满足业务需求,是建设数据分析体系的出发点,也是较终目的和较高要求。
要注意的是,“业务需求”并没有统一的标准。不同部门,不同身份的人,需求是不一样的。从大的方面看,可以分作三个层级:
战略级:能决定公司整体方向的高级管理层
战术级:决定一个具体职能工作的管理层(销售、运营、产品、售后……)
战斗级:没有决定权,只有执行权的*部门(业务员/客服/审核员/仓管员……)
这三类人,需要的数据类型,数据时效性,数据应用方向是完全不同的。
在较高管理层做决策的时候,更聚焦于宏观的问题,比如整体目标达成,外部环境变化,内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。
因此,在做经营分析的时候,要:
在经营目标,转化为可量化的指标
监控目标达成进度,发现过程中的问题
感知外部环境变化,预警潜在宏观问题
量化评估各项业务活动对目标的作用
考核各项业务活动效益,提出方向性指导
战术级的分析是具体到每个职能部门的。
比如:
销售部门:销售业绩分析、销售渠道、销售方法、业务员队伍分析
运营部门:活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析
产品部门:产品使用情况分析,新版本功能,新版本分析
这些战术级分析的具体内容,常常五花八门,但是核心思路是一致的:
策略制定:从众多的战术中,选择一个可以达成目标的
监控进度:监控战术落地进度,发现问题,调整战术设计
复盘效果:复盘是否达成目标,积累经验,解决问题
服务于战斗的数据分析
严格地来说,战斗级需要的不是数据分析,而是数据。
*工作那么忙,没人有空坐下来细细听报告,能看到数据,就已经足够行动了。比如:
*销售:看到今日业绩目标,今日已完成业绩,待跟进客户名单
*客服:看到待分配话务量,排队接听数量、投诉数量、投诉结果
*仓管:看到在库商品数、在途商品数,预计达到商品数,预计出库商品数
有了数据,*就已经能开展行动了。赶紧干活,把没处理完的任务搞完如果能在基础名单之上,增加一些辅助工具,就更好了。
比如给销售的,不光有个待跟进客户名单,再多给个预计自然消费(通过预测模型给的标签),就能帮销售聚焦到更该主动跟进的人身上。
涨渔Martech系统中的客户数据平台(CDP),满足企业战略、战术、战斗三大层面的需求,可帮助企业收集、标准化、统一和激活其客户数据,更全面地了解客户,并使整个组织能够做出数据驱动的决策,改善客户体验,并在竞争中保持良好地位。
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