數(shù)據(jù)分析方法論：數(shù)據(jù)異常歸因，該怎么分析原因？
為什么指標(biāo)變化了xx%？
01
數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性及損失評估
確認(rèn)數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確：數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑等；
數(shù)據(jù)的波動帶來的影響評估：損失評估、對用戶、KPI等可能造成潛在影響。
02
同期事件評估
競品：競品最近的動作，是否舉辦活動
政策：政策監(jiān)管、法規(guī)變化
社會：節(jié)假日、社會熱點等
自然：季節(jié)性、周末等時期變動
產(chǎn)品：版本迭代可能存在bug、推薦算法端的更新、注冊、登錄或其他關(guān)鍵行為的路徑變化等等
運營：push推送頻率、內(nèi)容等、活動、運營策略更新等
推廣：渠道更新呢、投放力度、是否篩選作弊用戶等等
03
維度細(xì)分/業(yè)務(wù)流程分析
天維度就是拉長周期，比如一年看每日的數(shù)據(jù)指標(biāo)，看趨勢，看每天中位數(shù)，判斷異常時間點。也許，趨勢圖拉出來，就立刻能鎖定哪段時間數(shù)據(jù)異常。? 至于其他的時間維度，都是看人在不同特定的時間，數(shù)據(jù)上不同的表現(xiàn)。星期代表工作日周末，月度可能有財務(wù)結(jié)算、工資發(fā)放等，24小時表示上班時間、下班時間、白天、晚上等。?
04
策略落地及復(fù)盤
05
實戰(zhàn)案例
2.整理在下降對應(yīng)同一時間周期內(nèi)的內(nèi)外部發(fā)生的事件，尋找最有可能的原因所在：
06
延展
當(dāng)boss問你最近一周成交訂單量較上周有7%的下降時，
告訴boss：首先，我要確定這個5%的上跌是真的在跌，也許看似訂單量絕對值是在跌，但實際拆分下來后，業(yè)務(wù)或許是在上升，這個5%的波動是由于用戶結(jié)構(gòu)上的變化帶來的。?
領(lǐng)導(dǎo)緊張了，問: 怎么會？?
你一看，boss上套了: 是這樣的。訂單量=新用戶訂單+老用戶訂單。
你再接著跟boss說:?你看哈，假設(shè)我們正常情況下每天日活1000人，每天100單，其中新用戶每天0.2單(一般拉新有羊毛可以擼)，老用戶每天0.08單。某天我們看訂單量下降到95單了，很慌，因為我什么都沒做啊，價格也沒調(diào)，庫存也沒動，不過當(dāng)我們拆分新老用戶后，發(fā)現(xiàn)這一天拉新少了100人，老用戶呢，從800個人變成1000個人。
?
這時候，你看了一眼，陷入深思的boss，然后繼續(xù)說: 好！假定，新老用戶每天貢獻的訂單量前后一樣的話，我們發(fā)現(xiàn)確實減少的5%的訂單，其實主要來自我們近期廣告投放力減少，造成訂單量貢獻度較高的新用戶減少了，因為拉新貴啊，一個APP激活，幾十元，甚至幾百元都可能，所以增長部降低了拉新的預(yù)算，并拿出拉新預(yù)算的一半嘗試投放APP老用戶拉活，因為成本低，轉(zhuǎn)化效果穩(wěn)定，雖然整體訂單下降了5%，但其實是發(fā)現(xiàn)了一個，更高ROI的執(zhí)行路徑。
必須all in老用促活啊，這個是一個很好的優(yōu)化點?。』蛟S，應(yīng)該讓老板肯定這種策略，下面同學(xué)才敢甩開膀子執(zhí)行。
首先，讓負(fù)責(zé)用戶增長的同學(xué)，把拉新的廣告可以先停一停，拉新拉新，擼完就跑，得要留存啊。同時，也把這事兒，告訴產(chǎn)品和運營，出一套解決方案，一起想辦法，看能不能在這個策略基礎(chǔ)上，再提升下老用戶的訂單轉(zhuǎn)化率，這是重中之重?。?/span>
錢要花在刀刃上，再有錢的老板，廣告燒起來也肉疼啊。?
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