8张图,看懂数据驱动业务的六个层次

来源:接地气的陈老师 接地气学堂 日期:2021-05-19

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我们总说数据驱动业务,可平时看到的,却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了,分明是被人牵着鼻子走啊!

很多同学都有类似的疑惑:到底数据分析对企业有什么用?我的数据用到什么地方去了。最关键的:如果数据都对企业没用,我的岗位还值钱吗?

数据当然会驱动业务,只是在不同的企业发挥作用的形式不一样。今天我们一起来看一下,数据驱动业务的六个层次。看看你们企业是哪一种。

1层次一:奴隶监工

数据驱动业务,最直接的形式就是给业务下KPI。你,今年销售要破千万!你,今年销售要破一个亿!类似的场景我们可能早就有耳闻。

下任务带数据,在中国已经有2000年历史了,古代的军令状就是最早的KPI指标承诺书。似乎带个数据,就显得这个命令格外有分量,就必须要完成。完成就是英雄,完不成就杀头,也显得格外地对业务有驱动力。

然而,下个KPI就能驱动,只是想象中的事。实际上,只是盲目地用数据下KPI,效果并不好。因为KPI指标到底怎么来的?为什么要做到这么多?每个人分配多少?完全没有一个标准。

因此很容易让下KPI变成一个假大空的事情。办事拍脑袋,承诺拍胸脯,出事拍大腿,结局拍屁股,也成为这种只有空洞KPI的企业的常态。

总之,没有分析过程支持的KPI,就是奴隶监控手中的鞭子。虽然看起来甩得啪啪作响,煞有威严,打得奴隶们不得不走。实际上却没有效率,常常沦为空谈。这是数据驱动业务的第一阶段。

2层次二:账房先生

当然,很快大家就发现空下KPI效果不好使。实际上,一个良好的KPI,是蹦一蹦可以摸得到的KPI,这样既考虑了实际能力,又有挑战性。于是人们开始考虑拆分KPI,寻找KPI的来源。还拿销售数据举例子:

如果是按团队销售的,就开始拆分:

  • 总销售业绩=团队数*团队人数*人均产出
  • 总销售业绩=团队1业绩+团队2业绩+……
  • 团队1业绩=张三业绩+李四业绩+……

如果是按门店销售的,就开始拆分:

  • 总销售业绩=大区数*大区门店数*每门店产出数
  • 总销售业绩=大区1业绩+大区2业绩+……
  • 大区1业绩=门店1业绩+门店2业绩+……

这种做法,极其类似地主家收租。地主家会雇一个账房先生。账房先生会先算一个总账,看看今年是丰年还是灾年,预计下地主老爷下边的50个农户总体能产出多少。如果遇到灾年,总收入不足,就建议地主老爷趁机多兼并一些土地,把农户总数做多,还能保住总收成。

在往下分配收租指标的时候,会考虑各个农户劳动力多寡,生产能力,分配一下收租数。让劳动力好的多交,差的少交。这样看起来一举两得,既不会逼死农民,又能多压榨些劳动成果。这是数据驱动业务的第二阶段,姑且叫他账房先生好了。

3层次三:事后诸葛

实际上,层次二仍然是知其然不知其所以然的阶段。因为到底业绩是怎么来的?是卖什么卖出来的?卖得好的业务员有什么诀窍?还是一无所知。到头来还是靠拍脑袋:你连续三年都做得好,今年也做得好吧。

然而这种假设不一定成立,只有真的洞察到业绩的来源,才能分析出到底能做到多少。还拿销售数据举例,在总销售业绩=大区数*大区门店数*每门店产出数的公式中,只有破解了每门店产出数到底是怎么来的,才能正确地估计,到底这个门店能做多少。

随着商业模式的进化与数据系统的强大,于是销售解析的公式开始越来越复杂。即使只有最简单的POS机订单,我们也能把门店业绩,拆成如下:

  • 门店业绩=订单数*订单单价
  •  门店业绩=订单数*(件单价*连带率)

这里,订单数意味着客流的好坏,件单价代表了产品档次,连带率意味着交叉销售水平。从这三个指标加上其他一些对比,就可以初步解读出:我们是要多做引流还是力推高端商品,是要考虑降价吸客还是推组合销售(具体解读过程太过复杂,单独有文章介绍)。

有了会员卡+电商平台以后,就可以进一步拆解指标:

  • 门店业绩=(全体用户*付费比例*人均订单)*(件单价*连带率)
  • 门店业绩=(全体用户*活跃率*付费比例*人均订单)*(件单价*连带率)
    A+
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