【连载之四】天气太热业绩差,除了设坛求雨外,数据分析师还能干啥?

浏览: 586

这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第四篇

 第一篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9670

 第二篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9686

 第三篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9701

(您现在在这里) 第四篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9729

 第五篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9749

 第六篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9756

 第七篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9773

 第八篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9777

 第九篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9787

 第十篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9804

 第十一篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9833




“7月业绩不好?我们早知道拉!天热吗,街上都没人哪来业绩?这还需要分析?”——by 一群懒洋洋的销售。

 

“所以你们是指望我在外边设个坛给你们求雨吗?还真把写代码的当诸葛亮啦!真要是下雨了你们又要说下雨天没人流,业绩差早知道了。这不,8月份业绩不好,是不是要怪刮台风刮的啊!”——by 一脸无奈的分析师。

 

业绩差了把原因归结到外部因素,是业务部门很常见的一种态度。特别是实体企业。怨天怨地怨马云放屁,就是不怨自己不争气。这帮人发牢骚也就算了,还次次都黑上做数据分析的。着实令人讨厌。所以有什么办法让这些怂人闭嘴呢?

 

——很实在的办法:数据推算——

 

既然要怪天气我们就怪到底!

找到当地气温纪录,把政府发了高温警报的日期抽出来,分别打上高温天和正常天的日期标签。计算高温日单店业绩和正常温度单店业绩。顺便把去年的高温天数也计算出来。并且注意区分:既然是高温导致大家不出门了,那么对单店业绩影响的应该是客流量,不是客单价。

 

多做几个对比:

1.        是否仅仅是高温天减少了客流量,正常日期呢?(你们的引流是怎么做的)

2.        是否仅仅是减少了客流量,客单价呢?(你们的推荐是怎么做的)

3.        是否同期相比,高温天其实并没有少?(你们去年是怎么熬过来的)

4.        是否同区域相比,某些门店做的好?(人家凭啥比你们有本事)

 

OK,第四点可能有人继续质疑:人家位置好啊。那么就把地理位置也拿出来,根据交通情况继续打位置标签。比如步行街店(可能受高温影响最大)地铁店(你们应该是高温天的受益者)社区店(高温与你有毛线关系)……继续来对比啊,还有话讲吗?

 

还可以进一步追击:补充假设做预估。

1.        假设你们这些怂人没有偷懒,保持推荐工作质量,客单价没有下降,那么会不会达标?

2.        假设你们这些怂人没有躲起来吃西瓜,而是向XX门店/团队学习做了老客户拜访,那么会不会达标?

3.        假设你们这些怂人没有像往常一样把单压到月底冲,而是提前发力,那么会不会达标?

 

这里如果能配合巡店的定性材料,发现这些怂人的终端拦截基本没做、产品展示随随便便的话,就能彻底将他们击溃。业绩是做出来的不是算出来的,这是个基本常识。天天在这里装半仙算天气,有个毛用!

 

——一个经常被忽略的工具:业务标签库——

 

这些多维度交叉对比,依赖于数据背后的业务标签库。标签化是一个沉淀经验,简化分析过程的好办法。正如我们乐此不疲的讨论用户画像,推荐系统,讨论用户标签如何生成一样。其实业务部门特征、行为也可以标签化。标签化以后通过分组对比,就能找到一些埋伏在业务动作背后的逻辑,为进一步深入业务做准备

 

比如最简单的,昨天是2017年9月10日。这个日期身上都有多重标签:

标签1:教师节(节日消费、节日话题)

标签2:周日(假日消费)

标签3:9月上旬最后一天(每旬业绩结算、库存回顾)

标签4:天猫酒水节结束后一天(某些品类受电商影响)

多了标签以后,即使分析数据只有日期,品类,销售额3个字段,都可以衍生出至少4个新字段进行分析。

 

类似的做法还有很多,实际上针对销售团队,特别是线下销售与B2B的销售,至少有五个方面可以贴标签:

时间维度:节假日/工作日;正常经营日/结算日……

地点维度:根据位置划分,如:步行街/大卖场/社区……

业绩维度:根据业绩总规模和增长速度两维度交叉划分

产品维度:擅长推哪些产品,不擅长做哪些产品,擅长做大单还是打散客

客群维度:高中低客群,特定人群

 

很多做实体企业分析的同学抱怨数据少,实际上相当多数据可以通过标签来丰富。

 

——业务标签应用——

 

业务标签最大的作用,是可以以始为终,从结果反推原因,从而方便快捷的帮销售部门思考对策。比如实体企业的销售们都喜欢抱怨电商冲击,那么我们只要能量化出:在XX电商XX力度的促销下,我们的品类会下降多少。就能帮助他们提前做应对。比如根据今年的电商促销节奏,出一张“全年电商促销表”,标明我们受影响的时间和预计受影响幅度。销售部门就可以提前下手,考虑打个时间差还是集中促销资源投放血拼。

 

这比纠结:“我们的客户里,到底有多少因为在天猫买了所以没有在我们这里买”要实在的多。即使拿到数据又怎样?业绩是做出来的不是算出来的。既然明知道天猫促销期间会少几百万业绩,为什么不提前做准备?为什么不主动跟进客户?

 

非要拿到外部影响数据的明细才做分析下结论,其实是业务部门的另一种甩黑锅技巧。这样就可以把决策失误永远怪罪给分析师没有本事,数据不完整上。所以做数据的同学们千万别自己往坑里跳,试图拿全量数据再分析(相当多新人有这个坏习惯)

 

 

——本文还差一点点就完了——

实际上,陈老师就做出全年节日清单给到过销售部门,做法相当简单:节日时间—热销产品SKU—对应业绩。但相当受销售欢迎,因为确实非常实用啊。这样通过简单分析能取得信任和口碑的事情,做的越多越好。

 

正如同用户标签可以做聚类,可以做分群,做用户细分一样。业务标签也可以。这样会进一步指引我们找到业务的核心逻辑,从而增强分析能力。具体技巧,稍后送上。


想体系化了解如何助力业务作出成绩,戳:https://edu.hellobi.com/course/179,完整展示业务分析思路,训练脚踏实地解决问题的技能

然而,你说我就是个专员,天天打杂怎么进步?戳:https://edu.hellobi.com/course/216 ,看如何积累经验,快速摆脱琐碎工作

推荐 8
本文由 陈老师 创作,采用 知识共享署名-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议 进行许可。
转载、引用前需联系作者,并署名作者且注明文章出处。
本站文章版权归原作者及原出处所有 。内容为作者个人观点, 并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本站是一个个人学习交流的平台,并不用于任何商业目的,如果有任何问题,请及时联系我们,我们将根据著作权人的要求,立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。

1 个评论

总结很好

要回复文章请先登录注册