生意提升方法：破解业绩增长的秘密武器

生意提升方法：通过数据分析挖掘商业机会

在当前竞争激烈的市场环境中，企业面临着众多挑战，如何提升生意成为了每一个管理者需要思考的重要问题。为了实现生意的持续增长，企业必须依赖于科学的生意数据分析方法。本文将深入探讨如何通过系统的分析方法来提升生意表现，结合5W3H框架，帮助企业识别潜在机会并制定有效的决策。

廖大宇：《营销数据分析与生意提升》

【课程背景】在工作中，您是否常遇到以下问题？没有掌握系统的分析方法，容易陷入海量数据分析中，不知道从何下手没有掌握具体的分析工具在数据中找出生意机会了解一些分析方法，但没有系统理解并掌握如何使用分析方法，许多决策都凭经验时常陷入数据分析细节与过程，缺乏了全局观和真正诊断生意问题与发现生意机会点分析了数据但是不知如何用来做生意提升面对激烈竞争的市场，简单的经验性的管理已经不足以让我们提升管理水平和创造更好的销售业绩。我们需要打开思路，去发现隐藏在现象背后的问题，去挖掘问题背后的机会，才能有助于我们在市场上不断地打胜仗！本课程深入剖析如何从5W3H出发理解生意分析，并详细介绍生意分析的各种方法，逻辑性强，便于理解和应用；针对生意管理领域的具体问题进行示例分析，再结合资深高管实战经验的总结，指导性强、启发性大。该课程重点讲解和练习各种常用的定性定量的分析方法，适合以前较少接触数据分析的学员。【课程收益】理解并掌握实战生意数据分析的思路与方法，帮助学员高质、高效地分析生意数据提升学员生意数据分析的实战应用能力，帮助学员从海量数据中发现生意机会提升学员应用数据分析制定生意决策的系统思维通过数据分析应用，提升生意表现【课程特色】课程汇集了生意数据分析3个精品模型：IDEA→DIFI→RAD，让学员易懂、易记、易用课程着重强调“实战”两字，从如何理解生意数据分析出发进行深入剖析，详细介绍了生意数据分析的总体思路与各种方法，逻辑性强，便于理解和应用；针对生意管理领域的具体问题进行示例分析，再结合资深高管实战经验的总结，理论与实战相结合，对于学员的启发性非常大。使用以企业真实数据为背景的大型闯关任务练习：采用独创的闯关任务模式，综合度越来越高，难度层层递进，帮助学员学以致用，当场掌握生意数据分析的方法【课程对象】营销总监、大区经理、区域经理、城市经理、高级销售代表【课程时长】2天（6小时/天）【课程逻辑】【课程大纲】一、销售思维VS生意思维1、销售思维的特点2、生意思维的特点3、从销售思维到生意思维二、Research－调研1、什么是调研，调研如何分类？案例讨论：王老板的苦恼：如何提升盈利能力？2、调研原则：Begin with the End in Mind以终为始3、调研目的：以结果为导向-从调研到决策4、调研内容内部来源：品牌类数据/销售类数据/运营类数据外部来源 ：Country数据/Category数据/Consumer数据/Customer数据/Channel数据/Competitor数据调研方式：数据报表/调研公司/市场走访/客户访谈/终端观察       三、Analysis－分析1、深度理解数据分析定量分析V.S定性分析发现机会、解决问题’入木三分、切中要害案例：白宫第一智囊2、什么是好的数据分析？案例Tom：血常规化验单有什么问题吗DIFITM模型发现关键机会和问题，及原因，初步形成解决方案经典案例从数据分析看竞争战略3、IDEATM 分析模型Indicator选择分析指标4、Dimension 选择分析维度常用的营销10大分析维度分析维度组合方法案例：时间＋客户维度组合5、Evaluation 选择对比方法与自己比：目标VS实际/现在VS过去/各部分对比与竞品比与行业比：自己VS总体容量/自己VS行业最高 /自己VS行业平均6、Appearance 选择呈现形式饼状图条形图柱状图线形图雷达图散点图象限图相关系数表四、Decision－决策1、决策类型战略/经营决策策略/管理决策战术/操作决策2、决策类型营销元素&组合决策评估量化评估价值和投入决策五、Apply－应用1、应用场景门店生意提升经销商生意提升经典案例：从数据分析到决策六、生意数据分析与生意提升误区&难点&工具总结1、误区案例：常见生意数据分析与生意提升误区2、难点以及克服的策略3、工具总结七、课程总结与课后工作任务布置1、课程总结2、课后工作任务布置：根据老师给的工具，制定生意数据分析与生意提升计划

廖大宇 培训咨询

生意思维的转变

传统的销售思维往往局限于短期的业绩提升，而生意思维则要求从全局出发，关注长远的发展。生意思维不仅关注销售额的增长，更强调客户满意度、品牌价值及市场份额的提升。

销售思维与生意思维的特点

• 销售思维：注重短期目标，依赖经验和直觉来做决策。
• 生意思维：以数据和分析为基础，关注长期发展和市场动态。

转变思维方式是实现生意提升的第一步，企业管理者需要培养以数据为导向的决策能力，才能在复杂的市场环境中立于不败之地。

调研：发现问题的根源

调研是生意分析的起点，只有深入了解市场和客户，才能找出影响生意的关键因素。调研可以分为内部调研和外部调研，前者包括品牌、销售和运营数据，后者则涵盖了国家、消费品、客户、渠道和竞争对手数据。

调研的原则与目的

• 以终为始：在进行调研前，明确调研的最终目标，以结果为导向。
• 调研内容：选择合适的内部和外部数据来源，确保信息的全面性和准确性。
• 调研方式：结合数据报表、市场走访、客户访谈等多种方式，提高调研的有效性。

通过高效的调研，企业能够快速识别出生意中的痛点及机会，为后续的数据分析和决策奠定基础。

数据分析：从数据中提取洞察

数据分析是生意提升过程中的核心环节，企业需要掌握定量分析与定性分析的方法，以便更好地发现机会和解决问题。

定量分析与定性分析的结合

定量分析以数字为基础，通过对数据的处理和计算，揭示出潜在的趋势和规律；而定性分析则侧重于对情境的理解和洞察，通过对客户行为、市场变化的分析，帮助管理者做出更全面的判断。

DIFITM模型与IDEATM分析模型

• DIFITM模型：帮助企业发现关键机会和问题，形成初步的解决方案。
• IDEATM分析模型：包括指标选择、维度选择、评估方法选择及呈现形式选择，确保数据分析的系统性与科学性。

例如，在使用IDEATM模型时，管理者需要选择合适的指标和维度，通过与历史数据和竞争对手的比较，分析出当前生意的实际表现与预期目标之间的差距。这种系统化的分析方法能够帮助企业更准确地识别问题并制定针对性的解决方案。

决策：基于数据的科学决策

在完成数据分析后，接下来就是进行科学决策。企业管理者需要根据分析结果，制定出符合市场需求的战略和战术，确保决策的有效性和可执行性。

决策类型与评估

• 战略决策：类似于企业的长远规划，需要考虑整个行业的趋势。
• 经营决策：聚焦于日常运营，确保资源的合理配置。
• 战术决策：通常涉及具体的市场活动，需要快速反应市场变化。

在进行决策时，企业管理者应关注营销元素的组合决策，通过量化评估价值与投入，以确保决策的科学性和合理性。

应用：将分析转化为行动

生意数据分析的最终目的是为了应用，企业需要将分析结果转化为具体的行动方案，以实现生意的提升。

应用场景与经典案例

在门店生意提升的案例中，通过对销售数据的深入分析，企业可以识别出高销售与低销售的产品，进而调整产品组合和促销策略。此外，企业还可以通过对经销商的生意分析，找到提升合作效率和盈利能力的最佳途径。

误区与难点：克服数据分析中的挑战

在进行生意数据分析时，企业往往会面临一些误区和难点，例如对数据的片面理解、忽视关键指标的选择等。管理者应该保持全局观，避免陷入数据分析的细节中。

常见误区与克服策略

• 数据过度分析：过于关注数据细节，忽略了数据背后的商业意义。
• 忽视数据的多维度分析：未能充分考虑不同维度对业务的影响。
• 缺乏行动计划：分析后没有明确的执行策略，导致分析结果不能落地。

通过对这些误区的认识和克服，企业可以更有效地利用数据分析来提升生意表现。

总结：构建系统的生意提升方法

生意提升的方法不仅仅依赖于经验和直觉，更需要通过系统的数据分析来发现机会、解决问题。企业管理者应从销售思维转变为生意思维，掌握调研、分析、决策和应用的科学方法，以确保在竞争激烈的市场中立于不败之地。

通过不断地学习和实践，企业能够建立起一套完整的生意数据分析体系，从而在动态的市场环境中实现可持续的生意提升。无论是对新进员工的培训，还是对高管的深度学习，生意数据分析的能力都是未来商业成功的关键所在。