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。 如何理解业务? - 图1

挣现金的公司

如何理解业务? - 图2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:
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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:
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二,四大角色

四大角色支撑业务模式的运转。
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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:
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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

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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。

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  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

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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 如何理解业务? - 图10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。

如何理解业务? - 图11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。 如何理解业务? - 图12

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:
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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:
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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

如何理解业务? - 图15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

如何理解业务? - 图16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
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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 如何理解业务? - 图18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:

传递信息 拉动业绩 服务用户
支持产品 产品管理
产品体验
支持渠道 品牌推广
促销
会员
支持用户 线下窗口
线上窗口

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:

传递信息 拉动业绩 服务用户
用户画像 用户群特征与需求 用户群特征与需求 用户群特征与需求
用户行为 接触用户的渠道 接触用户的渠道 用户行为路径
时间节点与机会点 时间节点与机会点 时间节点与机会点
方案评估 题材及文案包装 促销方案及运作方式 服务内容
用户行为 响应及转化 响应及转化 响应及转化

3 有什么:直接采集用户信息的机会

如何理解业务? - 图19同时,运营部门还可以贴大量的分类标签:

传递信息 拉动业绩 服务用户
话题 产品动销 用户分级
风格 活动时机 需求偏好
投放时机 活动主题 行为偏好
阅读行为 促销形式 行为预测
促销偏好

4 看什么
传递信息 拉动业绩 服务用户
信息到达率 短期业绩提升效果 用户数量
信息响应率 长期业绩提升效果 用户使用率
知名度 成本控制效果 用户满意度
美誉度 ROI

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。 如何理解业务? - 图20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
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