把整體指標依不同分類切開，找出各群體的規模、表現與貢獻。它的核心問題是：「整體數字是由誰、在哪裡、透過什麼方式形成的？」
常見拆解維度
| 維度 | 拆解例子 | 可回答的問題 |
|---|---|---|
| 平台／裝置 | APP、大網、小網；iOS、Android、桌機 | 成長是否集中於某平台？追蹤完整度是否不同？ |
| 客群 | 新客、舊客、會員等級、消費層級 | 是新客帶動還是既有客戶回購？ |
| 品類／商品 | 大類、中類、品牌、商品 | 成長來自哪些商品？是否過度依賴少數品項？ |
| 流量來源 | 自然搜尋、廣告、聯盟、直接流量 | 流量增加是否帶來有效轉換？ |
| 地區／時間 | 縣市、商圈、星期、時段 | 是否存在地域或時段差異？ |
貢獻度與成長貢獻
群組占比 = 群組指標 ÷ 整體指標
成長貢獻 = 群組指標變動量 ÷ 整體指標變動量
注意：成長貢獻可能大於 100% 或為負數。例如 A 群增加 120 萬、B 群減少 20 萬，整體增加 100 萬，A 群的成長貢獻就是 120%。
案例：整體訂單增加 10,000 筆，其中 APP 增加 8,000 筆、網頁增加 2,000 筆。APP 貢獻整體增量的 80%。接著仍要檢查 APP 是流量變多、轉換率提升，還是客群組成改變。
避免維度切太細
切分越多，越容易出現小樣本與偶然波動，也會增加多重比較造成的假陽性。建議先從業務上最有意義的維度開始，再逐層深入。
適用情境 找出成長來源、定位衰退區塊、資源分配、平台比較、品類經營。
維度拆解：整體變化由誰帶動？HSUCHE 數據筆記 · 轉載請註明出處
