四大业务场景解析数据化运营的最佳实践

如果对用户基本的属性做一个调研，我们可以基于过去用户购买的客单价，还有通过调研手段得到他的年收入，也综合地得到一些标签，包括区域分布、性别、职业、年龄、教育水平等等，这样就能快速地掌握某个用户群体整体的特征。

上午我们CEO讲了很重要的一点，过去数据分析的瓶颈是静态报告，刚才我们有一个动态的例子，这个动态其实可以应用在每一个图表当中，因为每一个图表都是我们看数据的一个角度，应该从任意一个角度进去，从其他任意一个角度出来，这样完成一个无穷无尽组合的交叉对比分析的过程。

比如想看一下三十几岁的这部分中年人或者中青年人的教育水平、区域分布、性别比例、职业比例到底是什么样，应该怎么做呢?很简单，选中这部分人群年龄的柱子，跟刚才一样，再放大一下，这时候就看到教育水平、性别比例，这样局部用户的特点马上就知道了，然后就可以针对这部分用户的特点去制定营销的策略和内容。如果下一次企业想针对二十多岁年轻人设计产品的时候，也是同样的道理，同一个页面可以反复应用，不断支撑未来无穷无尽的业务上的需求。

分析的页面之间是有层次的，这是偏宏观的分析。假设要了解“时尚新贵”这个标签的用户群体购买力是怎样的，把报表都放在同一个页面上会显得特别的拥挤，而且会干扰决策者看数据和思考。那么做成不同的页面，用符合业务逻辑的方式把它们串接起来，点一下“时尚新贵”这个气泡，我们就可以到家庭购买力的分析页面上，“时尚新贵”这部分人群的家庭收入水平、住房情况。我们可以看到“时尚新贵”过去总消费是三千多万，60%的人都是属于中购买力，29%是属于高购买力，只有4%的人是属于低购买力，这样就对这部分的用户有一个更深刻的了解。

如果换一部分人群，“保守谨慎”。可以点击一下“保守谨慎”的气泡，然后我们就会看到“保守谨慎”这部分人的购买力的情况。可以看到总消费五百多万，75%的人属于低购买力，年收入的情况也会相对比较少。所以把页面做出不同的层次，每个页面尽量的简洁、简约，这是非常重要的。

再看一个我们销售的例子。经常有客户在前期接触的时候会问我们：你们能做什么样的数据分析?到底是做销售的?还是市场的?还是财务的?我们会告诉客户，不管你有什么样的数据，只要你有数据，我们就可以帮助你做分析。也就是说只要你有了数据，你想对它做任何的价值变现和落地实现，中间整个通道上面需要的所有环节，都可以用我们的一站式的大数据分析平台进行打造和实现。

这是销售汇总的报告，我们可以看一些宏观的指标，包括总销售额、总利润额、产品和区域的交叉对比。跟刚才一样，点一下总销售额，可以到销售明细的报告的情况。这时候动态报告和业务具体是怎样结合的?我再举一个例子，比如说在产品利润趋势的这个曲线，我们发现从7月份开始连续三四个月都是下滑的，发现问题肯定是不够的，怎么去找到问题的答案呢?永洪数据科学研究院在讲课时也会讲，对于发现问题、找到答案的过程，我们用到数据分析的思想就是细分的思想，要对它做不同维度、不断地细分，看到底是哪一个区域利润下降了，哪个产品在哪个时间段利润下降了。直到定位到具体的某一个责任人的时候，这个时候才停止。

怎样做这个细分呢?跟刚才的操作其实一样，把这四个月的数据圈选住，再联动一下，这个时候所有的图表都会淡化掉，只高亮显示选中的四个月的数据。哪些产品在这四个月的库存相对比较高，说明有可能是造成利润细化的原因;哪些产品的收入在这四个月相对比较少，这就有可能是造成下滑的原因。造成任何一个问题的原因往往不是单一的，这样可以在一个页面上把这些原因一目了然的看清楚，这样有一个全局的掌控。

有人可能会问，为什么不像刚才一样放大?放大以后，这个图表不会有淡化和高亮对比的效果，而且如果用放大的方式，我们看到的就是这些产品四个月来的收入和毛利的数据。为什么这一次用高亮的联动方式呢?因为如果只用那种放大的聚焦，最后筛选出来这些产品，可能我们看到一些产品收入高或者低，其实这不能说明问题。因为一些产品本来可能在公司收入占比就比较低，所以它一直是销售收入占比最低的产品，这说明收入低是很正常的，不是造成利润下滑的原因，所以必须把局部的数据跟整体的数据做对比才能知道哪些产品这四个月相对的表现不好，然后去发现造成利润下滑的原因。

假设高亮的对比，初步判断是1.5匹的空调造成利润下滑，我们应该怎样去验证?也很简单。双击一下1.5匹的空调的柱子，以它为中心，做一个全局联动，这时候产品利润趋势这张图就淡化掉了，然后新出来一根高亮的线，这根线是1.5匹的空调在这张图上面的利润走势，我们发现从7月份开始连续三四个月确实是下滑的，说明之前的判断是没有错的。假设我们换一个产品，2.0匹的空调，会发现它在这三四个月的表现比较平稳，说明它不是造成利润下滑的原因，这样通过相对比才能真正地找到原因。

　　场景三，跟流通环节相关的，物流的场景

很多企业生产的都是有形的产品，不管是自建物流还是跟第三方物流合作，我们总要对它有感知才能知道这部分到底做得好不好，这样才能改进和优化它。

这是我们做的一个物流整体分析的仪表板，对于物流这部分，我们最关心的是每个环节类似于漏斗的情况。比如说在流程图里我们看到总发货多少件，每一步的比例是怎样的，这样全球累积发货总的比例都可以在这边看。

对于物流来讲时长越短越好，颜色越深说明时间用得越长，说明有改进空间。在全球区域上面会看到，美国和加拿大颜色比较浅，说明用的总时长比较短、做得比较好。聚焦以后，我们会发现它们几乎所有的环节都是低于7天良好的目标线的，离14天的警戒线还很远。它的平均在途周期、平均在建周期是怎样的，我们都可以用这个方式做相应的处理。

中间发现每一步都有衰减，说明肯定有很多未完成的订单，这些订单可以直接穿透到未完成的货物列表，去看哪些属于未完成的，并做一些排名。发现超过12天未收的都会有红色显示，超过7天有黄色警告的显示，我们可以看哪些属于延时比较严重的，并且这部分的货在哪些国家，属于什么合同类型，然后就知道是不是合同类型或者这个区域有一些问题了，然后再深入的看一看。

　　场景四，我们看一下财务的场景

财务是不管我们做什么行业，最终都要归口的分析。财务分析是一个博大精深的领域，怎样用数据去做好指标体系和分析体系，来指导业务运营的优化?

（编辑：应用网_镇江站长网）

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