业务

在具备了基本的数据分析意识之后，接下来该怎么办呢？ 我认为是：读懂数据。 什么才叫懂？清楚每一个数据指标的口径，这不算懂；了解每一天的数据变化，这也不算懂。 真正的懂，是能够知道：为什么每天要看这些数据？ 知其然也知其所以然！从读懂业务数据指标开始，深入了解业务指标间的内在联系，是数据分析实战的第一步。 我们先来看本次的内容大纲： 1）如何读懂业务指标？ 2）如果我来制定指标，我该怎么办？ 3）案例分享：以从0到1搭建的积分体系为例。 如果我们想定义它，就应该先读懂它；因此，我们先来看第一模块，理解业务指标。 一、如何读懂业务指标？ 公司就像是一台复杂精密的机器，每一块零部件各司其职，每一块都完成各自的指标，才能实现公司最终业绩目标的达成。 那么不同岗位的业务指标制定背后的考虑是什么？各业务指标的差异和内在联系又是如何？我们该如何从指标中找准方向，贡献自己的聪明才智？ 对于这三个问题，我给出的建议是：组装——分类——解读，读懂指标三步法。 1. 指标组装，找到业务公司的位置 指标组装，并非什么高深的方法。实际做法就是，“指标拆解”的逆向过程。 具体怎么理解？我们以电商业务为例。 指标拆解，促进目标落地 假设今年的目标是要将商城的销售额提升100亿元，根据公式（GMV=UV*CR*客单价）拆解。 运营同学找更多渠道/更自动化等方式将提升流量（UV）到日均xx w常见积分公式，产品同学缩短页面路径/减少用户操作等方式将转化率（CR）提升到xx%，商务同学引进更多高客单价商品等方式提升客单价到xx元。 指标组装，逆向过程理解公司业务 同样是电商业务，公司组建了一个虚拟团队常见积分公式，专门针对老年群体销售商品；我负责产品策划，隔壁小陈负责营销活动，对面的张哥负责商家引进。 会议结束后，我知道了小陈的指标是让更多人（UV）进到商城参与活动，张哥的指标是引进头部top5的优质商家（客单价）；而我则是让用户在商城上能够更快地找到合适他的产品（CR）。 反向推倒得出公式： UV*CR*客单价=GMV。 当然，公司实际的业务，远非如此简单，而且各部门的指标并没有那么容易获得。 但，逆向思考的意义在于：以老板们的视角，找准业务的位置。 2. 指标分类，了解指标间的内在联系 当我们清楚了所负责业务在公司的位置之后，接下来就要思考：我所负责的指标与其他岗位或其他业务部门指标的联系是啥？差异点在哪？ 为搞懂这些问题，我们先来重温下两条数学公式： 利润=收入-成本、销售收入=产品销售数量×产品单价 你可能会问，这不是小学就知道的公式么？有什么值得重温的？先别着急，我今天不是来讲解这个公式是怎么来的，来讲点不一样的。 在公式中，不难发现：运算中“-”的背后代表着需要减少、控制，而“*”说明要相互依赖；同时这些指标最终都是为了“利润”服务。 那么，我们可以根据下述的分类方法，去理解公司各业务的指标。 从指标变化上看： 从指标状态上看： 如果你负责的业务指标既是结果指标，又是增益型指标，那么恭喜你，你的岗位非常重要，做好了升职加薪自然不在话下。 补充说明下，上述举例的指标仅是围绕列举的公式展开讲解。 实际的指标有非常多，比如说：结果指标，不同的团队内，结果指标会有不同；运营团队会以用户数作为结果指标，产品团队会以转化率作为结果指标，等等。 3. 指标解读，定好工作的基调 当我们了解业务在公司中的定位以及业务指标的分类之后，最后一步就是解读指标，确定我们日常工作的基调。 这也是为什么职场里，有些人总喜欢唱“黑脸”干“坏事”，而有些人则是唱“红脸”整天一副热心肠。...