数据分析有一个经典的6字策略：细分、对比、溯源。具体一点就是先从不同的维度去分解问题，再根据每个维度上的数据去做对比，找到问题所在，然后分析原因，制定合适的方案。

数据分析策略之细分所谓细分，是指通过拆解不同维度，找到需要分析的某个指标的影响因素。什么是维度？维度起源于几何学，指的是连接两个同种空间的通路，用在数据分析的时候多指一种视角，比如性别、地区、时间、距离等都是数据分析时常会用到的视角。

怎样拆解维度？拆解的前提是找到了合适的维度，那么怎样找维度呢？找到细分维度的本质是发现因变量的影响因素。例如你这个月的销售额从60万变成了100万。导致整个销售额发生变化的因素可能有很多，我们可以用6W2H或者营销4P的框架来分析，把可能需要思考的维度都列出来，然后再根据具体的情况从中选择适合的维度，进行下一步的拆解和分析。

拿6W2H来说明一下：你卖的是什么产品？你的产品线是什么？你的竞品是什么？你的替代品互补品各是什么？你的目标消费者的固有选择是什么？假设我们现在需要从产品线维度来拆，那么据此可以拆分的问题就是：各个产品的销售额贡献率是多少？按照28原则，理想状态是80%的销售额来源于20%的产品，我们需要知道爆款是什么，卖得不好的产品是什么？细分清楚才能下一步了解销售额变动的原因和判断之后的趋势。

谁在做？企业内部是谁在做这款产品的销售？外部市场上有多少同行在卖同款产品？如果考虑内部，我们可以把问题拆分成，有哪几个部门在卖？由哪几个项目经理负责销售？他们各自对销售额的贡献情况如何？如果考虑外部市场，可以分析看看同行的实力是什么？卖给谁？

这一步说的是谁是你的客户？客户类型有哪些？谁是使用者？谁是影响者？谁是决策者？消费者的层次如何？采购频次如何？就本案来说，我们可以思考，在线上买礼品的人可以为几类？他们各自有怎样的采购特征，等等。

什么时候购买？客户购买的时间分布有何规律？比如我们可以比较看看销售额是不是有周期性变动的规律？客户在哪里买？都有哪些销售渠道是适合我们的？信息流还是竞价推广？网络还是网络？如果同时做了好几个渠道，那么哪个渠道的销售额更好一些？

客户为什么买？客户的购买动机是什么？客户消费场景有哪些？客户的痛点有哪些？有哪些环境因素影响了客户的购买？客户如何购买？如何购买也可以是营销组合要素如何影响消费者的购买决策。消费者在购买决策的看重哪些因素，是购买的便利性呢？还是产品的设计性？还是价格？客户愿意为产品付出多少成本？

这里就涉及到定价策略了，是采用低价渗透呢？高价撇脂呢？还是歧视定价？等等。还可以考察一下客户的购买成本是如何构成的，是否包含理解成本、货币成本、风险成本、时间成本、便利成本等，具体问题具体分析。

数据分析策略之对比完成上一步的细分之后，我们就需要开始对同一维度的数据进行比较，以了解业务现状，找到业务的薄弱环节或部分。怎么比？比较主要是通过建立参照系来比较。

这里需要强调几点注意事项：要弄清楚是谁和谁在比这里的谁涵义比较宽泛，比如是不是同一单位在比？比如同样是销售金额，3000人民币和900欧元就没法直接比，得先统一单位，然后再比。弄清楚怎么比也就是选择比较的对象要有可比性。

比较只能和同量级的比。弄清楚比完后要干嘛如果各种步骤都准确，那么比完之后，我们就能知道自己大概所处的状态了，如果这个状态相对较好，就继续保持，如果状态相对较差，就可以着手改进优化了。找谁开刀？可以根据优化的投入产出比来判断；可以根据优化的难易程度和改善空间来选择；重点考虑公司的资源情况；参考公司的经营目标和经营策略；其他影响因素的考量，比如当前市场的政策情况、行业的发展趋势、同行竞争情况等等。

数据分析策略之溯源一般情况下，出现问题后相关经手人

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