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用上面的例子，我们可以发现：

顾客和用户可以是一致的，或者是分开的。

对于顾客一致的情况，我们分析顾客，即对用户进行分析。

如果顾客和用户不一致，就需要同时分析顾客和用户。

顾客付费的焦点通常是“金钱花得值”，而用户往往更关注“花得值”。

这两个问题的关注点并不完全相同，甚至有时候两个问题的关注点是矛盾的。所以，我们既要服i务好用户，又要让顾客满意。

考虑一下产品经验：

用户体验与顾客体验分，侧***不同，前者注重吸引和转化，后者注重服务和好评。

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流动转换分析

假设有100个人通过搜索这个商品，那么可能只有60个人在搜索商品的详细信息，在此之后，40个人将加入购物车，并且只有20个成功付款。

根据这一漏斗图，我们可以了解每一工序的顾客流量损失。当然，不同渠道的转化率也不一样。

渠道的优化配置

然后，我们可以优化配置不同渠道的转化率。

举例来说，某网站每天的直接访问量只有2000人，但是其转化率为15%，而通过百度搜索引擎点击进入的转化率只有5%，但是客户流量达到了10000，这段时间我们可以适当提高百度搜索引擎的广告投入，提高百度搜索引擎的转化率。

分析流量渠道的转化率，可以判断出客户行为是否存在差异，从而推断出客户的特点，进行一些差异化的优化。

资料精化是数据分析中一种非常重要的方法，多问几个为什么，可以更i准确的得出结论，而一步一步的细化，就是不停地问为什么。

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对数据进行精细划分是数据分析技巧的核i心思想之一，它可以帮助企业实现客户流量的几何级数增长，运营能力成倍提高，服务能力显著提高。

分析数据时，如果想要得到更i准确的结论，就需要对数据进行进一步的细化，因为在对一些复杂的数据进行分析时，可能会忽略一些关键的数据细节。在此，精化必须进行多维度分解。

常用的拆分方法如下。

分时：观察不同时间段的数据，APP买卖的事情付款方式，看数据是否产生了变化。通过对一家餐饮店的早上营业数据和下午的营业数据进行对比，可以分析不同时段的顾客流量变化。

各渠道：通过不同渠道与用户观察产品，邵阳APP买卖的事情，了解数据是否产生变化。比如，网站通过分析用户点击页面和链接转到用户，可以得到不同渠道用户的转化率。

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