數據分析遇到瓶頸？提升銷售管理，思維需要升級！

05-03

從數據資產到數據分析

當企業發展到了一定階段，為了獲得進一步提升，經常從外部找方法。看同行怎麼做，行業頭部怎麼做。將它們的方法運用到自己的企業中。當然，在遇到瓶頸時，多多借鑒別的企業尤其是發展迅速企業的經驗是非常正確的做法，但是人們卻經常輕視從內部挖掘問題的重要性，在很多情況下往往問題的答案就蘊含在企業自己的數據資產中。

相信很多企業為提升效率，升級管理，都使用過to 類的工具抑或是自己開發系統，在生產、銷售、運營、客服等部門使用。但當提到數據分析工具時管理者總是會說，我們每個系統都有報表功能，為什麼還需要數據分析工具呢？

這裡我們需要提幾點問題：首先，這些to B軟體中的報表是否契合你的場景，對你的業務提升是否具有指導意義呢？我們實際了解過很多企業，看到最多的情況是，將數據下載成excel表，然後根據自己的需要二次加工，再進行分析，系統自帶報表的使用率很低。另外，不同的業務間的數據通常是割裂的，想要更加深入的分析，需要將數據孤島打通，而整合的工作既費時又費力。最後，由於數據割裂，業務部門只關注自己的數據報表，沒有一個統一的信息共享的平台。

我們總是講數據分析，但是固化的思維會阻礙我們在數據分析這條路上前進的腳步，要想突破必須要進行思維上的升級。

思維升級

數據分析不止是製作報表，更是思維方式的升級。要做到思維升級，首先要問自己三個問題：業務邏輯是什麼？分析報表由誰來做？報表如何流轉？下面就每個問題具體展開說明一下。

第一個問題：業務邏輯是什麼？

我們以銷售管理為例，我們的目標是想要提高簽單量，如果只關註銷售成單率這一個點，提升的效果可能很有限，有時可能銷售的成單率不錯但單數還是少。

正確的做法是：找到簽單在整個業務鏈條中的位置，理清業務背後的邏輯，清楚哪些行為會影響哪個環節的轉化。

首先我們將業務流程梳理如下：

推廣投放à用戶點擊à落地頁行為à用戶註冊à有效線索à銷售跟進à成單à後續服務à續單

可以看出，推廣策略，落地頁設計，銷售跟進，後續服務都會對簽單有著間接或直接的影響。

接下來我們將進入數據分析階段：

數據整合：不同業務數據分布在不同系統中，深入分析的前提是整合數據。將推廣數據，用戶行為數據，銷售數據縱向打通。

拆解目標：我們的最終目標是簽單量，為了方便分析我們將最終目標拆解為如下五個指標分別進行跟蹤：網站訪問量、註冊用戶數，有效線索數，成單量、續單量。

提出問題，找到答案：在這個例子中，我們的問題是簽單量為什麼低？通過目標拆解我們發現問題出在有效線索率上。

那麼我們繼續追問，為什麼線索有效率低？我們接著從推廣渠道分析註冊用戶的線索轉化情況，看到絕大部分用戶是從SEM來的，而該渠道的有效轉化率是最低的。

為什麼SEM來的用戶的有效線索率低呢？我們繼續深入挖掘，看不同類別關鍵詞的情況。發現有兩類關鍵詞用戶量很大但是有效線索率低。這說明產品並不適用這兩類用戶的場景。可能是我們在市場定位和SEM推廣方面出現了問題，那麼接下來的策略也就有了針對性。

升級CODE：跳出崗位的小框框，老闆視角看問題，避免「頭痛醫頭，腳痛醫腳」。

第二個問題：分析報表由誰來做？

企業數據分析慣用的模式：業務部門將數據需求交給技術部，技術經過開發、測試上線後交由業務人員使用。這樣做會帶來幾個問題：首先，佔用開發資源，投入成本高；其次，隨著業務的開展，分析的內容會不時地變化，而這種業務->技術->業務的模式顯然跟不上這種變化。最後，這種模式無法滿足如上面例子所示的探索性分析。

正確的做法：業務人員自己製作報表。

新一代的BI分析工具幫助解決了數據分析中一個重要的問題即「去技術化」。我們在進行真正的分析之前，要做一系列的準備工作：鏈接數據源，數據表整合，有時需要對聚合後的數據進行分析，有時需要加入計算欄位。以上面的銷售分析為例，我們需要連接的數據源有：SEM投放效果的數據、廣告投的數據、新媒體投放數據、網站行為數據、銷售數據等。再將這些數據表進行關聯。以往，這些準備工作都是需要技術人員實現的，現在通過BI工具，業務人員也能輕鬆操作。

而且生成圖表和看板的過程也是輕鬆愉快的，選擇適當的圖表類型，只需要簡單的拖拽，立即就能看到效果。在上面的例子中以往需要一個技術團隊幾周的工作，現在一個業務人員十幾分鐘就能搞定。

分析報表全都交給業務人員製作，只是為了增加效率，節省成本?答案並沒有這麼簡單。敏捷、靈活的圖表製作可以讓業務人員盡情探索，不停下鑽，直到找到問題所在。而且業務人員可以完全掌控數據看板的呈現方式，以最適合的方式將分析結果呈現給決策者。

升級CODE：簡化流程，專註分析。讓對的人做對的事。

第三個問題：報表如何流轉？

傳統的報表分發分為兩種：

第一種，將ppt格式的報表通過電子郵件的形式定期發送。缺點：1，報表打開率不高，難做到信息有效觸達；2，時效性差；3，報表是死的，無法做到和數據互動，呈現和分析的方式非常有限。第二種，通過技術開發實現的在線報表，用戶通過登錄系統查看。這麼做在分發和流轉上受限於系統。

因此，我們需要一種更加靈活更加透明的方式分享數據，讓更多的人參與到數據洞察和分析當中。不論你是在上班的地鐵上還是與客戶的會議中，不論你使用電腦還是手機，都可以方便地看到最新的數據，並將你的洞察和分析立即分享給團隊。

報表流轉方式的改變也是管理思維的升級，它可以讓信息傳達的更快速有效；可以最大限度的激發員工的創造力；

另一方面，報表的分發和流轉也需要考慮層級許可權的問題。在方便快捷的分享機制基礎上加上許可權控制的功能，即可實現。

最後，對於管理者來說，並不能時時刻刻去關注數據報表，那麼對於關鍵指標就需要有預警監控機制。當關鍵指標超過某個臨界點時可以通過簡訊或郵件的形式加以通知。

升級CODE：打破壁壘，信息透明化，管理扁平化。

總結，以上對於數據思維升級做了一些簡單的闡述，想要讓數據分析真正幫助到業務的發展，我們需要做到：充分挖掘數據資產，搭建符合業務的數據模型，提出問題，通過數據探索和下鑽找到答案，將分析過程和團隊充分交流，讓數據不只做到可見，更要做到可用。通過思維的升級不斷推動數據分析在企業中的應用，真正做成數據驅動的企業管理。

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