小蔡大學(xué)畢業(yè)后，應(yīng)聘到了一家名為“新新服裝公司”的電商企業(yè)做分析師。
上班第一天，數(shù)據(jù)部門主管周總就從系統(tǒng)后臺導(dǎo)出一個excel數(shù)據(jù)表說：“小蔡，你看看用這些數(shù)據(jù)能分析哪些內(nèi)容，我們需要搭建一套分析體系，你先考慮，下班前我們討論一下?！?/span>
面對密密麻麻一堆數(shù)字，小蔡不知道該從何處下手。于是，他向部門資深員工老李請教。
老李走到小蔡電腦前，看到表中共有7列數(shù)，字段名如下：
日期
城市
訪問人數(shù)
放入購物車的人數(shù)
提交訂單的人數(shù)
成交人數(shù)
銷售額
老李說：“分析之前，你首先要搞清楚領(lǐng)導(dǎo)要解決什么問題。不同的問題有不同的方法……”
“可是——”小蔡打斷老李：“周總沒說他要解決什么問題，而是給我這堆數(shù)，讓我自己去想，說要搭建一套分析體系?！?/span>
老李笑著說：“搭建分析體系也要從領(lǐng)導(dǎo)要解決的問題出發(fā)，若領(lǐng)導(dǎo)未提具體需求，就要對領(lǐng)導(dǎo)可能的需求做假設(shè)。一般來說，領(lǐng)導(dǎo)都希望提升業(yè)績，而要提升業(yè)績，往往需要做問題診斷、市場預(yù)測、員工考核、優(yōu)化資源配置等工作，所以你可以把這些內(nèi)容列出來，再列出要完成這些工作常用的方法和所需的數(shù)據(jù)支持。比如，問題診斷可以用分類分析和銷售漏斗分析等方法；市場預(yù)測有回歸分析、時間序列等方法；員工考核可以用對比分析、定標(biāo)比超等方法；優(yōu)化資源配置可以制定物料計劃、進(jìn)行規(guī)劃求解等等。（見圖1）”
小蔡歪著腦袋繼續(xù)問：“可是現(xiàn)在這堆數(shù)據(jù)能分析圖1中的這些內(nèi)容嗎？”
老李指著表中的數(shù)據(jù)說：“小蔡，你看！
這數(shù)據(jù)里的4類人數(shù)對應(yīng)的是一個購買流程，因此可以通過各流程的轉(zhuǎn)化率做問題診斷；
這數(shù)據(jù)里的日期和銷售額可以構(gòu)成時間序列，因此可以做市場預(yù)測；
這數(shù)據(jù)里的城市和銷售額可以構(gòu)成各城市的業(yè)績完成水平，
如果結(jié)合各城市的年度計劃，就可以做各城市銷售總監(jiān)的考核；
如果結(jié)合資源投入，就可以優(yōu)化資源配置?！?/span>
小蔡聽后頂禮膜拜：“老李，您太厲害了，跟您一聊，思路開闊多了。那我就先做問題診斷吧?？蛇@么多數(shù)我該如何做呢？”
老李說：“做問題診斷就像剝洋蔥，一層一層地剝，才能看到本質(zhì)。你先要想一想，你要對誰做診斷？”
小蔡想了想說：“我想對城市做診斷，看看公司在哪些城市的客戶轉(zhuǎn)化率存在問題?！?/span>
老李伸出拇指說：“角度不錯！要診斷城市，就要把不同城市的數(shù)據(jù)按月份或年份做匯總，你來做一下?！?/span>
小蔡數(shù)據(jù)透視表用的很熟，很快做出了新新服裝公司2012年在各城市的客戶規(guī)模與銷售業(yè)績（見表1）。
表1
|
城市 |
訪問人數(shù) |
放入購物車的人數(shù) |
提交訂單人數(shù) |
成交人數(shù) |
年銷售額 |
|
廣州 |
3425 |
1158 |
992 |
548 |
10448306 |
|
成都 |
3289 |
875 |
597 |
296 |
4657819 |
|
北京 |
3425 |
1584 |
1200 |
612 |
9568848 |
|
上海 |
3249 |
907 |
723 |
496 |
8573326 |
|
武漢 |
2944 |
1124 |
847 |
265 |
3156295 |
|
鄭州 |
686 |
215 |
126 |
48 |
736219 |
|
濟南 |
657 |
382 |
307 |
92 |
1403749 |
|
天津 |
3200 |
1520 |
541 |
320 |
5114672 |
|
南京 |
813 |
314 |
140 |
65 |
1523625 |
老李問：“既然你想對城市做問題診斷，就需要找出哪些城市業(yè)績不理想，怎么找？”
小蔡想了想說：“我可以做分類分析，用成交人數(shù)和年銷售額把城市分成幾類。其中，成交人數(shù)反映了業(yè)績的數(shù)量；年銷售額反映了業(yè)績的質(zhì)量?！闭f著，小蔡用表1的數(shù)據(jù)，畫出了各類城市的業(yè)績對比圖（見圖2）
圖2 各城市的業(yè)績對比
老李繼續(xù)問：“從這張圖中，你能得到什么結(jié)論？”
小蔡回答說：“可以看出，按照業(yè)績表現(xiàn)，城市可以分為三個梯隊。
第一梯隊（北京、廣州、上海）成交數(shù)在400人以上，年銷售額超過800萬。
第二梯隊（天津、成都、武漢）成交數(shù)在200-400人之間，年銷售額在300-600萬之間
第三梯隊（濟南、南京、鄭州）成交數(shù)小于100人，年銷售額小于200萬”
老李接著問：“那城市之間的這種梯隊差異是由哪些因素造成的呢？”
小蔡想了想說：“訪問人數(shù)及其轉(zhuǎn)化率。訪問人數(shù)低或其轉(zhuǎn)化率低，都會影響城市最終的業(yè)績表現(xiàn)。”說著，小蔡畫出了各城市在訪問人數(shù)及其轉(zhuǎn)化率的表現(xiàn)。（見圖3）
圖3 各城市的訪問人數(shù)及其轉(zhuǎn)化率對比
老李繼續(xù)追問：“根據(jù)圖3，你能寫出這些城市的類別、特點和相應(yīng)的營銷策略嗎？”
小蔡想了想，寫出了表2。
表2 各類城市的特點及相應(yīng)的營銷策略
老李點點頭說：“寫得不錯！從表2可以看到，成都、武漢、天津這三個城市就是你做問題診斷的對象——一方面，這三個城市客戶轉(zhuǎn)化率低，存在一些問題；另一方面，這三個城市市場規(guī)模大，有值得改進(jìn)的空間。”
小蔡皺起眉頭問：“那如何對這三個城市進(jìn)行問題診斷呢？”
老李在紙上邊畫（見圖4）邊說：“可以用銷售漏斗法，分析從用戶訪問到在線支付各階段的轉(zhuǎn)化率，從而找到轉(zhuǎn)換率低的問題環(huán)節(jié)，提出相應(yīng)的提升路徑?！?/span>
圖4 銷售漏斗法
小蔡仔細(xì)研讀并領(lǐng)悟了圖4，于是用表1的數(shù)據(jù)，計算出成都、武漢、天津以及標(biāo)桿城市的上一步轉(zhuǎn)化率（見表3），并制作出相應(yīng)的圖表（見圖5）
表3 問題城市與標(biāo)桿城市上一步轉(zhuǎn)化率的對比表
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訪問-放入購物車 |
放入購物車-提交訂單 |
提交訂單-在線支付 |
|
成都 |
22% |
77% |
52% |
|
武漢 |
38% |
75% |
31% |
|
天津 |
48% |
36% |
59% |
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標(biāo)桿轉(zhuǎn)化率 |
36.0% |
80.4% |
58.3% |
圖5
小蔡邊看圖邊分析：“成都的問題主要出在用戶訪問到放入購物車的環(huán)節(jié)，對于成都的顧客應(yīng)提升商品與網(wǎng)站的體驗；天津的問題主要出在放入購物車到提交訂單的環(huán)節(jié)，對于天津的顧客應(yīng)加強促銷、供應(yīng)鏈建設(shè)和客戶服務(wù)；武漢的問題主要出在提交訂單到在線支付的環(huán)節(jié)，對于武漢的顧客應(yīng)加強在線支付的用戶體驗；”
老李笑著說：“小蔡，做得很不錯，可以去交差了！”
于是，小蔡拿著前面分析的成果，向周總匯報。
周總聽完，喜出望外：“小蔡，不錯嘛，干的漂亮！就按你的這個思路來，你已經(jīng)完成了問題診斷，中秋之后你再研究一下市場預(yù)測、員工考核和資源配置的問題?！?/span>
“沒問題！”小蔡出師大捷，心理美滋滋的。
從周總辦公室出來，小蔡徑直走到老李面前央求道：“小弟愚笨，今天多虧您悉心指點，才幫我度過難關(guān)。老李，請收我做徒弟吧！”
老李拍拍小蔡的肩膀說：“你謙虛了，你很聰明，很多問題一點就通，所差的就是項目的歷練。好！我就收下你這個徒弟，關(guān)于后續(xù)的研究內(nèi)容，有不會的，盡管來問。”
<第一集完>
謝幕：編劇數(shù)據(jù)小宇軍攜演員周總、老李、小蔡祝大家花好月圓人安康，春華秋實家吉祥——中秋快樂！
