独立站网站数据分析（13）- 分析理论应用实践

在前面的12篇文章中，我们讲到了数据分析的各种理论和方法，那么在面对工作中的实际问题时，我们要如何应用呢？从这篇文章开始，我们就会将前面的理论逐一代入到现实的实际问题中，今天的文章，我们先就如何应用做一个总述。

从理论到实践的过程，其实就是一个知识应用的过程，比如当我们想设计一张广告图片的时候，你可能会调用来自心理学、色彩学、营销学、逻辑学等这些基础学科的知识，有些人基础知识比较扎实，可以调用很多原理、方法去指导你的设计，从而让广告图片更具说服力。

同样的，在分析数据时，我们也会调用相应的知识去指导现实问题。

为了更好的去应用方法论，我在这里不得不对之前所讲的方法论做一个总结。

理论知识串联总结

在理论篇中，我提到了在数数据分析过程当中，前期的数据埋点和数据规划让我们知道分析也需要遵循一定的逻辑，所以提出了UJM和OSM模型，这个模型给我们划下了大致的思路框架。

接着指标分级。公司级别指是老板最为关心的指标，也是受到管理层和执行层的双向理解和认同到执行决策级别的指标，比如订单量，订单金额；部门级别指标是指导部门工作的核心指标；而执行决策指标可能是数字也可能是事件。

常用的分析模型如事件分析、漏斗分析、热图分析；但它只是一个分析的模型，往往会和分析主题结合使用，比如当你想分析流量渠道时，你可能会用到漏斗分析；当你想分析网站内容时，你可能会用到事件分析；当你想分析用户行为时，这三种模型你都可能会用到。

我个人习惯用结构图来记忆这些理论之间的逻辑关系，然后再实际应用时，再去调用这张逻辑图。 如下图所示。

在实际分析的过程中，你可能会发现左侧的理论、方法、工具有不完善的地方，那就补充修正左侧的知识点。

随时基础知识点不断的完善，你会发现一种有意思的情况。同一个问题，你在一个月前可能只能调用到3种模型来思考；但是3个月后，你有了新的思维和方法，再看待这个相同的问题时，你会得出不一样的结论和策略。

销售额怎么降低了

我们以常见问题“ 销售额怎么降低了”为例，去套用之前讲到理论和方法。

但是解决这个问题的第一步，是需要对问题进行分解。“销售额降低“是结果，但是“销售额”是受什么影响的呢？看下图右侧的公式

如此一来，我们就能很容易的根据拆解出来的流量、转化率、客单价来分别定位问题，并找到解决方案。

这里要分析的流量主要是流量渠道分析，可以参考第10篇文章的内容，找到最影响销售下滑的渠道是哪一个。找到具体渠道后，再看来看该渠道流量下滑的原因，参考第9篇：如何分析网站流量。

如果确定不是流量的问题，那么则从转化率和客单价这两个因素来看。

一个网站的转化率通常来说不会出现太大的波动。如果在流量渠道没有出现太大变动的情况下，依旧出现转化率下滑，那么大概率是网站本身出了问题。

这个问题可能是由技术导致的，比如支付通道出现异常；也可能是网站近期举办的活动导致的，这个时候，你就需要查看网站的流量日志（参考第9篇：如何分析网站流量）

客单价也是一个不会怎么波动的指标，只会收到网站活动和政策的影响，所以对于这个因素，也只需要查看网站流量日志就可以了。

由于“销售额下降”是一个会经常被问到的问题，为了方便日后的分析工作，我们可以将这个问题做成一个逻辑树。

很多时候，销售额的下滑是来源于流量渠道的下滑，所以你可以根据网站实际渠道情况来列出更为详细的分支原因，这样就可以形成网站流量下滑的快速自检指导文档了。

“销售额”通常是属于公司级别的指标，即使是这样的指标，我们也可以通过逻辑数的方式对目标进行层层分解，逐级下钻，最终定位到问题。但是记住，越是处于一级的指标，需要分解和下钻的层次就越多；越是上层的指标，越容易用下一层级的数据来解释。

我们既然可以对“销售额下降”这个问题去建立逻辑树，那么对于其他公司级指标：转化率怎么变低，新用户怎么变少，也可以采用相同的方式去分析。

但是对于更加具体的问题，比如，如何打造黄金落地页、如何分析网站运营活动，如何分析SEO的流量、如何分析邮件营销发送数据，为什么GA后台和Shopify后台有数据差异；这些问题的答案就不仅仅是用数据来回答了。

而这也对独立站运营人员的专业也提出了新的挑战，对色彩、逻辑、营销、客户心理等基础学科的学习。

这是独立站数据分析的第13篇文章，在之后的几篇文章中，我将继续列出一些数据分析中的实际问题来进行分解，将之前的理论和一些基础学科的知识理论应用起来。