数据分析面试时被问到，最近一周拼多多成交订单量较上周有5％的下降，分析原因，该怎么从数据角度分析呢？

好，这确实是面试中经常会遇到的一个问题，考察你面对变化时的分析思路和落地能力。面对“最近一周拼多多成交订单量较上周有5%下降”这个情况，我的分析思路会从以下几个层面展开，力求找到问题的根源并提出解决方案：

第一步：确认问题的真实性和影响范围

在开始深挖之前，我会先做几件事来确认这个下降是真实的，并且了解它的实际影响：

数据源的准确性检查：首先，我会核实这个“5%下降”的数据来源是否准确，是不是因为数据统计口径有变动（比如是否包含了某些非正常订单，或者剔除了某些正常的订单）。我会对比不同的数据报表和统计系统，确保数据的可靠性。
时间维度的细化： “最近一周”是一个概括性的说法。我会将这一周的数据拆解到具体哪一天或哪几天下降最明显。是整个周末都表现不佳，还是某个工作日突然出现了断崖式下跌？这能帮助我们缩小排查范围。
与去年同期的对比：除了环比（上周），我还会看同比（去年同期）的数据。如果去年同期订单量也在下降，那可能不是我们运营的问题，而是市场大盘整体下滑。如果去年同期是增长的，那问题就更值得我们关注了。
关键指标的关联性检查：除了订单量，我还会看其他核心指标是否有异常。例如：
GMV（商品交易总额）： GMV的涨跌趋势和订单量是否一致？如果GMV下降得更多，说明客单价可能也降低了；如果GMV下降得少，说明单笔订单金额可能更高了，但订单量少了。
支付用户数：下单用户少了，还是用户下单变少了？这能区分是流量问题还是转化问题。
客单价：用户购买的商品平均金额有没有变化？
复购率：老用户下单量是否有变化？
退款率/取消率：订单量下降是否与退款或取消订单增多有关？

第二步：拆解订单量下降的可能原因

在确认了问题的存在和初步影响后，我会从流量、转化和用户三个主要维度去拆解可能的原因：

A. 流量层面：

流量是订单量的基础，流量下降直接导致订单量下降。

外部流量分析：
广告投放效果：拼多多作为一个电商平台，广告投放是重要的流量来源。我会看：
投放的渠道：各个广告渠道（如信息流广告、搜索广告、品牌广告等）的流量贡献是否有明显下降？
广告投放的消耗和曝光：广告消耗是否减少？曝光量是否下降？
广告的点击率（CTR）和转化率（CVR）：广告质量是否下降？广告素材是否引起用户反感或失去吸引力？
投放的关键词/定向人群：搜索广告的关键词相关性是否变差？定向人群是否不够精准？
合作渠道流量：是否有和拼多多合作的其他平台或App导流到拼多多？这些渠道的流量情况如何？
社交传播/裂变活动：拼多多很依赖社交裂变。最近一周是否有相关的裂变活动上线或结束？活动效果是否不如预期？
内部流量分析：
搜索流量：拼多多站内的搜索流量是否下降？
搜索热度：用户搜索行为是否减少？是否有热门搜索词的流量大幅下滑？
搜索结果排名：我们商品的搜索排名是否下降？这可能与商品权重、新品权重、营销活动参与度等有关。
推荐流量：千人千面的推荐流量是否变少？
猜你喜欢、秒杀、百亿补贴等活动流量：这些核心的流量入口表现如何？是否有活动权重下降或活动效果不佳的情况？
店铺首页/商品详情页的内部推荐：是否有优化商品结构，导致内部推荐流量下降？
活动流量：平台是否有大型促销活动（如618、双11的预热期或者年中大促期间的某个节点）？我们是否参与了核心活动，以及在活动中的表现如何？活动的流量引入和承接效果如何？

B. 转化层面：

即使流量没问题，转化率下降也会导致订单量下降。

用户行为路径分析：
访问深度：用户进入店铺后，浏览了多少商品？平均浏览时长是多少？
加购/收藏行为：用户将商品加入购物车的比例或者收藏商品的比例是否有下降？这可能表明用户对商品感兴趣，但临门一脚没迈出去。
转化漏斗分析：
从商品详情页到加入购物车：转化率是否下降？是商品信息不吸引人、价格不合适，还是用户体验问题？
从购物车到支付页面：转化率是否下降？是否是因为支付环节的bug、选择支付方式受限，或者被其他商品吸引走了？
从支付页面到下单成功：转化率是否下降？这通常和支付成功率、或者优惠券使用策略有关。
商品和价格因素：
商品详情页：商品的标题、主图、详情页描述、评价等是否吸引人？最近是否更新了商品详情页，导致效果变差？
价格竞争力：我们商品的价格在同类商品中是否有竞争力？是否有竞品进行了大幅降价促销？
优惠券和满减活动：平台的优惠券或者我们店铺的优惠力度是否有调整？用户是否觉得优惠力度不够？
用户体验：
页面加载速度：页面打开是否变慢？影响用户耐心。
App/网站 Bug：是否有新版本的App或网站上线，引入了新的Bug，影响用户下单流程？
客服响应速度/咨询转化：如果我们有客服介入，客服的服务质量和响应速度是否影响了转化？

C. 用户层面：

订单量下降也可能与用户群体本身的变化有关。

新老用户构成：新增用户数是否下降？老用户复购率是否下降？
新用户获取成本：如果新用户获取成本大幅上升，我们可能会收紧投放，导致新用户数量下降。
老用户留存和活跃度：拼多多是否有针对老用户的运营活动，最近是否停止了？老用户是否觉得平台或店铺没有吸引力了？
用户画像分析：
关键用户群体的流失：我们主要目标用户群体（比如特定年龄段、特定地域的用户）的下单量是否有明显下降？
用户偏好变化：用户最近的消费偏好是否有转移？我们正在售卖的商品是否不再是他们现在最需要的？
竞争对手分析：
竞品动态：最近一周，主要竞争对手是否有重大的促销活动、新品发布或营销策略调整？他们的表现是否抢眼，吸引走了我们的用户？

第三步：数据诊断与假设验证

在列出所有可能的原因后，我会进入数据诊断和假设验证的阶段，这通常是面试官最看重的部分，体现了你的思维逻辑：

1. 优先级排序：根据之前的细化分析（哪个时间段下降最厉害？哪个流量渠道或转化环节受影响最大？），我会对可能的原因进行优先级排序。例如，如果发现是某个关键广告渠道的曝光量和点击率双双下降，那么广告投放问题优先级就最高。
2. 数据验证：针对优先级高的假设，我会寻找更具体的数据来验证。
假设1：广告投放效果下降导致流量减少。
验证数据：查看广告平台后台，具体是哪个投放计划、哪个广告位、哪个创意点击率下降最多。对比广告素材上线时间与订单量下降时间。
假设2：竞品发动了大规模促销，抢占了用户。
验证数据：爬取或查看竞品在过去一周的商品价格、促销活动、营销内容，与同期对比，看是否有明显的价格优势或营销动作。
假设3：平台某个核心玩法（如秒杀、直播）流量引入不佳。
验证数据：查看平台秒杀活动的报名情况、活动位曝光和点击数据，以及直播观看人数和互动数据。
假设4：用户体验问题导致转化下降。
验证数据：查看网站/App埋点数据，重点关注商品详情页、购物车、支付页面的跳出率和转化率变化。检查是否有近期上线的版本，其用户满意度反馈如何。
3. A/B测试（如果可行）：对于一些影响流量或转化的策略调整，如果可能，我会考虑进行A/B测试来验证效果。例如，针对某个广告素材或商品详情页优化，可以分成AB组进行测试。

第四步：提出解决方案和后续跟进

在找到了主要原因后，我不会停留在分析阶段，而是会提出具体的、可落地的解决方案，并说明后续的跟进计划：

针对流量下降：
广告优化：调整广告投放策略，优化素材，更换定向人群，增加在表现好的渠道的投入。
活动策划：如果是平台活动流量没跟上，考虑参与平台更多活动，或自行策划有吸引力的小型活动。
内容营销：加强商品内容的吸引力，提高用户停留和分享意愿。
针对转化下降：
商品优化：优化商品标题、主图、详情页，突出卖点，提高用户信任度。
价格策略：重新评估价格竞争力，考虑配合平台活动进行价格调整或发放优惠券。
用户体验优化：修复Bug，优化页面加载速度，简化支付流程。
针对用户流失：
用户召回：对近期活跃但未下单用户进行定向短信或Push推送。
会员体系：加强会员体系建设，提升老用户忠诚度。
产品功能：收集用户反馈，优化产品功能，提升用户满意度。
跨部门协作：明确哪些问题需要运营团队解决，哪些需要产品或技术团队支持，并说明如何与他们协作。
效果追踪：提出会密切关注调整后的各项数据指标，特别是订单量、转化率和流量来源的变化，及时复盘和迭代。

总结陈述的框架：

在面试时，我的回答会遵循一个清晰的结构：

1. 承认问题并确认数据： “您好，关于拼多多近期一周订单量较上周下降5%的情况，我首先会确认这个数据的准确性和统计口径，同时也会对比去年同期数据，了解下降的绝对量和相对影响。”
2. 拆解分析维度： “我的分析思路会从流量、转化和用户三个核心维度展开，并进一步细化到具体环节。”
3. 深入分析具体原因（举例说明）：接着我会具体说一些我可能会重点关注的点，比如：“在流量方面，我会重点看广告投放的ROI、搜索和推荐流量的变化；在转化方面，我会关注用户行为路径、商品详情页的转化漏斗以及价格竞争力；用户层面，我会关注新老用户的构成和竞争对手的动态。”
4. 数据验证方法： “为了验证这些假设，我会利用平台后台数据、埋点数据、以及可能的用户调研反馈，进行交叉验证。”
5. 提出解决方案（举例说明）： “一旦找到核心原因，比如是某个广告投放渠道效果下滑，我会提出优化素材、调整定向或增加预算的解决方案。如果是用户体验问题，我会与技术团队沟通优先修复。”
6. 强调持续跟进： “最后，我会强调解决方案落地后，会持续追踪各项数据指标，并根据效果进行迭代优化。”

强调“我”的角色：

在整个过程中，我会不断强调“我”会做什么，比如“我需要去看……”，“我会分析……”，“我会提出……”，这样能更好地展现我的主动性和责任感。

记住，面试官不仅想知道你能否找到问题，更想知道你的分析过程是否严谨、有逻辑，是否能提出有价值的解决方案。所以，有条理、有深度地展示你的思维过程是关键。

网友意见

这个回答不是为应付面试而写的，因为这个面试题包含了对于电商业务知识的考察；拆什么、拆几步、拆多细都可能是考点。

而我这个答案是为了解决BI同学在日常工作中遇到“为什么指标变化了X%”这一类常见问题写的对策。因此这里面不涉及电商的具体领域知识（当然我也不懂），而是提出一个更为一般化的分析框架。

很长一段时间，我都被这类问题所折磨。我还特地发动万能票圈资源，问了Top 3咨询 + 埃森哲（是不是有点黑...）+ 字节/腾讯高P数分，他们遇到这种问题怎么办。答案基本和其他回答者差不多，做MECE，横向拆品类，纵向拆步骤。然而我知道，对于服务一线业务的数据分析师而言，这是典型的“一顿操作猛如虎，一看结果二百五”。

一、蠢问题

首先，开宗明义地说，这是一个蠢问题。从统计学（更准确地说是计量经济学）的角度上看，没有random variation(不论是rct，还是准实验，还是iv)却要去研究因果，怎么可能得到靠谱的解答？在工作的前十年，我一直是以这种态度对待这种问题的。直到有一次有幸和宋世君老师面聊，他说“业务方问了一个蠢问题，你不能给他一个好答案，说明你也没高明到哪里去。如果他一直在问蠢问题，那你要问为什么你没有帮助业务方问出更好的问题”。这番见解极大转变了我的观念。让我从一个计量专家的视角转变到一个解决业务问题的数据分析师的视角。

二、好答案

因此，接下来我分享关于如何针对这个蠢问题给出好答案的三个思考。

首先应该检查一下这个指标的波动是不是统计上显著的。我真见过为了一个pvalue 0.6+的均值差做了十几张报表的傻逼需求。你问为啥pvalue都0.6+还做分析？很简单，业务老大不懂假设检验啊。一声叹息。

假设这个指标计算没问题，差异统计上也显著，now what？

A.找Todo还是找原因

当业务方说某某指标掉了，看一看为啥，首先要问他的优先级是“有动作”，还是找原因。当然，提问者肯定希望先找到why再决定todo。但我说了，这是一个不可能的任务。更麻烦的是，业务方自己可能都没想明白。帮他们厘清优先级的一个诊断工具是问什么时间范围内希望看到结果。如果业务方说一周内，那基本就是Action NOW。乱世用重典，沉珂用猛药，不管三七二十一先把GMV拉上来再说。等GMV上来了，可能没人关心“为什么”了。

说实话，我对于“不开没结论的会”这个管理谚语充满了反感。没有Actionable insights的情况下瞎Todo，是许多职场浪费的根源。

B. 哪里出了问题 VS 为什么出问题

假设业务方说，我的确不着急ToDo，给你一个月时间想明白都可以。ok，其实我们不能告诉业务方为什么出了问题，但是能告诉业务方哪里出了问题。对于95%的业务方而言，他们真正想问的问题其实是哪里出了问题而不是为什么出问题

在我写这个答案时，前面所有答案做的都是MECE，而且一分解就是一大片。这种做法有两个实际上的麻烦：

业务方抓不住重点。做多维度长链条的拆解，有些正，有些负，洋洋洒洒一大坨，业务看完后不明就里，只能说“非常专业，我下来吸收一下”
给一线BI分析师带来了巨大的工作量，而不产生什么价值。纯属浪费团队资源和士气

好的分析永远是化繁为简，突出重点。因此，在MECE的基础上，我们要学会做减法，才能帮助业务方拨开云雾见青天。

并行MECE的横向减法比较容易。假设GMV掉了5%，你能很快计算出每个子品类GMV变化贡献了多少。串行MECE的纵向减法是比较难的。我们做个简单的例子。GMV可以被定义为客流量（N）*客单价（P），那么5%的下降，两个因子的变化各贡献了多少？要回答这个问题，就需要用到Oaxaca-blinder分解（Oaxaca读作瓦哈卡）的技巧。

记上一期角标为0，这一期角标为1，

GMV1-GMV0

= N1P1 - N0P0。

= N1P1 - N1P0 + N1P0 -N0P0 【数学上的添拆项，经济学上的增加反事实参考（counterfactual）】

= N1(P1-P0) + (N1-N0)P0

= 客单价效应 + 流量效应【近似】

使用这个trick，可以将任何一个乘法逐步拆解为因子效应（这方面的一个传奇例子就是DiNardo（1996）做的收入分布的拆解分析），然后计算因子效应的权重。

结合具体的业务场景和分析维度，通过几轮的横向减法和纵向减法，你总会得到Top 5或者Top 10的问题点。如果你运气好，Top 5的问题点能“解释”大部分GMV的下滑，那么你的业务方会很满意；如果运气不好，每个问题点对于总GMV的贡献都不大，那么这件事情本身就是一个很大的问题，这也给了业务方一定洞见。

总之，告诉业务方哪里出了问题，还是有一定科学方法可以遵循的；但是你要告诉业务方为什么出问题，那就真的最多是“educated guess”。

C. Do Causality

在极为罕见的情况下，业务方会真的关心因果作用机制。面对这种天使业务方，我的建议就是听从Pearl老爷爷的建议，Do And Watch。在关键问题点上形成业务假设，进而产生实验方案，通过实验结果来提高自己的认知。允许这种快速迭代、反复试错、长时间积累的业务场景非常少，因此在此也就不再赘述。

三、没有问题才是最好的答卷

抛开为什么的问题不谈，谁应该发现GMV下滑，是业务方还是数据分析师？这个问题可能很多数据分析师没有想过。如果你是一个优秀的数据分析师，答案是你应该发现、预警并分析。所以不是业务方找到你问，为什么GMV下滑了5%；而是你告诉业务方，你的关键指标下滑了X%（在中小创业公司里业务不经常关心非核心KPI的其他关键数据指标太常见了），这里是Top 3 的问题点，让我们来讨论一下怎么办吧。变被动为主动，让业务方不用再问问题（宋世君老师主张的数据和业务合作的第三阶段），这才体现出数据分析的真正价值。而要做到这一点，需要数据分析师花时间和精力去构建和观察数据指标追踪体系。

Reference

Oaxaca R.Male–female wage differentials in urban labor markets.Int Econom Rev1973;14:693.

Blinder AS.Wage discrimination: reduced form and structural estimates.J Hum Resourc1973;8:436.

DiNardo, John, Nicole M. Fortin, and Thomas Lemieux. "Labor market institutions and the distribution of wages, 1973-1992: A semiparametric approach."Econometrica: Journal of the Econometric Society(1996): 1001-1044.

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