如何让数据分析充分为业务赋能？

导言：任何做过数据分析的人都应该听过这样一句话：“数据分析需要了解的业务”，但很多人并没有真正理解这句话。实际上，许多人无法完全理解业务需求，导致数据分析紧急停留在数据提取的表面，根本无法产生价值。企业数据分析是一个非常复杂的项目，需要两种知识：业务和分析技术。如何使数据分析充分赋予业务权力是业界最想解决的问题。众所周知，数据分析最基本的作用是发现问题，解决问题不能简单地依靠数据来完成。一般来说，用数据分析解决问题的过程是这样的：数据分析–发现问题–结合业务分析的原因–返回数据验证–发现新问题–循环往复–解决问题。闭环数据分析的完成需要与业务相结合，任何谈论数据分析的业务需求都是空谈！因此，为了避免数据分析成为空谈主义，必须充分了解业务，对业务场景进行数据分析，才能有价值。如何了解业务，了解业务需求？一、了解业务的本质。也就是说，业务是如何赚钱的，背后是对整个业务商业模式的理解，如什么业务赚钱，了解产品；谁赚钱，挖掘用户需求；如何吸引用户赚钱，了解业务渠道；谁赚钱，掌握业务分工。二是梳理业务信息，建立分析系统。业务的复杂性决定了系统的复杂性。如果一个复杂的业务逻辑清晰，系统就不会很复杂，但前提是你非常了解业务。例如，业务环节的处理动作是否清楚？了解跨部门的业务关系吗？是否掌握了基本的业务数据和信息流？三、带着数据意识去看业务。业务分析的逻辑思维是基于业务经验的。有时，如果你离业务太近，你往往会忘记数据方法论，使业务与数据分离，导致结果偏离现实，无法支持决策。因此，我们应该以数据意识看待业务，以加深对业务的理解，否则与普通业务人员没有什么不同。如何分析业务场景的数据？在进行数据分析之前，首先要了解一般的思路是什么？简单地说，第一步是澄清业务场景，业务场景包括用户需求、业务流程等内容，了解这些场景需要什么内容和信息，作为我们分析的基础；第二步是确定分析目标，进行数据分析，学习逐步分割数据维度，进行全面系统的运行数据分析；第三步是建立包括方法论和方法在内的分析系统，方法论包括5W2H分析、SWOT分析、PEST分析等。分析方法包括趋势分析、漏斗分析、用户调查等。第四步是建立核心指标。和分析思维一样，指标也可以结构化，也应该结构化。以零售商为例：首先，我们明确了销售、渠道、商品、会员、竞争产品等业务场景。在整个业务分析系统中，电子商务行业遵循“人货场”的思维逻辑，其指标可以分为：1、销售分析主要是跟踪销售情况，与KPI相比，调整销售策略，进一步增加销售额。分析思路：基本上任何问题都可以应用“人货场模型分析”。例如，如果分析客户单价下跌的原因，从人货场的角度来看，可以建立以下分析模型：分析方法：数据分析可以通过数据比较、极值和预测进行分析和比较：如业务部门的销售列表、销售贡献、城市列表等极值：如月度销售记录最高，激励销售人员或事业部突破记录预测：根据权重曲线预测未来销售额2、商品分析商品分析是基于商品的流程管理-进销存。例如，如果商品库存过大，占用资金，采购不合理；商品陈列不合理，导致交货不及时，销售滞后。例如，如果商品库存过大，占用资金，采购不合理；商品展示不合理，导致交货不及时，销售滞后。商品分析系统——“采购、销售、库存”理念，商品折扣率、动态销售率、周转率等常用指标。3、会员数据分析一方面可以指导销售运营，另一方面可以提高营销精度，增加用户粘性，减少损失。会员分析管理体系：4、人力资源管理中的数据分析一般包括两个方面，一方面是人员结构分析，另一方面是人力效率分析。人均产出和人员费用产出率是人效分析过程中最重要的两个指标。人员结构分析包括不同职能部门的人力结构、不同层次的人才结构、不同工作年限的人才结构等。分析人力结构是为了防止人才出现故障，制定招聘计划，优化工资分配。数据分析领域的财务主要是管理财务。管理财务需要细化到每个子公司、业务、产品、业务部门和客户。主题分析包括现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。总结业务分析是数据分析推动决策的第一步，这就要求数据分析师不仅要重视数据处理和数理统计，还要把对业务的理解放在首位，充分赋予业务权力，使数据分析成为决策和智能执行的推动或补充。

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