經營如何讓數據說話

㈠ 商業數據分析的內容有哪些

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。

㈡ 如何利用好這些數據，讓這些數據說話，發揮出更多的作用

一個數據分析匯報工作者面臨一項艱難的任務，即讓他人明白並相信數據的含義，並且要照顧到聽眾的專業背景，以易於聽眾理解的方式展示匯報數據。最好的方式就是將數據劃分層次，並配上通俗易懂的解釋說明。正如愛德華·塔夫特所建議的，<用生動有力的方式講解數據>標記軸線，不要曲解數據的含義，同時將非相關信息圖表減至最少。
基本的圖表分析匯報可以以這樣的方式開始，「這是我們的數據質量項目報告，它以時間為序，雖然有聽眾對這些圖表再熟悉不過，但也請確保我們的進度一致。如大家所見，這份匯報是關於客戶數據質量的。X軸是時間軸，每個點代表一個月，Y軸是數據分數，與每個點的月份恰好對應。我們以此來衡量精度。這是一個較高的標准，對此我一會兒將詳述。」之後便是為聽眾解釋如何讀懂展示的圖表。「綠線代表實際結果，藍線是我們設定的目標值，紅線代表限度，在我進一步解釋匯報這些數值前，大家對如何讀這張圖表是否還有疑問?」
記錄下你將要給聽眾詳述的部分之前，確保已經給聽眾解釋清楚了如何讀圖的基本信息，這樣聽眾就可以專注於所見的圖表，並專心聽你的數據匯報了。
關於這些，要講的有很多，譬如如何開始項目、開展項目的原因，圍繞客戶需求條款的樂趣和挑戰所在;客戶需求的衡量標准，包括Y軸度量選擇的邏輯;項目改進;如何確立限度，即紅線的本質含義;為聽眾點明你所進行的每一個環境的意義影響……
聽眾不同，需求不同，匯報人的闡釋要盡可能簡明扼要。比如，技術團隊希望搞清楚選擇度量的細節和製作圖標的軟體;高層領導想要明白擴展數據對於整個機構的意義。匯報對於每個聽眾是一樣的，但卻聽眾的需求卻各有側重。
要清楚很多人對於數據分析，資料庫和統計數據是持懷疑態度的，(你可能會想到那句有名的諺語：「世界上有三種謊言，即謊言，該死的謊言和統計數據。」)不管這樣的懷疑是否有道理，它確實使得機構運行好創意的腳步放慢甚至終止。作為一名數據匯報者，肩負著讓聽眾信任數據的神聖使命。匯報人一定要做到：
1、匯報盡可能准確、直白，特別是在匯報成果不利的情況下，更應如此。此外，如果數據結果顯得有點不太明智，一定要簡單地陳述事實。
2、如果展示的是一張綜合性圖表，對於重要信息的遺漏就等於是在說最糟糕的謊言。
3、提供適當的背景介紹，如數據來源，為確保數據真實有效所做的工作。(如果對此所做之事甚少，一定要言簡意賅地說明「數據來源不明，可能會影響到結果」)
4、總結數據分析，包括匯報結果的不足之處和替代說明。
陳述自己的觀點無可厚非(通常也是合理的)，但一定要將自己的觀點和事實分開。不論分析有多到位，總有言過其實的地方，直覺會混淆事實。要清楚兩者之間的界限。
現在更進一步關注聽眾需求。成功的匯報案例大多是以讓聽眾明白幻燈片展示內容為基礎。聽眾在觀閱連續播放的幻燈片時，可能無法從你的匯報中有所收獲，所以你必須考慮到他們的需求。早先在貝爾實驗室時，我曾聽說「聽眾讀表的平均時間在15秒，不要讓他們花費13秒去搞懂如何讀圖。盡可能多地在可以標記的地方加上注釋，能讓圖表替你說話更好。」
根據此想法，進行兩個步驟。第一，在幻燈片說明頁提供如何讀圖的解釋。第二，如下圖所示為圖表註解。注釋當然不可能取代匯報，它們只是為聽眾提供相關信息。
對於大多數聽眾來說，即便是為微小的洞察做出長篇大論的分析也在所不惜。因此，手邊的一張切中問題要害並能引導後續步驟的出色圖表要勝過萬千無用的圖。找到這樣出色的圖，以此來展示，數據就是力量。
只要你有值得分享的見解和結論，我所建議的方法並不難於實踐。領導們，甚至是那些對數據持懷疑態度的人們，迫切期待改善提升部門和公司的方法。作為一名匯報人，你的工作就是以最簡明的方式發掘並滿足他們的需求。

㈢ 怎麼才能用數據說話

學會用數據說話
前段時間，應邀參加了一個企業的月度生產經營分析會。在會上，我明顯的感受到該企業的管理幹部對數據極端不敏感。在將近兩個小時的會議中，我基本上沒有聽到幾個關於生產經營方面的數據，而大部分幹部的總結發言都是類似於該企業質量部經理的發言：8月份，在公司領導的正確帶領下，在各車間主任的共同努力下，我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意，認為我們的產品質量比較穩定……
會議將要結束的時候，該企業領導請我對這次生產經營會進行點評。我說：在座的各位好象都是學文科出身的，都喜歡用形容詞來表述我們的管理問題。但是這些話語顯然只適合外交辭令，對於我們搞企業管理的來說卻只有百害而無一利！……
其實，這種情況在國內很多的民營中小企業都普遍存在。很多企業的管理工作還停留在感性認識上，企業管理也還處於粗放式管理階段。表現在管理過程中的一個特徵就是喜歡用形容詞，就象上面的那位質量部經理的發言——我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意——用的都是諸如：不錯啊，有提高，有下降，有進步，基本滿意，良好等等之類的詞語。
這些話，說沒有講嘛，也講了；說講了嘛，又什麼也沒講到。反正聽的人肯定是一頭霧水！因為這些對於搞管理的來說全都是廢話！
如果企業還停留在這個階段，必然會導致管理工作停留在「感性」層面上，致使大量的問題沒有得到及時、准確的暴露，當然也就不會得到及時、有效的解決了。久而久之，就會使企業潛在的問題越來越多，最終導致積重難返。
要改變這種局面，我們必須學會用數據來說話。所謂用數據說話，就是在管理過程中使用諸如：合格率，增長率，百分比，同比，利潤率，完成率，銷售額等等數學詞語。比如說我們用數據來表述上面的那位質量部經理的發言：本月質量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月質量事故2起，比上月下降了30%；客戶對我們的滿意度為84%，比上月提升了3%……
我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端！
重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步！很多企業的幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用形容詞，現在到了該改變的時候了。
（馬駿七）

㈣ 如何讓數據說話舉例說明

學會用數據說話
前段時間，應邀參加了一個企業的月度生產經營分析會。在會上，我明顯的感受到該企業的管理幹部對數據極端不敏感。在將近兩個小時的會議中，我基本上沒有聽到幾個關於生產經營方面的數據，而大部分幹部的總結發言都是類似於該企業質量部經理的發言：8月份，在公司領導的正確帶領下，在各車間主任的共同努力下，我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意，認為我們的產品質量比較穩定……
會議將要結束的時候，該企業領導請我對這次生產經營會進行點評。我說：在座的各位好象都是學文科出身的，都喜歡用形容詞來表述我們的管理問題。但是這些話語顯然只適合外交辭令，對於我們搞企業管理的來說卻只有百害而無一利！……
其實，這種情況在國內很多的民營中小企業都普遍存在。很多企業的管理工作還停留在感性認識上，企業管理也還處於粗放式管理階段。表現在管理過程中的一個特徵就是喜歡用形容詞，就象上面的那位質量部經理的發言——我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意——用的都是諸如：不錯啊，有提高，有下降，有進步，基本滿意，良好等等之類的詞語。
這些話，說沒有講嘛，也講了；說講了嘛，又什麼也沒講到。反正聽的人肯定是一頭霧水！因為這些對於搞管理的來說全都是廢話！
如果企業還停留在這個階段，必然會導致管理工作停留在「感性」層面上，致使大量的問題沒有得到及時、准確的暴露，當然也就不會得到及時、有效的解決了。久而久之，就會使企業潛在的問題越來越多，最終導致積重難返。
要改變這種局面，我們必須學會用數據來說話。所謂用數據說話，就是在管理過程中使用諸如：合格率，增長率，百分比，同比，利潤率，完成率，銷售額等等數學詞語。比如說我們用數據來表述上面的那位質量部經理的發言：本月質量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月質量事故2起，比上月下降了30%；客戶對我們的滿意度為84%，比上月提升了3%……
我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端！
重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步！很多企業的幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用形容詞，現在到了該改變的時候了。