信息流投放如何做數據分析，拆解維度細分對比歸因找到增長點？

信息流投放如何做數據分析，拆解維度細分對比歸因找到增長點？

數據分析我只會四個簡單有效的方法，維度拆分法，細分法，對比法，歸因法。每個分析法都很簡單，即學即用。在做簡單的數據分析時，學會excel表格就基本夠用了，不需要其他復雜的數據分析工具。
維度拆分法：把影響目標完成的因素挖掘出來，以影響因素作為維度進行數據分析。實戰：影響服裝購買的因素有價格，地區，天氣，款式，年齡，消費能力，品牌，明星代言等多個因素。我要分析價格個因素時就以價格因素為維度，降序成交人數發現哪個價格賣的最多，哪個價格利潤最高，哪個價格賣的最少，一目了然！
細分法：把一個大環節細分成幾個小的節點，然后進行數據對比。

實戰，細分打電話預約到店。

細分成電話撥打，未接，已接，回復不來，答應來，來了，答應來的有事說不來了，答應來的聯系不上。
細分未接電話：電話被標廣告，被手機軟件屏蔽，在忙，不方便接電話的場景，不接陌生電話，信號不好。
優化細分未接電話：開多張手機卡每張每天撥打不超過運營商限定次數，二次撥打時用固定電話號碼避免被標記廣告推銷，開本地卡，換時間再打，先發送短信再打電話，加微信聯系。
每一個節點都能細分成多個小節點，在監測工具追蹤不到的情況下，人工記錄統計好每個節點數據，根據數據優化每個細節點，每個細節點提升一點，就能大幅度提升預約到店率。天下難事，必做于易;天下大事，必做于細！
對比法：環比，同比，同維度降序數據發現異常數值。
歸因法：數據找到原因，數據就是行為的結果，從數據倒推原因。在歸因法使用時多數人僅僅只是挖掘了一個為什么，而高手往往會深挖多個為什么，直到發現本質。