九大資料分析方法:指標拆解法

今天繼續跟大家分享:九大資料分析方法系列。之前已經分享過(👇點選可進行閱讀哦~):

﹣週期性分析法
﹣結構分析法
﹣矩陣分析法

這三種方法,都是隻對一、兩個指標進行分析。小夥伴們肯定會問:那如果有好幾個指標,要怎麼進行分析呢?答:當遇到好幾個指標的時候,得先分清這些指標間的關係。

一、常見的指標間關係

第一種:並列關係。幾個指標相互獨立,且是上一級指標的組成部分。
比如我們常說的:業績=客戶數*消費率*客單價
在這個公式裡:
•一級指標:業績
•二級指標:客戶數、消費率、客單價
•客戶數、消費率、客單價相互獨立

此時,客戶數、消費率、客單價就是並列的三個指標,並且都是業績的子指標。

第二種:序列關係。幾個指標相互關聯,有前後順序關係。
比如我們常說的:新註冊使用者數=廣告瀏覽人數*落地頁轉化率*註冊頁轉化率
•一級指標:新註冊使用者數
•二級指標:廣告瀏覽人數、落地頁轉化率、註冊頁轉化率
•使用者要先看到廣告,再點選廣告進入落地頁,再完成註冊

此時,廣告頁、落地頁、註冊頁的指標相互關聯,使用者要一步步走

兩種關係對比如下圖

當我們遇到一堆指標的時候,一定要先分清這些指標之間的關係,之後再下手,因為這兩大類關係,對應的是兩種完全不同的分析方法:指標拆解法 & 漏斗分析法。今天先分享指標拆解法。

二、為什麼要做指標拆解?

因為只看一個指標,能發現問題,不能解釋問題。拆解指標,能從細節發現問題,進而引發新的思路。

舉個簡單的例子,一個小程式商城,上月銷售業績150萬,本月120萬。如果只看結果,除了少了30萬以外啥也不知道。但是進行指標拆解以後,就能發現很多東西(如下圖)

拆解以後可以明顯看出:本月雖然註冊使用者人數增加了,但是消費率大幅度降低,所以收入少了。後續可以進一步思考:如何提高消費率。

此外,拆解完以後,也能發現不同情況。比如下圖,看似都是下跌30萬,但拆解後會發現,問題完全不一樣

情況1,是消費率下降多
情況2,是客單價下降多

在業務上,這兩種情況是有不同指向的。如果想提升消費率,需要用低價爆款產品來吸引,如果想提升客單價,需要用搭配銷售,交叉銷售的方式。在採取具體營銷措施先,先看看拆解的結果,是很有指導意義的。

三、指標拆解怎麼拆?

第一步:找到主指標。這一步很重要,拆解指標,一定是從一個很重要的主指標開始的,比如利潤、銷售收入、GMV一類。不找到主指標,隨便拿個指標就往下拆,只會讓思路越來越亂。

第二步:找到負責主指標的部門。這一步也很重要,因為很多指標不止一種拆解方法。到底怎麼拆合適呢?要看拆完以後,是否有一個部門對指標負責。如果有的話,負責部門就能根據指標變化做改善。如果沒有,那拆了也白拆(如下圖)

第三步:確認子指標有資料採集。這一步也能重要,因為指標的背後是資料採集,如果沒有資料採集,就只能用粗線條的拆解(如下圖)

第四步:列出拆解公式,進行資料對比。這裡呈現的就是最終結果。

很多小夥伴在工作中會糾結,比如:
•為啥拆來拆去越來越亂?
•兩種拆解方法,到底用哪一種?
•為啥拆的很細,但是落地不了?

都是因為沒有遵守這個拆解順序導致的,一定要記牢哦

四、指標拆解法的更多應用

在經過多年實踐以後,人們發現,有一些固定的拆解方法,很容易說明問題。比如杜邦分析法,其實就是以利潤為主指標進行拆解,拆解為收入,成本兩部分。

這樣的拆解,能幫人們快速看清楚利潤來源和收支結構,從而最佳化企業經營。比如零售行業最喜歡講的:人貨場模型,其實就是把銷售收入,按使用者、員工(人)商品(貨)渠道(場)進行拆解,從而分析業績好的原因是什麼。這些方法,在介紹完九大基本方法以後,會一一介紹給小夥伴們哦。

總之,指標拆解法是一種基本方法,多在業務場景運用,能產生很多價值哦,小夥伴們可以在工作中自行訓練,看看能發現新的分析模型不。

以上就是今天的分享,大家喜歡的話,轉發+點贊,支援下小編哦,謝謝大家。下週繼續講解九大資料分析方法之漏斗分析法,期待一下!

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