真心总结,五步培养高水平数据分析能力痞幼到底怎么了?直接穿“情趣”内衣对镜拍照,网友:没眼看

2023-06-01 0 682

责任编辑以详述提高项目组统计数据挖掘潜能的方式为主要内容,提出了“三步预测法”,希望可以通过解决部份项目组整体预测潜能的困局,为商品经理们把脉,为市场带来更多生机。

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有老师问:”目前统计数据项目组的预测潜能偏强,想提升预测潜能,能结合公司销售业务,快速取得成效那种”……可见跑数机器的状态,不仅个人不满意,连领导也无话可说。可要是并非提高呢?今天系统撷取一下。

提高潜能的方式

统计数据挖掘潜能本质,是预测方式论+销售业务认知+标识符撰写。对于已经已经开始工作的老师来说,非常困难的是预测方式论+销售业务认知部份,即使无法精确认知销售业务市场需求,无法主动引导销售业务思索,就只能消极接受大量的、零碎的、方式论奇怪的取数市场需求单,不仅管理效率低落,还会被销售业务非议:”没洞悉、没价值、我就要这么经验值你都搞不出来……”

然而这一部份却是非常困难提高的。二来,并非其他人与生俱来方式论就好,二来,每一公司销售业务都有差异,Thelle模版肯定出问题。所以提高潜能的路子,就并非满世界找“Wyndham搞定模型”,而是从基础的预测模版已经开始,逐步插值潜能。

01 第二步:按职能部门分类市场需求,逐步形成监视模版

常见的统计数据挖掘市场需求有五类:

这五类中,首先需要优先选择做的,是逐步形成监视模版。即使销售业务流程不会经常变,监视分项,分类层次,在一定时间内是一般来说的。有利于先期深入阐释统计数据分项变化,而且能大大削减不一般来说的、辅助性取数数量,从而为项目组争取更多天数。

相同职能部门,可能有相同销售业务流程,比如销售、运营、商品、供应等等。·建议每一业务流程单独设计监视指标,这种服务销售业务更精确。可以由项目组内训练有素的老人,带着后辈做,把每一职能部门的业务流程剖析两遍,同时把零碎市场需求也剖析两遍,看什么样能融合进常规性统计数据监视财务报表。这种不仅能让后辈熟悉销售业务,也能提高预测方式论潜能。

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02 第三步:了解分项走势,发现周期规律

有了监视分项以后,很多人能间接把分项/层次丢给后辈,然后说:”统计数据挖掘就是做对照,你自己看看咋对照……”这是非常不负责和错误的做法。在没有预测方式论的情况下,对照做的越多,路子Fossat,拿黄瓜比苹果公司更是引发混乱的根源。

所以有了监视分项以后,先不要急。先把分项基础走势、规律,弄清楚。特别是涉及销售业务考核的关键分项(KPI分项),比如销售额、利润、新用户数、活跃用户数等。这

自然周期:分项是否和季节变化、节假日有关生命周期:销售业务从上线到下线的主要分项走势同期群变化:用户注册之后N个天数周期走势
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这个过程能让后辈认知大家口中“正常走势”“常规性变化”是啥意思

03 第三步:拆解内部结构,发现分布规律

了解常规性走势以后,还是不要让后辈乱做拆分/乱做对照,而是先了解销售业务的内部结构。销售业务内部结构有两种:

比如销售,可以了解:

销售过程有几步,有什么样数记录销售渠道有几类,每类表现如何销售产品有几种,每种占比多少

比如供应,可以了解:

从原料到出品过程有几步每一步消耗什么样资源每一步产出什么结果

这个过程可能很漫长,即使相同销售业务的数字化程度相同,数字化程度高,能间接看到统计数据。数字化程度低,只能先认知销售业务行为,之后再慢慢采集统计数据or看整体分项影响。

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但这么做是很有价值的。即使这是让后辈更深入了解销售业务的必经之路。而且发现统计数据异常以后,追查异常的基本方式论,也是沿着分项的内部结构,往下追查,这才是有逻辑的拆分。而且这一步不需要啥技术含量,后辈也能自己做。

04 第四步:收集销售业务动作,量化主动行为

了解内部结构以后,还是不要让后辈乱做拆分/乱做对照,而是收集销售业务做的事情,然后把其中可量化的部份拿出来,看量化效果。对于不可量化的动作,则观察动作发生后,整体分项变化。

比如提高销售业绩:

如果是市场部做个促销活动,则可以用统计数据记录,什么样订单是促销订单,看促销订单的增长情况,计算活动收益。如果是销售部开个销售潜能培训会,很可能没有统计数据记录每一人提高多少。此时只能退而求其次,记录什么样人参与培训/什么样公司参与培训,然后看分项是否有变化。
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这种做,一方面,能加深后辈对销售业务的认知,另一方面,能先从结果上了解销售业务各种动作的效果,不仅在阐释统计数据变化的时候更有路子,而且能够通过结果判断,间接给到销售业务一些建议,推动统计数据挖掘从阐释向指导销售业务发展。

05 第三步:拆分销售业务问题,逐步形成预测假设

量化了销售业务动作以后,还是不要让乱做拆分/乱做对照,而是学会先提假设,再找证据。会提正确的假设,不仅能更快逐步形成路子,而且能过滤各种干扰因素,减少反复取数的负担。预测假设也和设计统计数据测试有关,有清晰的假设,测试抽样才有依据,阐释测试统计数据才更容易。

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根据过往规律、经验、走势提假设根据销售业务方关心的问题提假设根据结构/分层预测中,发现的问题大的点提假设

这三种方式都需要之前几步的积累,所以提假设摆在了最后。有可能假设很多,这时候需要预测人员剖析假设方式论。这又是个高级工作,需要项目组内有经验的老师带队。对复杂问题,最好是剖析完假设方式论以后,再交给后辈处理。对后辈而言,能对单层次的假设进行验证,已经算合格了。(如下图)

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小结

综上可见,预测潜能的提高,每一步都是围绕:越来越懂销售业务和越来越有方式论展开的。这也是为什么反复强调:不要乱拆解,不要乱测试的原因。没有方式论,光拆解完,看到这个高了那个低了,各种影响因素相互交织,根本预测不出问题。没有方式论,测试过程随意,有100种因素影响测试结果,事后拆分又是各种蛋疼,这些都只会让后辈更混乱。

专栏作家

网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富统计数据相关经验。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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