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  • 如何对业务场景做数据分析

    千次阅读 多人点赞 2017-05-31 09:37:07
    首先,企业分析主要分为管理分析和经营业务分析,分析整体的思路是:明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。因为每个企业/行业的业务不同,分析体系也不同,这里主要说一下零售电商,...

    企业的数据分析是个很复杂的工程,需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入,谈谈如何对业务分析,文章参考帆软软件的零售业数据管理方案。

    首先,企业的分析主要分为管理分析和经营业务分析,分析整体的思路是:明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标

    因为每个企业/行业的业务不同,分析体系也不同,这里主要说一下零售电商,按照不同的分析场景来探讨下。其他行业也欢迎大家勾搭,或者可以看看这个专栏里里的案例(比较偏向报表体系,有一定借鉴意义):帆软数据应用研究院

    以电商为例,常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等等,而商品可进一步细分为商品的库存、商品的利润以及关联销售分析。在整个业务分析体系中,电商行业遵循“人货场”的思维逻辑,其指标可这样划分:


    1、销售类分析

    销售分析主要是为了追踪销售情况,与KPI对比,调整销售策略,进一步提升销售额。

    分析思路:基本上任何一个问题都可以套用“人货场的模型来分析”。比如分析客单价下降的原因,从人货场角度切入的话,可建立如下的分析模型:


    分析方法:数据分析可通过数据对比、极值、预测的方式来分析

    • 对比:比如事业部销售额排行榜、销售额贡献度、城市排行榜等等

    • 极值:比如月销售额最高纪录,激励销售人员或事业部突破记录

    • 预测:根据权重曲线预测未来的销售额

    2、商品分析

    商品分析是基于商品的一个流程管理——进销存。比如商品库存太大,占用资金,则采购进货不合理;商品陈列不合理,造成发货不及时,销售滞后。

    商品分析体系——“进销存”思路,常用的指标如商品的折扣率、动销率、周转率等。


    3、会员数据分析

    会员数据分析一方面是可以指导销售营运,另一方面是提高营销的精准度,增加用户的粘性,减少流失。

    会员分析管理体系:

    如何对业务场景做数据分析?

    4、其他管理分析

    人力资源管理中的数据分析一般包括两个方面,一方面是人员结构分析,另一方面是人力效能的分析。在人效分析过程中最关注两个指标,人均产出和人员费用产出率。人员结构分析包括不同职能部门的人力结构、不同层级的人才结构、不同工作年限的人才结构等等。分析人力结构是防止人才的断层,在招聘上做好预案,优化薪酬分布。

    数据分析领域的财务主要是管理财务,管理财务需要细化到每个子公司、每个业务、每个产品、每个业务部门、每个客户,以他们为主题的分析有:现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。

    这里只是概述了一个框架,每一个点展开都是一门知识,欢迎留言探讨~

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  • 第一章 清晰理解业务分析 业务分析涉及: 确定业务问题和商业机会引导干系人的需要并分析制约因素分析干系人的需要以定义解决方案的需求分析和验证潜在和实际的解决方案管理“产品”或者需求范围 业务分析...

    第一章 清晰理解业务分析

    业务分析涉及:

    • 确定业务问题和商业机会
    • 引导干系人的需要并分析制约因素
    • 分析干系人的需要以定义解决方案的需求
    • 分析和验证潜在和实际的解决方案
    • 管理“产品”或者需求范围

    业务分析使用很多系统分析的实用技术,但是更多侧重业务目标而更少侧重技术设计。

    业务分析对业务需求进行引导,并在更加具体的层级进行分析,同时业务分析更加注重理解用户和业务换将,并设计实用性强的因工程需,帮助业务人员涉及规程、结构和技术来支持和提升他们的工作,以此解决业务问题和利用商业机会来取得显著的业务效果。


    业务分析与软件开发

    rational 统一过程(RUP)是rational公司创造的软件工程方法,描述了如何利用商业的、可靠的方法开发和部署软件,是一种厚方法学,特别使用与大型软件团队开发大型项目。

    它提出以业务模型和业务建模作为项目开始前的行动,软件开发项目时,业务模型已经开发完成了,业务已经得到了很好的理解,并且解决方案评估有了明确的结论。


    业务分析师的角色

    业务分析人员出现和持续增长的主要原因:需要有人将业务需求翻译成软件技术和机构的解决方案。具有很强沟通能力和分析技能。


    业务分析师特征


    乐于学习新知识,天生的好奇心,可以将宏观蓝图和细节相结合,语言聆听和非语言解读能力,提问和探索信息细节,领导能力

    技术背景:软件开发、机构IT标准、数据这几、存储策略、团建可用性原则、技术和能力趋势发展的前沿、与技术团队有效沟通。


    业务分析的历史


    很多业务人员疲于等待IT部门推广应用,开始自己做事情或者雇佣顾问,他们渴望利用新技术并从企业外部寻求帮助。业务部门新购买的软件包,出现了大量小的独立 的数据库、不统一和没有保护的数据。


    业务分析师向谁汇报?

    业务分析师一般位于机构的三个部门:IT部门、独立的业务单元、被称为业务分析卓越中心的集中化业务分析团队


    业务分析卓越中心是特意为支持业务分析工作而设立的业务部门,通过提供一系列经过验证的图表和命名的标准技术,提供软件分析工具来支持需求开发、需求管理、需求追踪,为业务分析专业人士提供支持。


    考虑业务分析工作的价值在机构内被如何理解,谁在驱动技术解决方案的开发:市场、销售还是IT?



    谁会成为业务分析大师:

    • 出色的沟通者
    • 理解总体业务概念,提供业务主张
    • 理解技术
    • 享受研究和记录细节的乐趣
    • 拥有组织和管理各种形式海量信息的能力
    • 灵活、天生好奇并乐于学习新的业务知识
    • 理解软件开发流程
    • 能在复杂的业务问题中工作并找出问题的根本原因
    • 通过准备好的技术工具引导、分析和展示需求
    在不同的机构、不同类型的项目上使用不同的分析工具,服务于不同的工资、获得不同的行业经验、与不同的干系人一起工作可被认为是业务分析专业人员成长的快车道。
    经历越丰富,灵活性和适应性就越强。

    如何判断是否适合当一名业务分析师?

    • Birkman方法
    • DISC
    • MBTI
    业务分析师职业进程:

    具有业务背景的业务分析师,可能整个职业生涯都会沉浸在同一个行业或业务领域,具有这种行业经验和知识的业务分析师是咨询顾问的出色人选,作为高级经理的价值很高,经验将很容易转移到企业的战略高度。
    具有IT工作背景的业务分析师能快速学习,理解大多数业务需求,走向企业首席信息管管理职位。注重业务敏感性。


    什么是需求?BABOK :需求是干系人解决问题或者实现目标需要的条件或者能力。

    核心需求组件:
    人、信息、流程、规则。

    为什么要记录需求?

    为什么需求要具体到细节?

    什么是解决方案?
    BABOK :解决方案是任何可以通过解决问题或允许一个机构利用机会来满足业务需要的东西。

    什么是交付?

    业务分析专业人员为干系人完成需求交付,以确认需求理解、得到批转、与开发人员沟通、与供应商沟通、与质量保证人员沟通软件测试需求等


    系统与软件:概念混淆,听众会根据自己的背景和经验对号入座。


    业务分析师认证:证书项目、认证项目、IIBA认证项目





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  • 数据分析总结二:业务与数据分析

    千次阅读 多人点赞 2019-01-02 15:16:29
    二、经典的业务分析指标 模型未动 , 指标先行 如果你不能衡量它,你就无法增长它 例如APP进行数据分析就有如下指标进行衡量。 接前一篇文章讲的数据分析思维,可以直接产生业务分析指标。 各部门与指标...

    一、为什么业务重要?

    惟有理解业务,才能建立业务数据模型。

    二、经典的业务分析指标

    模型未动 , 指标先行

    如果你不能衡量它,你就无法增长它

    例如APP进行数据分析就有如下指标进行衡量。

    接前一篇文章讲的数据分析思维,可以直接产生业务分析指标。

    各部门与指标之间的联系如下:

    1,要确定核心指标

    2,好的指标应该是比率

    3,好的指标要带来显著效果

    4,好的指标不应该虚荣

    5,好的指标不应该复杂

    具体讲解各部门存在的指标:

    市场营销指标分为:

    1、客户/用户生命周期

    企业/产品和消费者在整个业务关系阶段的周期。 不同业务划分的阶段不同。传统营销中,分为潜在用户,兴趣用户,新客户,老/ 熟客户,流失客户。

    2、用户价值

    业务领域千千万万,怎么定义最有效的用户呢?用指数法,将业务最关注的几个指标一起加工。

    用户贡献 = 产出量/投入量*100%

    用户价值 = (贡献1+贡献2+……)

    比如金融行业会以存款+贷款+信用卡+ 年费+……-风险-流失

    3、RFM模型

    用户生命周期中,衡量客户价值的立方体模型。利用R最近一次消费时间,M总消费金额,F消费频次,将用户划分成多个群体。

    4、用户分群,营销矩阵

    用户分群是市场营销中的一种常见策略,它提取用户的几个核心维度,用象限法 将其归纳和分类。

    产品运营指标分为:

    1、AARRR

    Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播。

    2、用户获取

    渠道到达量:俗称曝光量。有多少人看 到了产品推广相关的线索。

    渠道转化率:有多少用户因为曝光而心动Cost Per,包含CPM、CPC、CPS、 CPD、CPT等。

    渠道ROI:推广营销的熟悉KPI,投资回报率,利润/投资*100%。

    日应用下载量:app的下载量,这里指点击下载,不代表下载完成 。

    日新增用户数:以用户注册提交资料为基准 。

    获客成本:为获取一位用户需要支付的成本 。

    一次会话用户数占比:指新用户下载完 App,仅打开过产品一次,且该次使用时长在2分钟以内。

    3、用户活跃

    日/周/月活跃用户应用下载量:活跃标准是用户用过产品,广义上,网页浏览内容算「用」,在公众号下单算 「用」,不限于打开APP。

    活跃用户占比:活跃用户数在总用户数 的比例,衡量的是产品健康程度。

    用户会话session次数:用户打开产品操作和使用,直到退出产品的整个周期。5 分钟内没有操作,默认会话操作结束。

    用户访问时长:一次会话的持续时间。

    用户平均访问次数:一段时间内的用户 平均产生会话次数。

    4、用户留存

    用户在某段时间内使用产品,过了一段时间后仍旧继续使用的用户。

    假设产品某天新增用户1000个,第二天仍旧活跃的用户有350个,那么称次日留存率有35%,如果第七天仍旧活跃的 用户有100个,那么称七日留存率为 10%。

    5、营收

    付费用户数:花了钱的

    付费用户数占比:每日付费用户占活跃用户数比,也可以计算总付费用户占总用户数比

    ARPU:某时间段内每位用户平均收入

    ARPPU:某时间段内每位付费用户平均收入,排除了未付费的

    客单价:每一位用户平均贩买商品的金额。销售总额/顾客总数

    LTV:用户生命周期价值,和市场营销的客户价值接近,经常用在游戏运营电商运营中。

    LTV = ARPU * 1/流失率

    6、传播

    K因子:每一个用户能够带来几个新用户

    K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化 率

    用户分享率:某功能/页面中,分享用户数占浏览页面人数之比。

    活劢/邀请曝光量:线上传播活动中, 该页面被人浏览的次数。一般代指微信朋友圈。

    用户行为指标分为:

    用户行为的数据分析是一个很广泛的课题,不同业务领域背景的用户行为分析不一样。 这里简单概括说几个分法。

    1、功能使用

    功能使用率/渗透率:使用某功能的用 户占总活跃数之比。

    比如点赞、评论、收藏、关注、搜索、添加好友,均可以算做功能使用。这些 指标在特定业务中均有作用。

    2、用户会话

    会话session:也叫做session,是用户在一次访问过程中,从开始到结束的整 个过程。在网页端,30分钟内没有操作, 默认会话操作结束。

    3、用户路径

    路径图:用户在一次会话的过程中,其访问产品内部的浏览轨迹。通过此,可以加工出关键路径转化率。

    电子商务指标分为:

    1、购物车分析

    笔单价:用户每次贩买支付的金额,即每笔订单的支出。和客单价对应。

    件单价:商品的平均价格。

    成交率:支付成功的用户在总的客流量中的占比。

    购物车系数:平均每笔订单中,卖出了多少商品。贩物车系数是多多益善,它也和商品关联规则有关系。

    2、好基友:复购率和回购率

    复贩率是一段时间内多次消费的用户占 总消费用户数之比。例如4月有1000 位用户消费,其中500位消费了两次以 上,则复购率是50%。 回购率是一段时间内消费过的用户,在下一段时间内仍旧消费的占比。例如4月的消费用户数1000,其中600位在5月 继续消费,则回购率为60%。

    流量指标分为:

    1、浏览量和访客量

    PV:浏览次数。互联网早起的统计指标, 用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV,用户看了十个网页,则PV为10。

    UV:是一定时间内访问网页的人数,正 式名称独立访客数。在同一天内,不管 用户访问了多少网页,他都只算一个独立访客。 技术上,UV会通过cookie或IP衡量。

    2、访客行为

    新老访客占比:衡量网站的生命力

    访客时间:衡量内容质量不是看内容的 UV,而是看内容的访问时间。

    访客平均访问页数:衡量网站对访客的吸引力,是访问的深度。

    来源:访客从哪里来,技术上,通过来源网站的参数提取,可以区分SEM, SEO或者外链等。

    用户行为转化率:用户在网站上进行了相应操作的用户在总访客数上的占比。

    首页访客占比:只看了首页的用户,在总访客数上的占比。

    3、退出率和跳出率

    退出率:从该页退出的页面访问数/进入该页的访问数。

    跳出率:浏览单页即推出的次数/访问次数。

    跳出率一般衡量各个落地页,营销页等页面。退出率则更偏产品,任何页面都有退出率

    三、怎么生成指标

    组合法:

    访客访问时长 + UV = 重度访问用户占比浏览时间5分钟以上的用户在整个访客中占比

    用户会话次数 + 成交率 = 有效消费会话占比用户在所有的会话中,其中有多少次有消费?

    四、如何建立业务数据分析框架

    从指标的角度出发,从业务的角度出发,从流程的角度出发

    举例市场营销模型:

     

    其中机客户涉及到的指标:

    潜在客户转化率

    机会客户转化率

    新客付费转化率

    不同渠道在新客中的占比

    不同渠道在新客中的付费转化率

    举例AAARR模型:

    其中二次激活涉及到的指标:

    推送激活转化率

    有效推送成功率

    有效推送到达率

    用户打开率

    不同推送的转化率

    推送列表

    成功推送

    有效推送

    用户屏蔽

    用户接收成功

    用户浏览到通知

    用户成功打开

    举例用户行为模型:

    其中点赞/评论/收藏涉及到的指标:

    点赞用户活跃占比

    评论用户活跃占比

    收藏用户活跃占比

    内容指数

    举例电子商务模型:

    其中购物车涉及到的指标:

    不同商品类别的占比(对比法)

    不同价格档次的占比(象限法)

    不同商品的下单支付率(漏斗法)

    举例流量模型:

    其中搜索引擎流量 搜索引擎优化涉及到的指标:

     

    以上举例了各种产品及业务的多个数据分析框架,那么如何从0到1建立业务数据分析框架呢?分为如下几个步骤:

    Step.1 练习

    Step.2 熟悉业务

    Step.3 应用三种核心思维

    Step.4 归纳和整理出指标

    Step.5 画出框架

    Step.6 检查、应用、修正

    Step.7 应用和迭代

     

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  • 【案例实战】餐饮企业分店财务数据分析系统解决方案:业务需求一、建设目的某餐饮集团需要将每个分店的财务状况进行分析,目前使用的是excel来存储查看各区域的收入情况,每个区域各年月的收入情况汇总数据都是通过多...

    【案例实战】餐饮企业分店财务数据分析系统解决方案:业务需求

    一、建设目的

    某餐饮集团需要将每个分店的财务状况进行分析,目前使用的是excel来存储查看各区域的收入情况,每个区域各年月的收入情况汇总数据都是通过多sheet的方式展示,由于此餐饮集团是一个比较大型的餐饮集团,很多区域都有分店。所以,单是针对收入情况,就需要做很多个excel来进行收入情况汇总存储。这样导致查询历史数据非常麻烦、不利于数据的存档规整、制作成本太高,浪费有效人力资源等很多弊端,因此采用数据分析系统来解决这些弊端。

    二、业务需求

    1、总体目标

    项目的总体目标是建立集团数据分析系统,进行营业分析、会员分析、菜品分析、桌位分析、员工绩效分析、以及报表分析。该系统从菜品、会员、员工绩效等多维度对各门店的收入情况进行分析统计。通过图表、报表等多种形式,使查看人员对于各收入情况有简洁、清晰的了解,为其制定相关措施(如促销等)提供数据分析基础。

    2、基础功能需求

    数据分析系统的基础功能需求包括:

    功能模块

    实现的目标

    报表设计

    由于企业的单位性质,工作人员在日常工作中,对Excel的掌握非常熟练,因此希望更换工具能够平滑的过度,要求系统的报表设计采用类Excel的操作界面,所见即所得的编辑方式,方便用户快速掌握。采用类似EXCEL的单元格设计思想,各种复杂的报表格式都能直接反映到计算机屏幕上,任意合并拆分单元格、文字框、图形对象、单元格属性等操作方式,帮助用户快速设计任意复杂的报表格式,包括斜线、二维表、不规则格式报表等等,并能实现录入格式与打印格式的完全一致,并支持Excel表样的无缝导入。

    排名

    统计某个区域的各门店的销售额,利润的排名情况,以便决策者可以针对性做出业务调整。

    汇总

    统计各门店不同时间段的汇总信息,可通过分组汇总即可实现,设置灵活。

    分栏

    由于该报表统计展示的列数很少,而相对列数来说,门店数比较多。展示的时候报表会有大片空白区域,不美观。则通过报表分栏,将分为2列显示即可。

    双轴图

       双轴图既可以直观的看到所属月的实收营业额及预估营业额的具体数值,还能够宏观的看出实收和预估之间的差距,并且,可直观显示出营业额达成率在该月的一个进展趋势。为管理者查看营收情况及制定下月的营收预估提供数据基础。

    混合图

    通过混合图可以在很直观的展示所属周的一个人均/桌均消费额及实收营业额的具体数值的同时,能够直观显示出实收营业额的增长趋势。

    数据在线填报

    由于总部需要查看每个门店每天的普通销售额和会员销售额情况,则通过在线填报功能,让门店填写好当日营业额,信息中心不需要手工整理,领导就能在浏览器看到门店的营业额信息。

    数据分析

    该系统从菜品、会员、员工绩效等多维度对各门店的收入情况进行分析统计。通过图表、报表等多种形式展示,使查看人员对于各收入情况有简洁、清晰的了解,为其制定相关措施。

    3、其他功能需求


    (1)客户端应不需要安装程序,免维护,零管理

    使用系统的终端用户不需要安装应用程序,直接在浏览器上进行数据查看、分析等操作,若软件升级,不需要下载软件及报表参数,直接在浏览器上更新即可,不影响报表任务及数据,不需要用户花费时间去维护、管理。

    (2)数据分级管理机制

    系统涉及到多个不同的部门,所查看到的数据也各不相同,为了确保数据的安全性,支持分级管理数据机制,系统根据登录用户的角色,自动锁定该用户访问的数据范围,确保数据的安全。

    (3)采用面向报表的体系设计,用户无须掌握数据库知识

    出于对数据存储的基础需要,系统应能根据报表格式,由管理员设计和管理数据库,让数据库对使用者透明。作为终端使用者不需要了解报表数据存储等更多的其他知识,只需关心自己报表格式和填报范围。

    鉴于以上功能需求,本系统主要借助FineReport开发。

    三、系统建设总体概述

    1、总体思路

    通过数据分析系统,对各门店的收入情况进行分析统计,可以快速的根据条件查看到某区域哪些门店收入较高,哪些门店收入较低,以便决策者可以针对性做出业务调整,如哪些店搞个优惠促销活动等。

    2、系统框架

    根据系统总体设计和建设思路,应用系统框架如下:


     

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    千次阅读 2019-04-02 09:13:54
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  • 作为全球互联网的前沿概念,大数据主要包括两方面特征:一方面整个社会的信息量急剧增长,另一方面个人可获取的信息也呈指数增长。从科技发展的角度来看,“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!并且随着这一趋势...
  • 数据分析-如何搭建业务指标体系

    千次阅读 2019-04-14 21:23:24
    没有指标对业务进行系统衡量,我们就无法把控业务发展,无法对业务质量进行衡量,尤其现在很多企业多项业务并行,单一数据指标衡量很可能片面化。因此,搭建系统的指标体系,才能全面衡量业务发展情况,促进业务有序...

空空如也

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企业业务分析主要分析什么