数据分析的思维展开

一、角度——人货场模型

以“生鲜电商复购率低”的问题展开分析

（一）从人货场三个角度归纳关键因素 1、货物属性

购买频率：新鲜蔬菜水果购买频率高，米面油购买频率低
上市季节：新鲜蔬菜水果有当季产品，反季节的卖的贵也不好吃，米面油没啥季节性
产品价格：单品价格贵的就卖的少，趁便宜买，零散买，便宜的就批量买
购买渠道：如果有物流配送，大件硬通货（米面油）在线上买更省事，散件的就线下买，最好能现场试吃几个避免踩雷

抓住购买频率和商品关联性两个主要角度分析用户的购买思路和如何推动复购

2、卖场属性（1）线下（时间+地点+线下卖场属性）

便利性：距离越近、越方便的菜场肯定越吸引人
整洁程度：越干净的菜场肯定更吸引人
产品丰富程度：菜品越丰富的菜场越吸引人
产品新鲜度：菜品越新鲜水灵的越吸引人
产品价格：因为铺租、人工不同，有的卖场就是死贵死贵的

（2）线下（时间+登陆场景+线上商城属性）

用户的登录场景、登录频次、登录后访问内容、是否是雨雪天不方便购物、是否是上下班没时间购物

3、用户属性（重点）

收集性别、年龄、地域这些用户信息常常是没有分析价值的，应该给用户加上基于互动、消费行为标签（即结合货、场来打标签），并且具体展开。

（二）从人货场三个角度建立假设

1、人角度：
地推质量太差，用户本身没有需求
用户有需求，但是薅羊毛型太多，刚需性少
刚需用户有一定量，但产品不符合用户需求

2、货角度：
商品本身品类太少
品类不少，但没有强势引流款
有引流款，但价格没优势

3、场角度：
用户习惯未建立，二次登陆都很少
二次登陆有，但没有进到购买页
进到购买页，但未下单

（三）建立整体思路

1、问题导向型
抓住严重的问题

2、事件导向型
从最近发生的大事出发

（四）汇总各维度

二、条理——MECE原则

在具体分析数据发生变化的原因时，应该按照MECE原则来梳理思路。

（一）MECE的优点

（二）MECE的步骤