【连载之十】思路好,下班早!思路混乱,忙到肝颤!多渠道的分析方法

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这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第十篇


在第一到九篇中,陈老师都是列举的单一渠道的分析方法。实际上,企业里多渠道经营是很常见的事。特别是实体企业,为了赶时代风口,各种自营店、加盟店、电话营销中心、网店、微商城、EDM全往上招呼。陈老师见过的最夸张的企业,广告投放+直接获客渠道,一共300多种。估计他们做销售渠道分析的表哥每个月光码表都累死了。300张excel表,想想都酸爽。

 

然而真码了这么多表,有人认真看吗???

 

——多渠道分析常见错误——

 

估计真码出来,不但没人看,而且会被领导怪罪:“分析的一点都不深入,流于表面!”为什么?因为真有300个渠道的话,单纯摆上客流量、成交率、客单价三个数据,具有300*3=900个数;再来了获客成本、获客投入、ROI,就是900*2=100800个数;再来一个同比环比目标比,就是1800*2*3=10800个小图……

 

10800张图喂!这还没算上产品、客群、访问行为等细分维度分析。10800张图得看到猴年马月去!问题是,这10800张图,最多只能说明问题出在哪里,为什么客单价降了,是短期降还是长期降?是内部因素还是外部因素?是主观没有做好还是客观竞争压力大?统统没有说明!领导当然会抱怨分析不深入了。

 

分析深入,指的是围绕一个问题多角度论证很深入,不是说摆了10800张图就是深入了。当我们面对的销售渠道众多,情况纷繁复杂的时候,要首先帮助销售部门的领导们看清全貌,再逐步聚焦到问题点上,这样才能达到分析深入的目标。而不是单纯的铺一堆数字,一下陷入的细节里。

 

——多渠道分析展开思路——

 

首先要理解一个背景:销售渠道有哪些种?销售成功需要三重因素保证:

1.        天时:外部资源配合,品牌宣传、爆款产品、促销政策

2.        地利:优质的渠道,比如高端社区店、人流大的步行街店、优质网站流量

3.        人和:销售团队主动性、能力、团队配合

 

在不同的渠道,以上三个因素的分析重点不同。一般认为:

l  线下团队/线下门店/线上渠道:线下团队运作更看重人和;线下门店地利+人和;线上渠道更看重天时作用

l  有资源/无资源:在有客户名单的情况下,更看重天时,配合好各种资源发挥名单作用。在无客户名单的情况下,人和/地利更重要。或者依靠团队力量开发资源,或者依靠优质渠道吸引流量。

 

其次要理解一个问题:为什么要建这么多销售渠道?多渠道销售可能是单纯的增加获取顾客的概率,迎接对手挑战,比如:

1.        增加概率:只要还有营销费用,把能用的接触客户渠道全用上!!!

2.        迎接挑战:对手有网店、我也要开网店,线上销售热,我也要参合一脚。

3.        精准捕捉:针对大客、潜客主动出击,电话、短信、上门拜访都行。

 

多渠道销售更有可能是整体战术设计,比如:

1.        分阶段销售:典型的方式,如线下做体验店、二次消费交给线上完成。

2.        分客群销售:旗舰店、社区店、网店、微店针对不同客群,各司其职。

3.        分产品销售:典型的方式,如线下做爆款、线上廉价甩尾货。

在这种情况下,意味着不同渠道本身承担的角色就不同,不能单纯的按同一标准考核。

 

面对这么多复杂背景,在开展多渠道销售分析之前,自己心里必须有个谱:我即将分析的那么多个渠道,到底是怎么特点?有什么渠道政策?领导的定位与期望是什么?。正确看待渠道特点,才是摆脱只会拉个平均值写XX指标高了低了的起点。

 

——多渠道分析展开方式——

 

第一步:渠道分类。首先判断我们的渠道分类是全渠道引流还是各司其职式,之后根据不同渠道的特点,分为线上/线下,团队/门店等几个大类。

 

第二步:输出全景。针对渠道大类,先输出客流量、业绩贡献、投入比例、ROI这几个关键数字,让销售管理层们一眼看到:哦,原来我们的业绩来自哪里,我们的成本来自哪里。从而引发管理层思考,产生初步假设。

 

第三步:判断外因。针对渠道大类,结合业务走势及PEST分析,首先分析宏观环境,外界因素影响。把需要销售团队以外力量协助的因素先讲清楚。如果是宏观环境有问题,销售需要市场、营运等部门配合,可以先讨论清楚,避免陷入细节归因不清。

 

第四步:寻找内因。按照各类作用及重要性,逐一深入。先定分析顺序,再看二级指标,客流量、成交率、客单价。逐步锁定每个渠道大类内主要问题。

 

第五步:聚焦分析。再针对各渠道问题排优先级,深入诊断问题来源,这时可以引入客户结构、产品结构、团队结构、典型标杆等等,具体分析问题。做完一个主题再做下一个,免得罗卜白菜一锅炖最后贪多嚼不烂,也免得一次输出太多报告累死自己。

 

 

——本文还差一点点就完了——

 

实际上,把复杂当深入是数据分析新手们常见的错误。分为三类:

第一类:认为摆的数字越多越深入

第二类:认为画的图越炫酷越深入

第三类:认为模型越没人懂越深入

 

可实际上,我们煞费苦心做的报告,业务部门最多看10分钟时间。他们大部分精力要放在如何组织队伍、培训知识、安排工作、执行任务上。所以数据展示要分梯度,逐步聚焦,层层深入,才能更好地帮他们节省精力,解决问题。

 

有些新人不服气,说这是公司没有数据意识。设想一个公司,产品不做设计、市场不做策划、营运不搞售后,所有人挤在一个屋子里,对着一个黑板看数据分析师深入分析各种未来,思考数字背后的巨大财富——这不是传销窝子吗!



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《做一个人见人爱的数据分析师——让销售爱上数据分析师》系列全文如下:

 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

 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

 (您现在在这里)第十篇:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/9804

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




作者介绍:陈老师,在咨询行业打拼了9年,在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战,天善智能特邀专家。


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2 个评论

感谢陈老师的连载系列
陈大,棒棒哒,稀罕死你,感谢

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