多維度分析可以說是細分的一種方式，多維度分析對精細化運營的作用非常重要。今天我們就來了解一下具體情況,希望本篇文章的內容對您有所幫助。
1、指標
所謂指標，指的是用來記錄關鍵流程的，衡量目標的單位或方法。指標的細化需要根據對業務的深入理解來拆解，公司通常有很多業務線，每個業務都會涉及相應的流程，每個流程都能用相應的指標來監控對總KPI的貢獻。比如一個部門的KPI考核指標為營收，這個部門的主營業務是toC的商品銷售，主要業務路徑為：
流量引入——>精準匹配——>實現轉換——>營收
具體對KPI的拆解按如下形式來進行：商品營收=（新用戶數+老用戶數）x商品訂單轉化率x客單價
2、維度
所謂維度，即觀察指標的角度。維度獨立存在對于業務來說沒有太大意義，所有維度指標都要在熟知業務的情況下具體劃分。常見的網站分析的維度包括時間，地理位置，來源，渠道，瀏覽器，關鍵詞，競品等。
比如說上述的商品營收，分解成不同指標后，可以按不同的維度對比。新用戶的獲取渠道，性別，年齡，地區，每日新增的用戶數量等等。
3、多維度拆解的適用場景有哪些？
（1）對單一指標的構成或比例進行拆解分析時
比如，某產品APP做了一波推廣活動，想看推廣效果如何。我們可以從以下幾個維度來分析。
（2）對業務流程進行拆解分析：比如上述toC營收的業務流程：流量引入——>精準匹配——>實現轉換——>營收，在這個流程中，我們關注三個指標：瀏覽——>加購——>支付，我們用多維度拆解的方法，對這個業務流程進行拆解。
以渠道來源為例進行拆解分析，由下圖可以看出，百度來的流量雖然不少，但是下單和支付的轉化率相比其他渠道較低?？梢詼p少百度廣告的投放力度，加強其他渠道的廣告投放力度。
4、多維度分析工具的使用
這里以Smartbi為例，Smartbi的透視分析工具采用“類Excel數據透視表”的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鉆取，洞察數據。不僅如此，任何字段都可直接作為輸出字段或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。
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