最全数据分析表Excel模板数据分析怎么做( 二 )

案例：笔者曾经有一次在做渠道分析时，用了这样的组成因子分解：总费用=A类渠道费用+B类渠道费用。但之后发现，A类渠道的花费是B类渠道的1.6倍，而有效用户却是B类的2.4倍（见表2-1）。在这之前，B类渠道在其他项目的经验中效果是非常好的，所以市场人员都在B类渠道花精力，看到这个数据后，立刻决定去接触市面上所有的A类渠道，以便扩充优质流量。
表2-1 多个组成因子对比的案例
如果只看整体费用，就得不到这样的结论，也就不能提出有用的建议。
任意一个指标可拆解的方式都是非常多的，比如，针对总流量的组成因子分解，就有以下几种方式。
按时间拆分。不同时间段数据是否有变化。按渠道拆分。不同渠道的流量也会不同。按用户拆分。新用户和老用户的流量会有明显的区别。笔者待过的一家公司，老用户的流量就远远大于新用户，这种情况，就需要想办法促进新用户的流量。要尝试多种方式，试验出最好的因子分解方式。
需要注意的是，如何进行组成因子分解，代表着思考问题的第一维度，直接影响能否得到有用的结论。后面的所有策略和解读都是根据第一步因子分解而来的。
优先考虑业务团队习惯的拆解思路，比如广告类公司会把客户分为大客户、中小客户。要勇敢尝试，不要固化思路。案例：以前做过一个项目，我们按“收入=移动端收入+PC端收入”来分解组成因子，发现移动端收入快速上涨。但是当时高层的思路还是“销售额=流量×转化率×客单价”，他们盘算的是“客单价提升x元，就会提升x元的销售额” 。按照这样的思路，资源就投给了客单价提升，没有在移动端投入。等到发现移动时代来临，再开始建团队和买流量，成本已经变得非常高。
从这个案例中可以看出，如何进行因子分解，决定了如何思考目标的组成因素，即如何思考解决方案、资源调配等更深层的问题。所以要经常尝试是否有其他的因子分解方式，如果囿于经验、思路固化，可能就会错失机会。
03 影响因子拆解很多时候，因子对结果的影响是定性的，并不能完全把结果拆成多个因子的相加，这时候就可以采用影响因子拆解的方式，列出对结果有影响的所有因子，逐个分析。比如对于销售额，影响因子就是商品、会员、客服、流量、活动等，但是不能说销售额=商品+会员+客服+流量+活动。
图2-6所示为B2C订单转化率的常用影响因子拆解。
▲图2-6 B2C订单转化率影响因子拆解
影响因子对结果的影响是定性的，并不能直接推出来，如果想通过影响因子分解这种方式做增长，测试是一个好办法。
案例：有一个SaaS软件团队，客户是小型创业公司。经过分析后，这个团队认为影响购买转化率的因素之一是客户团队人数，如果团队人少，就不会购买这种提高效率的软件。所以他们在客户团队人数这个指标上做了一个测试：3个人、10个人、5个人，不断尝试，看哪个数值使转化率最高。
影响因子还可以用于制作PPT的框架。在做数据分析之前，如果我们已经知道了分析的目的，需要考虑从哪些角度去达成分析目的，一般用这种思路。
案例：某客户的需求是查看一场活动效果。对于品牌类的客户，我们认为活动效果包括品牌分析和人群分析。在这样的拆分下，PPT的框架就出来了，如图2-7所示。
▲图 2-7 影响因子用于制作PPT框架
04 枚举法枚举法是把所有的数据一一列举出来，然后进行后续的分析。枚举法是策略产品经理日常分析数据用得最多的方法，当然对于其他类型的数据产品经理而言，也非常好用。

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