做淘寶，越來越離不開數據分析了。然而，數據一大堆如何進行有用的分析？這個時候你就要用到數據分拆了。

    很多時候我們很難直接從數據變化中分析出具體的原因，這時可以考慮拆分因子，將問題一步步細化找尋原因。

    例如網站轉化率下降，我們要找原因。因為“轉化率”=“訂單”/“流 量”，所以“轉化率”下降的原因很可能是“訂單量下降”，“流量上升”，或者兩者皆是。按照這個思路我們可能發現主要的原因是“流量上升”和“訂單量升幅 不明顯”，那么下面我們就可以來拆解“流量”的構成，例如拆成“直接訪問流量”、“廣告訪問流量”和“搜索引擎訪問流量”再看具體是哪部分的流量發生了變 化，接下來再找原因。這時我們可能看到說是搜索引擎訪問流量上升，那就可以再進一步分析是付費關鍵詞部分上升，還是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是 品牌（或者網站名相關）關鍵詞流量上升，還是其他詞帶來的流量上升——假如最后發現是非品牌類關鍵詞帶來的流量上升，那么繼續尋找原因——市場變化（淡季旺季之類），競爭對手行動，還是自身改變。假如剛好在最近把產品頁面改版過，就可以查一下是不是因為改版讓搜索引擎收錄變多，權重變高。接下來再分析自己到底哪里做對了幫助網站SEO了（比如把頁面導航欄從圖片換成了文字），把經驗記下來為以后改版提供參考；另一方面還要分析哪里沒做好（因為新增流量但是并沒有相應增加太多銷售），研究怎樣讓“產品頁面”更具吸引力——因為對很多搜索引擎流量來說，他們對網站的第一印象是產品頁面，而不是首頁。
    再比如說，一個網店的轉化率下降了，我們可以拆分成以下的漏斗。
    這樣拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的轉化率發生了變化。有可能是訪客質量下降，都在著陸頁流失了，也可能是“購物車–>登錄”流失了（如果你把運費放到購物車中計算，很可能就看到這一步流失率飆升），這樣拆細之后更方便我們分析。

    所以，數據分析不是取一個平均值，或者總和去研究網店的整體情況。數據分析指導網店工作要建立在數據拆分的基礎上才會有效果。