這是精讀系列的第3篇文章
哈嘍防楷，大家好牺丙，我是可樂(lè)，今天是精讀《數(shù)據(jù)分析思維：分析方法和業(yè)務(wù)知識(shí)》的第三篇文章复局，對(duì)應(yīng)這本書的第345章冲簿，主要講用數(shù)據(jù)分析解決問(wèn)題的流程以及兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例：國(guó)內(nèi)和跨境電商行業(yè)的業(yè)務(wù)知識(shí)、指標(biāo)和案例肖揣。
前兩篇精讀如下：
精讀1：總說(shuō)業(yè)務(wù)民假，到底業(yè)務(wù)常用的指標(biāo)有哪些
精讀2：11種數(shù)據(jù)分析方法，別再說(shuō)你不會(huì)了
用數(shù)據(jù)分析解決問(wèn)題
將前一章單獨(dú)的分析方法結(jié)合起來(lái)運(yùn)用龙优。
明確問(wèn)題
通過(guò)觀察現(xiàn)象羊异，把問(wèn)題定義清楚，要明確數(shù)據(jù)來(lái)源和準(zhǔn)確性彤断，通骋安埃可以從時(shí)間、地點(diǎn)和數(shù)據(jù)來(lái)源上進(jìn)行確認(rèn)宰衙。
其次對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行充分的理解平道，包括指標(biāo)和含義，以及和誰(shuí)對(duì)比的問(wèn)題供炼。
比如某店鋪上半年完成的利潤(rùn)一屋，與年初制定的月平均盈利500萬(wàn)的目標(biāo)還有很大差距，領(lǐng)導(dǎo)要求找到?jīng)]有達(dá)標(biāo)的原因袋哼。
首先要確認(rèn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性冀墨，明確是哪個(gè)部門提供的，每個(gè)月的數(shù)據(jù)是什么涛贯，數(shù)據(jù)是否核對(duì)清楚無(wú)誤诽嘉？
然后理解其中的指標(biāo)，利潤(rùn)是如何定義的等弟翘，和上半年相比出現(xiàn)了差距虫腋。
注：
- 避免主觀臆斷
分析原因
分析原因要搞清楚兩個(gè)問(wèn)題：
- 哪里出了問(wèn)題
- 為什么會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題
首先分析關(guān)鍵因素，運(yùn)用多維度拆解分析法稀余，對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行拆解悦冀，如銷售=銷售收入-銷售成本-營(yíng)業(yè)外支出，銷售收入還可以拆解為客單價(jià)X用戶數(shù)滚躯，至于拆解到什么程度雏门，要根據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)的理解和實(shí)際問(wèn)題靈活把握嘿歌。
再用假設(shè)檢驗(yàn)分析法，找到具體是哪里出了問(wèn)題茁影。
找到哪里出了問(wèn)題后宙帝，可以進(jìn)一步深入分析，如可食用相關(guān)分析來(lái)分析深層次的原因募闲。
提出建議
在提出建議這一步步脓，通常可以使用回歸分析浩螺、AARRR模型分析的方法靴患。
使用回歸分析，是為了計(jì)算出某個(gè)原因能夠?qū)δ繕?biāo)造成多大程度的影響要出，如預(yù)測(cè)銷售收入要達(dá)到多少才能實(shí)現(xiàn)下半年利潤(rùn)4000萬(wàn)的目標(biāo)鸳君。
關(guān)于回歸分析，可參考這篇文章：
細(xì)說(shuō)回歸分析
接下來(lái)是實(shí)戰(zhàn)部分患蹂，講了12個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)知識(shí)或颊、常用指標(biāo)，以及案例分析传于，先從電商行業(yè)開始
國(guó)內(nèi)電商行業(yè)
4種業(yè)務(wù)模式：
- B2B：企業(yè)賣家——企業(yè)買家囱挑，如阿里巴巴，訂單量大
- B2C：企業(yè)賣家——個(gè)人買家沼溜，如天貓平挑、亞馬遜、“XX官方旗艦店”
- C2C：個(gè)人賣家——個(gè)人買家系草，如淘寶
- O2O：賣家線上——買家線下
電商行業(yè)經(jīng)歷了從流量運(yùn)營(yíng)到用戶運(yùn)營(yíng)的升級(jí)
業(yè)務(wù)指標(biāo)
- 新老用戶數(shù)量占比
- 新老用戶金額占比
- 復(fù)購(gòu)率：復(fù)購(gòu)用戶的占比通熄，通常衡量一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間段，反映用戶忠誠(chéng)度
- 平均復(fù)購(gòu)周期：用戶重復(fù)購(gòu)買的平均時(shí)間間隔
- 回購(gòu)率：分析短期促銷活動(dòng)對(duì)用戶吸引力的指標(biāo)
電商常用指標(biāo)可分為人與貨兩大類找都，分別是用戶交易和商品管理指標(biāo)
用戶交易：
- 訪客數(shù)UV：商品所在頁(yè)面的獨(dú)立訪問(wèn)數(shù)
- 加購(gòu)數(shù)：將某款商品假如購(gòu)物車的用戶數(shù)
- 收藏?cái)?shù)：收藏某款商品的用戶數(shù)
購(gòu)買階段：
- 成交總額GMV
- 支付轉(zhuǎn)化率：付款用戶數(shù)/訪客數(shù)
- 折扣率：GMV/吊牌總額
收退貨：
- 拒退量：拒收和退貨的總量
- 拒退額：拒收和退貨的總金額
- 實(shí)銷額：GMV減去拒退額
備貨指標(biāo)：
- SPU數(shù)：款號(hào)棠隐，如iphone 9就是一個(gè)SPU
- SKU數(shù)：指某款號(hào)的具體貨號(hào)，具體到顏色檐嚣、尺寸，如iphone 9 有3個(gè)SKU啰扛，分別是黑色嚎京、白色和紅色
- 備貨值：吊牌價(jià) X 庫(kù)存數(shù)
發(fā)貨售后：
- 售賣比：售罄率，GMV/備貨值隐解，用來(lái)看商品流轉(zhuǎn)情況鞍帝，對(duì)庫(kù)存進(jìn)行優(yōu)化
- 動(dòng)銷率：有銷量的SKU數(shù)/在售SKU數(shù)
案例：回購(gòu)率下降分析
明確問(wèn)題：發(fā)現(xiàn)2019年雙十一用戶回購(gòu)率下降，分析原因
對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)不管是用戶數(shù)還是回購(gòu)人數(shù)較2017煞茫、2018年都有增長(zhǎng)帕涌，但回購(gòu)率卻下降摄凡，這是我們前面說(shuō)的辛普森悖論，原因應(yīng)該是回購(gòu)人數(shù)的增長(zhǎng)沒(méi)有趕得上基數(shù)的增長(zhǎng)蚓曼。
運(yùn)用多維度拆解分析法亲澡，先從R值進(jìn)行拆解，也就是RFM分析中的那個(gè)R值纫版，最后一次購(gòu)買時(shí)間間隔床绪，從R<=365和365<R<=730兩個(gè)組對(duì)比歷年的基數(shù)、回購(gòu)數(shù)其弊、回購(gòu)率癞己，發(fā)現(xiàn)19年反而比18年的值都高，說(shuō)明R值不能定位回購(gòu)率下降的原因梭伐。
接著從F值進(jìn)行拆解痹雅，就是購(gòu)買頻次，拆解為F=1和F>1糊识，發(fā)現(xiàn)僅購(gòu)買一次的基數(shù)用戶回購(gòu)率下滑較大绩社，造成整體回購(gòu)率降低，可以從F=1的基數(shù)用戶出發(fā)技掏，進(jìn)行更深入的分析
把F=1的用戶再按照R值分成多組铃将，發(fā)現(xiàn)90<R<=180這個(gè)組的回購(gòu)率同比下降最大，是造成F=1用戶回購(gòu)率下降的主要原因哑梳，倒推日期劲阎，終于找到了原因，2019年“618”大促帶來(lái)的新用戶有大量用戶沒(méi)有留存下來(lái)鸠真，這些新用戶主要是平臺(tái)的推廣頁(yè)的廣告吸引的許多低價(jià)嘗新的用戶悯仙。
跨境電商行業(yè)
跨境電商是通過(guò)跨境物流送達(dá)商品、完成交易的國(guó)際商業(yè)活動(dòng)吠卷。3種業(yè)務(wù)模式：
- 平臺(tái)型：邀請(qǐng)賣家入駐跨境電商平臺(tái)锡垄，如天貓國(guó)際
- 自營(yíng)型：跨境電商平臺(tái)自己運(yùn)用，如小紅書祭隔、考拉海購(gòu)
- 混合型：兼有平臺(tái)型和自營(yíng)型货岭，如亞馬遜
業(yè)務(wù)指標(biāo)
廣告方面的業(yè)務(wù)指標(biāo)，從漏斗模型上看疾渴，有以下指標(biāo)需要注意：
案例：會(huì)員分析
亞馬遜店鋪會(huì)員活動(dòng)要保證訂單兩日達(dá)千贯，后臺(tái)數(shù)據(jù)顯示送達(dá)率只有90%，低于標(biāo)準(zhǔn)100%搞坝，造成活動(dòng)失敗搔谴。
明確問(wèn)題：造成會(huì)員送達(dá)率低于標(biāo)準(zhǔn)的原因是什么？
分析原因：梳理從買家下單到收貨的業(yè)務(wù)流程桩撮，使用對(duì)比分析法敦第，分析到底是哪個(gè)環(huán)節(jié)出了問(wèn)題峰弹，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，沒(méi)有及時(shí)發(fā)貨是主要原因芜果。
再?gòu)膫}(cāng)庫(kù)維度拆解鞠呈，深入分析，發(fā)現(xiàn)06和07倉(cāng)庫(kù)訂單異常數(shù)較多师幕，是主要癥結(jié)粟按。
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