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分析前先摸底,做足准备工作

2020-03-25

前段时间闲聊,朋友说正在做一个线下网点的经营分析,分析结论是这个新开的网点单量太少。(类似新开了一家沙县,要做这家沙县新店的经营分析,结论是新开的这家沙县,每日下单客户太少。)

渔歌望穿秋水期待着下文,可是戛然而止,没下文了。

渔歌:“沙县老板不知道这家新店,单子太少了?”

朋友:“知道。”

渔歌:“那这个分析是为了什么?难道就为了告诉沙县老板,你的单量太少了,还是,你对单量太少的判断是对的?”

朋友:“我也不知道咋往下分析了,看了很多数据,可没用啊!”

渔歌陷入了思考,为什么BI花了九牛二虎之力,分析的云山雾罩,只给了个众人皆知的结论就结束了?

如果我是沙县老板,心里一定BB分析师:你当我傻,还是你们这帮分析师吃饱了没事干,难道还要你告诉我单量太少了?!还是你准备向我老板打小报告,说我业绩差?

在渔歌看来,单量太少,这只是一个很浅层的业务结果,根本不能叫分析,更谈不上商业分析。这种分析,对BI来说,吃力不讨好,费了力气没成长、没结果,业务不认,自己也很丧。

为什么分析的这么辛苦,得出的结论大家早知道,谁谁都不满意?核心原因有3个:

  1. 分析之前:别人知道的,我却不知道;
  2. 分析过程中:除了别人知道的,我没有引入新的数据;
  3. 分析方法上:缺少分析思维、框架、逻辑;

仍以新开的这家沙县门店经营分析为例,我们逐步讨论这3个原因和怎么破。

01 分析之前:别人知道的,我却不知道

这个问题看上去很弱智,却很常见。表现为:一听到需求方来问数据,马不停蹄写SQL,绝不多问一句遇到了什么问题,为什么要看这个数据?仿佛多问一句,就显得我的SQL不行,或者我不懂业务。

很多人忙着解决问题,却很少有人关注问题的本质。这是通病。

所以我们都先给自己把个脉,看看自己有没这个毛病,或者请同事、老板帮自己照个镜子,避免有毛病还不自知。此处停顿3秒,扪心自问。

意识上摆正后,我们再看怎么解决别人知道,我却不知道的问题。

解决方案:分析前先摸底,做足准备工作

拿出一张纸,一支笔,先梳理思路,业务的背景是什么,流转路径是什么,业务为什么要分析这个问题,可能的原因有哪些,自己有哪些地方还不了解,需要找谁请教。这是分析师心中的图,心中有图,分析才开始靠谱。

想的七七八八,或者自己压根想不清楚,那就开始找人聊,找业务聊、找产品聊、找客户聊,把之前想的框架、问题和各方的信息输入做交叉验证和补充,把大家的信息变成分析的起点。起点高了,才能分析出更有价值的内容,不至于忙了半个月,出来了一个别人早就知道的结论。

所以,分析师在拿到命题后:

第1件事:和相关人员沟通业务背景、现状、当前的问题;

第2件事:形成思考、分析框架,把框架画出来,框架可以逐步调整。但不要急着写SQL!

思维方式是分析师和产品经理最异于其他岗位的特点。

以沙县新店单量少的案例来说。分析前,先找各方沟通,或者先用数据验证自己的猜想,比如:

  1. 业务预期:当初新开此店的业务初衷是什么?选址的标准是什么?当时的业务量增长预期是什么?
  2. 过往经验:根据沙县过往的经验,一家新店的单量增长路线是怎样的,这家新店和其他店的差异在哪里;
  3. 业务现状:实际业务量及业务构成:如线上外卖、线下堂食的单量占比怎么样,营销手段有哪些,效果分别怎么样?和其他店经营上有什么差异?
  4. 业务环境:针对这家新店周边整体的人口特质、门店位置、同类竞品店铺的情况怎么样,店铺中各sku的销售分布怎么样?
  5. 问题假设:各方猜测现在单量少的问题是什么?有消费者投诉,还是竞争太激烈,还是周边环境没起来,或者说店长和团队很不靠谱?

分析之前,找业务、运营、BD、产品先沟通,其中有些问题也可以先看数据,数据和各方的输入相互补充、相互印证,也为分析找到线索。

02 分析过程中:除了别人知道的数据,我没有引入新的数据

业务发展,要么来自增量,要么来自模式重构。

在商业分析中,增量来自于分析师掌握了其他人没有的信息。而模式重构则来自于分析师对业务大图的梳理,对问题本身的梳理,也就是分析框架,别人没有像我们一样这么完整、穷尽的去分析过这个问题。做到了这两点,就一定是优秀的分析师。

先说增量,也就是分析师要掌握别人不知道的信息(数据)。

解决方案:紧紧围绕分析目的展开,去找到为了分析透这个问题,需要的数据

不要把自己困在sql里、困在数据仓库的几十张、几百张表里。商业分析紧紧围绕商业诉求展开,需要用什么数据也围绕商业价值展开,不是围绕数据库有什么数据展开。这是很多分析师无法成为商业分析师的重要原因。

或许有朋友说,巧妇难为无米之炊,如果数据库都没数据,我能怎么办?数据库没数据,但客户有数据、店长有数据、市场有数据,这些数据只是不在数据仓库,不是用数字体现出来的,是以信息的方式存在,需要自己去搜集。

如果商业分析只能跟着数据库的数据来做分析,那么商业分析的价值直接砍半,因为数据库有的数据,日常分析做报表即可,体现不了商业分析的价值。

尤其在线上、线下融合越来越多的情况下,尽可能融合线上、线下数据,线下的数据通过其他渠道去获取,可能是现场观察,也有可能是用户调研,甚至是竞对研究。

比如说新开的沙县经营不好的原因分析。分析师可以自己去线下踩点,去观察:

  1. 市场环境:在这个区域,有多少同类的店铺(比如黄焖鸡、兰州拉面),他们的单量怎么样?线下整体的人口流量有没有起来?
  2. 我的优劣势:和其他店铺相比,自家的沙县好在哪,不好在哪,是位置太偏,没有客户,还是客户回头率很低,还是别人家也很差?
  3. 消费者反馈:用餐者对店铺的反馈怎么样?对其他同类店铺的反馈怎么样?

这样的分析生动、有血有肉、才能找到商业问题的真相。经过类似的摸底,分析师掌握的信息必然比在办公室里的业务、产品要多。而这样的信息除了从市场上来获取,也可以和业务、产品聊,交叉验证。

可能有人说,这种信息我拿不到。不好意思,不深入市场,就无法产出高价值的商业分析报告。同时,信息获取也没有那么难,现场观察、跟店铺负责人聊,和在沙县或黄焖鸡就餐的用户聊。没有人规定分析师必须待在空调房里,或者必须从数据库取数。

03 分析过程中:缺少分析思维、框架、逻辑

前面提到:业务发展,要么来自增量,要么来自模式重构。

在商业分析中,模式重构来自于分析师对业务大图的梳理,对问题本身的梳理,也就是分析框架,别人没有像分析师一样这么完整、穷尽的去分析问题。

也就是我们有别人没有的思维大图和分析框架。

仍以沙县新店的经营分析为例,商业分析至少要给出3部分内容:

  1. 经营现状到底如何?
  2. 经营不好的原因是什么?
  3. 改善经营的建议方案是什么?

也就是:是什么,为什么,怎么样3步曲

基于这样的分析目的,我们应该如何展开分析:

1. 新开沙县的经营现状到底如何?

  • 先看新店从开业后至今的单量及变化趋势,可以用日均、周均、月均,或者总量,度量指标的选择根据实际业务场景来;
  • 再看过往沙县新店的单量及相应的店铺成长周期、及单量变化趋势;
  • 接着看新店竞争对手(位置、用户资源接近的门店,比如黄焖鸡)的单量及变化趋势;结论:只有通过自己的、竞对的综合比较,才能知道新店的经营到底处在什么位置,而不是仅新店单量太少。即使少,那多少是合理的,和期望值差多少。这是一个定量的精确描述。

2. 找出新店经营差的原因

在第1步明确新店经营差后,要找到经营差的原因。

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