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？

圖片

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：

圖片

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。

圖片

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）

圖片

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……

圖片

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。