隨著公司業(yè)務(wù)規(guī)模擴大,各類相關(guān)的數(shù)據(jù)量增加,大數(shù)據(jù)指標(biāo)也越來越多。如果缺乏大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系和分析方案,就會難以判斷整體業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r、難以衡量產(chǎn)品/活動效果、等等。
如今,各行各業(yè)都在說,“我們要數(shù)字化管理”,脫離“拍腦袋”時代。但是,到底怎么落地?大數(shù)據(jù)指標(biāo)怎么建立合理?不同的公司業(yè)務(wù)大相徑庭,就算是同一個行業(yè),也有不同規(guī)模,不同細(xì)分客戶群,很難一概而論。有時候,看到競品公司有哪些指標(biāo),雖然不知道有沒有用,我們也急著“跟風(fēng)”。
什么才是適合自己公司或部門的數(shù)據(jù)體系?“人、貨、場” 理論似乎很有用,但不是每個公司都有實體店,5W2H好像也很有道理,每個步驟都要套用這個理論么?SWOT好像也很有道理……
今天,我們就來拋開所有這些看起來高大上的理論,從底層邏輯出發(fā),梳理建立大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系和分析方案的底層邏輯。
1、首先,我們來了解一下指標(biāo)是什么?
百度百科解釋指標(biāo)為:預(yù)期中打算達到的指數(shù)、規(guī)格、標(biāo)準(zhǔn),一般用數(shù)據(jù)表示。
比如,Boss開年會時說:“我們今年新增的幾個指標(biāo):員工流失率、門店客流量、客單價……成果豐碩,收益明顯!”。發(fā)言中所提到的“員工流失率”、“門店客流量”、“客單價”,就是指標(biāo),是對結(jié)果的數(shù)據(jù)化描述。
那么,什么是大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系?
即將零散的大數(shù)據(jù)指標(biāo)串聯(lián)起來,成為一整套體系使其具備業(yè)務(wù)參考價值。
2、在商業(yè)中,數(shù)據(jù)只有一個目的“解決問題,創(chuàng)造價值”。
但是“解決問題,創(chuàng)造價值”,對不同立場的人來說不一樣。對研發(fā)部,出多少bug和做多少功能的比例很重要;對于銷售,多少訂單很重要。要是訂單銷售數(shù)據(jù)給研發(fā)部,對日常工作并沒有參考作用,bug的比例給銷售也沒用。但是這些數(shù)據(jù)對總裁部都很有用,可以綜合得知成本和利潤比例。
為了解決這個問題,引出第一條底層邏輯:
邏輯一:多維度視角
先要確定大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的目標(biāo)受眾,“他”看數(shù)據(jù)的視角和維度:職位側(cè)重點在哪里,業(yè)務(wù)階段是初期還是成熟期?越是初期數(shù)據(jù)越少,越是成熟期數(shù)據(jù)積累越多,要考慮的點也越多。
知道“他”的視角之后,去看“他”的業(yè)務(wù)是什么?對于門店經(jīng)常提到“人、貨、場”:分析哪些人,場地面積,貨物種類。對于網(wǎng)頁商城經(jīng)常提到“轉(zhuǎn)化漏斗“:多少個商品點擊量,多少個加入購物車,多少個訂單,轉(zhuǎn)化率多少。似乎,不同業(yè)務(wù)要分析的”東西“完全不一樣,到底一致性在哪里?
引出第二條底層邏輯:
邏輯二:業(yè)務(wù)場景關(guān)鍵元素分類
門店經(jīng)營成交的場景 “ 我在門店付錢給售貨員,他收錢給我商品 ”。
網(wǎng)頁商城成交場景 “我點擊商品,訪問頁面,(也許會咨詢),點擊提交訂單”
雖然各個行業(yè),分析的具體事項不一樣,但都是圍繞,業(yè)務(wù)場景關(guān)鍵元素分類,進行的。
那么問題又來了,這些“元素”怎樣更好?例如,我想在門店掙多點錢,我的貨怎么分配?客戶怎樣更多?店員怎樣賣得更好?搞個網(wǎng)站,我也知道點擊,訪問,訂單,那怎樣更多點擊?為什么點擊A不點擊B? 怎樣多點訂單?圍繞著剛剛的元素問下去,似乎有“十萬個為什么”,我們怎么知道這些元素”從哪里來“ ?
引出第三條底層邏輯:
邏輯三:追蹤業(yè)務(wù)過程
門店零售業(yè),客戶從哪里出發(fā),什么時段來到商城,進入門店的概率多大……
網(wǎng)頁商城,從哪里點擊進來,進來之后瀏覽過多少頁面,有多少鏈接引導(dǎo)他點擊下一個鏈接……
但是,這樣梳理完成后,圍繞關(guān)鍵元素追蹤出來的業(yè)務(wù)過程,似乎不是相互獨立的。零售業(yè)的邏輯 “人,貨,場”,但是“我”這個人,經(jīng)過門店,會不會進去,和這個門店擺放的“貨”關(guān)聯(lián)性很大。網(wǎng)頁商城,我訪問產(chǎn)品頁,遇到問題能找到咨詢頁會很開心,但是我沒想提問咨詢的時候咨詢按鈕主動跳出來擋住視線,我可能會出于厭煩直接離開。
思考到這里,引申出第四條底層邏輯:
邏輯四:梳理業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系(強關(guān)聯(lián),弱關(guān)聯(lián),互斥關(guān)系)
先有訪問才會下訂單,訪問和訂單是強關(guān)聯(lián)。網(wǎng)頁不需登錄可以瀏覽商品,登錄和瀏覽是弱關(guān)聯(lián)。投訴的次數(shù)越多,復(fù)購的概率越低,復(fù)購量和投訴量是互斥關(guān)系。
這樣,我們已經(jīng)通過梳理業(yè)務(wù)考慮到很多節(jié)點的數(shù)據(jù)。說到用處,這些數(shù)據(jù)都有用,但是,全部都關(guān)注,看完一遍,都要花很多時間。尤其是忙起來,就只想知道 “一個” 數(shù)據(jù)結(jié)果。
為了解決這個問題,引出下一條底層邏輯:
邏輯五:重要性過濾
我們未必能馬上說出a,b,c,d……里面哪個重要,哪個次等重要,梳理思路的時候,可以用一個小工具,對比記分卡。
用每一行和列的項目對比,例如第一個格子,訂單數(shù)和訂單數(shù),自己對比自己,沒有可比性,格子放黑色;第二個格子,訂單數(shù)和線索數(shù),訂單數(shù)更重要,寫1;第三個格子,訂單數(shù)和客戶數(shù),客戶數(shù)更重要,那么訂單數(shù)不得分,寫0;以此類推,最后得出每一行的總分?jǐn)?shù)。在這個記分卡里,重要指標(biāo)是訂單數(shù)和客戶數(shù),次要指標(biāo)是線索數(shù)和套餐數(shù)
那么問題又來了,要是“我”也是剛進入這個領(lǐng)域,并不確定,哪些重要哪些不重要,該怎么辦?標(biāo)準(zhǔn)是什么?
那我們引出第六條邏輯:
邏輯六:對比出標(biāo)準(zhǔn)(時間,指標(biāo),比率)
重要不重要,參照物,標(biāo)準(zhǔn),這些都不是“拍腦袋”出來的,都是靠“對比”出來的。怎么對比?這里有三個原則,從時間上對比,從指標(biāo)上對比,從比率上對比。
從時間上,這個月完成得好不好,要和上個月對比,和去年對比。具體對比什么,要比較同一個指標(biāo)。但有時候,同一個指標(biāo)直接對比并不能說明問題,
例如,今年付費用戶90個,去年付費用戶80個,今年一看上去就是更好。
但是去年沒有做推廣,總用戶只有100個,其中付費就有80個。今年花大錢推廣,總用戶有300個,其中付費只有90個。這樣看,推廣費都賠進去了!這里應(yīng)該用 “付費率” 做對比,去年付費率80/100= 80% , 今年付費率90/300= 30% ,明顯去年比今年好很多。
不比不知道,一比嚇一跳,通過對比,真相大白。
3、運用以上六條底層邏輯,完成了從0到1梳理和建立大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。
我們通過“數(shù)據(jù)”去發(fā)現(xiàn)問題,分析問題,并且解決問題。而通過這套搭建基本數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系的底層邏輯可以讓這件事情變得事半功倍,從源頭發(fā)現(xiàn)問題,借助體系化的工具,在日常工作中可以監(jiān)控業(yè)務(wù),發(fā)現(xiàn)問題,科學(xué)的制定業(yè)務(wù)目標(biāo),在追蹤業(yè)務(wù)過程找到改進的切入點。
但是,后續(xù)的實際工作中,建立大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系需要各部門緊密溝通,還需要對公司業(yè)務(wù)和各部門職能的深刻理解,更要針對業(yè)務(wù)痛點,做細(xì)分板塊的深入數(shù)據(jù)分析等等。
勵志篤行
工欲善其事,必先利其器!數(shù)據(jù)分析也好,數(shù)據(jù)挖掘也好、商業(yè)智能也好都需要在學(xué)習(xí)的時候掌握各種分析手段、技能、底層邏輯,特別是要掌握分析的底層邏輯!
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