全面解析经营分析框架助力企业决策优化

经营分析框架：数据驱动的企业决策新思维

在当前信息化、数字化迅速发展的时代，数据已经成为企业运营和决策的重要资产。企业在追求效率与竞争力的过程中，如何充分利用数据进行经营分析，已成为管理者们关注的焦点。本文将从“经营分析框架”的角度，结合数据思维、数据指标体系构建、常用的数据分析方法等内容，深入探讨如何通过数据驱动企业的决策与发展。

吕娜：《数据驱动业绩增长》

【课程背景】当前时代，数据已经成为构建现代社会的重要元素，渗透到人们生活的方方面面。在商业世界中，各行各业的企业开始围绕数据进行信息化、数字化转型，把数据当作企业重要的战略资产，寻求数据的价值。因此，对于企业而言，只有充分挖掘数据价值，才能全面分析企业发展，进行更加准确的决策。本课程梳理提炼了构建数据指标体系的通用法则，通过三个步骤+四大模型，确保学员掌握实施落地的系统方法；同时，深度解析通过指标体系构建企业经营分析框架，解决学员在业务分析过程中面临的“无理论、无框架、无方法”的三大难题，使学员学之能用。【课程收益】学会将数据应用于实战的方法，助力企业切实解决经营过程中遇到的实际问题掌握构建数据指标体系的三个步骤&四大模型，了解通过指标体系构建企业经营分析框架的方法，同时，学会N种常用数据分析方法，推动相关人员快速定位业务问题，优化业务方向学会将数据应用于实战的方法，推动企业核心人员的数据化能力进阶【课程对象】企业基层管理者、运营人员，营销&销售体系的业务骨干【课程时间】 1天（6小时/天）【课程大纲】一、为什么培养数据思维对企业发展有重要意义？1、数据思维到底是什么？2、为什么数据思维如此重要？（两大应用场景）了解市场及客户，衡量业务真实发展状况通过科学分析，快速定位问题，挖掘商业机会，优化业务流程，实现科学决策二、常用的数据分析方法有哪些？1、常用的数据分析方法麦肯锡逻辑树分析法：清晰完整地梳理问题各部分之间的逻辑关系象限交分析法（波士顿矩阵）：目标群体分群运营，输出精细化策略5W2H分析法：提高思考效率，推动问题的定位、分析、提案全流程漏斗分析法：基于流程拆分，找问题节点2、常用的营销管理分析方法PEST分析法：宏观环境分析SWOT分析法：内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析三、数据思维应用场景一：如何构建有效的业务监控体系和评估标准？1、数据指标和数据指标体系2、为什么需要指标体系形成标准化的衡量指标，监控业务发展状况通过指标分级治理，快速定位业务问题，优化业务方向形成标准化体系，减少重复工作，提高分析效率3、用四个模型梳理数据指标体系OSM模型：明确业务目标，数据赋能业务AARRR模型和UJM模型：理清用户生命周期及行为路径MECE模型：指标体系分级治理以某企业产品营收为例搭建数据指标体系用三个步骤、四个模型科学构建数据指标体系常用的经营分析框架构成第一部分，经营达成及预算执行分析第二部分，业绩结构分析第三部分，业务策略执行分析第四部分，组织状况分析（组织驱动型业务）第五部分，重点项目主题分析数据分析结论的呈现技巧结论先行：运用SWOT分析法提炼业务概况提出解法：基于数据结论输出总结和建议数据可视化：学会用图表说话浅谈如何挖掘业务健康度评估指标四、数据思维应用场景二：如何进行商业智能分析？1、一次完整的数据分析流程有哪些明确分析目的：了解分析背景与结论使用场景，理清业务流程，制定分析计划数据获取：常用的数据获取方式数据处理：明确数据口径，异常值处理&空值处理数据分析：针对不同主体，引用不同数据分析方法，制定分析框架数据可视化：学会用图标说话形成结论：基于数据结论输出总结和建议2、商业智能分析的三大应用案例详解用户留存分析用户流失分析定位业务指标异动因素数据波动多少才算成为数据异动数据波动分析的四个排除通过逻辑树确定数据波动影响因素3、如何让数据分析结论更有说服力基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案避免四个数据分析逻辑漏洞五、数据分析师如何高效与业务部门协作？数据分析部门的工作范围与部门职责届定美团外卖商分团队组织架构与业务协同机制2、数据分析师如何建立影响力，获得话语权？数据分析师必备的软技能与硬技能什么是数据分析师必备的软技能与硬技能为什么软技能比硬技能重要数据分析师需要深入了解业务，充分对焦需求，树立目标意识，寻找潜在分析点基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案——给数据，给结论，给观点数据分析师需要避免的几种提建议的方式不明确分析目的，没有结论与观点，只做简单的数据堆砌说的都对，却没什么用预设立场，通过主观的判断代替客观的标准提出的建议无法落地尽可能量化工作价值，沉淀可视化数据资产六、数据思维应用的实战演练（1小时左右）

吕娜 培训咨询

一、数据思维的重要性

数据思维的定义

数据思维是一种以数据为核心的思考方式，它要求企业管理者和员工在面对问题时，能够依赖数据进行分析和决策。这种思维方式不仅帮助企业更好地理解市场和客户，也能有效提升业务流程的优化和问题解决的能力。

数据思维的应用场景

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业可以更准确地把握市场动态和客户需求，从而制定更具针对性的市场策略。
• 衡量业务发展状况：企业可以通过数据监控业务的真实发展情况，及时发现潜在问题，调整战略方向。

二、构建数据指标体系的步骤

为何需要数据指标体系

数据指标体系是企业衡量业务绩效的重要工具。通过建立标准化的指标体系，企业可以有效监控业务发展，提高分析效率，并快速定位问题。

构建数据指标体系的三个步骤

• 明确业务目标：首先，企业需清楚自身的业务目标，这将为后续的数据指标设定提供方向。
• 选择合适的数据指标：根据业务目标，选择能够反映业务发展的关键指标，例如销售额、客户满意度等。
• 建立指标分级治理：通过分级治理的方式，确保各项指标的合理性与有效性，形成标准化的评估体系。

四大模型的运用

在构建数据指标体系的过程中，可以借助以下四个模型来有效梳理和规范指标体系：

• OSM模型：明确业务目标，利用数据赋能业务决策。
• AARRR模型：理清用户生命周期及其行为路径，为企业提供用户导向的策略支持。
• UJM模型：帮助企业理解用户的需求与痛点，从而优化产品与服务。
• MECE模型：确保指标体系的全面性与互斥性，避免数据重叠与遗漏。

三、常用的数据分析方法

有效的问题分析工具

在进行经营分析时，企业可运用多种数据分析方法以提高分析效率和效果。以下是一些常用的方法：

• 麦肯锡逻辑树分析法：通过逻辑树的方式，清晰梳理问题各部分之间的逻辑关系。
• 波士顿矩阵分析法：帮助企业分群运营，输出精细化的市场策略。
• 5W2H分析法：提高思考效率，推动问题的定位、分析与解决。
• 全流程漏斗分析法：基于流程拆分，找出问题节点，确保业务流程的优化。

四、制定商业智能分析流程

完整的数据分析流程

一套完整的数据分析流程包括以下几个步骤：

• 明确分析目的：理解分析的背景、目标和预期结果。
• 数据获取：通过多种渠道收集必要的数据，确保数据的全面性和可靠性。
• 数据处理：对数据进行清洗，处理异常值和空值，确保后续分析的准确性。
• 数据分析：根据分析目的选择合适的分析方法，制定分析框架。
• 数据可视化：通过图表等方式展示分析结果，使其更易于理解。
• 形成结论：基于分析结果，输出总结和建议，为业务决策提供依据。

商业智能分析案例

通过用户留存分析和用户流失分析，企业可以明确影响用户行为的因素，为优化客户关系管理提供数据支持。同时，数据波动分析可以帮助企业及时发现业务异常，确保运营的有效性。

五、数据分析师与业务部门的协作

数据分析师的角色与职责

数据分析师在企业中扮演着桥梁的角色，他们不仅需要具备扎实的分析技能，还需深入理解业务，确保分析结果能够服务于业务目标。

提升影响力与话语权

• 深入了解业务：数据分析师需要对企业的业务流程和市场环境有深刻的理解，以便更好地对接需求。
• 树立目标意识：明确分析的目的，确保提出的观点和建议具有可操作性。
• 避免数据分析的常见误区：分析目的不明确、数据堆砌等问题需要避免，以确保分析结果的有效性。

六、实战演练与应用

在培训课程中，学员将通过实战演练，掌握数据思维的实际应用。通过案例分析和数据处理，学员能够将理论知识与实际工作相结合，提升自身的数据分析能力。

总结

在数字化转型的大背景下，企业必须重视数据思维的培养和数据分析能力的提升。通过构建科学的经营分析框架，企业能够在复杂的市场环境中快速做出反应，优化业务流程，挖掘潜在商业机会。数据不仅是企业的“新油”，更是推动业务发展的“新引擎”。只有充分利用数据的价值，企业才能在激烈的竞争中立于不败之地。