首先問個問題：男生點擊率增加沦疾，女生點擊率增加赦肋，為啥總體點擊率會減少呢？
為什么會出現(xiàn)這樣的情況呢谦疾？因為我們只看數(shù)據(jù)的整體南蹂，我們往往會忽略數(shù)據(jù)內(nèi)部各個部分的差異，而忽略
這些差異進行比較念恍，就有可能造成判斷的偏差六剥。
辛普森悖論：考察數(shù)據(jù)的整體，和考察數(shù)據(jù)的部分會得出相反的結(jié)論峰伙。
比如我們可以拆解來看：
原來：男生20人疗疟，點擊1人，女生100人瞳氓，點擊99人策彤，點擊率為20/120.
現(xiàn)在：男生100人，點擊6人匣摘，女生20人店诗，點擊20人，點擊率為26/120.
因為男女之間的點擊率有較大的差異性音榜，而且低點擊率群體的占比增大造成了這個結(jié)果庞瘸。
這就是多維度拆解分析方法。
那么多維度拆解分析方法一般由哪幾個角度去拆解呢赠叼？
一般我們會從指標的構(gòu)成和業(yè)務(wù)流程兩個角度去拆解擦囊。
還是舉個栗子來說吧
比如說有個APP 的日用戶留存率下降了5%，該怎么分析呢嘴办？
我們就從指標的構(gòu)成和業(yè)務(wù)流程兩個角度去拆解分析霜第。
首先我們從高用戶進行細分，包括新老户辞，渠道泌类，活動，畫像等多個維度，然后再分析每個維度下不同用戶的次日留存率刃榨，通過這種方式來定位到導(dǎo)致留存率下降的用戶群體是誰弹砚。
關(guān)于指標問題，可以參考一下這張思維導(dǎo)圖枢希，也可參考之前我發(fā)的大白話系列文章桌吃。
通過指標分析到目標客戶群體后，我們可以具體情況具體分析苞轿，通過參考內(nèi)部-外部因素來進行分析茅诱。
內(nèi)部元素：我們知道，無論是電商購買還是APP留存搬卒，都是一個漏斗模型瑟俭，APP從業(yè)務(wù)分解來看，就是 新用戶 > 首頁 > 留下來/離開 這個漏斗模型契邀。
在這個期間摆寄，會有很多因素影響著：
獲客渠道：獲客渠道質(zhì)量低，活動獲取了非目標客戶
滿足要求：首頁推薦的內(nèi)容不滿足用戶的需求/用戶在下載該APP后沒有找到自己滿意的內(nèi)容
提活手段：簽到等提活手段沒有達到預(yù)期效果/產(chǎn)品使用周期率低導(dǎo)致大量用戶在短時間內(nèi)不再使用該APP
外部因素：即為PEST分析模型
采用PEST分析（宏觀經(jīng)濟環(huán)境分析）坯门，政治（政策影響）微饥、經(jīng)濟（短期內(nèi)主要是競爭環(huán)境，如對競爭對手的活動）古戴、社會（輿論壓力欠橘、用戶生活方式變化、消費心理變化现恼、價值觀變化等偏好變化）简软、技術(shù)（創(chuàng)新解決方案的出現(xiàn)、分銷渠道變化等）述暂。
看到這里，相信你對多維度分析方法有個大概的了解了建炫。
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