【连载之二】数据分析师如何面对“我早知道了!”这句质疑

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这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第二篇

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我!早!知!道!了!

 

这种抱怨很耳熟,不是吗?因为确实大部分数据分析专员们,只会跑数,不会分析。最多就是标上一句:“同比高了2%”“本月指标还没达标”之类。这是典型的把业务部门当瞎子的做法!长眼睛的都会自己看好吧。这么欺负业务部门的智商,人家不喷你才怪。

 

特别是销售部门,最爱把这种质疑甩到数据分析师的脸上。因为销售部门最贴近一线,发生什么他们亲眼看的到。业绩不达标——对数据分析师而言只是五个字,对销售而言这是血淋淋的收入下降,军心不稳,人员离职,焦头烂额,人家当然比你更清楚业绩不达标!

 

所以如果只是简单的列几个数字高了低了就下结论,那还是省省这个力气吧。还不如做个仪表盘丢给一线,让人家看的更简单轻松一点。想要真正帮到一线,我们需要更深入的理解一线的业务逻辑。

 

——从一个最简单的地方做起——

 

是滴,一线很清楚业绩没有达标。可是差多少没有达标?还需要做多少才能达标?在有限的时间内能做出多少能达标的事情?一线不一定计算的非常清楚。一来、大部分销售本身素质并没有那么高,不一定有这种规划能力;二来、销售一向看重的是执行力,不是规划能力(那是市场部的策划们想的事情)看重执行容易导致打地鼠的后果,眼前的事重要,忽视全局;因此最简简单单的帮他们算笔账:到底你还要做多少能达标!都好过只列一个高了低了的数字。

 

假设销售指标是下达给人的,那么最简单的算法是:

业绩差额 = 目标业绩 – 当前业绩

每日需追赶业绩 = 业绩差额 / 剩余天数

人均需追赶业绩数 = 每日需追赶业绩 / 人数

然后可以给销售团队领导说:你们还需要每天多做 X 单才能达标,加油吧骚年!

 

这么干,能给销售团队领导一个提示,但不能真帮人家解决问题。因为想起到作用,至少要考虑三个因素:

 

一线能力范围

 

在一线,从来没有一个业务员叫“平均”。实际上业务员在短时间内接客能力是有限度的,而业务员间能力是参差不齐的。因此经常出现王牌业务员忙到乱窜,一堆新人屁事不办的尴尬景象。因此计算产能不能简单算平均,要根据业务员能力分层。考察客户数、成单率、业绩额三个指标,至少可以把业务队伍分为王牌级(超级业务员)骨干级(平均水平上下)菜鸟级(远低于平均水平)三层。

 

分层本身对诊断销售业绩就是很有帮助的。因为一线经常出现王牌业务员一家独大,霸占大量资源使用率却奇低的问题;缺少骨干力量,队伍稳定度低,少了一个王牌业绩崩盘的问题;新人能力培育不起来,大量菜鸟队进队出浪费资源的问题。分层可以及时发现问题,提示一线改进。在分配任务的时候可以更合理提示一线利用人力,防范无脑猪突。

 

一线顾客资源

 

在一线,从来没有一个业务员叫“平均”。首先顾客分为新客&老客,这两者对一线的含义是不同的。一线都喜欢新客,新客好忽悠,骗一炮就跑,而懒得跟进老客。因此新客&老客业绩占比本身就是很重要数据。再往下剖析客户人数,成交日期就能的都更多信息。比如夏天天气暴晒,新客人流不足,那可以去拜访老客户啊!一帮人躲在门店啃西瓜然后把业绩不好推给天气热,是几个意思???

 

顾客价值也可以分层,这里展开讲可以衍生出相当丰富的内容。对一线而言,最重要的是引导大家关注中小散客,关注匹配客户需求而非一味追求高额订单或者成交率。一线往往喜欢走极端:在业绩好的时候一味追大单,拿大钱;在业绩差的时候一味要折扣,追求成单率,压缩利润。这些脑残行为都可以反映在顾客结构上,关注顾客结构可以提升一线资源使用率。

 

一线执行力度

 

一线最重要的就是执行,执行执行还是执行。只是在传统线下销售或者B2B销售中,一线的执行工作没有那么容易记录。站在总部的数据分析师很难找到一个字段是描述销售做了什么动作,比如上门拜访、产品展示、需求记录、二次跟进等等。这时候要么出一个智能销售助手的终端(这真的是一个解决办法,稍后分享)要就得从其他指标上判断。

 

比如最常用的促销参与率就是个指标。一线不是天天喊着缺资源缺政策吗,现在给了政策不去执行,给了资源不用,促销参与率上不去,可以做促销的单不做,是几个意思???类似的,沿着销售的流程,看一下还有哪些可采集数据的指标能用上,从行为上度量销售的执行力,可以更有力的支持到销售工作。

 

——然而,还有其他问题——

 

这些都算完,就可以拿着指标趾高气扬的对一线说:来!来!来!看看这就是我发明的无敌战术了吗?错!十有八九会得到一句:“呦!你挺能啊!你卖出去过一块钱吗!”的嘲讽。这就是数据分析师面对销售的第二大问题:如何说服这些一线的实干者?别着急,后边陈老师还有攻略。


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2 个评论

操作强
陈老师的段子看起来就是清新脱俗,玩得溜,大赞

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