运营必备的 15 个数据分析方法
如何进行网店运营数据分析和优化
如何进行网店运营数据分析和优化随着电子商务的快速发展，越来越多的企业开始在网络上开设网店。
然而，网店的成功与否往往依赖于运营数据的分析和优化。
本文将介绍如何进行网店运营数据分析和优化的方法与步骤。
一、搜集数据网店运营数据分析的第一步是搜集必要的数据。
以下是一些常见的数据指标：1. 访客流量：通过网站分析工具，如Google Analytics，统计每日、每周、每月的访客数量。
2. 转化率：计算访客转化为购买客户的比例，根据购买记录计算购买转化率。
3. 客单价：根据每位购买客户的消费金额，计算平均客单价。
4. 利润率：根据销售额和成本，计算利润率。
5. 用户留存率：统计相同访客在不同时间段内的再次访问率。
6. 广告投入与回报：计算广告费用与销售额的比例，评估广告投入的回报率。
二、数据分析在搜集到数据后，接下来需要对数据进行分析。
以下是一些常见的分析方法：1. 趋势分析：比较不同时间段的数据，观察访客流量、转化率、客单价等指标的趋势，找出变化的规律。
2. 渠道分析：通过分析不同渠道的数据，例如搜索引擎、社交媒体、广告渠道等，了解不同渠道的表现和效果。
3. 用户行为分析：分析用户在网店中的行为路径，如浏览商品页面、加入购物车、下单等，找出用户转化过程中的瓶颈。
4. 地域分析：通过分析用户地域数据，了解不同地区的销售情况和用户偏好，为精准投放广告提供依据。
5. 竞争对手分析：通过对竞争对手的网店进行数据分析，了解其运营策略、产品定价等，找到差距和改进的空间。
三、数据优化根据数据分析的结果，进行网店运营的数据优化是关键步骤。
以下是一些常见的优化方法：1. 内容优化：根据用户的搜索关键词，优化网店的商品标题、描述和关键词标签，提高网店在搜索引擎中的排名。
2. 用户体验优化：优化网店的界面设计、页面加载速度和购买流程，提升用户体验，降低跳出率。
3. 营销策略调整：根据数据分析结果，调整广告投放渠道和方式，优化广告投入与回报的比例。
产品运营常用的数据分析方法
产品运营常用的数据分析方法数据分析是产品运营的重要工作之一，通过对用户行为数据的分析，可以帮助产品运营人员更好地理解用户需求，优化产品策略和用户体验。
下面将介绍一些产品运营常用的数据分析方法。
1.用户行为分析用户行为分析是通过对用户在产品中的行为数据进行分析，了解用户的偏好、习惯和行为路径，识别潜在的问题和瓶颈，并据此进行产品优化和改进。
常见的用户行为数据包括浏览量、点击量、转化率、停留时间、跳出率等指标。
通过对这些指标的分析，可以发现用户使用产品的痛点和需求，进而进行改进。
2.基于统计的数据分析基于统计的数据分析方法主要是通过对产品的关键指标进行统计分析，发现产品存在的问题和改进的潜力。
常见的统计分析方法包括平均值、中位数、最大值、最小值、标准差等。
通过对这些指标的分析，可以了解产品的整体情况和变化趋势。
3.渠道分析渠道分析是通过对不同渠道带来的用户数据进行分析，了解不同渠道的质量和效果，进而进行资源优化和投放策略的调整。
常见的渠道分析方法包括渠道流量、注册量、留存率、付费率、ROI等指标。
通过对这些指标的分析，可以评估每个渠道的效果，优化投放策略和资源分配。
4.A/B测试A/B测试是一种常用的数据分析方法，通过对不同版本或策略的对比分析，确定哪种版本或策略对用户更有效。
通过随机将用户分成不同组，对比不同组的数据指标，可以得出结论。
常见的A/B测试包括界面设计、功能模块、营销活动等。
5.用户画像分析用户画像是产品运营的重要工作之一，通过对用户数据进行综合分析，深入了解用户的需求、兴趣和行为模式。
常见的用户画像分析包括用户属性、兴趣偏好、消费行为、社交关系等。
通过对用户画像的分析，可以制定精准的用户营销策略和产品优化方案。
6.市场竞争分析市场竞争分析是通过对竞争对手的产品、市场份额、用户群体等进行分析，了解市场竞争环境和自身的优势和劣势。
常见的市场竞争分析方法包括市场调研、竞品分析、用户调查等。
运营十大指标和计算公式
运营十大指标和计算公式运营是一个企业发展中至关重要的环节，而运营指标则是衡量运营效果的重要工具。
在这篇文章中，我们将介绍运营的十大指标以及它们的计算公式，帮助读者更好地理解和应用这些指标。
1. 销售额销售额是衡量企业销售业绩的重要指标。
它可以通过以下公式计算：销售额= 销售数量× 单价。
销售额的增长可以反映产品或服务的市场需求和销售能力的提升。
2. 客单价客单价是指每个顾客平均消费的金额。
客单价可以通过以下公式计算：客单价= 销售额÷ 顾客数。
提高客单价可以通过增加交叉销售、提供高附加值产品或服务等方式实现。
3. 客户满意度客户满意度是衡量客户对企业产品或服务满意程度的指标。
它可以通过定期进行问卷调查或直接与客户进行沟通来获得。
客户满意度的提升可以通过改进产品质量、提升服务水平等方式实现。
4. 客户维持率客户维持率是指企业能够保持的客户数量占总客户数量的比例。
它可以通过以下公式计算：客户维持率= (维持客户数÷ 总客户数) × 100%。
提高客户维持率可以通过提供个性化的客户服务、建立良好的客户关系等方式实现。
5. 营销成本营销成本是指企业为推广产品或服务而投入的费用。
它可以通过以下公式计算：营销成本 = 营销费用 ÷ 销售额 × 100%。
降低营销成本可以通过提高营销效率、优化营销策略等方式实现。
6. 售后服务满意度售后服务满意度是指客户对企业售后服务的满意程度。
它可以通过定期进行调查或与客户进行沟通来获得。
提高售后服务满意度可以通过提供快速响应、高效解决问题等方式实现。
7. 售后服务响应时间售后服务响应时间是指企业在客户提出问题或需求后的响应速度。
它可以通过以下公式计算：售后服务响应时间 = 客户问题提出时间 - 客户问题解决时间。
缩短售后服务响应时间可以通过建立高效的客户服务流程、提供多渠道的服务方式等方式实现。
8. 退款率退款率是指企业因产品质量问题或其他原因而发生的退款金额占总销售额的比例。
运营优化必备的数据分析方法
运营优化必备的数据分析方法数据分析是现代企业运营优化的关键工具。
通过对大量数据的收集、整理和分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为和业务运营状况，从而制定合理的决策和策略。
本文将介绍一些运营优化必备的数据分析方法，帮助企业更好地利用数据优化运营。
一、趋势分析趋势分析是一种通过观察和分析数据的变化趋势，来预测未来发展方向的方法。
企业可以通过对历史数据的分析，找出某种规律或趋势，并将其应用于未来的决策中。
例如，通过分析过去几个季度的销售数据，企业可以预测未来的销售趋势，从而调整生产计划和市场营销策略。
二、用户行为分析用户行为分析是通过对用户在产品或服务使用过程中的行为数据进行分析，了解用户需求和行为习惯的方法。
企业可以通过收集用户的点击、浏览、购买等行为数据，分析用户的偏好和兴趣，从而优化产品设计和营销策略。
例如，通过分析用户在电商平台上的购买行为，企业可以了解用户的购买偏好和消费习惯，进而推出更符合用户需求的产品和服务。
三、A/B测试A/B测试是一种通过对两个或多个版本的产品、服务或营销策略进行对比测试，来确定哪个版本更受用户喜欢或更有效的方法。
企业可以将用户随机分为不同的组，分别体验不同版本的产品或服务，并收集用户的反馈数据进行分析。
通过对比不同版本的效果，企业可以选择最佳版本，并进行进一步的优化。
例如，电商平台可以通过A/B测试来确定不同的页面设计、促销活动或支付方式对用户购买转化率的影响，从而优化用户体验和提高销售额。
四、关联分析关联分析是一种通过寻找数据中的相关关系，来发现潜在的规律和趋势的方法。
企业可以通过分析用户的购买记录、浏览记录等数据，找出不同产品或服务之间的关联关系。
例如，通过关联分析，企业可以发现哪些产品或服务经常一起被购买，从而进行交叉销售或推荐。
此外，关联分析还可以帮助企业发现潜在的用户群体和市场机会。
五、预测模型预测模型是一种通过建立数学模型，基于历史数据来预测未来结果的方法。
营运分析常用的公式
营运分析常用的公式、方法借助信息源、财务部提供的数据,营运指标可以将营运管理过程中最重要的基本工作量化,用来评估某部门、某门店的商品管理是否达到标准,是否存在管理上的漏洞,为了提高部门、门店管理人员的数据分析能力,现将营运分析常用的公式、方法汇总如下:一、销售数销售数是卖场最主要的数据之一,他代表顾客的支持情况,销售额愈高说明顾客的支持率越高,而销售额少了,则必须分析影响销售额的主要因素。
分析究竟是哪方面发生了问题,店长、课长应以每天或每周为单位分析本店、本课的销售情况,把握市场动态,采取有利措施,圆满完成月销售任务。
销售额=来客数×客单价由上面的公式可看出,来客数的多少,客单价的高低会直接影响门店的销售数。
1、来客数来客数可算出顾客对门店和每个课的支持率在信息系统中,不仅知全店的来客数,而且也可掌握各课及各大类的来客数,如1个顾客同时买了鱼和醋,那么就课来说,生鲜课和食品课都可同时将其称为自己的客人,就细分到大类来说,调味品类可称其为自己的客人,店长和课长在分析来客数时尽量细分。
部门(课)支持率=部门来客数÷全店来客数×100%知道了各课的支持率后,各课就必须想方设法来提高本课的顾客支持率,这样整个店的来客数就增加了,同时客单价也可提高。
品类(大类)支持率=品类来客数÷部门来客数×100%知道了各品类支持率,各课就必须进行分析,怎样提高品类的顾客支持率(陈列技巧、定价技巧的运用)。
从购买某项单品来客数还可以算出每个单品的支持率单品支持率=单品购买数÷(全店来客数×购买此单品的顾客数)×100%2、客单价客单价=销售数÷来客数客单价=平均1个顾客的购买商品个数×平均1个单品的单价单品平均价格=所有单品价之和÷单品个数(有效单品平均价格)二、单位面积销售额(坪效)坪效=销售额÷经营面积A、坪效是指门店的销售额与卖场面积的比率,它反映的是卖场的有效利用程度。
店铺经营数据分析和推算公式
店铺经营数据分析和推算公式店铺的经营数据分析是一个重要的任务，能帮助店主了解店铺的运营状况，并对未来的经营做出合理推测。
以下是一些常用的店铺经营数据分析和推算公式。
1.总收入：店铺的总收入是经营数据分析的重要指标之一，可以通过以下公式计算：总收入=销售额+其他收入-折扣金额2.销售额：销售额=销售数量*单价3.客单价：客单价是指平均每位顾客的消费金额，可以通过以下公式计算：客单价=总收入/总顾客数4.客流量：客流量是指进入店铺的顾客数量，可以通过以下公式计算：客流量=实际客流量+其他客流量5.实际客流量：实际客流量是指统计时段内进入店铺的顾客数量，可以通过以下方法进行估算：-人工统计：通过人工记录每位进入店铺的顾客数量；-视频监控：通过店铺的视频监控系统统计进入店铺的顾客数量。
6.毛利润：毛利润是指销售额扣除商品成本后的利润，可以通过以下公式计算：毛利润=销售额-商品成本7.毛利率：毛利率是指毛利润占销售额的比例，可以通过以下公式计算：毛利率=毛利润/销售额8.净利润：净利润是指销售额扣除所有费用后的利润，可以通过以下公式计算：净利润=销售额-商品成本-费用9.费用率：费用率是指费用占销售额的比例，可以通过以下公式计算：费用率=费用/销售额10.库存周转率：库存周转率是指一定时期内的销售额与库存量之比，可以通过以下公式计算：库存周转率=销售额/平均库存量11.平均库存量：平均库存量是指一定时期内的平均库存水平，可以通过以下公式计算：平均库存量=(期初库存量+期末库存量)/212.销售增长率：销售增长率是指一定时期内销售额的增长幅度，可以通过以下公式计算：销售增长率=(期末销售额-期初销售额)/期初销售额以上是一些常用的店铺经营数据分析和推算公式，这些公式可以帮助店主了解店铺的运营状况，并进行合理的决策和规划。
【运营】9种常用的数据分析方法
一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解一、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、A/B t e s tA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。
A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。
产品运营常用的数据分析方法
产品运营常用的数据分析方法1.来源管理通过对投放的目标链接加上监测参数，实现对网页访问来源、App 下载渠道的监测。
2.趋势分析在数据分析中，可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场走势、订单数量、业绩完成情况等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。
3.多维分解多维分解是指从业务需求出发，将指标从多个维度进行拆分。
有时候一个非常笼统或者最终的指标，是看不出什么原因的，但拆分之后，很多细节问题就会浮现出来。
我们可以从多个维度出发，比如地区、平台、浏览器、访问来源等等，拆解指标定位问题。
4.转化漏斗漏斗分析是最常见的数据分析手段之一，通过产品每一个设计步骤的数据反馈得出产品的运行情况，然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计，提升产品的用户体验。
运营需要重点关注流失最大的环节，这往往是优化ROI （投资回报率）最高的地方。
5.留存分析留存分析是指新用户首次访问你的网站后回访你的网站或者APP。
常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等。
7.对比分析对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小、水平高低、速度快慢等相对数值，多变量进行对比时，一般会用到对比分析。
8.指标分析指标可以理解为用来描述事物数量。
比如我们最为常见的指标：页面浏览量(PV)，也就是描述页面被浏览的次数。
用一句话来将其分类就是：谁，干了什么，结果怎样。
9.比率分析通过计算某个维度所占维度总量的比例，分析部分与总数比例关系的一种方法。
比率=某维度数值/总量*100%10.交叉分析交叉分析是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。
当我们需要找到变量之间的关系，从而发现数据特征、找到异常数据时会用到它。
11.矩阵分析矩阵分析利用数学上矩阵的形式表示因素间的相互关系，从中探索问题所在并得出解决问题的设想。
它是进行多元思考，分析问题的方法。
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提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。
其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。
这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。
对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
1.数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？数据分析的目标对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。
商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。
商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
数据分析的作用我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。
这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。
根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。
这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
数据分析进化论我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段 1：观察数据当前发生了什么？首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。
例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。
这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。
阶段 2：理解为什么发生？如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。
这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。
这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。
阶段 3：预测未来会发生什么？而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗？低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。
在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。
阶段 4：商业决策所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。
而商业数据分析的目的，就是商业结果。
当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。
数据分析的 EOI 框架EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。
其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。
以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。
谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必成型。
风险任务对于创新来说是十分重要的，比如谷歌眼镜、自动驾驶汽车等等。
数据分析项目对这三类任务的目标也不同，对核心任务来讲，数据分析是助力（E），帮助公司更好的盈利，提高盈利效率；对战略任务来说是优化（O），如何能够辅助战略型任务找到方向和盈利点；对于风险任务，则是共同创业（I），努力验证创新项目的重要性。
首席增长官需要对公司业务及发展趋势有着清晰的认识，合理分配数据分析资源、制定数据分析目标方向。
2. 数据分析的 3 大思路而面对海量的数据，很多人都不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。
下面为大家介绍做数据分析时的 3 个经典的思路，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。
数据分析的基本步骤上面我们提到了数据分析与商业结果之间关联的重要性，所有商业数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。
数据分析该先做什么、后做什么？基于此，我们提出了商业数据分析流程的五个基本步骤。
第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。
第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。
第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。
举个例子：某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。
最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。
在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。
第一步：挖掘业务含义。
首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。
对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否发起“投资理财”要远重要于“访问用户数量”。
所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。
第二步，制定分析计划。
以“投资理财”为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。
记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。
第三步，拆分查询数据。
既然分析计划中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。
第四步，提炼业务洞察。
根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。
如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。
第五步，产出商业决策。
根据数据洞察，指引渠道的决策制定。
比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。
以上这些都是商务数据分析拆解和完成推论的基本步骤。
在接下来的内容中，我们都会有这个分析思路。
内外因素分解法在数据分析的过程中，会有很多因素影响到我们的北极星指标，那么如何找到这些因素呢？在此向大家推荐内外因素分解法。
内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。
举个例子：某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端。
其盈利模式一般是向企业端收费，其中一个收费方式是购买职位的广告位。
业务人员发现，“发布职位”的数量在过去的 6 月中有缓慢下降的趋势。
对于这类某一数据指标下降的问题，可以怎么分析呢？根据内外因素分解法，我们可以从四个角度依次去分析可能的影响因素。
内部可控因素：产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。
外部可控因素：市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。
内部不可控因素：产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（比如只做医疗行业招聘）。
外部不可控因素：互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化。
有了内外因素分解法，我们就可以较为全面地分析数据指标，避免可能遗失的影响因素并且对症下药。
DOSS 思路DOSS 思路是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。
首席增长官需要快速规模化有效的增长解决方案，DOSS 是一个有效的途径。
举个例子：某在线教育平台提供免费课程视频，同时售卖付费会员，为付费会员提供更多高阶课程内容。
如果我想将一套计算机技术的付费课程，推送给一群持续在看 C++ 免费课程的用户，那么数据分析应该如何支持呢？我们按 DOSS 思路的四个步骤，分解如下：具体问题：预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。
整体影响：首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析、数据挖掘的预测，之后进行延伸，比如对整体的影响，除了计算机类，对其他类型的课程都进行关注。
单一回答：针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。
规模化方案：之后推出规模化的解决方案，对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模，产品化课程推荐模型。
3. 数据分析的 8 种方法上面介绍了 3 个经典分析思路，它们可以帮你搭建一个清晰的数据分析思路框架。
那么对于具体的业务场景问题，我们又该怎么办呢？我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。
数字和趋势看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。
在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。
对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。
上图中，我们将网站的访问用户量（UV）和页面浏览量（PV）等指标汇汇聚到统一的数据看板（Dashboard），并且实时更新。
这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于首席增长官来说一目了然。
维度分解当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。
在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。
举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。
图 7 中，当天网站的访问用户量显着高于上周，这是什么原因呢？当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时（图 9 ），不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。
用户分群针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群（segmentation ）的手段。
我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。
例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。