数据化甩锅!把问题优雅的甩给外部环境,活学活用PEST
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这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第五篇
第一篇:
第二篇:
第三篇:
第四篇:
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。
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本文作者:天善智能社区专家陈文。8年经验数据分析师,资深业务顾问。观客CRM数据运营总监,在金融,零售,家居,美容等行业有丰富经验。负责超过25个数据运营,CRM,精准营销项目落地,参与5个以上数据产品设计与运营。在业务部门最懂数据,在数据部门最懂业务,在数据业务两个交叉领域吐槽最凶猛。
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