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如何將問題進行細化拆解分析

作者:由 Uamaze 發表于 文化時間:2021-06-24

俗話說工欲善其事必先利其器,之前的學習當中我們學習了工具本身如何進行簡單的操作,但是我們更需要注意的是:需要首先思考如何對於問題進行雕琢,只有心中有形,才能夠用”利器“,達到自己想要的效果。這裡面的”形“,指的就是針對具體問題衍生出的各種分析方法

常用的分析方法有:

邏輯樹分析方法

:將複雜問題拆解成各種可解決的子問題,使複雜問題變簡單。比如著名的費米問題:芝加哥有多少個調音師

如何將問題進行細化拆解分析

PEST分析方法

:多用於行業分析,從政策、經濟、社會、技術角度分析該行業的發展情況

政策 (Policy):相關法律、投資政策、最新稅收政策

經濟 (Economy):居民收入、消費收入

社會 (Society):地區人口、年齡、購買習慣、教育程度

技術 (Technology):外部技術影響

多維度拆解分析方法

:多角進行分析,將問題按照維度1+維度2+維度3。。。進行拆解。不過在拆解的過程當中需要注意辛普森悖論,即總體資料和拆解後的資料結論不一致 ,一般從如下維度進行拆解

指標構成:指標由哪幾部分構成(以店鋪推廣效果的指標為例)

如何將問題進行細化拆解分析

分為城市、性別、渠道等指標

業務流程:不同業務流程

如何將問題進行細化拆解分析

渠道B趨勢較為穩定

對比分析

:需要透過對比去衡量具體是什麼真實水平,還可用作價格的錨定以及業務的追蹤

如何使用分析方法,對比分析一般的比較物件如下:

和自己比

如何將問題進行細化拆解分析

公眾號歷史關注人數趨勢

和行業比

如何將問題進行細化拆解分析

與行業留存作比較

對比分析如何比較:

資料整體的大小:平均值、中位數

資料整體的波動:變異係數

趨勢變化:時間折線圖、環比和同比

用對比表格記錄比較維度:注意比較規模要一致

如何將問題進行細化拆解分析

對比維度表格

假設檢驗分析方法:

提出假設-收集證據-得出結論。其作用在於:提高邏輯能力、能夠進行歸因分析:分析問題發生的原因。那麼如何進行假設檢驗分析?

首先就是進行假設,假設一般分為如下幾個方面出發

使用者問題(運營部):渠道、業務流程分析問題

如何將問題進行細化拆解分析

渠道B下降明顯

產品問題(產品部):產品是否符合使用者需求

競品問題(市場部):競品是否在搞優惠活動

4P營銷理論(從公司的角度出發)

如何將問題進行細化拆解分析

產品、價格、渠道、促銷-4P

從業務流程提出假設(從使用者角度出發)-用到多維度拆解分析方法

然後就是收集證據

進行資料視覺化看出趨勢

與之前的資料進行對比

最後得出結論:需要證據支撐,多問為什麼找到問題根源,運用分析思路圖

如何將問題進行細化拆解分析

最後我們來回顧一下之前章節的分析結果,並尋找問題進行合理的分析

在分析嬰兒年齡段的銷量總和透過資料視覺化,很明顯地能夠發現9-10歲與7-8歲這兩個年齡區間段的銷量相差較大

如何將問題進行細化拆解分析

由此我們得出的問題為:

為什麼9-10歲的年齡段的銷量和7-8歲的相差這麼多

接下來根據資料的分類從三個維度進行分析:

首先是產品方面:由於沒有具體的產品引數標準,這裡引申為產品的購買數量以及購買時間等外部因素衡量產品本身的情況。而購買數量這個驗證方面又可以分為單次購買數量差異、各自爆款單品購買數量差異、以及兩者滯銷產品情況對比。然後就是透過購買時間這個方面來進行驗證,這裡分為各年份的銷量差異,各季度的銷量差異,以及各月份的銷量差異對比分析看看這兩個年齡段的使用者購買數量差異是否為常態化

然後是使用者方面:這裡指的因使用者自的性別區分或者年齡段人數總量造成的購買差異,由於之前的分析得知,男女的購買力差距較大,所以這裡分為男女比例的差異以及總體人數的差異

最後是購買行為方面:這裡主要用復購情況來進行驗證。分析復購使用者的數目差異資料以及復購使用者購買量的差異可以看出復購的整體情況

最終得出的分析思路圖

如何將問題進行細化拆解分析

如此便完成了一次對於問題進行詳細拆解的過程

標簽: 分析  拆解  維度  差異  分析方法