业务指标异常分析（含真实案例）

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真的很开心得到肯定，可以确实帮到大伙儿 

这不，来了！

今日起，正式新增『日常学习』干货板块！

我会分享包括但不局限于 ↓

日常学习 & 工作中的 分析方法、案例、工具等 干货。

如果有其他想知道的，欢迎留言，说不定会开启专题哟~

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重要的事说三遍：‍‍‍‍‍‍‍‍数据攻略‍‍‍‍‍‍‍‍，数据攻略，数据攻略！

本篇，唠唠 业务指标异常的分析思路。

就从 电商GMV成交异常进行入手

结合此实际问题，讲一讲常见的完整分析流程。

    ① 问题背景

    ② 问题确认

二、归因分析

    ① 维度拆分

    ② 产品改动

    ③ 运营活动

    ④ 外因分析

三、建议&总结

① 与开发确认数据上报并无问题

无论是指标增长异常还是下降，都可以根据实际问题，从以下角度进行归因：

• 各部分之间相互独立（Mutually Exclusive）
• 所有部分完全穷尽（Collectively Exhaustive）

常见的维度拆分举例：

在细分类目中，发现鞋类目成交异常，其他子类目增长处于正常波动范围之内：

通过进一步下钻分析，对鞋类目进行拆分，罗列增量较高TOP5的种类

从图中发现运动鞋增长最多。到此，有了初步的结论，就是运动鞋的异常增长导致整个服饰类目在7月出现了异常增长。但是依旧没有解释增长的原因。

• 鸿星尔克ERKE男休闲网面运动鞋

• 鸿星尔克ERKE女鞋运动休闲透气防滑运动鞋

• 鸿星尔克男子运动鞋网面透气减震运动鞋

• 鸿星尔克女士轻便网面透气运动鞋

产品改动主要可以从以下两个角度进行确认：

② UI改动

• 功能改动：主要是只对某产品功能的新增和删减，比如新版淘宝界面删除了商品类目信息。也就是左图上方中奢品、母婴、内衣等按钮功能。同时新增了底部逛逛功能。

• UI改动：主要是对已有的功能的改进。比如淘宝对订阅服务的位置改动，左图是淘宝原产品界面，微淘服务在底部；而右版为新版本界面，将微淘修改为订阅并置顶在上方。

回归到本次分析的案例，在维度拆分中，发现鸿星尔克增量异常，是什么促使鸿星尔克爆火的呢？

首先，确定问题是否真实存在后，界定问题 “ 是什么 ”，明确定义；

然后，解决 “ 在哪里 ” 和 “ 为什么 ”两个问题，可以依据需要运用对比法、相关分析法、假设验证法、拆解法等来辅助；

最后，根据异常归因的结论，给到业务可落地执行的指导建议。

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