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還在問有沒有經營分析模板?先做到這幾步

大數據 數據分析
很多小廠子,待遇差,工資少,數據基建一塌糊涂,只有少得可憐的訂單數據,領導還指望著分析出驚為天人的結論,這個難度就著實大了。這個時候,建議采用一些平價替代方案,訓練一下自己打標簽、建分析思路的能力,之后盡快跳槽到正規大廠比較好。?

很多公司的經營分析報告寫得長篇大論,幾十頁ppt,幾百個指標,密密麻麻的數字。然鵝一旦上經營分析會,就會被批成:“分析不深入!”“觀點不突出!”明明都擺了這么多數字和圖表了,咋還不深入呢?

問題解析

因為這些報告,犯了“拿結果解釋結果”的問題。很多經營分析報告,使用的都是財務指標,收入、利潤、成本、費用等等。即使有計算諸如:“盈利能力”“增長能力”指標,依然是利用財務指標做的二次加工。

站在業務角度,這些指標都是結果。如果只是拿結果解釋結果,就會出現諸如“利潤同比環比都低了,要搞高”、“利潤低是因為成本高了,要搞低”這種沒啥用的無腦結論。

聽到“利潤低了”的結果以后,人們更想知道的是:

1、是大環境不行還是我沒有做好?

2、別光說大環境不行,有啥對策嗎?

3、我哪里沒做好,方向錯了還是執行不力?

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因此在輸出報告的時候,應該對問題原因進行方向性判斷。如果真是大環境問題,就尋找新環境下應對辦法。如果不是大環境問題,就堵死那些甩鍋人的借口。

想做到這一步,就得:

1、不只看結果指標,增加過程指標

2、找影響結果的因素,識別關鍵因素

3、建立分析邏輯,找到問題的重點

具體怎么操作,一起看一下。

增加過程指標

一提到“經營分析報告要增加業務指標”,很多人就會搬出:業績=客戶數*轉化率*客單價這一套東西。注意!站在業務角度,客戶數、轉化率、客單價這些指標,照樣是結果指標。如果只拿這些指標進來,依然會得出“業績降是因為客戶少了,所以要搞高”這種無腦結論。

要增加的過程指標,要能反應:“業務是怎么做出來的”。比如在收入端,要梳理業務流程,看從客戶線索到成交之間,還經歷哪些步驟,有什么數據記錄。舉個簡單的例子,常見的toB業務如下圖所示,是典型的漏斗式轉化流程,可以梳理出漏斗式指標體系:

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有些業務動作較難用指標衡量,比如營銷策略、銷售話術、產品組合、促銷手段。這些可以用貼業務標簽的方法加以量化。比如把銷售話術總結成ABC三類,之后就能結合轉化數據,觀察哪一類更好用,從而進一步加深對業務過程的了解。

在成本端,處理手段稍有不同。在成本端,首先要區分清楚各種成本費用與收入的關系。到底這一筆錢花出去,是能直接帶來收益的還是打輔助的,是需要累計投入到一定程度才見效,還是一分錢一分貨,投多少賺多少的。區分清楚了,才好結合收入端數據,做績效評估;才好控制不直接帶來收入的投入。

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這一步做得好壞,和公司數字化程度有直接關系。如果公司數字化程度低,收入端全靠銷售在腦子里記,能分析的只有訂單數據;成本端只有簡單的財務科目,沒有對應上業務行為。那就很難做深入分析了。

識別影響因素

增加的過程指標是否都需要放進經營分析報告呢?當然不是。堆砌太多的過程指標,會讓報告更冗長,更難看出結果。因此需要數據分析師們,識別出影響經營結果的關鍵因素,放哪些能代表關鍵因素的指標進報告。

對于外部影響因素,重點關注:

1、上游原材料、勞動力、資源對成本影響

2、下游客戶需求數量、偏好種類、偏好渠道對收入的影響

3、競爭對手是否有發起針對性降價/是否在爭搶上下游資源

這里需要大量收集上下游行情數據,并且和自己公司的采購、人力、渠道部門多做溝通。有可能大環境真的在變壞,也有可能是我司采購、人力、渠道部門經營不利,找到優勢的供給/渠道。為了做出準確判斷,大量的情報收集是非常重要的。

對于內部影響因素,重點關注當前的業務策略是啥?具體包括:

1、人:以什么樣客戶為核心客戶?

2、貨:商品主打功能/價格/服務

3、場:以什么渠道為主,對量/質的要求是多少?

先了解業務策略,才好進一步觀察:到底一線部門執行到位沒有。如果業務策略定了:發展高端客戶,可一線仍然在大水漫灌般引流,沒有重點發力,那就是執行層面出了問題。如果大家都在按業務策略做,但不見效果。那就得找時間反思一下:策略是否需要調整。

這一步做得好壞,和數據分析師對公司內外部情況的了解深度,有直接關系。如果數據分析師每天閉門造車,缺少和業務溝通,缺少內部數據以外的行業數據、客戶數據收集,那就很難做到了。

建立分析邏輯

梳理完指標,確認關鍵因素后,就得建立分析邏輯。分析邏輯可以用MECE法來建立,基本的思路就是:正反方面,確認問題。用剝洋蔥的方法,層層剖析找到答案(如下圖)

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注意!分析邏輯并沒有固定套路,完全以“解答領導問題”為導向。比如同樣是大家都在抱怨“大環境不好”,有可能領導會指示:“尋找一下大環境不好下,還能怎么做?”也有可能領導指示:“就知道抱怨環境!堵他們的嘴!”這兩種情況下,分析展開思路有明顯區別(如下圖)做分析邏輯的時候,一定要清晰:到底領導想要啥……

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這一步做得好壞,和數據分析師能力有直接關系。固定的財務報表只能說明問題,不能解釋問題,想解釋問題,就得圍繞當前問題建分析邏輯。排除錯誤答案,總結正確答案,測試業務做法的效果。如果數據分析師缺少分析邏輯訓練,只會取數,是做不好這一點的。

小結

綜上可見,想做到高質量的經營分析,需要多方面努力:

1、業務有一定數字化程度,能采集到過程數據

2、數據分析師對業務有充分了解,有豐富標簽庫描述業務行為

3、數據分析師與領導有良好溝通,能把握分析方向

當然,并不是所有企業都有這么好的條件。很多小廠子,待遇差,工資少,數據基建一塌糊涂,只有少得可憐的訂單數據,領導還指望著分析出驚為天人的結論,這個難度就著實大了。這個時候,建議采用一些平價替代方案,訓練一下自己打標簽、建分析思路的能力,之后盡快跳槽到正規大廠比較好。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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