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導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)分析師需要哪些“專業(yè)技能”？如果有人建議你去學(xué)習(xí)R語言、tableau、PowerBI，那么我建議你不如先從最基礎(chǔ)也是最核心的數(shù)據(jù)分析方法學(xué)起。

在一家年銷售不到10億的電商公司（行業(yè)中大部分電商企業(yè)年銷售可能都不到1個(gè)億），你只要掌握一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數(shù)據(jù)化運(yùn)營工作了。

本文主要講解日常數(shù)據(jù)分析中，最常用的三大數(shù)據(jù)分析方法。內(nèi)容雖然簡單，但是其中充滿了大量的細(xì)節(jié)方面的實(shí)用技巧。

作者：劉振華?來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

01 對(duì)比

對(duì)比是所有數(shù)據(jù)分析方法中最基礎(chǔ)，也是大家耳熟能詳?shù)囊粋€(gè)。俗話說，無對(duì)比，不分析。說的就是對(duì)比分析法了。

在實(shí)際分析場景中，對(duì)比有不同的應(yīng)用維度。比如有環(huán)比、同比、橫比、縱比、絕對(duì)值對(duì)比，相對(duì)值對(duì)比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應(yīng)用場景。

1. 絕對(duì)值對(duì)比與相對(duì)值對(duì)比

從概念上而言，絕對(duì)值包含正數(shù)、負(fù)數(shù)和零值。在電商數(shù)據(jù)分析中，一般是指正數(shù)之間的對(duì)比較多，如銷售額、退貨額等；相對(duì)值對(duì)比，則是指轉(zhuǎn)化率、完成率等這類相對(duì)數(shù)之間的對(duì)比。

2. 環(huán)比

環(huán)比是指統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)與上期數(shù)據(jù)的比較，比如2017年6月數(shù)據(jù)與2017年5月數(shù)據(jù)的比較。

在電商數(shù)據(jù)分析中，由于每個(gè)自然月之間的銷售差額比較大，如果采用絕對(duì)指標(biāo)，便很難通過對(duì)比觀察到業(yè)務(wù)的變化。

因此，一般會(huì)采用相對(duì)指標(biāo)來做環(huán)比分析，如2017年6月的銷售達(dá)標(biāo)率是102%，2017年5月的銷售達(dá)標(biāo)率是96%；這樣便很容易知道兩個(gè)月度之間轉(zhuǎn)化率的好壞優(yōu)劣了。然而，如果我們用絕對(duì)值來對(duì)比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對(duì)比便很難判斷究竟哪個(gè)月的銷售額完成得更好。

3. 同比

同比是指統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)數(shù)據(jù)與去年同期數(shù)據(jù)之間的對(duì)比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。

在電商分析中，同比是應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運(yùn)營能力在最近一年中，是保持增長還是呈下滑趨勢。

同時(shí)，也可以根據(jù)同比增長趨勢，來制訂初步的銷售計(jì)劃。如表3-4所示，假設(shè)現(xiàn)在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平臺(tái)趨勢），客單價(jià)保持不變的情況下，要想實(shí)現(xiàn)店鋪銷售業(yè)績的上升，唯有提升轉(zhuǎn)化率。

因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當(dāng)轉(zhuǎn)化率提升21%，到達(dá)0.35%時(shí)（0.35%轉(zhuǎn)化率被認(rèn)為是行業(yè)的平均值），業(yè)績會(huì)提升11%。

▼表3-4 店鋪銷售計(jì)劃推算模擬表

4. 橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ?/span>

所謂橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ?，是指空間與時(shí)間兩個(gè)不同的維度之間的對(duì)比。橫向?qū)Ρ仁强臻g維度的對(duì)比，指同類型的不同對(duì)象在統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行的數(shù)據(jù)對(duì)比。如“本店”與“競品”之間的對(duì)比；縱向?qū)Ρ仁菚r(shí)間維度的對(duì)比，指同一對(duì)象在不同時(shí)間軸上的對(duì)比。如前面提到的“同比”“環(huán)比”都是縱向?qū)Ρ取?/span>

5. 份額

嚴(yán)格地說，“份額”屬于橫向?qū)Ρ鹊囊环N。由于在實(shí)際分析場景中它經(jīng)常會(huì)被忽略，因此單獨(dú)羅列出來，加以說明。

在某些情況下，數(shù)據(jù)表格中多一個(gè)“份額”，會(huì)讓表格清晰明了許多。

如表3-5所示，假設(shè)我們要分析“某品牌天貓、京東、唯品會(huì)三大渠道”的“上衣、下衣、連衣裙和其他”在“Q1～Q4季度”的銷售趨勢和表現(xiàn)。常規(guī)的分析方法是，按照表1的表格結(jié)構(gòu)，將各種數(shù)據(jù)有層次地展現(xiàn)出來。這時(shí)，所有的銷售數(shù)據(jù)在表格中可以層次分明地一覽無余。

▼表3-5 以份額處理的數(shù)據(jù)表格

但是，如表1這般的數(shù)據(jù)卻不能直觀告訴我們每個(gè)銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢是什么。因此，在數(shù)據(jù)分析中便需要加入表2這樣的“份額”分析表格。如此，我們便可一目了然地掌握每個(gè)類別在不同渠道、不同時(shí)期的銷售趨勢。因此也就達(dá)到了數(shù)據(jù)分析的目的。

很多數(shù)據(jù)分析師往往只是完成了“表1”的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把“表2”也同步呈現(xiàn)出來。

02 細(xì)分

細(xì)分，是一種從概念上理解非常容易，但實(shí)際應(yīng)用起來卻很難的分析方法。

細(xì)分分析法，常用于為分析對(duì)象找到更深層次的問題根源。難點(diǎn)在于我們要理解從哪個(gè)角度進(jìn)行“細(xì)分”與“深挖”才能達(dá)到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對(duì)了“解題思路”，問題就迎刃而解；如果“解題思路”錯(cuò)了，勞心費(fèi)力不說，問題還解決不了。

在實(shí)際應(yīng)用中，細(xì)分有許多不同的方法，就如同我們?cè)诮忸}時(shí)，有各種不同的“解題思路”一樣。有時(shí)候，面對(duì)同一個(gè)問題，兩個(gè)不同的解題思路都可以達(dá)到解題的目的；但更多時(shí)候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的‘細(xì)分’方法便非常重要。

下面，我們就具體來看一下，在細(xì)分分析中，有哪些解題思路。

1. 分類分析

就是指對(duì)所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，按照某種標(biāo)準(zhǔn)打上標(biāo)簽，再根據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行分類，然后使用匯總或者對(duì)比的方法來進(jìn)行分析。

在服裝行業(yè)中，常用于做分類分析的標(biāo)簽有“類目”“價(jià)格帶”“折扣帶”“年份”“季節(jié)”等。

通過從“年份”“季節(jié)”的維度來對(duì)商品庫存進(jìn)行細(xì)分，我們可以輕松地知道有多少貨屬于“庫存”，有多少貨屬于“適銷品”；
通過從“折扣帶”的維度來對(duì)銷售流水進(jìn)行細(xì)分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；
通過從“類目”的維度對(duì)銷售流水和庫存同時(shí)進(jìn)行細(xì)分，我們可以知道統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)品類的銷售動(dòng)態(tài)與庫存滿足度。

2. 人—貨—場

“人—貨—場”能夠?yàn)槿颂峁┖暧^視野的分析。其原理類似于分類分析，即將所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，打上“人”“貨”“場”的標(biāo)簽，然后再進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析與處理。

在實(shí)際應(yīng)用場景中，“人—貨—場”分析法往往被靈活運(yùn)用在初步診斷某一競品店鋪時(shí)。

如圖3-3所示是利用“人—貨—場”邏輯方法來分析競品店鋪的主流思路。在分析之前，先把“解題思路”用“人—貨—場”的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的“分支”都羅列出來，然后查漏補(bǔ)缺、標(biāo)注重要與非重要。最后，再按此“解題思路”來進(jìn)行分析。便可達(dá)到事半功倍的分析效果。

▲圖3-3 利用“人—貨—場”細(xì)分方法初步分析競品店鋪

3. 杜邦分析法

細(xì)分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫“杜邦分析法”。在電商數(shù)據(jù)分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

百度百科中對(duì)杜邦分析的解釋是：“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財(cái)務(wù)比率之間的關(guān)系來綜合分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。具體來說，它是一種用來評(píng)價(jià)公司盈利能力和股東權(quán)益回報(bào)水平，從財(cái)務(wù)角度評(píng)價(jià)企業(yè)績效的一種經(jīng)典方法。”由此可見，杜邦分析主要是用于企業(yè)的財(cái)務(wù)分析之中。

但是在電商中，杜邦分析常被用于尋找銷售變化的細(xì)小因素之中。如圖3-4所示，便是根據(jù)杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標(biāo)都統(tǒng)計(jì)出來的一種常用分析方法。此種方法，有助于我們從細(xì)小的數(shù)據(jù)顆粒中找到影響銷售變化的元素。

▲圖3-4 銷售變化的原因分析

03 轉(zhuǎn)化

轉(zhuǎn)化分析是電商、游戲等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的特定分析方法，在傳統(tǒng)行業(yè)的零售分析中并不常見。轉(zhuǎn)化分析常用于頁面跳轉(zhuǎn)分析、用戶流失分析等業(yè)務(wù)場景。

轉(zhuǎn)化分析的表現(xiàn)形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉(zhuǎn)化情況，并以漏斗圖的形式展現(xiàn)出來。

▲圖3-5 電商常見的流量轉(zhuǎn)化漏斗圖

這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數(shù)到加購人數(shù)，然后生成訂單、支付訂單，直到最后支付成功的漏斗示意圖。

從圖3-5的示例中，反推“轉(zhuǎn)化”分析方法，我們應(yīng)該得到以下結(jié)論：

轉(zhuǎn)化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條“轉(zhuǎn)化路徑”（如圖3-5左側(cè)的路徑所示），這條路徑就是我們的“解題方法”，是決定我們接下來的分析能否達(dá)成目標(biāo)的重要因素。
當(dāng)“轉(zhuǎn)化路徑”確定后，我們需要把“路徑”中的各個(gè)“節(jié)點(diǎn)”羅列出來，并把節(jié)點(diǎn)下的重要數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來。
最后，根據(jù)路徑把各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)用漏斗圖的形式表達(dá)出來。

同時(shí)，轉(zhuǎn)化分析還可用于店鋪微觀方面的“轉(zhuǎn)化”洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動(dòng)時(shí)，我們需要分析大促期間“活動(dòng)二級(jí)頁”的流量轉(zhuǎn)化效果如何。此時(shí)，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。

▲圖3-6 活動(dòng)頁效果分析的漏斗圖

在以上案例中，我們將轉(zhuǎn)化路徑定義為“活動(dòng)頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）”四個(gè)節(jié)點(diǎn)。然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)頁面的流量到達(dá)數(shù)量，于是得出如圖3-6所示的漏斗圖。

通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動(dòng)二級(jí)頁在“下單→付款”環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價(jià)格過高所致。

關(guān)于作者：劉振華，電商行業(yè)專家，擁有超過10年的女裝行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，對(duì)電商的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營有深刻的理解，擅長從關(guān)鍵數(shù)據(jù)中提煉出業(yè)務(wù)改進(jìn)點(diǎn)，以及傳統(tǒng)品牌的電商業(yè)務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃，在業(yè)界有較高的度和影響力。?

本文摘編自《電商數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》。

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