很多同学抱怨:自己东做一点,西做一点,没有见过完整的数据分析体系是啥样?实际上早在10年前, 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系,只是因为行业特殊性,导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。
满足业务需求,是建设数据分析体系的出发点,也是最终目的和最高要求。要注意的是,“业务需求”并没有统一的标准。不同部门,不同身份的人,需求是不一样的。从大的方面看,可以分作三个层级:
1、战略级:能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级:决定一个具体职能工作的管理层(销售、运营、产品、售后……) 3、战斗级:没有决定权,只有执行权的一线部门(业务员/客服/审核员/仓管员……)
这三类人,需要的数据类型,数据时效性,数据应用方向是完全不同的。因此需要分别满足需求(如下图)。
在整个体系中,经营分析是直接服务于战略级决策的。在最高管理层做决策的时候,更聚焦于宏观的问题,比如整体目标达成,外部环境变化,内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。
因此,在做经营分析的时候,要:
1、在经营目标,转化为可量化的指标 2、监控目标达成进度,发现过程中的问题 3、感知外部环境变化,预警潜在宏观问题 4、量化评估各项业务活动对目标的作用 5、考核各项业务活动效益,提出方向性指导
注意:对经营成果的核算是非常复杂和麻烦的。很多经营举措都是跨数周、数月,涉及众多部门和工作。有些基础研发、生产线更新、基建投资更是跨数年。因此经营分析的频率一般不会很高,一般是以月为单位进行。
在经营分析层面做出的决断,往往是方向性的,比如:
1、坚持原定计划还是做调整? 2、销售/运营/产品/营销……谁打主力,谁当辅助? 3、追加投入还是更换方法?
这些决断直接影响到战术级设计。至于具体怎么设计,则要靠战术级的分析来支持。
战术级的分析是具体到每个职能部门的。比如:
销售部门:销售业绩分析、销售渠道、销售方法、业务员队伍分析 运营部门:活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析 产品部门:产品使用情况分析,新版本功能,新版本分析
这些战术级分析的具体内容,常常五花八门,但是核心思路是一致的:
1、策略制定:从众多的战术中,选择一个可以达成目标的 2、监控进度:监控战术落地进度,发现问题,调整战术设计 3、复盘效果:复盘是否达成目标,积累经验,解决问题
具体的细节太多太多,就不一一举例了。有兴趣的同学可以翻看之前分享的运营、产品分析方法。实际上,大部分做数据分析的同学,最常接触的是这一层的分析。最终输出物也是日常监控报表+专题分析报告。
严格地来说,战斗级需要的不是数据分析,而是数据。一线工作那么忙,没人有空坐下来细细听报告,能看到数据,就已经足够行动了。比如
一线销售:看到今日业绩目标,今日已完成业绩,待跟进客户名单 一线客服:看到待分配话务量,排队接听数量、投诉数量、投诉结果 一线仓管:看到在库商品数、在途商品数,预计达到商品数,预计出库商品数
有了数据,一线就已经能开展行动了。赶紧干活,把没处理完的任务搞完
如果能在基础名单之上,增加一些辅助工具,就更好了。比如给销售的,不光有个待跟进客户名单,再多给个预计自然消费(通过预测模型给的标签),就能帮销售聚焦到更该主动跟进的人身上。比如再多给个:客户可参与活动/客户可转发海报,就让销售多了一个打动客户的工具。这些工具要比啰里啰嗦分析报告管用得多(如下图)
相当多公司在战斗级的数据分析,只停留在excel日报和ppt阶段,缺少工具设计和开发,导致了数据分析不落地,无法辅助一线等等问题。
看到这里,肯定有同学好奇:老师,我的公司规模没那么大,数据也没那么多,怎么能做的体系化一点呢?这里是有方法的。
初创型的企业肯定没精力搞这么大套数据体系。对初创型企业来说,尽快找到能盈利的MVP才是关键,之后不断的扩大投入,增强收入能力。因此对初创型企业而言,一般精力都放在销售数据/推广数据/渠道数据上,把战术级的分析做好。
对于有一定规模的企业,最重要的反而不是搞各种分析报表(一般该有的也都有了)也不是搞复杂的分析报告。而是加强基础建设,补齐初创期突飞猛进,留下的短板。比如:
1、商品编码体系,商品分级分类标签 2、活动编码体系,活动物料编码体系、优惠券体系 3、财务系统与业务系统打通,财务数据与业务数据对应
这些可能不仅仅设计数据库设计,有可能旧的交易系统、物流系统、费控系统都需要升级,业务流程也要规范,因此是个很庞大的工程。但是如果不迈过这一关,还是在旧基础上继续苟且,就会发现,规模越大,内部系统越乱,数据越复杂,新旧数据越对不上,越往后越难。
在2023年,陈老师经历了若干个营业额30-100亿的中等企业数字化建议,无一例外的有基建薄弱+好大喜功的问题。往往是最基础的商品数据、活动数据、渠道数据都没有建设很好,反而急着上CDP,急着在APP/H5搞算法,急着搞全链路埋点。结果自然是:在烂泥地里建摩天大楼……各种纠结蛋疼,不在话下。
以上种种问题,但凡置身其中,都会感受明显。然而为啥没人解决呢?
这些都有可能让数据停在原始阶段。然后又寄希望于一个神通广大的数据分析师能搞掂所有问题,他们还会殷切地拉着你的手说:“我们公司的数据很大,都在那呢,就差个高手来分析了……”
所以如果做分析的同学们遭遇:
你并非一个人,你和很多同学一样在被煎熬。毕竟做得好的公司也是少数吗。这时候只要自己努力积累能力,跳槽个好一点的企业即可。
作者著作
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▊《商业分析全攻略:用数据分析解决商业问题(全彩)》
接地气的陈老师 著
商业分析有用吗?当然有用!商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。
作者结合自己多年的工作经验,用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。
本书分为6 篇,共17 章,其中第1 篇是概念篇,讲述商业分析的基本概念;第2 篇是基础篇,讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况;第3 篇是进阶篇,讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题;第4 篇是高阶篇,讲述如何应对复杂的商业难题;第5 篇是基础实践篇,通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题;第6 篇是高阶实践篇,通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。
本书的讲解思路是层层递进的,从简单场景到复杂场景,从基础的方法到复杂的方法。因此,无论读者是否有数据分析基础和经验,都建议从头开始阅读,这样可以一步步提升认知,更快地掌握商业分析的方法。
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1、通俗易懂。一提及“商业”,人们总会总想到很多高大上的名词;一提“分析”,人们总会想到统计学、数学、算法等复杂概念。本书尽量用浅显易懂的方式,介绍商业+分析的主要概念。并且在每一章开头,都举了生活中例子,让大家容易理解。毫不夸张的说,这是一本人人都读懂的分析书。
2、内容全面。本书覆盖了从投入产出分析,到销售、供应、产品、运营分析的主要场景,对每一类场景下的主要指标,分析思路都有介绍,可以满足众多分析需求。而且,很多商业问题是相互关联的,因此全面的了解分析思路,更容易找到解决问题的答案。
3、层层深入。本书分了初级、中级、高级方法,从基础的指标体系搭建,数据解读,到中级的销售、运营、产品分析体系搭建,到一些高级复杂难题都有涉及。这些问题,一般的数据分析书(特别是工具类书)极少涉及,却又经常在工作中困扰大家。本书都给予了深入探讨。当然,不见得就100%能解决所有问题,但一定能给大家很多启发。
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发布:刘恩惠
审核:陈歆懿
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