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經營分析,如何識別指標異動+準確歸因

大數據 數據分析
做經營分析,經常會陷入“上月漲了1%,本月跌了2%”的苦惱中。報告上雖然密密麻麻列了很多指標的同比,環比漲跌。但不知道怎么歸因,只能寫膚淺的“收入低了,因為客單價低了……”

做經營分析,經常會陷入“上月漲了1%,本月跌了2%”的苦惱中。報告上雖然密密麻麻列了很多指標的同比,環比漲跌。但不知道怎么歸因,只能寫膚淺的“收入低了,因為客單價低了……”

這種報告總被領導批“沒啥用”,做報告的人自己也很有挫敗感,感覺這幾年工作都白做了……今天一文講清楚:該如何識別異動與歸因。文章較長,大家看完記得點個贊哦

情況1:有漲有跌

想要深入分析,就一定要建立多層級標簽庫。不能只有簡單的地區/商品類型/客戶行業等維度。

以商品舉例,常用的標簽,還有:

1)商品基礎屬性:一二三級品類,價格帶,新/舊款

2)商品內部定位:爆款、引流款、利潤款、搭配款、防御款

3)商品外部對標:對標的競品檔次,對比競品功能/價格差異

擴展后報表如下圖所示:

圖片圖片

有了擴展報表以后,就能解讀出深入業務含義。比如只說:“商品A銷售未達標”,你啥都理解不了。但是說:“新上市的引流款商品A銷售不達標”,你馬上就能聯想到以下情況。從產品力/推廣方式/投入力度/一線執行等多角度,具體歸因(如下圖)。

圖片圖片

當然,有可能,你的公司目前壓根沒有這些標簽。沒有標簽,不止是數據缺失,更意味著商品分類不清,布局混亂等等問題。

那意味著,在數據上有可能發現:

1)某些價格帶擁擠太多商品,自己相互搶生意

2)所有產品都在打折,毛利上不去

3)A地區賣得好的,B地區壓根沒賣

把這些問題揭示出來,也能顯得分析很深入。之后推動業務逐步完善。

類似的,用戶常用的包括:

1)用戶RFM標簽

2)用戶的促銷敏感度標簽

3)用戶的品類購買偏好標簽

4)用戶接觸渠道偏好標簽

這些也常用來,從用戶維度深入分析問題,可以逐步完善起來。

當然,以上情況,適用于業務有漲有跌的情況。如果真的是指標都在漲,除非出現下文的情況5:暗流涌動,否則大家都是喜氣洋洋,也懶得深入分析。如果真的是指標一潰千里,跌的稀里嘩啦,其實有更簡單的方法,即下文的情況2,3,4。

情況2:短期暴跌

從數據上看,如下圖所示:

圖片圖片

此時反而容易歸因!因為短期內如此大波動,一般都是:

1)系統BUG

2)數據出錯

3)突發事件/不可抗力

此時,其他部門也很著急,打幾個電話就能問清楚,不要一著急就搓SQL。

情況3:全員下滑

從數據上看,如下圖所示:

圖片

這種情況也容易歸因。因為如果真的全都跌,這是典型的“大環境不好”,比如:

1)下游消費者人數/支付力下降

2)下游消費者需求轉移

3)政策收緊業務無法開展

4)行業/公司遭遇輿情

5)行業內卷加劇自相踐踏

真看到這種數據,你可能第一時間想跳槽。別著急,有可能同行更慘!為避免從一個火坑跳到另一個火坑,第一時間收集:

1)同業上市公司財報

2)行業上游企業銷售數據

3)行業下游客戶市場調查

4)政策/輿情/第三方機構觀察報告

看看到底是全行業都這么慘,還是僅我司出現大問題。

情況4:陰跌不止

從數據上看,如下圖所示:

圖片

這種情況,其實是“全部大幅下跌”的緩和版。本質就是行業/公司出了底層問題,在茍延殘喘而已。但是!有些領導并不認命,他會認為“只是某一件事沒做好”,沒有徹底改革的勇氣。此時,你會發現,這個走勢繼續斷斷續續下跌,跌跌不休。

情況5:暗流涌動

收入上升不代表萬事大吉,四大保障指標(毛利/營銷投產比/應收/庫存)也得一起看。有一些經典的問題組合(如下圖)。

圖片

只要利用開頭介紹的方法,對渠道/商品組合/客戶分類進行細致梳理。就能進一步找到問題點,從而提出更有針對性建議。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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