多层次分析其本质是行业龙头分析，多层次分析对精细化运营的促进作用十分重要。多层次分析主要就如前所述两个地方性进行，两个是分项的细化，两个是层次的多元化，比如时间层次，同价位层次等。管理层一般而言看的是综合性分项，总价值。但是这些总价值难以或者说辨认出问题。而运营一般而言需要依照具体的、行业龙头的数据来支撑力重大决策。比如从用户视角观察，每晚出访用户100万，每晚买回的用户1万，但这100亿个用户是透过什么渠道知道平台的，在平台别的组件逗留时间长，哪个组件转化率高需要透过分项行业龙头，就可以得出结论。

1、分项

简而言之分项，指的是用以历史记录关键流程的，来衡量目标的单位或方法。分项的细化需要依照对业务的深入细致理解来回收，公司一般而言有许多业务线，每一业务单厢牵涉适当的流程，每一流程都能用适当的分项来监视对总KPI的贡献。比如两个职能部门的KPI考评分项为销售收入，这个职能部门的化工产品业务是toC的货品销售，主要就业务方向为：

具体对KPI的回收按如下表所示方式来进行：货品销售收入=（新用户数+老用户数）x 货品订单转化率 x 客单价

2、层次

简而言之层次，即观察分项的视角。层次分立存有对业务而言没有太大象征意义，所有层次分项都要在津津乐道业务的情况下具体分割。常用的中文网站分析的层次包括时间，自然地理位置，作者，渠道，应用程序，关键词，同价位等。

比如说前述的货品销售收入，还原成不同分项后，能按不同的层次对照。新用户的获取渠道，异性恋，年纪，沿海地区，每星期追加的用户数目之类。

3、多层次回收的适用于情景有什么样？

（1）对单个分项的形成或比例进行回收分析时

比如，某产品APP做了新一波推广公益活动，想看推广效果怎样。我们能从下列两个层次来分析。

以渠道作者为例进行回收分析，由下图能看出，百度来的流量虽然不少，但是下单和支付的转化率相比其他渠道较低。能减少百度广告的投放力度，加强其他渠道的广告投放力度。

4、多层次分析工具的使用

这里以Smartbi为例，Smartbi的透视分析工具采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合层次、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。