学习数分--简单案例1

业务背景:某服务类app,近期发现日新增用户数下滑明显。

具体描述:假设公司产品(一款本地服务类app),近期发现日新增用户数下滑明显。老板要求你分析:数据异动的原因是什么?

        #最开始你只有“问题”sheet中的数据。其他数据是随着分析深入,和业务部门沟通获取的。#

1、解决问题的思路:明确问题--分析原因--提出建议

  (1)将数据简单转化为图型(如下图),观察;

学习数分--简单案例1_第1张图片

  明显12.10-12.13日数据有一个明显的下降,再从同比和环比的角度来分析下问题;

  什么是同比?什么是环比?

  • 同比:通俗地讲为,今年的第n月与去年的第n月比;
  • 环比:通俗地讲讲,与上期的比较,例2023年7月份与2023年6月份相比较称其为环比。

    先获取到问题数据上个月的数据以及去年同阶段的数据;再次通过数据透视表直观的对比如下图:

    a.同比结果:

学习数分--简单案例1_第2张图片

   b.环比结果:

学习数分--简单案例1_第3张图片

从给出的用户数据来看,明显从12.10-12.14时间段,新增用户数明显降低。所以问题已明确:12.10-12.14时间段,新增用户数降低。

2、分析原因 

常见的分析方法包括:多维度拆解分析方法、假设检验分析方法。

本例中使用“多维度拆解分析方法"对问题进行拆解,将一个复杂问题细化成各个子问题;再对拆解的每个部分,使用“假设检验”找到哪里出了问题。

(1)从数据属性分析:用户的性别、用户的年龄、新用户渠道、用户所在城市;从这四个维度下手分析; 

   对各个维度的进行问题假设如下

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     需要跟业务部门沟通,获取到相关数据。

  • 假设是性别原因导致的新增用户下降,根据如图统计结果显示

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从圆环图中看出,两个日期阶段男女比例没有明显变化,都是50%左右。因此假设1不成立。

  • 假设是年龄原因导致的新用户数下降。

需要收集数据下降前后(12月10之前和之后)的年龄比例数据,进行论证。

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3得出结论:

从折线图对比看出,12/10- 12/13的组别中(橙色折线),23及以下的新增用户占比明显更少。因此假设2成立,23及以下年龄段出现异常。

  • 假设是城市原因导致的新增用户数下滑

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由图可见,两个指标在不同城市的占比基本相同。

  • 假设是渠道原因导致的新增用户下滑,复制数据表,调整字段生成图:学习数分--简单案例1_第8张图片

从折线图对比看出,12/10- 12/13的组别中(橙色线条),抖音推广页的新增用户占比明显更少。因此假设4成立,抖音推广页出现了问题。

  • 总结上述四种假设

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补充假设- 漏斗分析方法:从业务流程出发防止遗漏问题

用户成为新增用户前,要经历渠道曝光- 点击- 下载- 注册的漏斗阶段。因此需要补充分析,是否某个漏斗阶段出现问题,导致新增用户减少。

学习数分--简单案例1_第10张图片

和业务部门沟通获取12/10- 12/13的用户点击率、下载率和注册率数据。

学习数分--简单案例1_第11张图片做图表,发现12/10-12/13注册率是下降的;而其他两个指标无明显变动;因此补充假设成立,注册率明显下滑。

最终结论:

23岁以下用户减少;抖音新增渠道用户较少;业务流程节点-注册率偏低

提出建议:
  1. 调研23岁一下用户喜欢的模板和内容;增加设计风格;
  2. 抖音素材轮换;A/B测试效果更好的素材;
  3. 用户调研,不喜欢产品风格?板块不满足预期?/注册流程太复杂?无新手引导?
拓展-数据透视表小tips:

1、选中要做数据透视表的数据;然后点击‘插入-数据透视表’

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2、为了数据的直观,可以选择‘数据透视图’或者

学习数分--简单案例1_第13张图片

3、让数据表'动起来',切片器

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那么,如何做到单切片器控制多个数据透视图,以便方便查看数据呢

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4、当多折线图,数值差距太大,可以选择次坐标轴折线图。

    学习数分--简单案例1_第16张图片

5、什么场景需求适用什么表(本图为网上收集,如有侵权,私聊删除)

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