鸿星尔克案例分析报告总结 第1篇
在开始准备分析之前，首先需要确认数据的真实性。主要从以下几方面进行确认：
① 数据上报准确性，是否是线上打点落数据方式出现问题导致异常现象
② 统计口径准确性，需求方口径统计上的错误也是非常常见的。
③ 相似问题确认，以往是否也发生过类似的问题。
④ 异常问题确认，当前数据变化是否为正常波动。
对以上问题进行一 一确认：
① 与开发确认数据上报并无问题
② 口径准确，且纵向比较百货、美妆等类目，发现唯有服饰类目出现增长异常
③ 历史未发生过类似的问题
④ 通过3Sigma原则判断，服饰类目7月30日已经超过了正常波动的范畴
二、归因分析
无论是指标增长异常还是下降，都可以根据实际问题，从以下角度进行归因：
① 维度拆解
② 产品改动
③ 运营活动
④ 竞品原因
⑤ 外部环境
鸿星尔克案例分析报告总结 第2篇
产品改动主要可以从以下两个角度进行确认：
① 功能改动
② UI改动
以淘宝改版作为案例介绍这两种类型的区别：
与产品和开发确认后，此次分析的case中不涉及到产品改动问题。
鸿星尔克案例分析报告总结 第3篇
维度拆分、产品改动、活动运营都是从平台内部出发进行分析归因。
而竞品原因和外部环境就是从外因出发。
比如：淘宝特价版的推广对拼多多交易的冲击就是非常典型的竞品打压。
外部环境通常指用户行为习惯改变或者舆论造成对个别品牌或者领域消费行为的冲动和抵制。
回归到本次分析的案例，在维度拆分中，发现鸿星尔克增量异常，是什么促使鸿星尔克爆火的呢？
鸿星尔克在河南捐款一事上，因网友评论，掀起了一阵由鸿星尔克为起点的爱国潮。网友将对鸿星尔克的支持展现在对鸿星尔克品牌的消费上。也就是鸿星尔克品牌成交数据异常的原因。
类似的问题还有新疆棉事件导致李宁消费暴增等等。
鸿星尔克事件就是非常典型的外部环境变化导致数据异常的case。
三、建议&总结
最后，根据分析原因，最好给到业务侧相应可落地的指导建议。
例如，建立舆情应急预案，在招商、库存、服务等方面做好合作协调，提高平台侧可承接大流量高转化的能力。
以上分析流程 总结来看，即：
首先，确定问题是否真实存在后，界定问题 “ 是什么 ”，明确定义；
然后，解决 “ 在哪里 ” 和 “ 为什么 ”两个问题，可以依据需要运用对比法、相关分析法、假设验证法、拆解法等来辅助；
最后，根据异常归因的结论，给到业务可落地执行的指导建议。
- EOF -