【連載之九】經營不好到底賴誰?數據戳穿那些常見理由
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這是陳老師《經營分析啟蒙課——跟著大媽學月入三萬做煎餅》系列第九篇
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一賴大環境不好,經濟下行沒得跑
二賴行業不景氣,家家戶戶沒生意
三賴競爭對手強,馬雲出手不可防
四賴經營成本高,支出飛漲沒得搞
五賴用戶口味叼,消費升級變騷包
六賴開發能力差,系統建設過家家
七賴分析沒腦瓜,只會貼數把表畫
總之責任都歸他,就是不說自己差
沒有一個業務部門會說:經營差是因為我沒有本事。總之問題不是外部的、宏觀的、馬雲的,就是支撐部門的、不面對客戶的、後台流汗的。外有強敵手,內有豬隊友。看起來做的不好是理所當然的。理所當然個屁咧,今天我們認真吐槽討論一下,如何面對這些不靠譜的業務方,就還從煎餅大媽說起。
——遇到問題怎麼冷靜思考——
煎餅大媽最近很不爽,因為對面開了個手抓餅攤。大家都是餅,餅餅相見分外眼紅。況且對面那個妖艷賤貨還掛了個招牌,看起來顯眼多了。而且對面的餅可以加四種醬,還能加雞蛋、肉鬆、火腿腸、培根……看起來比自己的產品也豐富多了。而且對面的小車是新做的,看起來很乾凈。而且對面最低價竟然只要4元,雖然大部分人加個蛋什麼的都要6塊了,但是最低4元就顯得比自己便宜很多。這一切都讓大媽非常不爽,每次一看到客人逛來逛去最後買了手抓餅,大媽心中就各種嘀咕。
顯然這個大媽還停留在家庭婦女級的抱怨水平上:看到誰不順眼抱怨誰。要是換了我們的市場部、運營部門,估計賣不出煎餅就開始抱怨:「經濟下行,消費能力減少」「消費升級,都不吃街頭食品了」「震驚!馬雲再一次出手了!街頭食品行業即將被顛覆」……然而在發牢騷之餘,我們如何判斷這個問題到底是怎麼來的呢?
分析的原則當然是:回歸場景+數據說話,在沒有落實到數據前不要急著下結論,這樣才能停止瞎胡抱怨。
——分析展開思路——
第一步:場景梳理。問題的起源,是大媽看到客人逛來逛去。說明這個時候大媽很閑。要知道賣快餐是有高峰期的。遇到趕著上班,急著下班的高峰期,大媽忙的不亦樂乎哪有心思瞎瞅。所以分析場景上應至少區分:高峰期與低谷期。
第二步:整體判斷。總業績是下滑,上漲還是波動。高峰期低谷期表現各怎樣。這兩者有不同的含義。因為沒有一個早餐檔能滿足全部人用餐需求。高峰期如果大媽的工作已經飽和,即使再有競爭對手也不怕,反正我的收入是有保證的。這就是典型的市場未飽和,大量從業者湧入的場景。這時候如果有閑心,就做低谷期競爭,如果沒有,不做也就那麼長。但如果高峰期都保不住,那就真的得考慮是我的問題還是環境問題了。
第三步:環境因素。如果總業績下滑,高峰期也生意不行,那很有可能是大環境不行了。怎麼判斷呢?如果大環境不行,肯定是業內人人遭殃,那隻要直觀的看其他做小攤的生意怎麼樣就行了。大媽只要抬頭掃一眼,就能看到整個街上人流與其他小攤的人流。到底是這個街沒人了(比如挖地鐵圍閉施工導致路線變化),還是這個街有人但是大家都不吃街邊攤了(某個公司傳出吃街邊攤吃死人了,大家都避而遠之),很快就能有個判斷。總之,人人有份才是環境問題!
第四步:競爭因素。如果總業績下滑,高峰期也生意不行,也有可能是因為競爭對手原因。大媽利用之前介紹的桶指數,可以很快判斷自己的高峰期客流。在高峰期自己的客流明顯減少,對面小攤生意火爆,那就是競爭因素沒跑了。總是,判斷是否競爭因素,要選好對比時間段。把自己和競爭對手拉起在一個賽道上看誰速度快,容易看出強弱。
第五步:場景驗證。如果總業績沒下滑,高峰期業績還是杠杠的好,那至少大媽短期內不用焦慮。但是回應到最初的場景中:到底為什麼會在低谷期輸給對手?這裡首先需要數據驗證:到底我眼前看到的是個案還是普遍現象。再次利用桶指數做判斷。我看到今晚常有散客晃到對面去,一般晚飯點過了以後還能賣出1桶迷糊,今天到了夜裡10點都才賣出半桶,那很有可能是受影響。如果連續X天在這個時間段受影響。那說明真的對面比我更能搶生意,就得認真思考怎麼應對。
——好的分析習慣——
一個非常好的分析習慣,是遇到問題先問是不是,再問為什麼。先鎖定發生的時間,規模,場景。再從場景中提煉分析假設,最後數據驗證。特別是遇到影響因素眾多的事情,越要按從大到小的順序去分析。先給出輕重緩急。再考慮細節。不要一上來就陷到細節里去。
當然,實際企業經營的時候能收集到的數據比大媽多的多,就能省下上文中的大量:看一眼動作,用市場調查,數據採集科學的分析。然而實際工作的時候,文科生理科生往往都容易走極端。那些只顧著寫代碼的分析師不去找業務場景,結果繞來繞去除了業績下降,什麼原因都憋不出來。而做運營、市場的文科生們往往繪聲繪色的描述了一個故事,到底這個故事是普遍現象還是個案,到底有多大影響,從來沒個數說明一下。
然而大媽最終還是要直面競爭的!大媽發現手抓餅就是會吸引煎餅的客人了!怎麼辦?稍後陳老師繼續介紹,如何用數據指導經營改進。
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作者介紹:陳老師,在諮詢行業打拚了9年,在如何診斷經營問題、建立分析體系、解決專項問題上有超過30個大型項目積累與實戰,天善智能特邀專家。
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