业务量下降怎么做数据分析(业务数据分析十大思路？)
业务数据分析十大思路？
01细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度的指标数据信息价值很低。
细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：可以把来北京的游客分为朝阳、海淀等区域；另一种是维度穿越，比如付费SEM的新访客。
细分是用来解决一切问题的。比如漏斗改造，其实就是把改造过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析评估也需要大量的细分方法。
02比较分析
比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，定量地显示和说明研究对象的规模、水平和速度的相对值。通过同一维度的指标对比，可以发现业务不同阶段的问题。
常见的比较方法有：时间比较法、空间比较法和标准比较法。
时间对比有三种：同比、环比、定基比。
比如本周和上周的对比就是环比；本月第一周与上月第一周的对比为同比；与今年第一周相比，所有数据均为定基比。通过三种方式，我们可以分析业务增长水平和速度等信息。
漏斗分析
转换漏斗分析是商业分析的基本模型。最常见的就是把最终的转化设定为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是任何其他目的的实现，比如每次使用app超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两个问题：
一个流程是否存在泄漏，如果存在泄漏，我们可以在漏斗中看到，通过进一步分析可以堵住泄漏点。
一个过程中是否有其他不应该发生的过程，导致主转化过程受损。
同步分组分析
队列分析在数据运营领域非常重要，互联网运营需要仔细洞察留存情况。通过对比质可比群体的留存，分析哪些因素影响用户留存。
队列分析之所以流行，很重要的原因是它很简单，但是很直观。同步组只用一个简单的图表直接描述一段时间内(甚至整个LTV)用户的留存或流失的变化。
以前的留存分析定义为只要用户有回访就可以留存，这样会导致留存指数虚高。
05聚类分析
聚类分析简单直观。web analytics中的聚类可以分为：用户、页面或内容以及来源。
用户聚类主要体现在用户分组和用户标签法；页面聚类主要是相似和相关页面的分组方法；来源聚类主要包括渠道、关键词等。
比如在页面分析中，经常会有带参数的页面。例如：信息详情页、产品页等。都属于同一种页面。简单的分析很容易导致跳出率、退场率等指标不准确。通过聚类分析，可以获得相似页面的准确数据，用于场景分析。
06 AB测试
成长黑客的一个主要思路，不是做一个大而全的东西，而是做小而精，可以快速验证的东西。快速验证，怎么验证？主要方法是AB测试。
比如你发现了漏斗改造的漏洞，假设商品价格问题一定导致了亏损，你看到了问题——漏斗，也想出了一个主意——改变定价。但想法是否正确，还要看真实用户的反应，所以采用AB测试。有些用户仍然看到旧价格，有些用户看到新价格。如果你的想法真的行得通，新的价格应该会有更好的转化。如果是，新的价格要反复确定和优化。
埋藏点分析
只有收集到足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到所需的分析结果。
通过对用户行为的分析，细分为：浏览行为、轻度交互、重度交互、交易行为、点击按钮浏览行为和轻度交互行为等。自助嵌入技术由于使用频繁，数据简单，可以提高数据分析的有效性，所需数据可以即时提取，大大减少了技术人员的工作量，需要收集更多的信息。
比如重度互动(注册、邀请好友等。)和交易事件(添加购物车、下订单等。)都是通过SDK批量嵌入实现的。
08来源分析
当流量红利消失后，我们非常重视客源。如何有效的标签化用户来源非常重要。
在传统分析工具中，渠道分析只有单一维度，需要对不同渠道在不同阶段的效果进行深度分析，并对SEM付费搜索等来源渠道和用户所在区域进行交叉分析，得到不同区域客户的详细信息。维度越细，分析结果越有价值。
09用户分析
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法有：活跃度分析、留存分析、用户分组、用户画像、用户推敲等。
用户活动可以细分为浏览活动、交互活动、交易活动等。通过主动行为的细分，可以掌握关键行为指标；通过用户行为事件和用户属性的序列，观察分组用户的访问、浏览、注册、互动、交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特征，提供有针对性的产品和服务。
用户画像基于自动标注系统，清晰地描绘出用户的完整画像，更有效地支持运营决策。
10表单分析
填写表单是每个平台和用户之间交互的重要部分。优秀的表单设计对提高转化率有着重要的作用。
从用户进入表单页面开始，微漏斗就产生了。从进入表单的总人数到最终完成并成功提交表单的人数，有多少人开始填表，填表时遇到什么困难，都会影响最终的转化效果。
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