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做好数据分享 以数据管理业务

2019-08-14 09:05 运营文档
数据运营的核心竞争力在哪?起初的理解是用数据驱动业务。然后日常工作中,就利用数据做一些活动复盘、产品分析等工作。做久了不禁发现好像也没啥大不了的,貌似这个工种的天花板也挺低的。
但是事实并不是这样,一个工种的天花板很大程度取决于自身看待问题的高度。就像前面说的,数据驱动业务,提升下看问题的角度,针对这句话完全用另外一种更白话的语句进行概括:那就是用数据进行业务目标管理。
 
业务目标管理,有两个重点:
 
第一,量化业绩完成度;
第二,透传业务的健康度(不仅要完成业绩目标,还要可持续发展)。
仔细想想,所有的数据分析工作就是为了更好地完成以上两点,只不过之前我们太聚焦在执行层面上而已。
 
一、量化业绩完成度
虽然不倡导公司发展唯KPI论,但是个人认为没有数据量化后的目标,终究是没有方向。
 
因此,数据管理业务目标第一件事就是,基于公司目标剖析出业绩核心指标,然后制定合理的达成路径。
 
那么如何做好这件事呢?
 
重点有3个:第一量化、第二补位、第三校准。
 
(1)量化
 
本质:量化用户增长效能。
 
业务输出画面:KPI拆解。
 
KPI的拆解是我们带着业务理解和目标去量化用户增长的效能,这其中会包含两部分:一部分是【自然量】,一部分是【常规量】。自然量俗称不花钱带来的业绩,包括产品优化等,常规量俗称花钱买量,包括渠道流量采买等。
 
结构性的拆解为这两块后,再结合业绩第一核心指标进行规划。每家公司业务不一,我分享下KPI拆解过程中的重点供大家参考。
 
1)原则:节奏感
 
KPI拆解的时候,我们往往要考虑到节奏感。因为很多业务是带有周期性的,所以不要逆水而上,业绩完成节点要结合可行性去设置,否则非得在行业低谷期完成最高目标,这简直是作死。
 
2)如何去做:有4个重点
 
第一,确定业绩中的关键指标。
第二,基于关键指标,结合指标拆解法分解出目标达成中的关键因子。
第三,用户维度必不可少,且是内核。其他因子可以说是相关变量。
第四,拆解出所需维度(日、周等)目标,并从过程指标中筛选出核心影响因素(指标),并输出异常情况下的解决方案。
举个例子来说,某借贷平台2019年想要完成200亿在贷(在贷金额就是关键指标),其中150亿需要平台自身贡献,50亿需要外部采量贡献(结构性拆解)。在贷金额向下拆解就是放款量和放款期限。而放款量有等于放款单数*放款件均。因此,基于在贷金额这个关键指标,我们分解出了目标达成中的关键因子:放款单数、放款件均、放款期限。
 
指标拆解到这,其实还没有结束。因此互联网公司就是和用户打交道,因此所有的指标都要拆解到用户维度,确切的是和用户转化相关的层面。
 
因此,放款单数=放款新客单数+放款老客单数
放款新客单数=新增注册用户数*访问-放款当日转化率+之前注册用户数*访问-放款
当日转化率
……
指标的拆解必须细化到最小执行单位才有业务上的意义,因为这样才能落实好任务,明确到执行个体。
 
(2)补位
 
本质:寻找目标gap与成本的平衡点。
 
业务输出画面:预算管理。
 
就像前面讲到的,业绩KPI必然包含自然量和营销量,虽然营销量是业绩KPI中的一部分。但是因为涉及到花钱,一旦钱花不到位,那极有可能把公司搞残。
 
鉴于预算管理这么重要,因此单独抽出来这个环节作为业绩管理体系的三驾马车之一。
 
那么如何做好预算管理呢?
 
1)原则:效率
 
花钱就是讲究效率,无论追求ROI最大化(常规情况),还是追求规模最大化(特定情况)。预算从来都是借助金钱最快速达到商业目标,这是核心原则。
 
2)如何去做:有3个重点
 
第一,分解出花费项目。
第二,基于CPA、CPS等限定条件,算出项目花费与规模(关键指标)的相关关系。
第三,基于自然量,结合业绩KPI,逐步调优使之符合商业目的。
(3)校准
 
本质:预判项目效果并调优项目策略,逐步缩小实际完成度与目标的偏差。
 
业务输出画面:项目管理。
 
项目管理不仅针对花费项目,还针对内部非花钱项目,包括产品优化、用户权益体系建立等,他们本质上都是KPI达成中的路径。
 
那么如何做好项目管理呢?
 
1)原则:保持项目目标、实际完成度的高度一致
 
2)如何去做:有2个重点
 
第一,要做好项目进度排期管理,确保项目准时上线,对应的工作输出物是营销图谱(项目甘特图)。
第二,实时监督项目目标达成情况,确保与预期一致。对应的工作输出物是月度汇总表。就是量化项目实际业绩达成情况与目标达成情况之间的gap。
二、透传业务健康度
业绩达成并不是做业务的本质,健康、合理的完成业务目标才是最核心的诉求。因此除了监控好业绩完成度,业务健康度也要时刻注意。
 
那如何刻画健康度呢?重点有两个:第一定位用户生命周期阶段及转化效率,第二解读营销效能。
 
通俗点讲就是当前平台中的用户处于什么阶段,是不是仍有继续发展的可能,如果都处于衰退期(这时候转化也一定出现了问题),那业务就危险了。另外再看看当前营销效能情况怎么样,是不是赔本赚吆喝。
 
(1)用户生命周期及转化效率
 
用户生命周期的刻画指标根据业务的不同会有不同分类,比如借贷平台会关注平台中的用户会借几笔,电商平台会关注平台中的用户会买几单等。在这里推荐cohort群体分析法,定位观察维度,然后确定留存观察粒度。比如:下面以每日新增用户为观察维度,然后给定不同周期(日)后的留存率,找到收敛值及收敛时间节点。
 
结合这个思路,借贷平台用户生命周期就可以以首次放款时间(月维度)为观察维度,然后基于不同月份对应的平均放款单数计算收敛值,然后选定为用户生命周期特征。
 
在这还想补充一点,用户生命周期特征本质上就是需求表达周期,这就要求你所计算的用户必须在同样的权益条件下,如果不是这样,那就需要进行用户分组,确保在一个权益体系下这样才具有业务的计算意义。
 
测算完用户生命周期后,我们还要从生命周期的核心维度-单出发,来看单单之间的转化效率是否出现问题。
 
数据运营核心竞争力剖析:用数据管理好业务目标
 
(2)营销效能
 
做生意不能赔本赚吆喝,每一分钱都要花到刀刃上。所以,花出去的钱尽快收回来是渠道花费原则,所以在业务上的量化指标就是利润率、回本周期。
 
需要注意的是,利润率测算的时候,可以有两个维度:一个是单维度,一个是用户生命周期维度。理论上希望单单盈利,但是有些渠道做不到这样,那么用户生命周期维度下的利润率为正就成了渠道投放的最低要求。
 
在原则满足的条件下说效能才有意义。
 
衡量营销效能的话,直白的讲就是用最少的钱完成最大的业绩目标。所以营销效能的量化并不难以理解,我常用营销业绩完成度/营销预算消耗度比值来衡量效能情况。
 
营销业绩完成度/营销预算消耗度=1,营销效能符合预期;
营销业绩完成度/营销预算消耗度>1,营销效能超出预期;
营销业绩完成度/营销预算消耗度<1,营销效能低于预期。


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