数据分析4个新手常见的错误！

我们的解法，就只有踏实做好以下的事情：

• 在全链路有数据意识，避免在最后一步才想起要数据分析;
• 对数据指标有基本认识，避免拿着指标一头雾水;
• 分析时要有溯源逻辑，避免仅通过一个指标判断成败;
• 穷举各种可能的变量，避免只抓到一个变量就下判断。
• 外推带来的用户，对于页面的主推 IP 内容更感兴趣，说明本次外推触达的用户是更精准符合这个页面的用户群体;
• 而站内的用户，对于页面的主推内容是缺乏兴趣的，只有看到全品类楼层才有兴趣，说明站内自有流量与本次 IP 页面不太匹配;
• 综上，在后续进行同类的 IP 页面的运营活动时，若想要达成更精准的人货匹配，建议把流量重点放在外推的流量上，而降低对站内流量的效果的预期。
• 以上就是一次如何排除各自变量影响的分析案例。基本的思路是：不要满足于你手上抓住的那条变量，而是尽可能多地找到这个场景里的关键变量，再一个个变量去排除或者确认它的影响，最终才得到较合理的结论
• 那为什么外推带来的用户和站内的用户，对同一个页面的需求差异那么大呢?因为这是一个以 IP 内容为主的页面，页面大部分区域都是 IP类商品，是带有一定粉丝向的。直到页面很下方才有非 IP 角度的商品，这里的商品是全品类的。说到这里，大家应该意识到了：这里还有第三个变量——楼层的内容差异。此时把第二个变量与第三个变量交叉判断，就是本次数据分析的关键问题：楼层内容与流量渠道的匹配度高低。

• 第二个思路，是由宏观到微观的方式去排查问题的方式。电商场景中，我们可以先看交易数据，看下是否达到了当初的预期，与历史对比是涨还是跌;然后再看流量数据，因为流量是影响 gmv的最大因素之一，这时候就可以分析交易数据的涨跌，是否是因流量的涨跌导致的;或者说是流量质量导致的转化率低等等;如果分析完，发现流量的影响不大，这时候可以进入下一级，去分析核心的节点是否存在问题。比如在电商黄金流程场景中，我们看搜索、商详、加购等核心页面的漏斗;而在大促场景中，我们可能会去看主会场的主推楼层们是否达成了预期的产出。这个就是以宏观到微观去排查问题的思路。

  错误4：只抓了一条变量，忽略其他关键变量

  有时候，我们的分析看起来有理有据、是有数据支撑的，初步看起来逻辑没有大问题。例如说，根据以下这个点击率的图表，似乎可以直接推测出这个页面里，除了XX楼层以外，其他的楼层表现不佳。于是我们可以直接下结论说：未来还做这样的页面的时候，迭代的方向，就是直接把表现不佳的楼层去掉，只留下这个表现好的楼层了吗?——这样的结论是失之轻率的。那到底问题出在哪里呢?
  有两个角度可以尝试去思考。​例如以客单价和单 UV 价值的案例来说，第一个角度，是看这个指标的关键影响因素。像客单价，是更容易受到货的属性影响的，奢侈品的客单价天然就会趋向于比消费品的客单价更高;单 UV 价值，更容易受到流量质量的影响，比如把促销敏感型的用户导入了奢侈品的频道，这个时候，一般 UV 价值是会极低的，而客单价可能没有太大的变化。第二个角度是看这个数据指标的使用场景。如客单价，可以用来看这个业务的品类特征如何，UV 价值，是用来看流量与业务匹配度，以及判断业务的潜力。比如，看要不要给到这个业务更多的资源，就可以看 UV 价值，因为 UV 价值高，就代表了给这个地方更多的同类流量，它的 GMV 就会更高。​
  

（编辑：南昌站长网）

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