如何完成数据拆分，帮助项目落地？

一、从数据维度进行拆分，使目标更加落地。我做了近两年的电子商务运营，其中一个深刻的感受就是从数据的维度来分割目标。天猫双11刚刚过去，马云创造了912亿的新成就。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前，目标是必不可少的。900亿元的交易，首先根据过去的类别比例分为各类别，每个类别承担多少销售指标，然后根据过去卖家的交易比例分为每个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家可以根据自己的日常店铺转化率反推需要多少流量，结合平台能提供的流量，从而获得流量缺口。接下来，根据每个渠道获取流量的成本，我们可以得到双11平台需要投资的营销资金价值。通过这样的拆分，整个900亿目标变得清晰可行。无论做什么，想做什么，都离不开目标的拆解。任何抽象的东西都可以通过数学解决。数据会让事情更容易执行，更容易评估效果。其实很多业务都是一个公式。刚开始接触电商接受业务培训，第一节课只讲了一个公式。如果你想增加交易量，要么增加买家数量，要么增加客户单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多促销手段，哪一种不是为了提升这两个值。满减、满送、买二送一是提高客户单价的手段；秒杀、团购是增加买家数量的手段(秒杀的核心是聚集大量流量进行相关销售)。不仅如此，该公式还可以根据不同的业务场景分为多种形式。买家数量=商业细节uvx订单率x付款率商业细节uv=广告显示x广告转换率=搜索显示x搜索转换率=活动显示x活动点击率，因此决定交易量的因素已成为各渠道转换率、图片点击率、产品订单率、付款率，如此多的细节共同决定了最终的交易量。下一步对这些细节进行优化，这个过程叫做基于数据进行精细化操作。仔细想想，你自己的生意不是一个公式吗？试着找到自己的公式并拆分它。你可能会有很多改进的方法。归根结底，操作是漏斗。在互联网模式下，无论做什么产品，根本目的都是实现，只要是实现，就涉及到转型。转换实际上是漏斗模型。漏斗模型是操作数据中提到最多的词。在业务链中，每个链接的用户数量都在下降。操作需要做的是尽一切努力提高漏斗中每个链接的转化率。例如，一个电子商务活动页面，它的漏斗模型应该是这样的：有了这样的漏斗，我可以分析每个链接代表什么，我如何改进：1）pv/uv：页面访问的深度直接反映了页面是否有吸引力，用户是否对点击页面感兴趣。2)活动页—>详情页uv：页面上的内容是否有吸引力，用户是否喜欢商品，需要根据页面点击情况及时更换点击效果差的商品。3)详情页uv—>订单数量：商品的转化率如何，是否是爆款，这里转化过低需要替换高转化的商品。4)下单人数—>付款人数：如果商品的付款率低于正常值，卖方需要催促订单。需要注意的是，漏斗模型需要进行比较。如果只有一个漏斗模型，那么它只是数据的显示。如果要进行分析，必须进行比较，如与以前的漏斗进行比较，如与平台的平均值进行比较，只有在比较过程中才能发现问题。作为产品操作的学生，我们必须熟悉我们产品中的每一个关键数据，每日紫外线是多少，转换率是多少，下载量是多少，这样当数据异常时，我们可以第一次发现，熟悉产品数据，是对数据敏感的前提。4、一份完整的数据分析报告应该包含哪些内容？上面提到了一些理论层面，最后给你一个数据分析模板供参考。1、首先，你需要根据活动目标确定你的目标实现率，完成百分比，提高百分比。这是这次活动的结果，一开始就写。例如：本次活动uv24w(20w，↑20%)，uv价值3.6(3)，↑20%)2、如果是发送周报、月报等数据，下一步应该是核心数据趋势图。在这张图中，我们应该分析每个数据的拐点。例如，图中的UV价值在11月7日和8日显著提高。这个原因应该在报告中找到并写下来。3、下一步流量分析，主要是流量来源分布，各渠道流量转化率分析。当流量上升时，我们应该找出哪个渠道导致流量上升，为什么会上升，并分析这里的原因。流量质量如何，哪个渠道流量转化率高。这里需要两个饼图，一个是流量渠道的比例，一个是渠道带来的转化比例。从以上两张饼图中，我们可以看到，明显的站内流量转化率较高，而广点通带来的流量转化率较低。此外，通过与以往渠道来源的比例相比，我们可以看到当前流量构成的变化。3、转化率分析，即漏斗模型分析。正如前面提到的，漏斗模型需要比较数据，所以在这里的分析中，我们需要列出两个漏斗模型。对漏斗模型各环节转换的分析，主要与以往数据进行比较，结合活动页面、流量、产品功能等因素，尝试分析各环节转换率提高或降低的原因。4、模块点击分析我们设计的产品页面或活动页面。我们需要知道页面的结构是否合理，用户的点击分布是否有助于我们改进。当我们尝试新的页面风格时，我们应该分析这里的模块点击，以验证我们的结构是否改进了数据。模块点击分析主要是从点击蛋糕图及其模块转换率的角度，点击蛋糕图可以看到用户的需求，模块转换率反映了每个模块内容是否满足用户的需求，如果模块转换率低，则需要考虑模块内容是否高质量，甚至模块是否需要改变样式。5、改进和优化每个活动总是有好的和坏的。我们数据分析的目的是积累经验和沉淀方法论。在每个数据报告的最后，我们需要总结这项活动，例如尝试一种新的播放方法，效果如何，尝试一种新的页面样式，点击率是否提高，等等。将经验应用到后续的活动策划中。五、数据不是万能写在最后，想说的是，数据不是万能的。我们经常做的数据分析是基于大量的数据，但通常在初创公司，数据系统不完善，数据量不够，数据只能作为参考，过度相信数据往往会导致错误的判断。数据指标多，统计维度多。如果深入挖掘，会消耗大量精力，但可能不会有效。因此，找出最关键的数据指标并对其进行最合理的分析是非常重要的。今天就说这么多。做数据分析，重点不是数据，而是分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行。我希望你能成为一个对数据敏感的互联网人。