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一个案例,教你如何掌握商业数据分析思维

经常有人在看了我文章之后问,商业分析能力是怎样炼成的?在回答这个问题之前,我先说一说在企业中商业数据分析的作用。简单来说有三点:

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下面再说说为什么很多人做不好商业数据分析。

举个例子,一家餐饮连锁企业新开了一家门店,交上了的利润报告显示同比其他门店,利润额低很多,领导让手下的数据分析师去分析该门店的运营状况,数据分析师就从系统了调取了门店的日常经营报表,做了系列图表分析之后得出结论:这个门店生意不好的原因是每天下单的客户数量太少。

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这样的分析等没分析,随便喊个人都能说出来这样的结论。画图做表一顿折腾,最后出来一个众所周知的结论,老板肯定不买账。

导致这样尴尬的情况,主要有是三个原因:

第一,数据分析缺乏体系化的工作流程

第二,分析过程中,业务信息和数据掌握不全面

第三, 缺乏完整的分析框架

商业数据分析第一步:界定问题

在我之前带新人的时候,我发现很多新人一接到业务的需求,二话不说就写起sql,也不问问业务提这个需求的目的,是为了解决什么问题,又为什么要看这个数据。

而成熟的商业数据分析流程,第一步应该是界定问题

接到业务的需求,第一步应该先了解业务分析的目的,搞清楚我们分析要发现或解决问题。然后和业务沟通了解业务背景、现状。先对问题形成自己的思考,然后再去构建分析的框架。

比如上面我举的门店分析的例子,分析门店下单客户数少的原因,我们在分析前就需要搞清楚这几个问题:

了解了上面的问题,我们就可以进一步去拆解问题,多角度去猜测门店订单量少的原因,可能是该地区同类竞品门店数据量多,竞争激烈;也有可能是门店选址有问题,周边环境和人群质量跟不上;还有可能是店门服务管理差,口味差等等原因

围绕分析目的寻找数据

商业分析应该紧密围绕业务分析目的展开,而不是围绕数据库有什么数据展开。这也是许多数据分析师的通病,把数据分析局限在数据库中存放的几百张数据表里。这样做出来的数据分析,商业价值至少打一半折扣。

说到这,又有人问了,数据库都没数据,你让我拿啥分析?空气吗?

谁规定数据分析师只能坐在办公室从数据仓库中取数?数据库没有的数据,我们可以找店长要数据,可是上网找市场数据,找客户问数据。数据分析要用到的数据信息不全是躺在数据仓库里的,需要我们自己去找寻。

就像上述的门店分析问题,如果让我来做,我就会去线下观察这几个数据:

门店环境:门店所在区域内,有多少家同类竞品店铺,观察这些店铺的订单量怎么样

优劣情况分析:店铺在同类竞争对手中有哪些优劣势

客户评价: 线上、线下客户对门店的评价信息,以及对其他竞品门店的评价,门店的回头客率

通过这样的摸底,要进行数据分析基本上胸有成竹了,也不会在业务质疑的时候回答不出来。

数据分析思维、框架

这一部分的重要性自然不必我多说了,新手数据分析常见的错误就是分析没有框架,导致分析思路混乱,东一榔头西一棒头。

实际上,商业分析的大框架非常简单,我把它分为3步:

用上面的例子来解释就是,1、门店经营现状2、经营不好的原因3、提出意见改善经营

门店经营现状分析

如何分析门店的经营现状,我们可以从这样几个维度去分析

1、先看看门店开业至今的订单量变化趋势,可以选择日均、周均、月均,或者总量为指标。

2、公司其他新开门店的订单量变化趋势和店铺发展周期,与该店铺对比

3、门店周围同类型竞品店铺的订单量及变化趋势

经营不好的原因

了解门店现状之后,下一步就是找原因,在原因分析的过程需要层层递进,从结果深挖到过程,找出问题。比方说成交金额一般都是用来判断经营状况的因素之一(先不考虑成本),我们通过分析发现该门店的成交金额和其他门店差距很大,交易金额=支付笔数*单均支付金额我们再进一步分析交易笔数和单均交易金额,交易笔数又与新老客户的分布有很大关系, 门店新客增长怎么样,老客回头率怎么样......

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通过这样的框架,一步步深挖问题,最终就找了原因。因此,数据分析师再动手分析前脑子里一定要有一张清晰的框架,然后在分析的过程根据情况不断调整框架,这样做出来的分析才会思路清晰,结果准确。

提出改善建议

通过上面的分析找到门店经营低迷的原因后,我们还可以根据原因进一步思考,给出改善建议。比如我们门店订单量低的原因主要是因为新客户数量少,那就可以给业务部门提出一些建议,比如通过一些拉新活动增加门店新客户数等等

总之一套分析下来,我们解决了是怎么、为什么、怎么做这三个问题,这样我们的分析才会发挥商业价值。

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作者: 时间:2020-03-27 阅读:187 分享到: