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你好，我是林驥。

今天帶來(lái)一個(gè)贈(zèng)書(shū)的活動(dòng)，回饋給一直支持我的朋友，詳見(jiàn)文末的贈(zèng)書(shū)規(guī)則。

我在收到《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)：數(shù)據(jù)分析模型撬動(dòng)新零售實(shí)戰(zhàn)》這本書(shū)之后，快速翻閱了一遍，書(shū)中的知識(shí)體系是我比較關(guān)注的，其中包括一些常見(jiàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、常用的分析方法和思維模型，還有一些實(shí)戰(zhàn)的案例。

我簡(jiǎn)單總結(jié)了 2 個(gè)核心的觀點(diǎn)：

1、思維比工具更重要，哪怕工具操作再熟練，沒(méi)有思維也是徒勞的。

2、數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用需要形成閉環(huán)，沒(méi)有閉環(huán)的分析就是在「耍流氓」。

我們要從基礎(chǔ)認(rèn)知，到模型理解，再到?jīng)Q策應(yīng)用，形成認(rèn)知升級(jí)的閉環(huán)。

下面節(jié)選分享書(shū)中的部分內(nèi)容，希望能夠?qū)δ阌兴鶈l(fā)。

如果數(shù)據(jù)分析脫離業(yè)務(wù)，那么數(shù)據(jù)分析無(wú)任何意義，數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)分析部門于企業(yè)而言沒(méi)有任何存在的價(jià)值。

這不僅是企業(yè)老板的想法，這也是所有業(yè)務(wù)部門的想法。

所以，任何數(shù)據(jù)分析都要緊密貼切企業(yè)的業(yè)務(wù)，這看似簡(jiǎn)單但又很復(fù)雜，之前經(jīng)常有人問(wèn)我：如何讓一個(gè)數(shù)據(jù)分析師具備更高的價(jià)值？這個(gè)問(wèn)題也一度成為我在分析師招聘過(guò)程中的一大困惑。

數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值在于很好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，所有的數(shù)據(jù)分析都應(yīng)該緊密圍繞業(yè)務(wù)，不管在數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備前還是中間過(guò)程，最終數(shù)據(jù)分析結(jié)果是否有價(jià)值，也是基于業(yè)務(wù)應(yīng)用進(jìn)行評(píng)估的。

為了講清如何讓數(shù)據(jù)分析不脫離業(yè)務(wù)，今天以一個(gè)分析模型的決策應(yīng)用為例充分展示完整的實(shí)現(xiàn)思路，為了讓大家更好理解，這里選一個(gè)食品店作為業(yè)務(wù)背景，但所有的思維和方法思路無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是其他零售企業(yè)都通用。

01．模型介紹

管理學(xué)上有一個(gè)非常經(jīng)典的定律：二八定律，即 20% 與 80%。該定律認(rèn)為企業(yè) 80% 的財(cái)富來(lái)源于 20% 的用戶；從商品銷售角度看，即企業(yè) 80% 的銷售額只來(lái)源于 20% 的商品。

二八定律在行業(yè)中也有一些別名，例如，用經(jīng)濟(jì)學(xué)家的姓名進(jìn)行命名：帕累托法則 ；或者按百分比例命名：80/20 定律。

02．業(yè)務(wù)背景介紹（食品專營(yíng)店）

智能手機(jī)普及后，消費(fèi)購(gòu)物打破了空間、時(shí)間及設(shè)備的限制，可以在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)進(jìn)行購(gòu)物，食品專營(yíng)店就失去了銷售的優(yōu)勢(shì)，它的市場(chǎng)處境會(huì)越來(lái)越惡劣，并且很難扭轉(zhuǎn)。

當(dāng)然，為了應(yīng)對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，食品專營(yíng)店可以選擇做差異化食品，走個(gè)性化賣點(diǎn)的市場(chǎng)賽道，但是包裝食品要做出差異化難度系數(shù)非常高。市面上的食品種類豐富而全面，幾乎每一種食品都能找到性價(jià)比更高的替代品。目前能做的、且高效的經(jīng)營(yíng)策略，是提高用戶管理水平。

專營(yíng)店不是新店，已經(jīng)沉淀了幾年的用戶數(shù)據(jù)，所以可以利用帕累托分析模型幫食品專營(yíng)店找出頭部高貢獻(xiàn)的會(huì)員用戶，對(duì)會(huì)員實(shí)行分級(jí)管理制。

03．業(yè)務(wù)問(wèn)題思考

在對(duì)這家專營(yíng)店進(jìn)行帕累托分析前，需要思考以下兩個(gè)問(wèn)題。

（1）會(huì)員在所有用戶中的占比情況如何？要做更精細(xì)化的CRM，至少需要一個(gè)可以與用戶互動(dòng)的渠道。

（2）目前用戶貢獻(xiàn)度分布的現(xiàn)狀如何？

基于這兩個(gè)需求思考，我們確定了以下分析數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)維度（見(jiàn)下表）。

04．數(shù)據(jù)源思考

在選取數(shù)據(jù)源時(shí)，季度的時(shí)間分析維度不適用于用戶分析的場(chǎng)景。了解用戶要盡量全面，秉承所有的用戶都是有價(jià)值的分析理念，特別是留過(guò)個(gè)人信息記錄（信息收集要注意合規(guī)）的會(huì)員，所以，我們選出留有聯(lián)系方式的會(huì)員。

消費(fèi)時(shí)間在這里不做主要考慮因素，可以在帕累托分析之后參照用戶消費(fèi)時(shí)間的遠(yuǎn)近分析來(lái)做輔助決策。

基于以上的思考邏輯，現(xiàn)在對(duì)用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，將所有有過(guò)交易記錄的用戶數(shù)據(jù)都納入分析范圍。

得出帕累托分析模型結(jié)果如下圖所示。

圖1

從圖中可以看出，這家食品專營(yíng)店的用戶貢獻(xiàn)分布沒(méi)有遵循20% 和80% 的關(guān)系配比，實(shí)際結(jié)果是55% 的用戶貢獻(xiàn)了企業(yè)80% 的銷售額。

05．數(shù)據(jù)結(jié)論思考

基于這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果，思考一個(gè)問(wèn)題：為什么這家食品專營(yíng)店的用戶貢獻(xiàn)分布和二八定律的關(guān)系配比差距這么大？

在實(shí)際工作中，這種情況很普遍，按一般規(guī)律是 20% 的用戶群體貢獻(xiàn) 80% 的銷售額。這家專營(yíng)店 20% 的用戶群變成 55%，在另外一家企業(yè) 20% 的用戶群可能演變?yōu)?30% 或者 10%，所以思考以下兩個(gè)問(wèn)題。

（1）二八定律中的 20%，如果變成了 55%，是什么現(xiàn)象？

（2）二八定律中的 20%，如果變成了 8%，是什么現(xiàn)象？

我們對(duì)照二八定律的關(guān)系配比現(xiàn)象，對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行以下分析。

在上述問(wèn)題（1）中，二八定律的 20% 變成 55% ：假設(shè)企業(yè)有 100 個(gè)用戶，按正常規(guī)律，高價(jià)值用戶是 20 個(gè)人。現(xiàn)在，正常應(yīng)該由 20 個(gè)用戶創(chuàng)造的價(jià)值變成由 55 個(gè)人創(chuàng)造，也就是 80% 的企業(yè)價(jià)值貢獻(xiàn)中，頭部用戶的人均貢獻(xiàn)價(jià)值下降了。

所以，于企業(yè)而言，這種業(yè)務(wù)現(xiàn)象說(shuō)明，企業(yè)沒(méi)有特別高價(jià)值的用戶，企業(yè)的多數(shù)用戶屬于普通價(jià)值用戶。

在上述問(wèn)題（2）中，二八定律的 20% 變成 8% ：企業(yè) 100 個(gè)用戶中的正常 20 個(gè)高價(jià)值用戶變成了 8 個(gè)人，也就是說(shuō)，應(yīng)該由 20 個(gè)人貢獻(xiàn)的價(jià)值最終由 8 個(gè)人貢獻(xiàn)完成，8 個(gè)人的人均貢獻(xiàn)價(jià)值變高。所以，于企業(yè)而言，企業(yè)的高價(jià)值用戶非常集中，只要維系好這 8 個(gè)用戶，企業(yè)的業(yè)績(jī)目標(biāo)就可以達(dá)成 80%。

如果這 8 個(gè)用戶出現(xiàn)問(wèn)題，那么企業(yè)的主要銷售業(yè)績(jī)就失去了供給源泉。

上述 20% 變高、變低現(xiàn)象的分析結(jié)論，如下圖所示。

圖2

05．業(yè)務(wù)決策應(yīng)用思考

回到本案例的食品專營(yíng)店，80% 的銷售業(yè)績(jī)由 55% 的用戶貢獻(xiàn)，對(duì)照正常規(guī)律，數(shù)據(jù)結(jié)果略偏高，結(jié)論是專營(yíng)店缺乏優(yōu)質(zhì)的高價(jià)值客戶。

那么如何培養(yǎng)這樣的客戶呢？

基于這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果，很難對(duì)專營(yíng)店的用戶進(jìn)行價(jià)值分層，因?yàn)闆](méi)有價(jià)值特別集中的用戶，貢獻(xiàn)差異不明顯。所以，目前實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的策略方案：

第一輪帕累托分析模型找到的 55% 用戶，較剩余 45% 的用戶購(gòu)買力相對(duì)較強(qiáng)，我們?cè)谶@部分用戶群體中，進(jìn)一步挖掘可以提升潛在價(jià)值的用戶群體，讓他們貢獻(xiàn)更多的銷售業(yè)績(jī)。

銷售額是結(jié)果性指標(biāo)，做運(yùn)營(yíng)策略需要對(duì)它進(jìn)行詳細(xì)的業(yè)務(wù)指標(biāo)拆分：

銷售額= 訂單數(shù)× 客單價(jià)

……

本文節(jié)選自《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)：數(shù)據(jù)分析模型撬動(dòng)新零售實(shí)戰(zhàn)》一書(shū)。

零售業(yè)是我們最為熟悉的商業(yè)模式，通過(guò)理解數(shù)據(jù)分析方法模型在零售業(yè)的使用，可以更快理解數(shù)據(jù)決策，更方便大家的理解。

全書(shū)以工作中經(jīng)常會(huì)遇見(jiàn)的業(yè)務(wù)問(wèn)題作為案例，例如：如何進(jìn)行用戶促活？如何培養(yǎng)自身的商業(yè)分析和財(cái)務(wù)分析能力？書(shū)中覆蓋的場(chǎng)景也非常廣泛，包括商品運(yùn)營(yíng)、CRM、私域運(yùn)營(yíng)等等，在模型選擇上，也融入了當(dāng)前一些流行的模型，例如：AIPL、GROW 模型等等。

全書(shū)共有 10+ 經(jīng)典的行業(yè)模型，20+ 實(shí)戰(zhàn)案例，每個(gè)模型都有相應(yīng)適用的業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景介紹及實(shí)際工作案例，屬于市面上少有的完全以實(shí)際工作為基礎(chǔ)，完整闡述數(shù)據(jù)分析模型如何靈活用于解決實(shí)際運(yùn)營(yíng)問(wèn)題的書(shū)籍。

▊《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)：數(shù)據(jù)分析模型撬動(dòng)新零售實(shí)戰(zhàn)》

葉秋萍著

數(shù)據(jù)分析結(jié)果落地應(yīng)用，幫助企業(yè)決策運(yùn)營(yíng)。
讓分析師懂業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)管理懂?dāng)?shù)據(jù)分析。

書(shū)中部分案例摘選

如何高效達(dá)成本月銷售業(yè)績(jī)

（線上+線下）

如何輕松獲取私域流量

（私域運(yùn)營(yíng)）

降本增益，1500個(gè)商品如何優(yōu)化？

（商品運(yùn)營(yíng)）

企業(yè)的客戶貢獻(xiàn)價(jià)值分布健康嗎？

（CRM）

快過(guò)節(jié)了，用戶如何促活？

（用戶畫(huà)像）

品牌用戶增長(zhǎng)難如何解決？

（全域運(yùn)營(yíng)）

除了以案例為主的數(shù)據(jù)分析模型應(yīng)用，同樣照顧數(shù)據(jù)洞察業(yè)務(wù)剛?cè)腴T的小伙伴，在開(kāi)篇部分詳細(xì)介紹了一些基礎(chǔ)分析方法的分析要點(diǎn)、其適用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景以及相應(yīng)的可視化圖表，幫助大家從入門到進(jìn)階，最后實(shí)現(xiàn)高階。

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