【连载之五】数据化甩锅!把问题优雅的甩给外部环境,活学活用PEST

浏览: 768

这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第五篇

  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

 第四篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9729

(您现在在这里) 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


 



销售分析一句话

流量转化客单价

均值拉起一条线

高了表扬低了骂

 

好吧,确实大部分新手是这么下分析结论的。甚至还有些堂而皇之的这么教。

销售额 = 客流量 * 转化率(付费率)* 客单价(付费金额)。所以只要做出来这四个指标,就可以拿平均值做对比了。具体的对比法包括但不限于:

 

今年VS 去年

本周VS上周

本月VS上月

实际VS目标

本店VS全体

……

 

然后呢?然后高于平均值就是好,低于平均值就是差!哪个指标低了搞哪个!

l  客流不够就做终端拦截、投广告!

l  转化率不够就拍券上促销上新品!

l  客单价不够就做交叉销售!

 

写个报告so easy!

然后被销售部门喷到死去活来!so ugly

 

这样做的本质问题,是我们看到的销售数据是个结果。结果怎么来的?数据不会直接告诉我们。电商、网游行业可能有些优势,因为能采集到部分用户消费前的数据。可以通过用户购买前体验流程,购买中断节点,反推用户未购买的原因,从而支持决策。但大部分实体企业和B2B类销售就没这么幸运了。正是因为这一点,管销售的领导们都特别希望能获得外部资讯补充信息。销售团队也特别喜欢往外甩锅,反正也无从论起。

 

当然,完全把责任都压给销售团队是不合理的。如果真是外部环境压力大,甚至已经变了天,就得及时提示风险。让市场部做事情,调整品牌、产品方向。那么如何区分这个因素,优雅的甩锅给外部环境呢?

 

——PEST的正确用法——

 

PEST分析可以拿来分析外部环境。需要注意的是:PEST重点是分析不利环境的,所以才叫害虫。如果外部顺风顺水,那么内部八成也很舒服。只有当外部山雨欲来风满楼的时候,才需要格外关注环境,免遭雷劈。

 

Political 是影响最大的变数。对一个行业来说,政府的法律法规可能是核弹级影响。所以要特别关注。一般政策公布以后,政策影响范围内的业绩会有剧烈变化。因此领导们对这一类因素关注度很高。除了自己收集信息外,多对上沟通,才是掌握政策类影响的良方。

 

Economic往往表现为行业性衰退。要注意的是,既然是行业性衰退,那么在看内部数据的时候,必然是总业绩、各分公司、各销售团队业绩全面或大范围的,持续性下滑。并且竞争对手无一幸免。这个时候才是真正进入行业衰退(低潮)阶段。之所以这么强调,是因为这种大面积衰退其实很少出现,过早喊行业衰退会误导决策。

 

Social会反应在客群的变化上。往往一种新社会趋势变化,带来的是局部客群的变化。比如常说的90后00后的消费潮流,比如中性化消费,比如消费升级。我们可以从内部数据观察到部分趋势:

l  对应90后消费:我们的客群中90后是否真的和80后有那么大差异?

l  对应中性化趋势:我们的男女会员购买的产品品类差异是否在缩小?

l  对应消费升级:我们的客户单价是否一路提升?是否细分品类在替代传统大众品类?是否小包装在替代大包装?

l  如果总体趋势不是,是否有某些城市(如一二线城市),某些门店(如开在高端小区的社区店)开始出现这种趋势?

l  竞争对手是否有这种趋势?他们做了哪些动作?这些动作放在我们这会有什么影响?

 

这里特别强调:验证这两个字。因为领导们都是很喜欢看文章的,而这年头的作者都是语不惊人死不休,三天一颠覆两天一风口。可真正能影响到业绩的有多少!真正成功的案例又有几个!一帮圈了几千万风投的骗子教营收几千亿的老板追风口,是件很可笑的事。所以作为决策参谋者的数据分析师们万千脑子要清晰,数据说话

 

Technology会反应在渠道的变化上。比如这些年常见的电商颠覆论。这里同样需要数据验证和数据说话。如果电商真的冲击到我们的销售,那么在电商促销高峰期,我们对应的产品品类销售有明显波动。对于已经上了多平台销售的企业,我们的电商渠道应该比实体店表现更好才对。如果没有足够的数据支持,就得认真反思下到底有什么问题。

 

——当锅甩不掉怎么办——

 

实际上,PEST分析大部分时候是甩不掉锅的。因为真正全盘崩溃的局面很少出现。真要是遇到行业性危机,估计要么早就被炒了,要么就自己跳槽了。是滴,炒得就是这些不产生价值还拿高工资的数据分析师。

 

更多的时候,表现为危中有机,看起来总体上业绩停滞、增长压力巨大。但在某些细分领域,某些细分群体,某些细分品类上却出现机会点。只有深入数据,看到平均值高了低了背后的驱动因素,才能更深的解读。见到公众号各种口号也不要盲信,先列假设,看了数据再说话。这也是为什么陈老师先讲业务标签如何构建,再讲趋势怎么看的原因。不能做细分,不能做验证的趋势,都是伪趋势。

 

然而如果业绩不好的锅甩不到外部,就得内部人背锅。如何清晰的锁定问题来源,让内部销售团队停止无意义的嘴斗,聚焦到如何解决问题上?陈老师还有攻略,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。

2 个评论

学起来
非常好 还是多看多思考 常看常新

要回复文章请先登录注册