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大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。
今天为大家分享的,是数据分析的经典分枝——经营分析。经营分析非常有历史了,早在“数据分析”这个名词火起来之前就已经存在了。今天一起来看看。
顾名思义,“经营分析”,指的是对公司经营情况进行的分析。公司经营的好坏,是管理层最关心的事,因此经营分析的服务对象,经常是老板/部门总监/经理层。在很多大公司,每个月会有定期的经营分析会议,与会者大部分是各部门领导,会议上也会讨论下一步经营计划。
听起来是不是很高大上呢!因此在整个数据分析体系中,经营分析地位相当的高,仅次于行业分析(如下图)。
通俗来说,企业经营,就是:拿钱办事。定好了负责部门,准备好了投入,然后产出结果。因此想要分析清楚经营状态,就得把这些经营过程的信息,转化为可以用数据度量的内容。
具体的,包括五个基本部分:
负责部门:谁对经营指标负责?
经营目标:用什么指标考核结果?
任务时间:在多长时间内完成目标?
资源投入:有多少资源可以使用?
经营现状:已完成多少目标?还差多少完成?
有了这五个部分,就能清晰地展示出当前经营的好坏,从而推动下一步的决策。
注意:经营分析中:目标是核心。目标包括要考核什么指标,要做到多少,这二者缺一不可。目标清晰了,该如何梳理现状,该怎么拆解过程指标,都一并清晰。这一点切不可少。
看个简单的题目:某互联网大厂的销售部门,主要职责是销售广告服务,让客户充值,之后选择广告产品投放(消耗充值金额)。旗下有5个小组负责不同行业客户销售。如果客户是新开发客户,需要签署一系列服务合约。如果是老客户,直接充值消耗即可。
该部门考核两个KPI指标:新签约客户数,客户消耗广告费金额
该部门年度需开发12w个新签约客户
该部门年度需促成客户消耗6000w以上
该部门主要为人力投入,有100个销售编制
第一步:把KPI指标,分解到月份,为过程中跟踪目标完成情况,提供判断依据(如下图)。
第二步:把KPI指标,分解到部门,明确每个部门的责任(如下图)。
第三步:监控整体目标完成情况,预计完成结果,从而提示问题(如下图)。
第四步:用结构分析法+趋势分析法,找到5个子部门中,哪个部门问题更大(如下图)。
这里有一些常见场景:
全体都差(意味着可能大环境不好)VS 局部很差(意味着只是部分有问题)
排头兵很差(意味着增长潜力耗尽)VS 小兄弟很差(意味着弱势小组动力不足)
持续差(意味着存在深层次问题)VS 偶尔差(意味着存在短期内重要影响因素)
这些场景,能通过结构分析+趋势分析解读出来,从而引发更多深层次分析
第五步:梳理KPI指标的产生过程,设定过程指标。利用过程指标,简单诊断:问题由何而来,该做哪个方向的改进。
在这个题目里,两个KPI指标的产生过程不太一样,因此需要分开梳理。比如新签约客户,需要销售们做陌生拜访,从海量线索里,一个个谈。但是老客户已经走完了之前的流程,因此关注其充值、投放行为即可(如下图)。
梳理过后, 可将目标拆解为过程指标:
新签约用户=线索数量*联系成功率*签约转化率
用户消耗金额=有充值用户数*有投放行为比例*平均每单投放金额
利用这些指标,可进一步诊断:哪个环节导致目标不能达成。
有了以上五步,就建立起一个简单的经营分析体系了。不过,这些经营数据,领导们天天看,经常产生更多的问题,因此经常提出更复杂的要求。
注意,上边介绍的是经营分析的五个基本部分。实际上,领导们总是对经营分析报告不满意,总觉得应该能分析出更深层的东西。包括但不限于:
外部环境有什么影响
内部政策有什么影响
用户需求有什么影响
多因素叠加有啥影响……
总之,一有风吹草动,大家就想看看:是不是对经营有影响。这些分析,经常把小伙伴们搞得晕头转向,哀叹:到底经营分析该怎么做呀!
实际上,这些问题不是不能做,而是:解答细节问题,并非仅靠几个宏观经营数字。解答这些细节问题、交叉影响,需要对外部环境、促销活动、用户行为、用户需求、员工状态等,拆分主题,做细化分析。不然只拿着GMV=UV*转化率*客单价,四个指标,可解答不了这么复杂的问题。
建议:经营分析报告,聚焦讲清楚五件事
目标实际完成多少,谁做得好,谁做得差?
做得差的,是偶尔没完成,还是一贯没完成?
做得好的,是偶尔做得好,还是趋势一直向好?
好坏相抵,是否能整体达成目标?
如不能达成,是否还有额外资源可以投足?
这样,领导们可以基于经营分析结果排兵布阵,合理安排资源投入,该换人就换人,该加码就加码,该申请外援就申请外援。如果遇到细节问题,可以从整体经营分析报告中,拆分出分析专题,比如:
《外部环境变化专题》
《用户特征分析专题》
《销售素质分析专题》
这样一事一议,解决问题。
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3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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