单独追踪一个数据会比较“片面”，得出的结论甚至是错误的，因为所有电商的核心数据在一段时间内都具备偶然性和关联性。

偶然性是指，可能某一天转化率突然降低，比日常要低很多，这个是非常可能发生的。于是，所有人都惊慌失措，赶快找到转化率相关的因素，看产品详情页的设计、产品的价格，找客服聊天记录。随后优化了整整1天详情页的设计，使产品价格更低了，售前客服被整顿了。最后发现，一切照旧，还浪费了1天时间做了很多无用的工作。

关联性是指大部分数据指标之间存在一定的相关性。一个事件的发生，往往会带动很多数据指标一起变化。只有层层分解，抛开干扰指标，才能找到最核心的问题。一定不能只看到单一数据指标变化，就马上去制订解决方案，还要多看看其他相关联的数据指标是如何变化的，再进行问题分析和解决方案的制订。(www.daowen.com)

所以，追踪数据一定是多个维度一起看的。一般来说，转化率和流量是负相关的，流量暴涨，转化率就会下降；转化率上升，客单价就会下降（大型促销活动除外）。

但是，追踪了数据，多个维度相结合地分析数据，结论依然可能会不准确。原因在于，这两个思路都是在和“自己比”。而我们还需要进行“与其他人对比”，这就是下面介绍的“对比思路”。