以前看过什么《古文观止》，觉得挺有趣的，能够把事情讲的非常清楚，可行可操作，而且让不同等级的人都能看的懂，就是我们这些布道者的最高境界呀。前次写的《标准功能点实践》很多人都说不懂，哈哈，因为我假设了很多人有一些基础的量化管理知识，事实说明我错了，所以这篇博文，我尽量讲的更加通俗易懂一些，希望能够成为真的“观止”效果。
成本收益分析用的最多的就是成本收入（注意：不是收益，是收入，收入是收益的一种）分析，很多公司在创业的时候，都会有一份《商业计划书》，这个成本收入分析，就是商业计划书中的“投资收益比”，也叫ROI（Rate Of Investment）。为了更方便理解，我以互联网行业的产品成本收益分析作为例子，来分解整个实践方法。为什么用产品收益分析呢？因为产品收益分析是最难的，而且也是很多公司用的最希望做的那种。
一、分析原则目的
所有分析的原则都是要基于数据事实，目的都是为了找到可以改进的地方，而不是为了整蛊别人。从这一点来说，需要我们有一颗公正正平公开的心理，对结果没有任何太多利益上的关系。当然最重要的一点就是分析前，要和老板（sponsor）沟通，老板关注什么，这样我们的分析才能有的放矢，才能做到有用，这也是成本收益工作本身的收益分析。
二、准备分解维度
维度分解工作是基础，也是很系统的工作，需要
对公司的实际业务情况有清晰的了解；分解当然主要集中在成本和收益2个维度，所以工作重点也是集中在这2个维度进行拆分
1）成本维度
对成本最清晰的人就是我们的财务了，所以关于这个先要问财务了，但是财务给我们的结果是不是可以呢？不可以！为什么呢？因为对成本的收集，需要根据我们的数据分析模型，比如我们想看看外包人员对产品线收益的影响，就不能只跟财务需要一个总成本，还要考虑不同角色成员的比例和对应的成本
典型的互联网公司成本维度为
A）人力成本：人力从纵向包含了工资、奖金、五金（股票不算，股票是上市公司的股东给的）和组织级别团队建设等；横向包含了顾问、管理者、技术成员、外包人员和实习临时人员等
B）硬件成本：包括办公位、办公设备、办公电脑、服务器、网络设备等固定资产和机房空间租金等
C）运营成本：包括接入网络费用，出差费用等
D）市场成本：各类广告费用，推广费用，法律成本等
这些能拆分到产品线的，尽量直接匹配到产品线，不能匹配到产品线的，有2种方法处理，一是平均分配，另一个则是适当按比例拆分。肯定还是有一些费用无法拆分的，不要担心，拆分到80%的成本是很理想的了，剩下10%左右不能拆分的可以强制均分即可。
2）收益维度
收益有很多类型。收入是其中一类。很多公司的很多产品线不是靠收入一个维度来衡量的，比如社区，可能没有收入，完全看用户投入情况。互联网行业，收益维度典型的几个收益情况是：
A）V1/收入：这个很容易理解了，就是赚了多少钱咯，比如广告平台产品线就直接看这个了。这个可以根据财务情况再分解一下，比如合同收入、到账收入或者根据这个维度做一个核算，根据呆账比例，参考算法核算收入 = 到账收入+未到账收入/3（假设核算多烂账比为未按时到账的）
B）V2/流量：这个也很容易理解，就是用户访问情况，这是互联网企业很看重的一个指标，一般可以再适当分解为PV/UV，由于这2个指标具有一定的正向关系，所以建议使用UV即可。
C）V3/用户数：就是网站新用户注册使用情况。一般来说，这里也有一定的分解维度，一般可以分解为新注册用户数/新活动用户数。
D）V4/在线商品数：淘宝是交易网站，是时刻保证商品数量，以保证每一个来找宝贝的人能找到自己心爱的宝贝，这个也是可以分解的，一般是新增商品总数
注意，这里讲的收益都是该计算周期的增量；下文描述
3）其它说明
强调的一个，还有一个核算周期的事情，比如一个月一次，或者一个季度一次，甚至是一年一次；我们一般考虑一个月做一次，不要低于一个月，因为很多收益需要时间体现价值的；同时，该收益维度基本涵盖了互联网行业的收益维度，任何一个产品线如果不能对上述收益有所贡献的话，基本可以确定这个条产品线要不及其机密战略，要不就是可以砍掉的产品线了，即使我们花费非常小。
三、数据分析模型
数据分析模型，需要对各类数据进行处理，在数据处理上，我们要花费一些功夫。
收入数据相对简单一些，只要保证所有的收入单位都是钱的单位就可以了。所以需要把各类成本都计算到钱的维度，这个我想很容易解释，当然，为了达到这个目的，我们希望是尽可能准确的数据，如果公式的Finance系统做的好的话，可以直接提取（说道这个想起了IBM给华为做的IFS，呵呵很强大），当然有些数据是保密数据，请各位要慎重考虑数据涉及的面。
收益则是一个难点，因为不同单位完全不同，无法横向直接比较，而且每个产品线对不同收益有不同的贡献，难以用一个统一的标准来衡量产品线的综合效益（这里提到效益的概念，效益就是收益/成本，也是我们全文的核心）情况。所以我们经过详细分析，设计了一个模型
1）产品线收益组合：
我们把4类收益都提供给各产品线，他们自己选择自己的直接贡献（注意是直接贡献，可以按贡献分拆到产品线的）部分，但是比例和只能为1，比如各产品线可以按照如下方式选择。
L1：V1(100%--纯收入类产品线
L2：V1（20%）+V2（50%）+V3（30%）--主要为UV贡献的那种
L3：V4（100%）--主要为在线商品数贡献的产品线
自主权在产品线，他们自己来选择，不能老改，呵呵。
2）平均收益比
比如收入线，有各个产品线贡献的收入和总收入。我们把总收入/产品线得到平均值，这个平均值的量纲还有收入，我们再把单个产品线的收入/平均收入得到的值就没有量纲了，这样我们再乘以该产品线对该收益的百分比，这样就是一个没有量纲的相对数字了，就可以进行相关计算了。
L2：V1（20%）+V2（50%）+V3（30%）
假如 V11=300W，V1平=500W；V12=3WUV，V2平=2WUV；V13=20W用户数，V3平=20W应户数
则 VL2 = 20%*300/500 + 50%*3/2 + 30%*20/20 = 0.12 + 0.75 + 0.3 = 1.17
每条产品线按照这个方法核算，得到的结果排序，就是各个产品线排名情况了，哈哈，算法很简单吧。但是这里有一个最难的问题，是什么呢？就是获取到各个产品线的收益分拆数据，为什么难呢？因为很多公司开始并没有规划好这些模型，这样在部门结构、在埋点数据、在数据收集提供、资源配合等问题上可能会没有完全准备好，需要后人进行大量的分析和沟通推动才能完成。
四、结果分析重点
如果说整个效益分析的核心在哪里的话，这里才是。因为都是提出问题和分析问题的过程，这里才是真正能谈得上解决问题的地方。结果分析就是通过数据，发现异常提出预警和进行改善。实际工作，有如下集中方式可以协助我们得出改善结论
1）静态数据分析
静态数据分析，是一个横向比较的过程，就是看看平均效益的前3名和后3名，看看做的好的，是必然是偶然？是客观提升（全球电子商务飞速增长）还是主观努力的结果？好的表象和根因是什么？能不能有最佳实践可以推广，以提高整个组织的绩效。差的是必要然后偶然？是客观降低（全球经济危机）还是主观不努力的结果？差的表象和根因是什么？可否形成案例公其它组织参考？
2）动态数据分析
动态数据分析，是一个纵向比较的过程，用当月数据和上月数据进行分析对比，看看我们的绩效是上升还是降低，如果上升或下降，用上述的方法再进行分析。
3）总体建议情况
结合实际，我们按照这个绩效，能否按时达成全年的商业目标，作为预警，后面与哪些调整改进措施，为的都是提升组织级别的效益，更快更好的达成商业目标（哈哈，和主题形成闭环了）
成本收益（效益）分析是一个管理过程，是一个公司精细化管理的必然过程，也是一个公司持续改进的最好分析方法之一，希望大家都能站在管理的角度看问题，把持续改进作为组织的重要工作来抓。
以上博客实践，如果有任何需要联系的，请跟我联系，谢谢；联系方式：CosMo_Cn@hotmail.com/玉帆
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