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数据化运营速成手册-驱动决策-数据分析的五大思维方式

2019-03-06  本文已影响109人  数字化商品企划

很多时候,我们做数据分析的时候,不知道如何下手,

其实这个就要运用到我们的五大思维方式

上一章,我们的第一大思维【对照】已经做了案列分享,

这一章我们把其他的四个思维方式和大家一起分享!

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2.第二大思维【拆分】

从字面上来理解,就是拆分和解析,我们回到第一个思维【对比】上面来,

当某个维度可以对比的时候,我们选择对比。

在对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有办法对比。

这个时候,【拆分】就闪亮登场了。

这个是企业销售额公式

销售额公式的拆分:免费流量和付费流量组成

举个例子:

发现今天的销售额只有昨天的50%,

这个时候,我们就要分析销售额下降的原因,

拆分后问题:

转化率问题,客单价问题,访客问题、产品质量、DSR问题、退款退货、客服问题、

规则变化、行业趋势等各类问题所在

找出问题所在,我们才能有效的针对这个问题做分析和总结.

然后再回到原点:提高销售额,那就要提高转化率、提高客单价、提高访客数

这个时候,最快速的方法就是提高访客数

提高访客数可以通过付费流量和免费流量拉升

拆分的目的是要我们有针对性的对某个具体工作进行有规律性的执行和部署.

3.第三大思维【降维】

当数据维度太多的时候,可以从中筛选出代表的维度即可。

我们知道成交用户数/访客数=转化率,当存在这种维度,

是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候,我们就可以【降维】.

我们一般只关心对我们有用的数据,当有某些维度的数据跟我们的分析无关时,

我们就可以筛选掉,达到【降维】的目的.

最近30天的PC端的流量来源统计

最近30天的无线端的流量来源统计

最近30天的流量来源小结:

我们筛选了我们需要的数据,

比如“总流量、免费流量、付费流量、自主访问、日均访客、直通车、钻石展位、淘宝客”

这些数据我们都需要,其他很多流量来源的入口名称我们都不做分析,只做了统计.

然后通过降维的手段来找寻店铺的问题.

4.第四大思维【增维】

店铺PC端引流关键词分析

店铺无线端引流关键词分析

店铺引流关键词竞争度分析

我们可以发现搜索人气和商品数及转化率,搜索人气和转化率代表需求,商品数代表竞争。

把搜索人气/商品数*转化率=倍数,用倍数来代表一个词的竞争度

竞争度=全网搜索人气*全网点击率*全网下单转化率/全网商品数.

加了一个竞争度指标,这个就是增维.

5.第五大思维【假说】

当我们拿不准未来的时候,或者说是迷茫的时候。我们可以应用【假说】,

当我们不知道结果,或者有几种选择的时候,那么我们就使用【假说】,

我们先假设有了结果,然后运用逆向思维。

11月访客数预估分析

11月销售额预估分析

10月转化率预估分析

11月ROI预估分析

通过9月实际访客数、实际销售额、实际转化率、实际ROI,

通过逆向思维,可以预测10月的计划访客数、计划销售额、计划转化率、计划ROI,

然后也可以判断11月的计划访客数、计划销售额、计划转化率、计划ROI.

有了假设的预演场景,我们可以通过各类推广手法有针对性的判断店铺的投入推广情况

从而制定有效的店铺运营方案.

文/老夏

成功的关键永远是思想,而思想的载体是人。

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