数据分析解决哪些问题

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数据分析可以解决以下5个问题:1、定量描述问题现状;2、通过标准定性问题现状,现状好不好;3、为什么出现这个原因;4、这样下去的后果会是什么,预测不干预会有什么结果;5、这个事情要解决,最终结论是什么。

一、定量描述问题现状

我们从一个最简单的例子开始。假设你刚担任一个连锁零售公司的大区总监,管理着大区6个省份中200多家门店。一天你正悠闲着坐在一家咖啡馆喝着咖啡读着书,忽然财务总监给你打电话说你这个月的业绩KPI指标没有达标。这个时候你会怎么做?

让助理定机票,把200家店都去逛一圈?

立即给下属各片区经理打电话,问相关责任人业绩情况?

还是向老板说整体经济形势不好,业绩做不起来?

这些都不能定位以及根本性解决问题,所以你都不会选择对不对。我们首先要做的第一件事情,当然是看数据!看数据!看数据!到底这个月业绩KPI没达标的情况是什么样:

  • 业绩执行和目标设定差多少达标?
  • 这个月什么时候开始不达标的?
  • 与销售目标差距越来越大还是越来越小?
  • 所有区域还是单个区域的问题?
  • TOP10的优秀的销售区域是否存在变化?
  • 各个区域的同比,环比情况是否存在很大变化?

这些问题都需要通过数字说话。所以这就是数据分析的第一个用途:定量描述问题现状。小黎子喜欢描述为数据指标值是多少?通俗说“是多少”

二、通过标准定性问题现状,判断好坏

通过下面片区经理汇总的数据表看到数据,有的时间段高于销售目标,有的低于销售目标,你会怎么处理这个事情?

你可能会说:高了表扬低了就骂呗!确实有些没水平的领导是这么做的。问题是,作为一个刚刚上任总监职务的你怎么可能这么没水平呢。想着自己刚刚到任,还是要处理好同事关系,不然没人给你做事就不好了。因此你会很冷静沉着的要去给每个问题定性:到底没达标是不是存在根本问题,它和达标有多大差距?

定性问题其实有很多的场景,大家可以自己发散思维去结合自己的业务思考,这里小黎子就只列举常见的定性问题比如:

  • 销售总目标是1000万,差1万和差100万是不是一样的问题?
  • 本月过去7天没达标和过去30天都没达标,是不是一样的问题?
  • 本月月中有促销活动,所以累积到本月没有达标,是不是问题?
  • 本月2月存在过年节假日所以累积到过年期间的销售额没达标是不是问题?

看到上面的问题你会想到什么,没达标只是个数据结果,不一定是问题。要通过分析才知道,这个没达标到底是不是真正存在问题,而且这个问题有多大。有了轻重缓急的判断,才知道调动什么力量,用什么方法去解决问题。这也就是数据分析的第二个用途:通过标准定性问题现状。小黎子喜欢描述是不是本质问题?通俗说“是什么”

很多从业很久的数据分析师都会踩进去过很大的坑!包括小黎子也之前做报告时经常发生。大家记住定量+ 标准才能给问题定性。很多只会跑数据的数据分析师,往往本能的看到涨就认为是好,看到跌就是认为是差,这个单纯通过上涨和下跌是无法判断好坏的,只有结合行业标准或历史数据。既不懂业务,也不会和业务沟通,结果不了解业务的判断标准,很难定性到真正的问题,做出的分析自然不知所云。

三、理性分析工作事项

如果是一个从业10年的大区总监,估计不需要分析也能凭经验也能做判断了。你才上任没经验,没有经验参考所以需要以下三项理性分析工作事项:

  • 通过数据分析找出什么原因导致销售不达标(原因分析)。
  • 预测一下销售走势,看看预计销售业绩会有多少差额(预测分析)。
  • 评估一下过往的营销方法哪个好用,然后发布政策执行(评估分析)。

日常工作中我们很少使用或者说处理原因和预测两种分类。真正耗费我们时间的是在清理数据、更新报表、做描述性统计。剩下时间,可能大部分还耗在写评估报告上。偶尔找找原因,至于建模预测这就很少会有企业处理了。主要的原因:找原因、做预测、评绩效都是基于描述性分析的。


最后,推荐我们的管理工具给大家。

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