数据分析人员在企业中的3大作用

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近些年来,与数据分析相关的岗位越来越火热,拥有数据分析能力的数据分析人员,越来越受各大企业的欢迎,本篇将就数据分析人员对企业的作用进行思考和探讨,与大家分享。

本文目录:

 

作用一:帮助企业经营者快速掌握企业的基本面

1. 数据分析人员可以将企业经营行为转化为可评估的量化指标

中国是个人情化的社会,无论是在生活还是工作中,大多数人都会以主观的感受来评估一个人;所以在古代皇帝重用某个官员,往往会以“顺眼”来判断官员的能力,这就诞生了一批批的通过‘阿谀谄佞’的人,往往只要获得关键人物的欢心即可。

在当前的时代,尤其是在职场中,数据分析人员正在逐渐改变这一种风气;通过数据分析人员的统计、转化,可以将企业的人、货、场转化率具体的经营指标和数字,如:销售额、获客数、转化率、复购率、产品库存数、周转率等等,企业经营者可以通过不同部门的指标达成情况,来掌握整个公司和各个部门的经营情况。

2. 数据分析人员能够及时发现问题,并追根溯源

在企业经营中,数据分析人员可以通过各种数据分析方法和思维,来发现企业经营中的问题;可以结合数据的分析方法来讲,这里以“杜邦分析法-简单版”的分析方法来说,为什么说是“简单版”呢?因为“杜邦分析法”严格上讲是一套很复杂的评价公司盈利能力和股东权益回报水平方法,具体的内容可以自行百度。

在这里我们主要借鉴其形,为企业搭建一个简单的指标体系,它提供基本的分析思路,主要可以从两个角度思考;

思路一:从指标组成逻辑分析原因;

思路二:从渠道组成分析原因;

思路三:从品类组成分析原因;

根据思路一来看,数据分析分析人员可以看出来,总体销售额环比有下降,其主要是因为订单数下降,然后又可以看出来又主要是客户数下降导致,当然可以在此基础上可以继续进行按照指标拆解的方式,进行查询原因;然后可以再结合思路二,从渠道组成的方向分析,又可以发现主要问题渠道是在渠道A;再结合思路三,从品类的组成进行拆解分析,很容易发现是品类A总体的下降较大;所以可以以“杜邦分析法-简单版”对指标进行一层一层的拆解,找到业绩下降的最终的原因。

3. 数据分析人员可以优化企业产品健康度和整体员工的素质能力

数据分析人员通过数字指标量化的评估方式,进行评估产品或者员工的当前水平,并且可以根据二维四象限发对产品或者销售进行划分类别,优胜劣汰。

比如:对于销售人员,可以以“客户满意度”和员工“销售额”两个指标对销售人员通过二维四象限进行销售人员的分类;

A类员工:典型的公司优秀员工,客户满意度高、给公司带来的销售额也高;

B类员工:典型的偏科员工,虽然短时间内可以给公司带来较多的销售收入,但不利于公司长期和客户合作发展,需要培养如何提升客户满意度;

C类员工:属于销售技能缺失员工,更多的会表现在不会合理分配时间,可能是因为把大量的时间花在一个客户身上,虽然单个的客户对其很满意,但销售收入较少,属于投入产出较低,需要重点扶持。

D类员工:属于即将淘汰型员工,这类员工在企业和公司中如何不及时淘汰掉,一家企业就离倒闭不远了。

数据分析人员可以同样通过此逻辑,对企业中的产品进行划分,对产品也进行优胜劣汰评估,将可以提升整个公司的产品影响力。

作用二:帮助企业经营者的进行业务决策

1. 数据分析人员可以通过数据分析和挖掘,可以为业务发展提供策略和方向

在企业经营中,为了能给业务提供策略和方向,数据分析人员研究出来了很多的业务增长理论和方法,包含有渠道分析、AARRR模型、漏斗模型、相关性分析等等理论帮助业务进行决策;

渠道分析:正常来讲,一个公司的业务会来源于多个渠道,比如天猫、京东、拼多多、线下门店等等,可以通过对不同渠道的数据进行对比分析,来寻找发展的机会点;

AARRR模型:包含了从用户获取、用户活跃、用户留存、用户收入、用户传播等5个用户生命周期,可以针对不同生命周期进行分析、来调整业务发展策略;

漏斗模型:漏斗模型可以看做一种线性的思考方式,可以对任意事件或者用户行为的转化进行问题定位,当然漏斗模型也可以和AARRR模型结合使用,可以从AARRR模型每个生命周期的转化进行分析。

相关性分析:是业务中经常使用的分析方法之一,主要是通过对不同特征和数据间的关系进行分析,发现业务运营中的关键影响因素及驱动因素,并且可以对业务的发展进行预测。比如说,广告曝光量和营销花费的相关关系;销售人数和用户增长的关系等等;

2. 数据分析人员通过数据分析和监测,能够支持企业进行精细化运营

大多数行业,最初的阶段大家一般会进行跑马圈地,讲究的是快速扩张;但当行业进入到发展和成熟的时期,这个时候还要谋求增长,就要开始进行对已有用户的精细化运营,以求挖掘出每个用户最大的商业价值。

在支持业务进行精细化运营的过程,数据分析人员可以帮助企业逐步搭建用户画像、利用用户分群运营等工具,并通过A/Btest等方式,来帮助企业进行精细化的运营。

  • 用户画像:就是根据用户的社会属性、消费行为等信息而抽象出来的一个标签化的用户模型;通过模型以便让经营者知道企业的主要客户群是那些人;
  • 用户分群运营工具:是主要的用户运营工具,帮助运营人员对用户根据不同的用户标签筛选出不同的客户群,并进行针对性的营销和提升客户的动作。
  • A/Btest:是一种用来测试如新产品或者新功能的测试方法,一般会对选择两组用户,一组实验组,一组对照组,通过设置不同的规则,来确定新产品或者新功能是否达到预期。

企业要进行精细化运营,无论是针对用户,还是产品的提升,都需要数据分析人员通过数据整理和分析挖掘,来帮助企业更好的运营。

作用三:帮助企业经营者平衡企业的投入和收益

1. 数据分析人员利用大数据技术来帮助企业实现企业收益>企业投入

企业经营者经营企业的最最最重要目的,其实就是赚钱,其次才会去做或者宣扬公益价值。而要实现企业赚钱,那就必须要实现企业收益是大于投入的;而大数据时代的发展过程中逐渐衍生出来的精准营销、销售预测、千人千面-个性化商品推荐(推荐算法)、商品智能补货或定价等等的应用,数据分析人员可以利用各类的大数据工具,来帮助企业实现企业收益>企业投入。

精准营销:通过针对潜在或者特定的用户进行营销,实现收益的增长,数据分析人员可以通过营销后的分析,来进一步优化营销的精准度,来实现收益/投入的百分比大幅度提升。

销售预测:数据分析人员可以通过大数据技术以历史的销售数据为养料,并搭建预测模型,便可以对未来的销售趋势进行销售预测;对于企业经营者 可以根据预测结果,安排生产,避免产品积压,可以有效的管理产品库存;从这方面来讲,可以降低产品投入的浪费,实现更多的收益大于投入。

推荐算法:数据分析人员可以通过用户的历史数据,来推测出来用户可能喜欢的东西,可以是文章内容、歌曲视频、淘宝商品;目前市面上应用最好的有今日头条、抖音、网易云音乐、淘宝等等;并和技术人员依赖来搭建推荐系统来提升用户的满意度,增加用户的使用粘性,本质上也是提升企业收益的方式,实现收益大于投入的目的。

总结

在企业中,上至企业的经营指导,下至员工、商品的考核评估;数据分析人员都在其中扮演了越来越重要的角色,目前已成为各大企业中不可缺少的一个重要角色,也许大家也已经慢慢发现在各类岗位的面试中,数据分析能力也是作为了一项重要的考核项。

所以我相信,数据分析将来在企业中还能发挥更大的作用。

 

本文由 @天真一匹狼 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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