今年最火爆的詞：商業(yè)分析，看這一篇就夠了！
商業(yè)分析這個詞很常見。國外留學的專業(yè)有叫商業(yè)分析（Bueiness Analysis）國內也有企業(yè)掛出來崗位叫商業(yè)分析，招聘時有一個能力要求叫商業(yè)分析能力。
如果扒皮抽筋看本質，商業(yè)分析就是：用數據分析方法，解決商業(yè)問題。數據分析是一個基礎工具，可以運用在政策、學術、教育、體育等多個領域，當然也有企業(yè)最關心的商業(yè)領域。正是“商業(yè)”兩個字，讓數據分析有了完全不同的使用方法。
理解商業(yè)模式
商業(yè)分析在目的上區(qū)分于政府的政策研究。政策研究要考慮的方面很多，比如公益事業(yè)、基礎建設、政治任務等等，因此目標相對多元化，不一定每一件事都要求有經濟回報。而商業(yè)分析的目標則單純得多：提升企業(yè)效益，獲得最大的商業(yè)價值。
如果再具體一點說，就是：
●（是多少）量化判斷商業(yè)問題
●（是什么）量化展示商業(yè)經營狀況
●（為什么）從數據角度尋找問題原因
●（會怎樣）利用數據預測商業(yè)趨勢
●（又如何）利用數據綜合判斷經營效果
通過量化的分析、判斷、預測、總結，提高決策效率，從而實現經營效益提升。這是一個往步槍上裝狙擊鏡，給大炮配雷達，給導彈配衛(wèi)星的工作。理論上不瞄準，搞地毯式轟炸也行。但是今時今日，企業(yè)面臨眾多競爭，馬爸爸還動不動在朋友圈“顛覆”一下某個行業(yè)，誰也沒有膽子這么粗放經營了。商業(yè)分析就更加重要。
因此，做商業(yè)分析，第一步得知道商業(yè)價值是啥。傳統(tǒng)的商業(yè)價值定義就是賣貨掙錢。根據銷售對象的不同，可以分為B2B（對上下游企業(yè)銷售）和B2C（對終端顧客銷售）兩種模式，還有一種是二道販子，通過在企業(yè)和終端顧客之間建立聯系，來做中間商掙差價，是為B2B2C模式。互聯網時代多了一種模式，即B2VC。大量的互聯網企業(yè)其實沒有掙到真金白銀，但通過不斷給資本市場注入信心，可以圈越來越多的錢，最后融資上市，功成身退，大撈一筆。
以上都是正經商業(yè)，當然有不正經的，就是那些“奮斗是我的性格，成功是我的目標”“選擇了XX就是選擇了成功”……是滴，那些拉人頭傳銷或半傳銷式運作。姑且叫B2SB模式好了。這五種模式構成了基本的商業(yè)模式。有很多多元化的大集團會同時運作幾種模式，或者將不同模式相互嫁接，形成更復雜的商業(yè)模式。理解了企業(yè)的商業(yè)模式，才知道到底企業(yè)有啥分析需求。才能腳踏實地的思考：到底要分析啥問題。
商業(yè)分析三大基本要素
理解商業(yè)模式只是開始商業(yè)分析的第一步。具體到一門生意上，還有行業(yè)、產品、用戶群體的區(qū)別。比如大家最喜歡說的：互聯網行業(yè)，其實范圍非常廣泛，包含了：電商、游戲、廣告、新聞、社交、O2O、VR、團購、消費貸、小額貸、保險等眾多子領域，每個領域間差異巨大。
而所謂傳統(tǒng)行業(yè)，比如快消、耐用、零售、家具、美容、金融、餐飲等等，也在積極擁抱互聯網，不但大力建設自己社交媒體矩陣，而且紛紛開設自己的小程序吸納會員，開劈電商渠道拓展客戶。可以說行業(yè)邊界本身也在模糊，具體形態(tài)越來越多元化。
脫離具體的商業(yè)模式+行業(yè)分類，就沒法談商業(yè)分析。因為不同的商業(yè)模式+行業(yè)下，商業(yè)組織、商業(yè)目標、產品形態(tài)、經營方式、用戶群體完全不同。包括數據的產生方式、數據類型、數據豐富程度都不一樣。因此必須具體腳踏實地地思考：到底我們是什么模式+行業(yè)，到底我們面對什么樣的需求和問題，到底我們有什么數據可以用來分析。這就像醫(yī)院看病要分門別類，而不是賣一顆“包治百病丸”一樣。具體思考才能有所收獲。
除了商業(yè)模式+行業(yè)類型，還有第三樣商業(yè)分析的必備要素：商業(yè)組織。企業(yè)都是分商業(yè)組織運行的，銷售、產品、營銷、運營、供應鏈、風控、人力等部門共同合作，才能讓企業(yè)運轉正常。這里就有了責任-權力-分工的問題。
雖然我們可以把所有人的問題，統(tǒng)稱為“商業(yè)問題”，但具體到某一個部門的某一個人，思考的問題，能解決問題的手段，想達成的目標都有不同，特別是分工復雜的大型集團企業(yè)。脫離組織談分析，就經常落得心比天高，命比紙薄的下場。雖然老板們總是習慣說：即使你們月薪2000，也要有月薪20w的老板的思維。可我們真替代老板發(fā)號施令的話，估計也就被掃地出門了。
對于商業(yè)的理解
截止到這里，我們才介紹完了商業(yè)分析三大基本要素。還沒談到任何分析方法。這些看似與分析無關的東西，恰恰構成了商業(yè)分析與科學分析的最大區(qū)別。在大學里我們做的是科學分析，是學術研究。
學術研究是為了探索真理，發(fā)現規(guī)律，因此做的特別理論化，特別細致深入，用到各種高大上的模型，進行反復試驗論證。這些科學研究的成果，形成了大家經常看到的數據分析理論，數學、統(tǒng)計學、算法等等。
可商業(yè)分析完全不是這么回事。
商業(yè)分析的復雜性
首先，企業(yè)的發(fā)展是以盈利為目的，不是以科學為目的。因此數據的記錄、存儲是要為經營讓道的。為了盡快上系統(tǒng)沒有做好埋點，為了盡量少打擾消費者所以放棄了復雜的登記表，為了盡力幫助銷售而減少了匯報流程，這些工作都可以提高賺錢的效率，可到了做數據分析的時候就是巧婦難為無米之炊了
其次，企業(yè)面臨的問題是非常復雜，且容不得重復試驗的。企業(yè)的經營好壞，和政策、大環(huán)境、企業(yè)自身能力、消費者需求、突然事件等等都有關系，很難完全解析清楚。實驗室里往往用重復的試驗來測試不同變量的效果，可企業(yè)不容許這樣。大部分商業(yè)試驗是有極高的時間、金錢、人力、職場政治成本代價的。即使作分析的想多試驗幾次，銷售、運營、產品的老板們也經不起這么折騰。一而再再而三的實驗失敗，可能老板都要滾蛋了。
最后，企業(yè)解決問題往往是充滿創(chuàng)造力的，甚至是暗箱操作的。銷售不好？一炮促銷下去就起來了；產品不好賣？我們請了葉大師一通廣告下去就有銷量了；打標無望，我們收買了客戶采購部的高管修改了評比標準。這些神操作已經脫離了科學范疇，不是自然規(guī)律，而是斗志斗勇的結果。指望用科學數據來分析、判斷、預測就顯得太蒼白了。至于暗箱操作，我們自己的采購收了賄賂呢？我們的銷售為了多拿提成拆單湊單呢？我們自己的運營好大喜功大干快上呢？科學研究為了接近真理，往往喜歡剔除人為影響，可商業(yè)分析卻首要考慮的是人為影響。畢竟錢是靠企業(yè)里的人掙來的，不是代碼一運行電腦就往外吐鈔票。
以上種種，使得商業(yè)分析師（或者是做商業(yè)分析的人）更像是戰(zhàn)壕里的連隊參謀，而不是實驗室里的科學家。要聽到前線炮火的聲音；要很清晰的知道敵我雙方力量對比；要對自己的每個軍種、每個兵種特性；要知道敵我將帥的習慣，剩下的才是做軍情分析，戰(zhàn)術策劃。而不是躲在潛力之外的實驗室里：假設我們有10個人，敵人有1個人，我們圍著他打，我們就贏了！嗯嗯，你看我已經掌握了戰(zhàn)爭的最高奧秘！
小結
遺憾的是，傳統(tǒng)數據分析技術培訓出來的科班生，基本都沒啥商業(yè)分析能力。比如目前市面上流行的商業(yè)分析課，都是第一章excel操作，第二章sql操作，第三章tableau操作，然后丟一個數據集：“假設這是某電商購物數據”。然后對著這個數據集，計算RFM三個指標，三個指標切成五段，做個k均值聚類，分成四類。一通操作以后，就恭喜學生掌握了商業(yè)分析技能了……嗯嗯，我們也可以假設這樣就是商業(yè)分析了。
然后經過這么培訓的新人，在企業(yè)里就會遇到一堆領導的靈魂拷問：
● “你看看這堆數據，你看到了啥？”
● “你分析分析目前有啥問題？”
● “你自己想想該怎么分析？”
新人顫顫巍巍的問：“那我做個RFM聚類可以嗎？”
領導：“你做做試試唄……”
新人辛辛苦苦做完了，領導回復：
● “你這做的啥玩意！！！！”
● “你要多了解了解業(yè)！務！”
于是新人可憐巴巴的挨個問業(yè)務部門，得到的回答是：
● 銷售部：都怪市場活動沒跟上
● 市場部：都怪運營不給力
● 運營部：都怪銷售不積極
● ……
O(╥﹏╥)o
以上種種亂象，均是過于放大了商業(yè)分析中的“分析”，忽視、甚至無視了“商業(yè)”的結果。數學、統(tǒng)計學、算法確實是這些內容，可如何結合到具體商業(yè)環(huán)境，如何應對商業(yè)問題，卻是需要做商業(yè)分析的人有更強的商業(yè)理解，和腳踏實地、具體問題具體分析的能力。
為了認真探討：數據分析到底對商業(yè)有什么用，能怎么發(fā)揮作用，怎樣發(fā)揮作用。我寫了一本書，取名叫《商業(yè)分析全攻略》，和市面上的數據分析工具書（excel、sql、python、powerBI、tableau……）不同，本書是主要討論分析方法的應用，而不是軟件操作。
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