一文看懂:如何搭建经营分析体系
⼀⽂看懂：如何搭建经营分析体系
⼤家好，我是爱学习的⼩xiong熊妹。
今天为⼤家分享的，是数据分析的经典分枝——经营分析。经营分析⾮常有历史了，早在“数据分析”这个名词⽕起来之前就已经存在了。今天⼀起来看看。
⼀、什么是经营分析
顾名思义，“经营分析”，指的是对公司经营情况进⾏的分析。公司经营的好坏，是管理层最关⼼的事，因此经营分析的服务对象，经常是⽼板/部门总监/经理层。在很多⼤公司，每个⽉会有定期的经营分析会议，与会者⼤部分是各部门领导，会议上也会讨论下⼀步经营计划。
感谢生活作文听起来是不是很⾼⼤上呢！因此在整个数据分析体系中，经营分析地位相当的⾼，仅次于⾏业分析（如下图）。
⼆、经营分析怎么做
通俗来说，企业经营，就是：拿钱办事。定好了负责部门，准备好了投⼊，然后产出结果。因此想要分析清楚经营状态，就得把这些经营过程的信息，转化为可以⽤数据度量的内容。
具体的，包括五个基本部分：
负责部门；谁对经营指标负责？
经营⽬标：⽤什么指标考核结果？烤牛
任务时间：在多长时间内完成⽬标？
资源投⼊：有多少资源可以使⽤？
经营现状：已完成多少⽬标？还差多少完成？
有了这五个部分，就能清晰地展⽰出当前经营的好坏，从⽽推动下⼀步的决策。
注意：经营分析中：⽬标是核⼼。⽬标包括要考核什么指标，要做到多少，这⼆者缺⼀不可。⽬标清晰了，该如何梳理现状，该怎么拆解过程指标，都⼀并清晰。这⼀点切不可少。
三、搭建经营分析体系
看个简单的题⽬：某互联⽹⼤⼚的销售部门，主要职责是销售⼴告服务，让客户充值，之后选择⼴告产品投放（消耗充值⾦额）。旗下有5个⼩组负责不同⾏业客户销售。如果客户是新开发客户，需要签署⼀系列服务合约。如果是⽼客户，直接充值消耗即可。
假定：
该部门考核两个KPI指标：新签约客户数，客户消耗⼴告费⾦额安徽旅游景点
该部门年度需开发12w个新签约客户
该部门年度需促成客户消耗6000w以上
该部门主要为⼈⼒投⼊，有100个销售编制
问：如何搭建经营分析体系
第⼀步：把KPI指标，分解到⽉份，为过程中跟踪⽬标完成情况，提供判断依据（如下图）。
第⼆步：把KPI指标，分解到部门，明确每个部门的责任（如下图）。
第三步：监控整体⽬标完成情况，预计完成结果，从⽽提⽰问题（如下图）。
第四步：⽤结构分析法+趋势分析法，到5个⼦部门中，哪个部门问题更⼤（如下图）。如何建
这⾥有⼀些常见场景：
全体都差（意味着可能⼤环境不好）VS 局部很差（意味着只是部分有问题）
排头兵很差（意味着增长潜⼒耗尽）VS ⼩兄弟很差（意味着弱势⼩组动⼒不⾜）
持续差（意味着存在深层次问题）VS 偶尔差（意味着存在短期内重要影响因素）
这些场景，能通过结构分析+趋势分析解读出来，从⽽引发更多深层次分析
第五步：梳理KPI指标的产⽣过程，设定过程指标。利⽤过程指标，简单诊断：问题由何⽽来，该做哪个⽅向的改进。
在这个题⽬⾥，两个KPI指标的产⽣过程不太⼀样，因此需要分开梳理。⽐如新签约客户，需要销售们做陌⽣拜访，从海量线索⾥，⼀个个谈。但是⽼客户已经⾛完了之前的流程，因此关注其充值、投放⾏为即可（如下图）。
梳理过后，可将⽬标拆解为过程指标：
新签约⽤户=线索数量*联系成功率*签约转化率
⽤户消耗⾦额=有充值⽤户数*有投放⾏为⽐例*平均每单投放⾦额
利⽤这些指标，可进⼀步诊断：哪个环节导致⽬标不能达成。
有了以上五步，就建⽴起⼀个简单的经营分析体系了。不过，这些经营数据，领导们天天看，经常产⽣更多的问题，因此经常提出更复杂的要求。
四、经营分析的难点
注意，上边介绍的是经营分析的五个基本部分。实际上，领导们总是对经营分析报告不满意，总觉得应该能分析出更深层的东西。包括但不限于：
外部环境有什么影响
内部政策有什么影响
⽤户需求有什么影响
多因素叠加有啥影响
……
总之，⼀有风吹草动，⼤家就想看看：是不是对经营有影响。这些分析，经常把⼩伙伴们搞得晕头转向，哀叹：到底经营分析该怎么做呀！
两会通过了哪部重要法律
实际上，这些问题不是不能做，⽽是：解答细节问题，并⾮仅靠⼏个宏观经营数字。解答这些细节问题、交叉影响，需要对外部环境、促销活动、⽤户⾏为、⽤户需求、员⼯状态等，拆分主题，做细化分析。不然只拿着GMV=UV*转化率*客单价，四个指标，可解答不了这么复杂的问题。
五、经营分析如何由浅⼊深
建议：经营分析报告，聚焦讲清楚五件事
⽬标实际完成多少，谁做得好，谁做得差？
做得差的，是偶尔没完成，还是⼀贯没完成？
pubg国际服ios做得好的，是偶尔做得好，还是趋势⼀直向好？
好坏相抵，是否能整体达成⽬标？
如不能达成，是否还有额外资源可以投⾜？
这样，领导们可以基于经营分析结果排兵布阵，合理安排资源投⼊，该换⼈就换⼈，该加码就加码，该申请外援就申请外援。如果遇到细节问题，可以从整体经营分析报告中，拆分出分析专题，⽐如：
《外部环境变化专题》
《⽤户特征分析专题》
《销售素质分析专题》
这样⼀事⼀议，解决问题
作者：⼩熊妹。：码⼯⼩熊。数据界新⼈，喜欢数据分析、数据挖掘。

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