数据分析/运营——指标异常分析

针对某一个指标下降了,我们应该怎么分析?

(1)确定数据的真实性,即该指标下降是否属于正常的波动范围,考虑到产品的周期性或者市场的波动性,只要指标的波动控制在一定范围内,那么该指标的下降是可接受的,没必要进行进一步处理
2)指标缺失属于异常波动,那么先将该指标进行拆解然后分析它的成分指标的异常情况,得出指标初步的异常原因
(3)对(2)中得到的原因进行数据验证

下面是两个分析实例:
例1:某家餐馆的线上收入下降了,要怎么进行分析
1)确定该指标的下降幅度是否属于正常波动范围内
2)如果属于异常下降,将指标进行拆解。
收入=曝光量X进店转化率X下单转化率X客单价。
分析拆分后的指标,发现:进店转化率下降了
提出下降的原因假设:优惠活动(满减)减少
3)使用数据对该原因假设行验证(AB test)
4) 如果假设成立,提出建议:继续满减活动

例2:某餐厅线上利润下降了,应该怎么分析?
1)确定该指标的下降幅度是否属于正常波动范围内
2)如果属于异常下降,将指标进行拆解。
利润=收入-成本
线上收入=SKU1+SKU2+…+SKUn
成本=固定成本+可变成本
分析拆分后的指标,发现:最热销品类销量增加,但收入下降。
提出下降的原因假设:该品类本月进行折扣促销,在成本不变的情况下收入减少,所以利润降低
3)使用数据对该原因假设行验证(AB test)
4) 如果假设成立,提出建议:重点关注促销品类的投入产出比

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