如何让数据分析充分为业务赋能?
2020-12-28 10:32:07 阅读(169) 评论(0)
导言:任何做过数据分析的人都应该听过这样一句话:“数据分析需要了解的业务”,但很多人并没有真正理解这句话。实际上,许多人无法完全理解业务需求,导致数据分析紧急停留在数据提取的表面,根本无法产生价值。企业数据分析是一个非常复杂的项目,需要两种知识:业务和分析技术。如何使数据分析充分赋予业务权力是业界最想解决的问题。众所周知,数据分析最基本的作用是发现问题,解决问题不能简单地依靠数据来完成。一般来说,用数据分析解决问题的过程是这样的:数据分析–发现问题–结合业务分析的原因–返回数据验证–发现新问题–循环往复–解决问题。闭环数据分析的完成需要与业务相结合,任何谈论数据分析的业务需求都是空谈!因此,为了避免数据分析成为空谈主义,必须充分了解业务,对业务场景进行数据分析,才能有价值。如何了解业务,了解业务需求?一、了解业务的本质。也就是说,业务是如何赚钱的,背后是对整个业务商业模式的理解,如什么业务赚钱,了解产品;谁赚钱,挖掘用户需求;如何吸引用户赚钱,了解业务渠道;谁赚钱,掌握业务分工。二是梳理业务信息,建立分析系统。业务的复杂性决定了系统的复杂性。如果一个复杂的业务逻辑清晰,系统就不会很复杂,但前提是你非常了解业务。例如,业务环节的处理动作是否清楚?了解跨部门的业务关系吗?是否掌握了基本的业务数据和信息流?三、带着数据意识去看业务。业务分析的逻辑思维是基于业务经验的。有时,如果你离业务太近,你往往会忘记数据方法论,使业务与数据分离,导致结果偏离现实,无法支持决策。因此,我们应该以数据意识看待业务,以加深对业务的理解,否则与普通业务人员没有什么不同。如何分析业务场景的数据?在进行数据分析之前,首先要了解一般的思路是什么?简单地说,第一步是澄清业务场景,业务场景包括用户需求、业务流程等内容,了解这些场景需要什么内容和信息,作为我们分析的基础;第二步是确定分析目标,进行数据分析,学习逐步分割数据维度,进行全面系统的运行数据分析;第三步是建立包括方法论和方法在内的分析系统,方法论包括5W2H分析、SWOT分析、PEST分析等。分析方法包括趋势分析、漏斗分析、用户调查等。第四步是建立核心指标。和分析思维一样,指标也可以结构化,也应该结构化。以零售商为例:首先,我们明确了销售、渠道、商品、会员、竞争产品等业务场景。在整个业务分析系统中,电子商务行业遵循“人货场”的思维逻辑,其指标可以分为:1、销售分析主要是跟踪销售情况,与KPI相比,调整销售策略,进一步增加销售额。分析思路:基本上任何问题都可以应用“人货场模型分析”。例如,如果分析客户单价下跌的原因,从人货场的角度来看,可以建立以下分析模型:分析方法:数据分析可以通过数据比较、极值和预测进行分析和比较:如业务部门的销售列表、销售贡献、城市列表等极值:如月度销售记录最高,激励销售人员或事业部突破记录预测:根据权重曲线预测未来销售额2、商品分析商品分析是基于商品的流程管理-进销存。例如,如果商品库存过大,占用资金,采购不合理;商品陈列不合理,导致交货不及时,销售滞后。例如,如果商品库存过大,占用资金,采购不合理;商品展示不合理,导致交货不及时,销售滞后。商品分析系统——“采购、销售、库存”理念,商品折扣率、动态销售率、周转率等常用指标。3、会员数据分析一方面可以指导销售运营,另一方面可以提高营销精度,增加用户粘性,减少损失。会员分析管理体系:4、人力资源管理中的数据分析一般包括两个方面,一方面是人员结构分析,另一方面是人力效率分析。人均产出和人员费用产出率是人效分析过程中最重要的两个指标。人员结构分析包括不同职能部门的人力结构、不同层次的人才结构、不同工作年限的人才结构等。分析人力结构是为了防止人才出现故障,制定招聘计划,优化工资分配。数据分析领域的财务主要是管理财务。管理财务需要细化到每个子公司、业务、产品、业务部门和客户。主题分析包括现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。总结业务分析是数据分析推动决策的第一步,这就要求数据分析师不仅要重视数据处理和数理统计,还要把对业务的理解放在首位,充分赋予业务权力,使数据分析成为决策和智能执行的推动或补充。
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