多维度分析可以说是细分的一种方式，多维度分析对精细化运营的作用非常重要。今天我们就来了解一下具体情况,希望本篇文章的内容对您有所帮助。
1、指标
所谓指标，指的是用来记录关键流程的，衡量目标的单位或方法。指标的细化需要根据对业务的深入理解来拆解，公司通常有很多业务线，每个业务都会涉及相应的流程，每个流程都能用相应的指标来监控对总KPI的贡献。比如一个部门的KPI考核指标为营收，这个部门的主营业务是toC的商品销售，主要业务路径为：
流量引入——>精准匹配——>实现转换——>营收
具体对KPI的拆解按如下形式来进行：商品营收=（新用户数+老用户数）x商品订单转化率x客单价
2、维度
所谓维度，即观察指标的角度。维度独立存在对于业务来说没有太大意义，所有维度指标都要在熟知业务的情况下具体划分。常见的网站分析的维度包括时间，地理位置，来源，渠道，浏览器，关键词，竞品等。
比如说上述的商品营收，分解成不同指标后，可以按不同的维度对比。新用户的获取渠道，性别，年龄，地区，每日新增的用户数量等等。
3、多维度拆解的适用场景有哪些？
（1）对单一指标的构成或比例进行拆解分析时
比如，某产品APP做了一波推广活动，想看推广效果如何。我们可以从以下几个维度来分析。
（2）对业务流程进行拆解分析：比如上述toC营收的业务流程：流量引入——>精准匹配——>实现转换——>营收，在这个流程中，我们关注三个指标：浏览——>加购——>支付，我们用多维度拆解的方法，对这个业务流程进行拆解。
以渠道来源为例进行拆解分析，由下图可以看出，百度来的流量虽然不少，但是下单和支付的转化率相比其他渠道较低。可以减少百度广告的投放力度，加强其他渠道的广告投放力度。
4、多维度分析工具的使用
这里以Smartbi为例，Smartbi的透视分析工具采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。
看完上面的内容是不是收获满满呢？以上就是本篇文章的全部内容,如有疑问欢迎前来咨询了解。
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