约翰·华生：如何通过数据分析优化企业运营

数据分析在企业运营中扮演着越来越重要的角色。随着科技的发展和互联网的普及，企业可以收集和分析大量的数据，并利用这些数据来做出更明智的决策和优化运营。本文将从多个角度分析如何通过数据分析来优化企业运营。

约翰·华生：如何通过数据分析优化企业运营

一、数据分析在企业运营中的作用

数据分析可以帮助企业更好地了解自己的业务和市场环境。通过数据分析，企业可以了解哪些产品和服务最受欢迎，哪些渠道最有效，哪些营销策略最成功等等。这些信息可以帮助企业做出更明智的决策，优化运营和提高效率。

二、数据分析的工具和技术

数据分析需要用到各种工具和技术，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等等。企业需要根据自己的需求和预算选择适合自己的工具和技术。同时，企业也需要有专业的数据分析团队或外部合作伙伴来进行数据分析工作。

三、数据分析的挑战和解决方案

数据分析在实践中也面临着各种挑战，例如数据不完整、数据质量不高、数据安全等问题。企业需要采取相应的措施来解决这些问题，例如建立数据清洗和管理机制、加强数据安全保护等。

四、数据分析的应用场景

数据分析可以应用于企业的各个领域，例如市场营销、客户服务、供应链管理、财务管理等。不同的应用场景需要不同的数据分析方法和工具，企业需要根据自己的需求和情况来选择相应的应用场景。

五、数据分析的优势和效果

数据分析可以帮助企业优化运营、提高效率、降低成本、增加收益等。通过数据分析，企业可以更好地了解自己的业务和市场环境，从而做出更明智的决策并实现更好的业绩。

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咨询公司如何通过数据分析解决企业问题？

朋友们，你们好！我是爱思考的Sharing先生。这篇文章分享的是如何通过数据分析解决企业问题。如有不当之处，还请指正。

全文框架

首先我们先说方法论，总共可以分为8个步骤。分别是确定数据分析的框架、按照框架对目标企业数据进行分析、确定可比公司和可比年限、将目标企业与竞争对手比和历史数据比、确定细分领域的数据分析、对重点领域的数据进行深入分析、定性分析背后的原因并提出建议、归纳总结展示。

1、确定分析框架。明确分析的目的以方便确定分析的框架，例如是企业的盈利问题，那么框架就是利润=收入-成本。如何是企业的ROE 问题，那么ROE=净利率×总资产周转率×财务杠杆。

2、按照框架对目标企业数据进行分析。我们将数据进行拆解，例如是利润问题，我们将框架继续拆解如下。

随后我们将目标企业的各项数据标上去，我们清楚的知道，要提高利润就需要提高收入并降低成本。短时间内可能提高收入比较难，但是降低成本却是容易做到的。假设我们分析下来，可变成本占比高达80%，其中可变成本的原材料和销售工资占比分别为36%和24%，其他占比都比较小。很显然通过抓大放小的原则，我们未来减少成本的抓手就在可变成本的这2项。

3&4、比较。数据本身是没有意义的，只有对比才有意义。最为常见的对比就是 和竞争对手比，和过去的历史相比较 。甚至对于行业研究而言也是需要同历史比，同国外在相同历史时期比。假设通过历史比较我们发现，最近5年内目标企业的原材料成本和销售工资一直在上升，和竞争对手相比这2项成本均是高于竞争对手的。那么我们就能更加的确信，成本的上升重点就在这2项。

5、细化研究。例如销售工资项，销售工资分为基本工资和提成。通过占比与竞争对手相比我们可能会发现或者是我们的基础工资高，提成比例少，导致最后销售积极性不高，销售效率下降。或者是实现100万销售额的销售人员数量太多？

6、定性分析。问题背后的原因我们如何分析？一般通过直接与一线的销售人员的沟通访谈，与我们的经销商进行沟通。可能的一些原因就会出现，例如销售团队不够狼性、销售提奖制度不清晰、产品新品宣传不到位、产品的知识性能销售人员并不是很清楚。

7、给出建议。这步我们把关键发现和结论建议总结起来。整体数据分析，我们需要关注变动成本中的销售工资和原材料成本。对比数据分析，我们发现这2项成本比历史高，比竞争对手高。需要进一步对公司的提奖政策，原材料采购进行深入分析。为什么最近几年出现了成本的快速上升？需要寻找专家访谈，学习竞争对手是如何控制这2项成本的。细分领域，提升提奖比例、明细销售提奖政策、加强产品的知识培训。

8、我们在分析中应该注意避免下面几个问题。

没有学会抓大放小，例如前面提到的成本问题，占比小的成本你无论怎么优化，最终的效果都是有限的。

不凭借数据说话，凭直觉。数据是最直观和最有说服力的。数据挖掘的深度不足或者过深、分析框架考虑不全面有交叉、只有数据分析没有洞察和建议，就是没有分析背后的原因和给出建议。

如何搭建完整的数据运营模型，优化运营效率，做好精细化运营

企业中的还是网站建设中的
营销管理
从营销活动的策划到营销活动的执行和监控，到营销费用的核销审批，到营销效果的分析和评估。大数据时代，互联网的信息不对称让网上信息种类繁杂，各行各业每时每刻都在产生着无数的碎片信息，传统行业需要投入巨大的人工成本去进行营销，可以通过对关键词的的搜索再把信息进行审查，过滤掉无用的线索。提高营销管理的效率。

销售管理
众所周知，销售人员是决定企业经营情况的重要环节。随着企业扩张，销售团队壮大，如何学习和应用最佳销售人员的管理经验和行为方式成为关键问题。而CRM系统可以实现良好的销售行为的细分精准化。系统化的管理，精细化管理营销的活动，同时可以根据系统筛选出目标客户，精准地定位在目标客户上，根据区分不同营销对象来规划市场活动和推动营销层次。同时完成营销活动的评价机制。降低企业运营成本，提高工作效率，扩展市场份额和增加销量。

服务管理
服务管理是企业模块中很容易被忽视的一块，特别是售后服务，但是售后服务给企业带来的附加价值是很大的，很多企业都没有意识到这点。CRM的应用可以建立多种客户沟通渠道，XIANLINGMAO1DIANS-HANG及时收集客户反馈意见以及需求，完善客户服务请求处理流程，提高响应速度以及服务质量，并对销售执行过程进行有效监控和评估

深度内容丨如何给社群做数据分析

前段时间在我们自己的运营社群和大家交流知识的时候，发现了一个很多社群运营人都存在的问题，就是不知道如何做社群的数据分析，更甚至有部分人认为社群运营工作不需要做数据分析。在交流结束之后我想了一下，感觉还是给大家出一篇关于「社群如何做数据分析的文章」此篇内容比较长，目测已经有9000字+，所以我们分为两篇来发。接下来进入正文环节，预计阅读10分钟首先来说一下针对社群做数据的重要性，不管你负责一个社群还是多个社群，每天用户发言、加群、退群、活跃等这些情况，我们都得做到心里有数，这样的话，我们才能更好地为这个社群成员做好服务。最关键是你也可以通过数据走势发现问题所在，然后去优化问题，这样才能把社群做的越来越好，包括做的一些非常成功的社群，他们也是通过不断的测试和数据优化，才能整理符合自己产品调性及用户画像的社群运营方法，所以做社群运营，数据分析是必须要做的一项工作环节那关于社群如何做数据分析，我们主要围绕社群的五个周期来分解其中的数据分析方法，这样就可以更好地帮助大家完善自己的社群运营方案。首先我们来看一下「五个周期指的是什么」这里我还是用大家比较熟悉的AARRR模型来给大家分别进行解释。A获客部分：就是拉新成为我们自己的用户A激活部分：让产品与用户之间产生互动R留存部分：就是让产品留住用户R变现部分：就是让用户去购买产品，或者产生付费行为R传播部分：可以让我们的品牌得到更多的宣传与曝光那这五个阶段，大家可以为理解为社群的五个生命周期，那在这五个生命周期当中，我选取了几个对于社群比较关键的核心指标。通俗的讲，就是这几个核心指标，基本上就构成了一个社群的数据架构，那接下来在分析的过程中，直接按照这个框架去分析就可以那我们看一下这些指标都包括了哪些？1、获客期：像入群率、退群率这两个是在获客阶段，需要注意的问题，因为入群率会直接导向社群的一个用户来历；退群率，可以让我们了解用户退群的原因是什么。2、激活期：像活跃率、互动率都是这个阶段的重要审核指标3、留存率：主要还是看用户的留存指标，可以帮助我们更好地优化产品以及服务体验。4、变现期：主要看重转化率，投入产出比，以及客单价等5、传播期：我们可以着重看一下用户的分类，因为我们可以根据这个用户的类型比例，去推导出不同的活动，从而吸引更多用户加入我们这个社群来扩大用户规模粗略了解一下之后，接下来我们详细说一下，就是每个阶段中的各项指标如何分析！一、获客期首先我们来说一下获客期，这个获客期也就是拉新，那这个阶段，我们运营的关键就是如何去有效的获得新用户，那一般来说，无论商家还是公司、企业。他们通常会采取一些活动进行裂变，或者是通过内容、付费等这些方式进行引流，那这个阶段主要关注的数据就是入群率和退群率这两个指标1.先说入群率：入群率怎么算呢：入群人数/入群渠道曝光量得论出来的结果我们就可以确定，哪个入群渠道进来的人数最多。活动的入群率到底是高还是低，以及这次活动的亮点或者是缺点是什么？我们都可以通过这个数据来了解清楚。那如果你在这个运营过程当中，出现了这个入群率降低的这个情况，那你可以想一想，我们可以进行哪些运营动作去提升用户进群率呢。具体来说可以有两点供大家参考第一：扩大推广渠道比如说，你原先是只有公众号这个渠道，那你是否可以搭建一个矩阵？除了公众号以外，你还可以通过其他自媒体，比如说知乎，小红书，或者说其他朋友圈等渠道进行推广你的社群，从而让更多的用户来了解你第二：就是可以增强利益驱动比如可以通过利益吸引用户进群，进群享受8折的一个产品优惠，或者说你进群可以领取一个礼品或者说福利资料包等等2.再说退群率：退群率怎么算呢：某个周期内退群人数/社群总人数那这一点应该好理解，因为你退群的人数越多的话，证明你这个社群的问题越大那这个数据主要反映在社群是否能有留住人的价值。那根据退群率，我们可以进一步去分析，就是这个用户退群的原因到底是什么？包括退群的时间，以及我们要去思考如何才能降低这个退群率。3.净增用户数：净增用户数怎么算呢：某个周期内新增人数-退群人数那这个数据，它是最直接最客观的一个考核指标，因为它直接决定了后续用户的一个规模，以及你的运营策略。因为我们看这是一个加减的公式，就是说数据的正负就可以帮助社群运营者去分析这个社群到底处于上升阶段还是下滑阶段如果这个净增人数是负的，那说明什么呀？说明你新来的用户还没有退群的人数多，证明你这个社群的吸引力在下降。那这个数据它最主要的价值就在于参考，而不是说直接去得出一个具体的结论。比如，今天这个数据是负的，那也可能会有某种原因造成，但不一定告诉说这个社群，大家都不喜欢，肯定有一些客观条件。当然你不可能通过一天的数据来看，比如说你发现这一周的数据总体退群人数比你进入社群的人数都要多，那说明净增是负数，那说明这一周的总体表现来看是不佳的，那这个时候你要及时的去调整你的运营策略总之累计与净增这个差异，代表了你的留存和流失，那就需要结合当前的运营行为对运营动作进行分析和改进二、激活期接下来我们看一下激活期，也就是用户的活跃阶段，那这个阶段我们运营的关键是什么呢？就是如何去提高社群用户的活跃度，通常来讲，社群的活跃度越高，那代表社群价值越大。那反过来说，就是说你的社群活跃度越低，代表社群的价值越小。那这个时期我们要关注的数据，就是互动率以及内容产出这两个方面。1.先说互动率：互动率怎么算呢：当日有效发言人数/群成员总人数在统计活跃用户数之前？作为一个社群运营，肯定需要先定义一下这个互动的标准是什么，比如平均每天至少有一次发言。然后，再通过这个标准去筛选出活跃用户，最后你才能得出这个活跃用户数。比如，你今天发了一个互动话题，然后看一下到底有多少个人跟你进行了互动，那你就可以进行记录。假设你的这个互动，是一次发言就算，那你就按照这个标准，去搜一下到底有多少个人是活跃用户。当然，如果你定的标准比较高的话，比如说一个人必须要发言至少两次才能算的话，那也可以。不过一般来说，一句话就足够了。总之就是这个社群的活跃度，它是衡量社群质量的一个非常重要的指标，那一般来说，就是社群的活跃度，代表了你的社群质量高低。那当然，碰到互动率下降的这种情况，你也需要知道如何去解决。那具体的方法也是比较多，这里我给大家提供一些比较常见的思路第一：就是可以在社群当中培养一个KOL的角色。那这个角色就是专门去活跃社群氛围的，这个KOL呢，他可能在某个领域有一些独到的见解以及专业知识，那大家会对这个人感兴趣，那这个时候他的一些言论，会有一定的权威性和吸引力，对社群的用户来说，会有一个社群气氛带动的作用第二：可以去设置一个群内的聊天机器人，目前这种社群运营工具是比较多的，当然这种这个功能也算常见了，如果你自己实在忙不过来的话，也可以借助这个聊天机器人跟用户沟通第三：就是可以去搭建一个积分系统，这个工作会稍微有点重，比如可以通过一些任务或者游戏去统计。用户可以积攒积分，然后通过这个积分，可以领取一些奖励等。这种就是给用户激励或者是奖励，来提高这个群成员的积极性。或者是通过签到的功能，比如连续签到一个星期，可以领取一个小礼物，这些都是可以的参考的提升互动的方法2.再说消息量：除此以外还要再说一点就是消息总量/人均消息量那这个消息总量我说一下，它指的是一定时期内社群当中消息数量的总和，而人均消息量，它是将消息总量/社群人数得到的这个数据那从互动次数的这个指标上，我们就可以分析出有多少用户参与了我们的活动，有多少用户进行了深度的参与，如果说次数多，那说明参与深度就比较高，那么我们就可以进一步分析用户的喜好，以及用户群体的互动特点。根据这个数据，我们就可以在后续的活动中进行迭代以及优化，进而提升我们的一个运营工作效率。3.消息的时间分布：这个数据，就是通过统计我们就得出一天之内的消息数量它的分布情况。比如说，九点到十点钟这个时间段，用户的一个发言频次比较高，还是说晚上七点到八点这个时间段用户的互动频次比较高。那我们通过这种数据情况，可以把这个活动或者准备推送的内容，安排在社群用户最活跃的时间点去发布，这样就可以很大幅度的提高我们社群当中的活动参与率，或者是群主与用户之间的互动，提升他们的积极性。4.话题频次：这个其实也是活跃期中比较重要的数据。那这个数据，它的作用就是我们可以统计一段时间之内，社群内出现的一些高频词汇。我们分析的主要目的，就是为了找出社群的群成员，他们所喜欢的那些话题到底是什么。从而，让我们对这些成员的喜好有一个摸底，有一些了解。这样的话就可以帮助我们完善用户画像，或者是让我们对用户有一个更深刻的理解，这样的话我们在后续去做一些活动也好，或者说提供一些产品营销的手段也好，都能够得到用户更多的欢迎，能够获得更多的用户的转化，帮助这个社群提升一些收益！今天写码这么多（留存期、变现期、传播期）3个阶段的数据分析方法，我们在下篇文章更新。文章整理不易，点个关注或者在看都行！

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