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【資料】資料驅動業務的七種型別

我們總說資料驅動業務,可平時看到的,卻總是業務部門追著資料部門屁股要資料。哪裡是驅動業務了,分明是被人牽著鼻子走啊!很多同學都有類似的疑惑:到底資料分析對企業有什麼用?我的資料用到什麼地方去了。最關鍵的:如果資料都對企業沒用,我的崗位還值錢嗎?資料當然會驅動業務,只是在不同的企業發揮作用的形式不一樣。今天我們一起來看一下,資料驅動業務的七種型別。看看你們企業是哪一種。


奴隸監工

型別一

資料驅動業務,最直接的形式就是給業務下KPI。你,今年銷售要破千萬!你,今年銷售要破一個億!類似的場景我們可能早就有耳聞。下任務帶資料,在中國已經有2000年曆史了,古代的軍令狀就是最早的KPI指標承諾書。似乎帶個資料,就顯得這個命令格外有分量,就必須要完成。完成就是英雄,完不成就殺頭,也顯得格外的對業務有驅動力。


然而,下個KPI就能驅動,只是想象中的事。實際上,只是盲目的用資料下KPI,效果並不好。因為KPI指標到底怎麼來的?為什麼要做到這麼多?每個人分配多少?完全沒有一個標準。因此很容易讓下KPI變成一個假大空的事情。辦事拍腦袋,承諾拍胸脯,出事拍大腿,結局拍屁股,也成為這種只有空洞KPI的企業的常態。


總之,沒有分析過程支援的KPI,就是奴隸監控手中的鞭子。雖然看起來甩得啪啪作響,煞有威嚴,打得奴隸們不得不走。實際上卻沒有效率,常常淪為空談。這是資料驅動業務的第一階段。


賬房先生

型別二

當然,很快大家就發現空下KPI效果不好使。實際上,一個良好的KPI,是蹦一蹦可以摸得到的KPI,這樣既考慮了實際能力,又有挑戰性。於是人們開始考慮拆分KPI,尋找KPI的來源。還拿銷售資料舉例子:

 

如果是按團隊銷售的,就開始拆分:

  • 總銷售業績=團隊數*團隊人數*人均產出

  • 總銷售業績=團隊1業績+團隊2業績+……

  • 團隊1業績=張三業績+李四業績+……

 

如果是按門店銷售的,就開始拆分:

  • 總銷售業績=大區數*大區門店數*每門店產出數

  • 總銷售業績=大區1業績+大區2業績+……

  • 大區1業績=門店1業績+門店2業績+……


這種做法,極其類似地主家收租。地主家會僱一個賬房先生。賬房先生會先算一個總賬,看看今年是豐年還是災年,預計下地主老爺下邊的50個農戶總體能產出多少。如果遇到災年,總收入不足,就建議地主老爺趁機多兼併一些土地,把農戶總數做多,還能保住總收成。

 

在往下分配收租指標的時候,會考慮各個農戶勞動力多寡,生產能力,分配一下收租數。讓勞動力好的多交,差的少交。這樣看起來一舉兩得,既不會逼死農民,又能多壓榨些勞動成果。這是資料驅動業務的第二階段,姑且叫他賬房先生好了。


生意軍師

型別三

實際上,階段二仍然是知其然不知其所以然的階段。因為到底業績是怎麼來的?是賣什麼賣出來的?賣的好的業務員有什麼訣竅?還是一無所知。到頭來還是靠拍腦袋:你連續三年都做得好,今年也做的好吧。

 

然而這種假設不一定成立,只有真的洞察到業績的來源,才能分析出到底能做到多少。還拿銷售資料舉例,在總銷售業績=大區數*大區門店數*每門店產出數的公式中,只有破解了每門店產出數到底是怎麼來的,才能正確的估計,到底這個門店能做多少


隨著商業樣式的進化與資料系統的強大,於是銷售解析的公式開始越來越複雜。即使只有最簡單的POS機訂單,我們也能把門店業績,拆成如下:

  • 門店業績=訂單數*訂單單價

  • 門店業績=訂單數*(件單價*連帶率)

 

這裡,訂單數意味著客流的好壞,件單價代表了產品檔次,連帶率意味著交叉銷售水平。從這三個指標加上其他一些對比,就可以初步解讀出:我們是要多做引流還是力推高階商品,是要考慮降價吸客還是推組合銷售(具體解讀過程太過複雜,單獨有文章介紹)。

 

有了會員卡+電商平臺以後,就可以進一步拆解指標:

  • 門店業績=(全體使用者*付費比例*人均訂單)*(件單價*連帶率)

  • 門店業績=(全體使用者*活躍率*付費比例*人均訂單)*(件單價*連帶率)

 

到這裡,是不是分析公式,已經和目前電商常見的AARRR模型很像了。有了會員卡(會員ID)我們就可以區分使用者等級,使用者價值;有了網站,我們可以記錄使用者成交以前的活躍行為。這使得我們可以深入解讀:為什麼使用者會購買,從而能極大的豐富對業績來源的分析方式,從而合理的指導業務進行工作。除了調整商品價格,品類搭配以外,還多了更多針對使用者需求的資訊推送動作,而且使得業務行動越發科學。


到這一步,資料已經成為業務放的生意參謀。不僅僅是在一旁吆喝著:你要出業績!而是能幫忙出謀劃策:你做XX產品組合銷售,針對XX客群做推送,可以更好地出業績。這是資料驅動業務的第三階段,這個階段做的好的公司,業務部門會把資料分析師當作顧問和軍師,真的認真聽取他們的意見。


監控探頭

型別四

第三階段寫的內容很多,是因為大部分的分析方法,都是在階段三應用的,展開來寫n篇文章都不夠。但是階段三仍有兩個問題。問題一,分析過程太長,都是事後的結果,沒法在過程中即使調整。問題二,軍師嗎,都是說話給主公聽的,前線的統軍大將,不是“將在外軍令有所不受“的驕兵悍將,就是“末將糊塗請主公明示”的蝦兵蟹將,資料分析結果出不了市場部,前線難以應用。


更好的狀態,當然是能上通下達。然而這需要技術與業務的雙向支援。在技術上,需要有簡單易懂的前端工具,讓一線更方便,更清晰的看到資料;需要有強大的後臺系統能支援實時計算,縮短資料反饋的時間。在業務上,要麼需要老闆強力往下推動,要麼需要資料部門自己有手段,透過拉一派打一派,樹立資料權威(這裡展開寫又是n篇篇幅,回來慢慢介紹)。


智慧打手

型別五

除了直接買賣資料外。資料能自己創造業績嗎?當然可以,資料也可以代替銷售們下場賣貨!充當打手直接衝鋒陷陣,斬獲業績。當然,這是有前提的。

 

第一:既然是打手,得能夠直接打到人才行。因此不需要導購、業務員參與的電商樣式,就更容易發揮資料作用。比如電商網站、搜尋網站的推薦系統,就能透過演演算法,提供有效資訊給使用者,提高成交率。

 

第二,打手想打出成績,得能打的動痛點才行。在消費者對產品有鑒別力的行業更容易生效。類似醫療保健美容家裝,這些存在巨大資訊不對稱,存在大量非理性消費的領域,銷售、導購還是起著巨大作用。

 

第三,智慧打手之所以智慧而不是瞎打,得有大量資料支援。意味著在推薦系統上線前需要有足夠數量資料及足夠數量的使用者。這兩點恰恰是很多平臺的缺陷。有可能平臺本身不是淘寶微信這種超級應用,使用者少、資料記錄少,就更難發揮作用。

 

同時湊成這三點相對困難。因此所謂精準營銷,智慧推薦,目前成功案例及可應用的範圍均較少。但隨著消費者本身使用移動網際網路越來越多,阿裡/騰訊開發部分資料及研究資源,未來類似的系統可以發揮更大作用。這是資料驅動業務第五階段,也是最高階階段。資料在這裡直接就是生產力。


大內密探

型別六

自有資料以後,資料就開始成為間諜們交易的籌碼。資料驅動業績自然也有了大內密探這種樣式。然而,資料的黑市交易始終被法律所禁止。所以大內密探型的資料驅動,開始轉向一些可以公開採集的正當手段,比如財報分析,同業交流,市場調查,爬蟲。透過收集競爭對手的資訊,為我們設計戰術提供支援。但始終,大內密探們只是躲在暗影中的少數異類,這一類資料驅動業務也不是主流樣式。


家裡老媽

型別七

家裡老媽老是嘮叨你:“回家先洗手才吃飯“”有女朋友了沒?“”天冷了加條秋褲“……你聽嗎?當然不咋聽,不但不聽還嫌老媽嘮叨呢。”俺又不是小孩子“”鄰居結婚關我屁事“。有資料部門是這種狀態嗎,當然有;有資料分析師是這種角色嗎,當然有。不信大家可以統計下自己發出的日周月報開啟率,有多少能去到15%以上的。資料驅動業務?驅動個屁,這也是一個狀態哈。

 

當然還有一個型別是車夫型,就是開篇講的天天被業務方呼來喝去跑資料,跑完了還要嫌棄資料不準,提供太慢,分析不深的。但這種已經是被業務方吆喝著滿地跑了,不在“資料驅動業務“的範疇內哈,

 

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