异常指标分析——逻辑树思维


逻辑树是根据指标之间的逻辑关系进行拆解,将难以验证的主问题,拆分为【数据号获取,与业务有直接关联】的子问题。

例题:GMV同比下降20%,用逻辑树思维模式如何分析。
Step1:拆指标
GMV = 访客数(nv)* 订单转化率(cr)* 单均价
或者
GMV = 订单量 * 单均价

Step2:提出假设
GMV的同比下降受到访客数、转化率、单均价的影响

Step3:验证假设
验证第一个假设,访客数的影响。
作出去年3月和今年3月的访客数量的对比图
(摘自阿狸和小兔)
若对比图没有多大变化或今年3月的访客数量高于去年三月,则可判定假设一不成立。

验证第二个假设,转化率的影响。假设18年&19年的平均转化率如下图所示:

19年3月的转化率显著低于18年3月的转化率,假设二成立。(到这步并没有结束)
进一步分析为什么19年3月的转化率会下降?
在得知假设二成立的基础上,需要对转化率进行二次分析。

注1:这么多假设需要一个个验证
注2:怎么挑因素,也就是做假设,参考上篇人货场
首先考虑(1) 下单页面流程的变动。一般用***漏斗模型***(之后总结)来观察数据。查看从【产品详情页】——>……——>【支付成功页】的用户浏览转化漏斗。可能发现在【支付付款页】——>【支付成功页】的转化率同比下降严重。推测是因为APP开发货产品流程管理问题,导致用户在支付付款页无法付款,造成转化率低。因此,建议开发与产品核实下单流程是否存在卡点。
其次考虑(2),去年3月活动的影响。假如和运营沟通了解后,了解到去年3月同期开展了“开学季”活动,数据表明,活动中转化率与活动前后转化率有了明显提升。

推测由于今年未开展活动,导致转化率同比下降,进而影响GMV。因此,建议运营人员参考全年活动标准,选择合适时间开展营销活动。
最后考虑(3),新产品上线是否效果不及预期
有运营同事告诉你,今年3月更换了主推产品,这批产品之前没有销售记录,数据表明新产品的准话率明显低于老产品,推测新产品上线效果不佳对转化率的影响,建议考虑更换产品。
找出因素后,还要分析完整,对第三个假设进行验证。
验证第三个假设:客单价的影响。
若数据表明,2018年、2019年单均价没有明显变化,则假设三不成立。
若数据表明,2018年、2019年的单均价分别为191元、154元,则假设三成立。在单均价变动时,对客单价进行二次假设。

考虑(1),优惠活动的影响,在前面的分析中,19年3月并未开展优惠活动,反而18年3月开展了优惠活动。
考虑(2),通过市场调研,了解到主营产品在这两年规模化生产,出厂成本价格下降,市场价降低,19年均价比18年均价下降了10%左右。推测是行业市场的规模化发展影响了单均价,进而造成GMV的同比下降。
***敲重点:***分析思路: 提出问题、作出假设、验证假设、得到结论

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