分享 ：电商数据分析基础方法：分拆，跟着用户走

在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。

一、看数据分布

最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡 是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人 被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客，这自然是荒谬的。

可实际上，我们每天都在做着类似的判断，比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒，就可能根据这个时间来进行业务决策，例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”，或者设置系统，在用户停留了3分34秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。我们设置这些时间点的根据是“平均停留时间”，在我们的想象里，我们的每个顾客都有着“平均的”表现，停留时间大致都是3分34秒，可实际上真正的顾客访问时间有长有短，差别巨大：

从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂，而少数人访问了大量时间，综合起来平均停留时间3分多，用3分34秒来做为一个关键判定点是不合适的。

再举一个例子，比如我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5000单超过2500元 ——客户购买习惯已经发生了巨大变化，一方面可能是客户订单在变小（可能是因为产品单价下降，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面 出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产品线见效了）。——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化，及时的做出应对。
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二、拆因子

很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因，这时可以考虑拆分因子，将问题一步步细化找寻原因。

例如网站转化率下降，我们要找原因。因为“转化率”=“订单”/“流 量”，所以“转化率”下降的原因很可能是“订单量下降”，“流量上升”，或者两者皆是。按照这个思路我们可能发现主要的原因是“流量上升”和“订单量升幅 不明显”，那么下面我们就可以来拆解“流量”的构成，例如拆成“直接访问流量”、“广告访问流量”和“搜索引擎访问流量”再看具体是哪部分的流量发生了变 化，接下来再找原因。这时我们可能看到说是搜索引擎访问流量上升，那就可以再进一步分析是付费关键词部分上升，还是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是 品牌（或者网站名相关）关键词流量上升，还是其他词带来的流量上升——假如最后发现是非品牌类关键词带来的流量上升，那么继续寻找原因——市场变化（淡季旺季之类），竞争对手行动，还是自身改变。假如刚好在最近把产品页面改版过，就可以查一下是不是因为改版让搜索引擎收录变多，权重变高。接下来再分析自己到底哪里做对了帮助网站SEO了（比如把页面导航栏从图片换成了文字），把经验记下来为以后改版提供参考；另一方面还要分析哪里没做好（因为新增流量但是并没有相应增加太多销售），研究怎样让“产品页面”更具吸引力——因为对很多搜索引擎流量来说，他们对网站的第一印象是产品页面，而不是首页。

三、拆步骤

还有些时候，我们通过拆分步骤来获取更多信息。

举两个例子：

第一个例子：两个营销活动，带来一样多的流量，一样多的销售，是不是说明两个营销活动效率差不多？

如果我们把每个营销活动的流量拆细去看每一步，就会发现不一样的地方。营销活动B虽然和营销活动A带来了等量的流量，可是这部分流量对产品更感兴趣，看完着陆页之后更多的人去看了产品页面。可惜的是虽然看产品的人很多，最后转化率不高，订单数和营销活动 A一样。

这里面还可以再深入分析（结合之前提到的分析方法，和下一章要说的细分方法），但是光凭直觉，也可以简单的得出一些猜测来，例如两个营销活动的顾客习惯不太一样，营销活动 B的着陆页设计更好，营销活动 B的顾客更符合我们的目标客户描述、更懂产品——但是我们的价格没有优势等等这些猜想是我们深入进行分析，得出行动方案的起点。至少，它可以帮助我们更快的累计经验，下次设计营销活动的时候会更有的放矢，而不是仅仅写一个简单report说这两个营销活动效果一样就结案了。（注：这是个简化的例子，实际上还可以分更多层）

第二个例子可能更常见一些，比如网站转化率下降，我们可以拆成这样的漏斗：

（编辑：厦门网）

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