趋势洞察 20小时前 161 阅读 0 评论

经营分析,如何提出高质量的分析建议

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人人都是产品经理

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

在商业世界中,经营分析是企业决策的重要依据,但如何从海量数据中提炼出真正有价值的建议,却是一门艺术。许多人在完成经营分析后,提出的建议往往流于表面,无法真正为企业的战略调整提供有力支持。本文将为你揭示如何通过深入的分析,识别业务增长的真正动力、发挥业务优势、发现潜在问题,并合理分配资源,从而提出高质量的分析建议。

做完了经营分析,该提什么分析结论和建议呢?估计十个人里有九个会随手写上:“收入低了,要搞高”“成本高了,要搞低”……这种废话文学,不但让领导们看了直摇头,做报告的人自己也很有挫败感。但到底该怎么提出高质量的建议?今天一文讲清楚。

一、识别增长动力

如下图,如果只是分产品/分渠道/分客户,列个目标达成情况,那确实除了“要搞高”,没法提深入的建议。这样割裂地看数据,本身就是错误的(如下图)。

从本质上看,增长是来自多方面的:

  • 可能是销售很给力
  • 可能是我司最便宜
  • 可能抓住核心客户
  • 可能竞品不如我们

……

总之,做分析时,应将客户-产品-渠道维度组合,查看真正的增长来源。如发现增长来自同一款产品A,则应收集市场上竞品进行对比,看我司竞争力,到底来自价格/产品功能,还是单纯“水涨船高”,A是今年的爆款。

深入对比后,得到的分析结论是不同的:

1)如果竞争力来自价格,那意味着要持续打价格战,就能写建议:“深入分析客户需求,缩减不要成本,扩大价格战能力”

2)如果竞争力来自功能,那意味着产品力有明显优势,就可以进一步放量推广,就能些建议:“削减低产品力产品的推广投入,集中资源砸优势产品,扩大收入”

3)如果发现是水涨船高,那意味着只要做就有得挣,同样可以建议放量,只不过要“密切监控市场饱和度,在销量见顶时及时调整库存与投入”

这么写,是不是比一句:“产品A表现不错,要保持”,显得深入得多!

二、发挥业务优势

同理,如果发现:

1)不同地区,畅销品不一样。那么可以建议:“关注区域需求,其他门店向标杆店靠齐,调整产品结构”

2)不同客户,对产品功能/价格需求不一样。那么可以建议:“围绕X类典型客户需求,形成组合拳,集中突破”

3)不同团队,擅长卖的货不一样。那么可以建议:“重新调整团队KPI,集中发挥团队优势领域,实现整体目标”

看数据要看细一些,多对产品,客户打标签。观察销售-产品-客户之间匹配关系。就能发现更多机会点和威胁。

三、发现潜在问题

当然,做得差的业务也得关注。比如:某产品线C目标达成很差,此时可以进一步看数据:

1)该产品表现差,是该品类都不行,还是特定价格带不行(卖太贵了)

2)该产品历史上有没有促销,促销期间是否能起量(确认是价格问题or品质问题)

3)该产品有没有形成特定客群,还是所有用户复购率都很低(确认用户需求)

4)该产品在某些特定地区,特定渠道,是否有销量(确认细分需求)?

确认完毕后:

1)如果细分客群/地区仍有销量,就建议:“缩减投入,向有需求地区调货,消化库存”

2)如果常规销售不行,降价还想,就说明产品定价与定位不匹配,可以建议“清创处理,重新调整产品设计再上市”

3)如果啥都不行,死气沉沉,那就是整个规划都有问题,建议:“清理该类型,释放库存资金与预算,挪作它用”

这些建议,都比“产品C表现不好,要搞高”强得多。对客户/渠道层面的分析也是同理,没必要死守着衰退的市场,该撤离就撤离,该调整就调整。

四、检查资源使用

资源投入方向与效率评估,是经营分析驱动业务发展的最重要抓手。以上所有建议,几乎都涉及预算投入调整。

因此,在分析完业务线机会与风险后,一定要对预算做复盘,检查:

1)水涨船高的业务,控制投入!不要过度烧钱(特别是品牌宣传)

2)打价格战的业务,多花功夫调成本结构,而不是靠打折,才能保住毛利

3)有产品优势的业务,该砸钱就砸钱,盯紧推广ROI,猛干!

4)已确认失败的业务,该扔就扔,尽快释放预算和库存资金

复盘完,直接建议:“A业务扩充预算1000万,ROI保持在YY水平以上预计多收入5000万;B业务安排清仓,释放资金3000万……” “加钱!”是业务最喜欢的数据驱动方式!这么提建议,业务听了也开心!

综上可见,想提出深入的建议,靠的不是一个神威无敌大将军模型,而是细致的拆分和清晰的分析逻辑。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】,微信公众号:【接地气的陈老师】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!