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有高度的數據分析,這樣做!
2021-03-04 13:51:30

很多同學總抱怨:每天工作都在跑數,做出來的東西,總被嫌棄“沒高度”。啥叫“有高度”的數據分析?都是統(tǒng)計計算,咋就“有高度”了?今天系統(tǒng)講解下。話不多說,直接上案例。

問題場景:某傳統(tǒng)企業(yè)的電商部門,市場部領導找到數據分析師,拿了商品當前庫存數據與周銷售數據報表,請幫忙分析。業(yè)務方表示:沒有明確分析要求,做一個探索性分析。


問:這個分析該如何做?

一、負分滾粗的分析

昨天庫存120

今天庫存220

環(huán)比增長83%,建議搞低 

點評:懶得點評了,大家自行吐槽。

二、一般的分析

A產品周銷量100,庫存還有400,還能用4周

A產品補貨周期為3周,可繼續(xù)觀察

B產品周銷量100,庫存還有200,還能用2周

B產品補貨周期為2周,建議本周開始著手補貨

點評:知道進、銷、存的數據得連起來看,知道考慮補貨周期,這起碼及格了。

三、有點高度的分析

A產品有季節(jié)規(guī)律,目前在周期末尾,預計庫存夠消耗3周,不建議補貨

B產品已到產品生命周期后半段,每周銷量遞減,應加速出貨

C產品為非季節(jié)性標品,周銷量100,庫存200,還能用2周,本周可補貨

點評:做數據分析工作和上學做作業(yè)的最大區(qū)別,就是“實際工作中沒有標準考題,只有待解決的問題”。因此并不是說業(yè)務部門甩一個數據,就只能看這一個數據的! 

并且,產品生命周期、自然周期、是否穩(wěn)定銷售,是不需要業(yè)務部門叨叨,數據分析師可以自己通過數據來發(fā)現的。因此想發(fā)現問題,沒必要等著業(yè)務來教,完全可以自己主動出擊。從業(yè)務常識和數據表現兩個角度,發(fā)現數據背后的規(guī)律。

▌ 季節(jié)性商品:比如冬季保暖防寒、夏季降溫解暑的產品,應季銷量才好,并且如果今年冬天沒這么冷/夏天沒這么熱,銷量會打折,表現在數據上如下圖所示:

                           

▌ 生命周期性商品:比如電子產品、每季新款服裝,上市后賣得價格最貴、銷量最好,越往后越不值錢,等季節(jié)一換,新款一出,只能降價清倉。表現在數據上如下圖所示:

▌ 穩(wěn)定銷售型商品:比如米、面、油、蛋,紙巾、洗發(fā)水、沐浴露,日常生活都需要,可能每周跟著整體銷量(比如門店客流、網站流量)有波動,但大體上不會大起大落。表現在數據上如下圖所示: 

 

這些可以在平時日常數據中就發(fā)現規(guī)律,積累經驗,不用等業(yè)務方叨叨才動手(很有可能,業(yè)務方自己清楚這些差異,所以自己動手算了數,也不會再問)。

四、這里有2個小細節(jié)要處理

▌ 細節(jié)一:如果不是經常補貨的產品,而是新款產品,如何預測未來走勢?最簡單的做法是根據產品品牌、價格段,對產品定級別,根據過去同級別、同價格段的產品表現做參考(如下圖)。

▌ 細節(jié)二:如果周期性銷售產品,受到外部影響,比如下雨了,沒生意,如何評估走勢?最簡單的做法是看影響因素的持續(xù)時間,根據過往影響,直接在未來持續(xù)時間內做調整(如下圖)

當然還可以用更復雜的預測方法。有趣的是,這種預測會改變業(yè)務方的行為,因此不見得需要特別準地預測,比如二分類預測:2周內能銷完/不能銷完,就已經能促使業(yè)務方決定清不清貨了。

這就又涉及到一個關鍵問題:精確度多少能接受。企業(yè)里數據分析工作和做作業(yè)的第二大區(qū)別,就是:“真實工作需要和各部門溝通,不是完了卷子等正確答案的”。

特別是在本案例的場景里:業(yè)務部門自己都稀里糊涂,沒有明確目的!此時更不必強行追求計算結果的準確度,而是有了初步結論以后,就能開會溝通一輪,提示風險,了解內情。 

除非遇到庫存成本特別高且保質期很短的,比如生鮮中進口水果、海鮮,醫(yī)療用品中的冷柜存放的疫苗一類的特殊產品。

一般的產品都有一定周轉空間,因此控庫存的最終目標不是100%壓點清倉,而是把庫存控制在安全范圍內即可。所以與其自己糾結要死,不如看看目前市場部的庫存壓力是否能承受。

那么,是否有更有高度的分析呢?

五、更有高度的分析

問一個簡單的問題:市場部身為運轉中樞,為啥銷量、庫存這么核心的數據還要跑來問呀!市場部的人跑上門問,這個動作本身就是大問題。敏感度高的數據分析師,在跑數之前就應該感覺到不對勁了。事出反常必有妖,事前溝通很重要! 

具體情況可能有很多,但有個核心問題要首先解決:業(yè)務方到底是真不懂,還是假不懂!

不要笑!不要以為核心數據業(yè)務方就真的了如指掌。很有可能之前業(yè)務發(fā)展順風順水,所以大家都習慣拍腦袋了;也有可能之前吃了行業(yè)紅利,真的是母豬飛上天??傊?,如果是真不懂的話,就需要:

● 建立數據監(jiān)控體系

● 診斷現有問題

● 提供建議先處理眼前問題

● 培訓相關人員,建立長效監(jiān)督機制

這樣把商品運營的工作從原始狀態(tài),推進到數字化管理的狀態(tài)。

如果是假不懂,還要看是缺人手還是缺幫手!

如果是缺人手,需要人幫忙清理數據,這時候牢記:

1、上產品

2、上產品

3、上產品

數據產品才是解決處理數據人手不足的最優(yōu)方案,不是再招聘幾個Excel boy填坑。Excel boy/Sql boy 的存在,本身就是數據工作的負擔。既浪費成本,又不能體現績效。業(yè)務能力強就上數據集市讓他們拖拉拽;業(yè)務能力弱就固定看板,然后教他們看。

如果是缺幫手,就得看幫著干什么:

● 某幾款產品運作得不好,想提前清掉庫存

● ?某幾款新品想上,想把之前的幾款當標桿,作為支撐依據

● 某幾款產品想大量補貨,但是怕老板不批,想多一個人發(fā)聲

● ……

這些目的可不是業(yè)務方不表態(tài),數據分析師能直接猜到的。所以業(yè)務方想讓數據分析師幫忙發(fā)聲,就老老實實表明來意,大家一起合計合計。

確實有業(yè)務方,喜歡陰陽怪氣,有想法不說,非讓數據分析師猜,猜不中就說:“好像分析得沒高度,不符合業(yè)務期望呀”。這種做法就是在為事后甩鍋做準備,不搭理也罷。

六、小結一下

在企業(yè)內談分析高度,和在學校做科研談高度完全不一樣??蒲蓄I域才講高精尖,用的方法越復雜、越前瞻、越先進越好。企業(yè)的目的是掙錢,掙錢講究效率,講究配合,講究實用。因此,有高度的順序是:

● 結合業(yè)務情況 ≥ 單純計算數字

● 發(fā)現業(yè)務問題 ≥ 單純鋪陳結果

● 達到業(yè)務目標 ≥ 單純就數論數

在這個過程中,需要有基礎業(yè)務理解,需要和業(yè)務緊密溝通,需要看具體目標量體裁衣,這才是提升分析高度的最有效手段。

-END-

接地氣的陳老師
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