数据分析/运营——指标异常分析

针对某一个指标下降了，我们应该怎么分析？

（1）确定数据的真实性，即该指标下降是否属于正常的波动范围，考虑到产品的周期性或者市场的波动性，只要指标的波动控制在一定范围内，那么该指标的下降是可接受的，没必要进行进一步处理
（2）指标缺失属于异常波动，那么先将该指标进行拆解，然后分析它的成分指标的异常情况，得出指标初步的异常原因
（3）对（2）中得到的原因进行数据验证

下面是两个分析实例:
例1：某家餐馆的线上收入下降了，要怎么进行分析
（1）确定该指标的下降幅度是否属于正常波动范围内
（2）如果属于异常下降，将指标进行拆解。
收入=曝光量X进店转化率X下单转化率X客单价。
分析拆分后的指标，发现：进店转化率下降了
提出下降的原因假设：优惠活动（满减）减少
（3）使用数据对该原因假设行验证（AB test）
（4） 如果假设成立，提出建议：继续满减活动

例2：某餐厅线上利润下降了，应该怎么分析？
（1）确定该指标的下降幅度是否属于正常波动范围内
（2）如果属于异常下降，将指标进行拆解。
利润=收入-成本
线上收入=SKU1+SKU2+…+SKUn
成本=固定成本+可变成本
分析拆分后的指标，发现：最热销品类销量增加，但收入下降。
提出下降的原因假设：该品类本月进行折扣促销，在成本不变的情况下收入减少，所以利润降低
（3）使用数据对该原因假设行验证（AB test）
（4） 如果假设成立，提出建议：重点关注促销品类的投入产出比