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沙县小吃现状堪忧?商业分析3步走解救你的沙县!

发表时间:2020-09-19 14:00:00  来源:野望文存  浏览:次   【】【】【


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且渔且歌 | 作者
西湖渔歌 | 来源



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。


比如: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:“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!”


我陷入了思考,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?


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:


  • 分析之前:别人知道的,我却不知道;

  • 分析过程中:除了别人知道的,我没有引入新的数据;

  • 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。


1.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:


  • 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?

  • 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;

  • 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?

  • 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?

  • 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。


2.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: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:

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?

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?

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。


3.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


比如: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:

经营现状到底如何?

经营不好的原因是什么?

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


假设交易金额是看经营好坏的唯一因子,暂不考虑成本等因素。


那么怎么找到交易金额差的原因,需要层层拆解,并不断调整,比如下图:



交易金额=支付笔数*单均支付金额


  • 交易笔数和新老客户的分布有很大关系,拉新的效果,留存的效果分别怎么样;

  • 单均交易金额则和消费者的消费能力和SKU设置合理性相关。


所以,总交易额差,到底是哪个指标在拖后腿,还是几个指标在拖后腿,还是都拖后腿,各指标和其他网点相比较,差哪了,差多少?


刨根问底往下走,才能越来越接近真相。


比如:这个店铺所覆盖的区域,人流就是比其他区域少,周边都还是工地,工地又统一解决工人的用餐问题,附近的黄焖鸡经营效果也不好。

也或者是这家店的客户回头率特别差,因为食客认为太难吃了,这会在老客这个指标中体现出来。


通过这种方式,层层探求问题的真相,也就找到了原因。所以分析师在写SQL前,脑子里要有一张图,然后在和各方的沟通和数据探查中,逐步调整这张图,这张图就是分析框架。当分析师拿着这样的分析框架和结果和业务沟通的时候,别人一定会在心里为我们点赞,不敢小看我们。


(3)给出新店改善经营的目标及建议


找到经营不好的具体原因之后,可以再多往深了走一层。


现状是这样,原因是这样,如果做一些策略改进,效益会提升多少。


比如:做新店促销或者单品促销,根据历史的经验,结合新店的特征,能带来什么样的新增效益。

或者为了达到单店的目标,可以从哪几个方面着手,比如增加新客、提高客单价等对整体效益的权重非常是怎么样的,要分别提高多少,可以达到业务目标。


有了是什么,为什么,怎么样”,才是完整的商业分析。


小结


一项商业分析需要回答3个问题:是什么,为什么,怎么样。


也就是既要有现状描述,也要有原因洞察,最好还要有方案建议及对建议的预估。也就是商业分析的3步走路径。


为了做到有价值商业分析的3步走,需要做到下面3点:


1.分析前,做充分的准备工作


和需求方沟通业务的现状、问题、预期,不要急着去跑数。这很重要,却被很多人忽略的。重要的话再说一遍:很多人忙着解决问题,却很少有人关注问题的本质。


2.分析中,围绕分析目标,整理采集数据,不把自己限于数表。


结合前期从业务、行业、合作伙伴等各方输入的信息或者自己的初步分析假设,去跑市场观察用户、竞对,不要把自己局限在数据库的数据。


3.分析中:梳理分析框架、思路、假设,层层拆解。


分析框架指引数据人找到业务大图和业务关键点。


END -

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责任编辑:蔡学森