2.3.2　組成因子分解

把整體指標數據按照某種分類標準分成不同的因子的過程，稱為組成因子分解。整體目標等于所有的組成因子之和。以廣告平臺總收入為例，其組成因子分解如圖2-5所示。

圖2-5　廣告平臺總收入的組成因子分解

整體指標數據只能讓人看到目標達成的結果，但是不能知道是如何達成目標的，也不知道執行中的細節，更不知道如何改進。組成因子分解首先可以明確思路，把組成結果的因素清晰地列出來，并且可以針對不同的因子，制定對應的策略。

案例：筆者曾經有一次在做渠道分析時，用了這樣的組成因子分解：總費用=A類渠道費用+B類渠道費用。但之后發現，A類渠道的花費是B類渠道的1.6倍，而有效用戶卻是B類的2.4倍（見表2-1）。在這之前，B類渠道在其他項目的經驗中效果是非常好的，所以市場人員都在B類渠道花精力，看到這個數據后，立刻決定去接觸市面上所有的A類渠道，以便擴充優質流量。

表2-1　多個組成因子對比的案例

如果只看整體費用，就得不到這樣的結論，也就不能提出有用的建議。

任意一個指標可拆解的方式都是非常多的，比如，針對總流量的組成因子分解，就有以下幾種方式。

·按時間拆分。不同時間段數據是否有變化。

·按渠道拆分。不同渠道的流量也會不同。

·按用戶拆分。新用戶和老用戶的流量會有明顯的區別。筆者待過的一家公司，老用戶的流量就遠遠大于新用戶，這種情況，就需要想辦法促進新用戶的流量。

要嘗試多種方式，試驗出最好的因子分解方式。

需要注意的是，如何進行組成因子分解，代表著思考問題的第一維度，直接影響能否得到有用的結論。后面的所有策略和解讀都是根據第一步因子分解而來的。

1）優先考慮業務團隊習慣的拆解思路，比如廣告類公司會把客戶分為大客戶、中小客戶。

2）要勇敢嘗試，不要固化思路。

案例：以前做過一個項目，我們按“收入=移動端收入+PC端收入”來分解組成因子，發現移動端收入快速上漲。但是當時高層的思路還是“銷售額=流量×轉化率×客單價”，他們盤算的是“客單價提升x元，就會提升x元的銷售額”。按照這樣的思路，資源就投給了客單價提升，沒有在移動端投入。等到發現移動時代來臨，再開始建團隊和買流量，成本已經變得非常高。

從這個案例中可以看出，如何進行因子分解，決定了如何思考目標的組成因素，即如何思考解決方案、資源調配等更深層的問題。所以要經常嘗試是否有其他的因子分解方式，如果囿于經驗、思路固化，可能就會錯失機會。