如何理解业务？

咨询顾问理解业务的步骤：

1. 第一步：摸清业务模式。先明白企业挣得到底是什么钱，不要干这种去孙二娘店里买包子的事。
2. 第二步是搞清楚部门和KPI，KPI是部门工作的核心。
3. 第三步是以经验换情报，摸清对方真实需求。锁定部门和KPI，从我们的经验谈起。围绕他们的困难点，切磋思路，从而挖掘到真实的需求。 | 谁
   （业务部门） | 做什么
   （业务动作） | 有什么
   （产生什么数据） | 看什么
   （哪些环节需要数据） | 为什么
   （哪些行为对数据有影响） | | :—-: | :—-: | :—-: | :—-: | :—-: | | 部门1 | 切磋经验 | | | 发现问题 | | 部门2 | | | | | | 部门3 | | | | |

新人理解业务的步骤：

1. 先建立基本概念，明白企业：
   1. 有几种模式
   2. 有哪些角色
   3. 在三大问题（做什么，有什么，看什么）上的基本特征
   4. 分析有哪些切入点（为什么）
2. 再结合具体情况，把部门，KPI和套路结合，深入理解部门现状。

一，业务模式

理解业务，从理解业务模式开始。
简单来说，就是一个核心问题：企业挣的是什么钱？挣钱模式的差异，决定了一系列业务模式差异。

挣现金的公司

挣现金的公司最关注的是利润。利润形成的逻辑：

圈资金的公司

圈资金的公司更关注的是增长：

• 增长速度
• 用户趋势
• 业务前景
• 预期收益

圈资金的公司也会有经营业务，但其目的不在于经营业务所得。他们所谓的利润形成逻辑（画饼）是：

1. 市场前景：所在市场的前景很大
2. 优势：有能力占领这个市场
3. 且正在快速占领市场
4. 未来还有更大的市场可以占领
5. 所以，投资他们能在未来获得更高的收益

最关注的指标：

• 整体市场空间，占有率，集中度
• 成长速度，成长质量（用户量，活跃率，转化率）
• 技术壁垒，人才资源，用户池

用这些数据来证明自身的未来。
互联网企业烧钱如此之快，一方面是因为不在乎当下的利润，另一方面是因为，不烧钱其他指标就上不去。
砸下的资源多，使得数据分析多了各种主题。

骗资金的团伙

骗钱的形式可能很多种，但核心只有一个：

我很有钱！ 你成为我的下线，你也能很有钱！你拉更多人成为你的下线，大家都有钱！！！啥？你问我卖的是啥？你问这个就说眀你还没看懂这个社会的趋势！你要看看现在社会上有钱的人在干什么！ 说这些即是传销！不管他的名字叫什么！不管他有什么理由！
既然要骗钱，核心就是人头。虽然这些人也会提产品功效，但绕来绕去都是要拉人头，发展下线。
炫富也好、讲产品卖的好也好，都是在等你问出“我能做这个吗”的那一刻。

总结

1. 挣现金的公司：我做了一个饼 > 我卖了一个饼 > 我赚了一个饼
2. 圈资金的公司：我画了一个饼 > 我在做这个饼 > 你投资一起做
3. 骗资金的公司：我有钱！ >　做我下家！ >　再找下下家！

然而，多种模式结合的场景也越来越常见。如腾讯：

理解这种商业模式的关键，在于聚焦部门的任务。比如先去了解部门的KPI，具体到这种细节，才能展开进一步讨论。而不是关注马云／马化腾／张小龙怎么说。
再如抖音：

二，四大角色

四大角色支撑业务模式的运转。

为什么要理解四大角色？

1. 深入理解业务
   除了少数草台班子，大部分企业都是由众多部门联合运转的，越大的企业，分工越细，只笼统的说“腾讯”，“阿里”，毫无意义。不搞清任务和分工，无法真正深入业务。
2. 细致分析的基础
   我们看到一个顾客很开心地购物，然而到底是什么因素让她那么开心？为什么同样环境有些人就不满？多因素混合的时候，先搞清楚哪些影响到用户才能深入。
3. 提建议的前提
   “我们一要加强品牌，二要加强产品，三要提升服务……”这种假大空的建议背后，是因为对企业部门的不了解。具体的工作得有负责的人干，搞清谁干什么，才能针对性地分析提建议。

产品

1 是什么

• 由企业提供
• 满足某一用户群体
• 某一特定场景下的
• 特定需求的
• 物品&服务

产品价值观的演变：

2 做什么

• 由企业提供：有供应链完成备料、生产、供货等基础流程
• 满足某一用户群体：有明确的使用者
• 某一特定场景下的：有明确的使用时间、使用地点
• 特定需求的：满足特定的物质/精神/信息需求
• 物品&服务：有明确的设计、规格、功能、价格

产品做事特点：

• 产品是第一生产力，对企业发展至关重要
• 新增、修改产品都需要很长的时间与成本
• 产品需要前瞻性和创造性，不然会死得很难看
• 一旦失败，后果非常严重，会是灾难性的

产品往往会做大量的数据洞察，只改一点点东西。

3 看什么

设计前要做大量的数据洞察，还有市场调查；设计中做A/B test；设计后做跟踪。

1. 设计前的洞察：消费行为
   1. 同一产品：重复购买与使用量分析，如RFM分析，可以看出用户的使用方式，和哪些是产品爱用者。
   2. 多个产品：交叉购买分析，如关联分析，可以看出用户对功能和体验上的附加要求。
      
2. 设计中的测试：使用习惯
   1. 市场调查、产品测试：了解实物产品的使用、体验情况。
   2. 网络访问行为分析、ABtest：了解互联网产品的使用情况。

1. 设计后的跟踪：热销榜与变化趋势
   1. 热销榜：是否达成期望的销量高度。
   2. 产品销售的生命周期：是否达成期望的持续性。

4 有什么

这里实际上有三类数据：

1. 标签数据
2. 销售数据

3. 使用行为数据 产品标签是辅助分析的素材。在了解产品数据时，除了销量外，还可以提取产品背后的标签数据，进行更多分析。

   5 为什么：影响产品表现的分析切入点

4. 短期：营销与运作→营销包装、渠道支持、宣传配合

5. 中期：单品竞争力→功能、设计
6. 长期：用户群体洞察→产品线布局

渠道

1 是什么

• 连接产品与用户的通道
• 将产品提供给需要它的用户
• 将用户的钱带回来

本质上是销售。

互联网习惯上把网络广告、应用商店等渠道算作网络推广，但实际上这些推广、广告起的作用和传统企业的门店的作用是一样的，并且互联网公司也支付了类似渠道佣金的巨额推广费。

2 做什么：货出去，钱回来

• 为了让货出去，得做这些事情：建立接触点>展示产品>促成交易>跟进订单
• 为了让货更好地出去，需要其他助力渠道的手段：
  1. 选择更好的渠道，优化渠道组合
  2. 寻找标杆，培训队伍，复制经验
  3. 激励士气，鼓舞人心
  4. 督促执行，检查效果，末位淘汰
  5. 重金奖励成功者

唯独没有：设计策略。销售不需要舞文弄墨，而是行动。

3 有什么

除了销售数据，渠道还能提供标签数据和其他行为数据，作为深入销售分析的基础。所有销售分析不是简单地分析销量，转化等，在用各种数据标签丰富了销售过程后，销售分析就有了很多维度可以去思考，改进。
标签多到一定程度，还可制作复合标签，作为更多分析的素材。

4 看什么

业绩。
关注销售业绩的同时，会关注很多细业绩指标：

5 为什么：影响销售表现的分析切入点

1. 标杆
2. 行动方向
3. 行动量
4. 行动成果：表彰等

销售分析，输出一个核心结论：

业绩是做出来的，销售渠道分析报告中不要找理由。

用户

1 是什么

产品与服务的最终使用者。

2 做什么

当然，这些是在产品、渠道、运营综合影响下的共同结果。

3 有什么

但是，采集用户信息的难度非常大：

• 用户自己填：“老子打死都不填”
• 渠道填：“怎么有利怎么填”
• 第三方提供：“合法的没有用，有用的得犯罪”
• 爬虫抓取：“深圳警方横扫500大数据公司”
• 网站埋点：幸存者偏差

传统企业较难收集用户行为，互联网企业理论上可以对网站全埋点，然而潜在的问题是：大部分网站，APP不是微信这种超级应用，我们的用户可能一开始就是 有偏 的。如果根据有偏的数据做活动拉新，很可能弄脏数据池。
不要迷信所谓“大数据”，合规合法的数据都是运作出来的。

对数据分析的启示**

• 好数据是运营出来的，不是天上掉下来的。
• 多和渠道、运营沟通合作，相互帮助，提升数据质量，是不断增强分析能力的重要保证。
• 迷信数据，不如不看数据。解决问题的假设非常重要，把问题缩小到可以用数据解决的范围内。

**

4 为什么：用户分析切入点

1. 只要有用户ID，几乎所有的分析都可以用户为中心展开
2. 用户分析得先明确用户的XX分析（销售、活跃、付费……）才能进行
3. 为尽快输出结论，做好用户分层：

认识用户时四大忌讳

1. 把自己当用户。“我体验了一把，发现……”你可能不是目标用户
2. 把客户当用户。宝宝想要，爹妈不给，爷爷奶奶偷着买单……要考虑复杂决策场景
3. 把想象当用户。“我们的客户都是品味高端、生活优雅的中上阶层”。
4. 把ID当用户。“我发现客户喜欢一次买两瓶！”“那是前一阵子有新顾客买2瓶立减的活动。”

运营

1 是什么

运作和经营
运作什么？经营什么？多了去了……
互联网公司的事事都能运营
传统企业，一般是市场部和营运部分担职责

2 做什么

1. 支持产品
   1. 商品 管理：帮助产品做进销存管理
      1. 传统企业：产品管理
      2. 互联网企业： 商品 运营
   2. 产品 体验：改善产品体验，优化使用过程
      1. 传统企业：产品管理
      2. 互联网企业： 产品 运营
2. 支持渠道
   1. 销售前品牌宣传：打响知名度，提升档次
      1. 传统企业：品牌推广
      2. 互联网企业：品牌推广
   2. 销售中促销活动：小恩小惠吸引购买，直接拉动业绩
      1. 传统企业：促销管理
      2. 互联网企业：活动运营
   3. 销售后用户维护：小恩小惠提升忠诚，促进持续消费
      1. 传统企业：会员中心
      2. 互联网企业：用户运营

3. 支持用户：有服务窗口，需要面对用户的地方就有运营 看起来复杂，实际上就三件事：

4. 传递信息：能直接推送到用户，无论是通过广告、文章、门店海报，都能传递信息

5. 拉动业绩：能投放促销资源，无论是通过短信推送、电话外呼、网站信息，都能拉动业绩
6. 服务用户：能直接与用户互动，无论是通过电话、门店、app，都能服务用户

比如客服，既能沟通客户，又能服务客户，还能忽悠客户买单。所以，这些部门之间干活有交叉，职责有交集。
有些部门职责清晰，有些就很混乱，所以一定要看关键任务：

而且，这些部门的老板们抱着各自的野心，往往喜欢干跨过界的事。但运营不同于销售在前线冲锋，运营实际上做的是策划的事情。要做好策划，就需要考虑许多因素：

3 有什么：直接采集用户信息的机会

同时，运营部门还可以贴大量的分类标签：

4 看什么

5 为什么：分析切入点

要达成目标，就需要动用各种手段。

1. 信息传递：营销文案
2. 拉动业绩：销售培训
3. 服务用户：现场示范

具体方法之多，每一样都能再开一门课。
复杂业务活动背后，是复杂的数据支持。太多因素相互交织在一起，很难分析客户是为什么付这一笔。
和运营有关的分析：看的因素最多，得到结论最少。开局一堆数，结论靠嘴吹。
运营类的策略部门，总有千奇百怪的想法想要分析下。然而实际上虚虚实实，相互纠缠，想理清东西很困难。因此，对他们的业务流程，了解的越细越好。分析的时候，需要花更多时间清晰目标，梳理逻辑。

三，组织架构与KPI

组织架构决定了在企业里，谁来承担这些角色：产品、渠道、用户、运营。 对在岗的人来说，认识组织架构非常容易。走一遍OA也能摸清楚。
难就难在处在中间一层的架构，不知道这些人在干什么，不知道干了有什么用。但是，在前面建立了基本认识后，不管他们名字怎么变，找到他们对应的角色：产品、渠道、用户、运营，了解他们需要什么数据，就能明确自己的工作。
以上业务梳理仅仅到部门层面，为的是理解业务部门在干什么。想要真正指导分析，得细致到具体业务动作的梳理。