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在网店运营过程中，很多人对数据分析都抱有一种分析维度越细越好的观点，总认为从“细枝末节”中来分析数据一定可以找到更好的解决方案。但是从细节入手来分析数据并不是强调维度细分，因为网店的任何一个数据指标的变化都是“牵一发而动全身”的，比如：转化率指标的波动就和流量来源、页面访问深度、停留时间等一系列的事情相关，在“生意参谋”中转化率指标本身是可以根据地域来查看“地域转化率”的，但是访问深度和停留时间是无法按照地域来查看的，“地域转化率”这个数据还会和各个地区广告投放力度的不同而发生变化，你和这个数据死磕有啥意义呢？
有人会说“地域数据”这个指标在投放直通车的时候非常重要，可以通过地域点击率来确定投放区域，还可以根据地域转化情况来做投放调整。那么我就要说了：如果某地区点击率很低但是转化率很高，你投还是不投？你关掉了某些地域的投放，但是这些地域在其他流量来源维度中转化率是正常的，那么这个地方你投不投？被你关掉的这些地域转化率低是否是关键词出价不合理或者关键词购买不合理呢？如果你发现A地区转化率很高，同时Y人群转化率也很高，这个时候有些人会很兴奋，好像发现了金矿，因为对A地区增加Y人群的溢价就可以获得更多的精准用户了。慢着！直通车的人群溢价是不能指定地域的，你怎么设置？有人会说：那还不简单，单独开一个计划呗，这个计划本身可以只投放A地区，然后对人群溢价不就可以达到目的了。但是！你能保证新的计划关键词质量得分都过关吗？假设质量得分能过关，你一共推广了6个单品，每个单品的地域和人群表现都不一样，你准备开多少个计划？你觉得老天爷能眷顾你几次？
或许你还没有心服口服，总觉得平时就是这样从一个个细节来扣数据的，然后汇总结果来做运营调整的。
细分维度分析数据本身并没有错，但是你的视角搞错了。之前发生的那些不合理的罗圈问题，其实都是因为抓到一个细节维度的数据然后就围绕这个数据本身去引出一系列运营调整动作。然而，数据分析的目的是要满足运营需求的，不是给运营出难题，是来给运营解决问题的。运营需要解决什么问题，数据分析就通过对数据的拆解、分析、解读给出合理的参考和建议。
比如说：运营发现店铺转化率有待提高，那么数据分析就需要，先从各个流量来源维度的转化率情况是如何的开始分析，然后通过分析发现自然搜索的转化率比较高，但是要做突破很难；钻展投放的转化率很不稳定，但是钻展是为了曝光营销活动和品牌，虽然转化率不稳定，但是考虑到钻展投放会大大提高购物车的添加量，而购物车的转化率比较高，所以不能通过停止钻展投放，降低流量的方法来达到转化率提升的目的；在所有成交中老客户成交占比很低，那么如果对老客户做营销的话，不能激活反正他们也不会带来流量，所以全店转化率不会下降，如果一旦激活，那么势必带来转化率提升的结果，所以老客户营销是一个很好的切入点；直播的转化率非常高，增加直播带货的场次可以带来转化率的提升，当然只要老板能批准特价；直通车的转化率和其他流量来源转化率相比已经属于比较高的了，优化空间不大。
以上就是围绕流量来源做的转化率分析，其实已经发现了一些可以继续细分深度分析的维度了，比如：购物车转化率比较高，那么就可以去分析一下购物车的流量来源，如果发现是做了那种购买前添加购物车引导动作的，并且这部分数据占比非常大，那么继续加大购物车方面的力度没啥用，因为人家本来就要买的，你引导人家添加购物车再购买那么对转化率指标的提升没啥帮助；但是反之就不一样了，可以分析购物车来源占比，通过加大优质来源的引流动作从而达到转化率提升的目的。
举了这么复杂的一个例子，你有没有发现，我们不是不做细分维度的数据分析，而是不能站着细分维度来强调细分维度的重要性，而是要从运营视角从上往下、从粗到细一层层的去分析。这个过程中还要注意细分维度数据的取值范围，有些维度系统取值范围是3天内相关行为都做记录，有的是7天内，有的是30天内，这也就是为什么经常会发生把各个维度流量来源的销售额加起来会大于总销售额的奇怪情况，这也从一个侧面能证明从细节维度去分析会有偏差和误区，所以必须从总体到细分一层层来分析。
与此同时，我们还要明白所谓“细分维度”还和切入点相关，会因为切入点的不同而发生变化。站在转化率角度来看各个流量来源的转化率是细分维度，但是站在流量角度来看转化率成为了一个细分维度，因此“细分维度”是相对而言的，是根据运营需求视角出发而决定的。数据驱动运营强调的是数据做为动力，但是方向和节奏仍旧是运营主导。
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