“数据助力业务”大号口喊了很多年,可一提到数据分析,人们习惯性的依然讲的是:excel,python,sql,依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析,很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子,具体看看到底啥样的数据分析有用。 1 让数据有用的秘诀 问一个简单的问题:你在用手机的时候,会去了解内存怎么运作,cpu怎么处理吗?不会!你只关心怎么开机,怎么最快速度打开游戏,畅快玩起来。对所有科技产品都是如此:用户关心的是对自己的价值,而不是这个东西本身的科学原理。 数据分析在企业里也是这样。虽然数据分析背后有数学、统计学、运筹学、计算科学、机器学习等等复杂原理,但是业务部门既看不懂,也不在乎。你简单告诉我:“干啥能出业绩”就行了。 特别是销售部门。销售部门每天直面客户,承担巨大压力。更没心思听道理。因此,想让数据对销售部门管用,首先要做的就是深入理解销售部门的流程,认真观察他们的实际困难(如下图) 需要注意的是,销售部门有自己的组织。只要企业有一定规模,销售团队的规模都很大,有不同业务线的区别(电话销售、各城市销售团队,线上销售等),有分城市/分团队管理机制。位置不同的人,关注的内容不同。因此要认真了解本公司的销售组织,才好区分高层、中层、基层的需求。 2 如何让数据对基层有用 一线销售是最辛苦、最累、压力最大的人。想象一下,自己每天无情挂断(说不定还骂两句)的推销电话,自己在商场里看都不看一眼的柜姐。是滴,一线销售就是每天顶着客户的白眼在努力推销。这时候他们最不需要的就是:销量,购买人数,客单价这种听都听不明白的指标。他们需要的是明确的动作指引:到底该咋做! 因此,想让数据对他们管用,就得认真拆解操作流程,看看到底哪些环节能帮上忙。比如拿电话销售举例,操作流程与潜在问题,可能长这样(如下图) 所谓:业务一张嘴,数据跑断腿。拆解完流程,了解痛点后,你会发现:没有一个高大全的销售分析模型,能一口吃下所有问题。比如最简单的:“我要先打哪个电话,再打哪个电话?”就可能涉及到: ● 哪些客户价值高? ● 哪些客户可能响应? ● 哪个时间段响应率更高? ● 哪些适合二次跟进? 1、提高拨打成功率 3 如何让数据对中层有用 ● 具体到一天,可能只有晨会以前,有20分钟时间看看数据 ● 每日晨会就是看看进度,简单激励下下属,就输出几个关键信息即可 4 如何让数据对高层有用 5 为啥平常做的都没啥用 有具体分析问题,欢迎到知识星球来和陈老师一对一讨论,和1000学员共同交流!学员提出一个工作中遇到的分析问题,陈老师手把手详细教学哦。知识星球内还有很多系统干货,欢迎加入。 讨论过程详细到截图放不下的那种 知识星球四大看点 看点一:数据分析能力专栏 从0开始,系统提升分析能力与数据思维。包括7大方面内容,目前已有《数据分析九大方法》、《数据指标体系梳理》两门视频课程。 看点二:业务分析专栏 在不同分析场景下,数据形式、分析重点,分析思路会不一样。目前已有《经营分析-入门篇》《经营分析-进阶篇》两门视频课程。 看点三:数据分析求职辅导 求职不完全等于学习,求职中,如何选择工作方向,发挥自己的优势,包装好简历,做好面试准备等都很重要。目前已有《求职宝典》《业务面试指南》《技术面试指南》三门课程。并提供陈老师本人一对一修改简历、求职面试指导服务,不限次数。 看点四:问题解答与报告分享 在星球里提出具体问题,陈老师会非常详细解答,并不定期分享各行业的报告,进行解读。目前已累积300+的回答和150+的资料。 专栏内容持续不断更新中,期待你的加入! |
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