , 将有相同特征的事件进行归因分析 , 总结其中的共性原因 。 例如案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略 , 第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道;2.建立分组优化策略;针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略 , 例如提升象限二的投放创意 , 象限四的投放渠道 。02
公式拆解法
什么是公式拆解分析法?所谓公式拆解法就是针对某项指标 , 用公式表现该指标的影响因素 , 例如日销售额的影响因素是各商品的销售额 , 找到影响因素后 , 需要对影响因素的影响因素进行拆解 。 七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析
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看这张图 , 以日销售额为例做了一次公式拆解分析 , 这次拆解一共包括了5层 , 最后一层是对推广效果的衡量 。 第一层:找到日销售额的影响因素日销售额=各商品的销售额之和 , 也可以拆解为各渠道的销售额之和、各销售人员的销售业绩之和 。 公式拆解分析法的第一步是需要确定要分析的指标 , 然后找到这个指标的直接影响因素 。 第二层:找到各商品销售额的影响因素各商品销售额=销售数量*单价第二层拆解需要找到影响目标指标的影响因素 , 例如各商品销售额的影响因素是商品的销量和单价 , 这里是简单举例算法 , 在实际分析中 , 还需要计算优惠政策等因素 。 第三层:找到销售数量的构成因素销售数量=店铺新客购买数量+店铺老客购买数量+复购用户购买数量这里对销售数量的拆解是针对购买人群的特征来划分的 , 这样分析的目的在于找出不同客群的购买影响因素 。 而在实际应用中 , 因分析目的的不同 , 对指标影响因素的拆解也不同 , 例如销售数量可以拆解为渠道A销量+渠道B销量+渠道C销量 。 第四层:找到新客的来源店铺新客购买数量=渠道A转化新客购买数量+渠道B转化新客购买数量+渠道C转化新客购买数量+……这样拆分的目的在于找出不同渠道来源用户的后续转化特征 , 从而找到购买力高的用户来源渠道 。 第五层:计算渠道推广回报渠道推广回报的计算方式就是A渠道新客销售额-推广成本 。 从日销售额拆解到最后一步 , 是拆解出了对渠道推广效果的分析 , 这是对店铺新客的拆解 , 那么同样 , 也可以对店铺老客或者复购客户进行拆解 , 例如复购用户可以拆解出复购周期、复购次数、累计复购数量等因素 , 对复购用户给予特殊购买通道或提供有约束力的购买政策 , 例如年卡之类的 。 公式拆解法是针对问题的层级式解析 , 在拆解之前 , 不能盲目拆解 , 需要有目的性的找方向 , 从而挖掘原因 。 例如在上文案例的拆解过程中 , 拆解方向可以分为两种 , 一种是对绩优指标的拆解 , 找出销售额上涨的原因 , 另一种是对绩劣指标的拆解 , 找出销售额下降的原因 。03