2个案例:浅析数据分析如何深入业务

2019-09-15 22:58:07 围观 : 155
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2个案例:浅析数据分析如何深入业务

  我问领导用来干什么,或者什么场合用呢?对方说销售会议。我说这样吧,明细数据我给你,我再帮你统计一些图表,这样会议看数据会看得更轻松更清晰。销售会议,常常会自身同比,以及不同省份的增长对比,所以根据这个特点,我做了针对性统计。 后来反馈会议看数据确实更轻松,对会议有帮助,所以销售总监还想看库存与销售对比,看哪些地方抢了货却销售不出去的现象,但已经很大的补充作用了。 数据分析师往往是用经典案例套业务的需求,或者等待业务需求,然后数据分析来实现,得出分析结论提供给业务使用。所以这当中需要多深业务功底才能做好分析,把分析价值呈现给业务,让他们用起来,这是一个难题,但也是企业最想解决的难题。 2. 建立分析体系,不完整的地方,有业务帮忙补充,BI的业务知识更为全面 BI不能成为IT开发者,你来需求我开发、我取数、分析,至于数据用的咋样,是否产生价值,是你自己的事。这种合作方式正在全面改进,BI价值泡沫正在回归真金白银的价值理念。所以对于业务提出的需求,要刨根问底,直到它真的对业务有帮助。 例如:财务部门可能要求监控同一天同一款商品不同价格的问题,因为有的时候,客户不同路径点击商品价格会不同。所以永远不要忽视一线部门对于业务需求的多样性,这些都是需要和业务部门充分交流互补有无的时候。 在BI界广泛流传着一个观点,不懂商业别做数据分析,可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中,数据分析切合业务往往四处碰钉子,那么如何解决这个业界难题呢? 4.面对业务需求时,多想为什么,业务可能怎么用这个统计或分析,他们拿着这些数据真的有用么? 有朋友说,业务部门可能说,你别管,取数、统计就行了。其实这是可以改变的,因为业务部门也喜欢能做的更好,只要你懂业务,甚至比他们更有见地,别人为啥不听听你的建议呢? 总结:当数据分析走出业务分析的第一步,那么下一步,数据分析对决策有帮助、推动,甚至影响,就有了可能,我倡导的数据分析师做为企业智囊团,谋士,就更进了一步。 正常情况下,只要BI人能充分说明理由,业务部门不可能看着业务利益不去做的,除非BI人没有了解到业务执行的困难而妄自假想的方案。例如不同类型的活动,其商品销售分布规律是不同的,有的是3-7,2-8效应,有的甚至1-9效应,这些根据历史经验作为统计分析参数,意味着供应链预测的时候,活动商品根据销售目标准备的库存要达到足够的数量才行。 OK,通过以上历练,你已经走过数据分析通往业务分析的桥梁,可以往战略战术性分析、计算、预测更进一步了,这样你的BI不但是“工具”,还可以做为谋士,成为决策、智能执行的推动或补充者,把事情做得更好。 所谓吃透分析需求,就是对用户的需求进行深入理解,一方面是看需求是否合理,二是自身对业务的学习、理解过程,三是对需求的全面思考。 这里把引导放第一位,因为分析需求往往都是零散的、针对具体某一个问题的,所以如果要有系统化的、全面的分析需求,需要从BI角度进行一个分析总揽,既起到抛砖引玉的作用,同时也起到系统性引导业务分析的作用,使得BI与业务一线需求更为紧密。 在以前的甲方公司早期做BI的时候,当时业务解析能力还没那么牛,报表和数据分析体系还正在建立中,但也学习不少业务知识,需要逐步与业务磨合的时候,财务部门来了一个统计需求,结果一看,是一张上百个字段的超大报表,而且很明细,统计出来上万行,放Excel没法看。于是我问对方到底用这个表来干嘛呢?对方说不清楚,高层领导要的,想要看各省主要品类的销售情况,但不知道怎么看,亚博高登棋牌app,估先这样都把数拿出来看吧。 大家都知道电商活动分析与日常运营分析差别比较大,所以活动分析需要独立的分析框架专门服务每次的活动,达到市场目标达到或超过,且客户体验更高、运营成本更低的目的。 把活动分析框架搭建起来后,无论从商品供应链需求预测、客户细分准备精确营销、市场预测、流量/订单近实时监控等看似比较完美的分析服务体系建立起来后,与业务部门一碰撞,发现还是不能完全满足需求。