提升企业决策力的经营分析框架探讨

经营分析框架：数据驱动的决策支持

在当今快速发展的商业环境中，数据已成为企业经营中的一项重要资产。企业如何通过数据来提升其决策能力和业务效率，已成为管理者们面临的重大挑战。因此，构建有效的经营分析框架，能够帮助企业充分挖掘数据的价值，优化业务流程，提高整体运营效率。

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）

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一、数据思维的重要性

数据思维是指在决策过程中，能够依赖数据进行分析和推理的能力。对于企业而言，数据思维不仅是提升决策质量的基础，更是推动数字化转型的重要力量。企业在面对市场竞争时，必须具备以下两大应用场景：

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业能够深入洞察市场趋势和客户需求，从而制定出更精准的营销策略。
• 衡量业务真实发展状况：数据思维帮助管理者全面了解企业运营状况，快速定位问题并挖掘潜在商业机会。

二、常用的数据分析方法

为了构建有效的经营分析框架，企业需要掌握多种数据分析方法。这些方法可以帮助管理者清晰地梳理问题，制定相应的策略。

• 麦肯锡逻辑树分析法：通过清晰完整的逻辑框架，帮助管理者理解各部分之间的关系。
• 波士顿矩阵（象限交分析法）：通过对目标群体的分析，帮助企业输出精细化策略。
• 5W2H分析法：提高思考效率，推动问题的定位、分析和提案。
• 全流程漏斗分析法：针对业务流程进行拆分，找出关键问题节点。

三、构建业务监控体系和评估标准

在企业经营中，构建有效的业务监控体系是至关重要的。数据指标和指标体系的建立可以形成标准化的衡量指标，监控业务的发展状况。通过指标的分级治理，企业能够快速定位业务问题，优化业务方向。

1. 指标体系的构建

构建数据指标体系需要依赖于四个模型：

• 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：实现指标体系的分级治理。

通过这三个步骤和四个模型，企业可以科学地构建数据指标体系，从而推动业务的发展。

2. 经营分析框架的构成

常用的经营分析框架通常包括以下几个部分：

• 经营达成及预算执行分析：评估企业的预算执行情况，确保各项业务目标的实现。
• 业绩结构分析：分析业绩的构成，找出影响业绩的关键因素。
• 业务策略执行分析：评估业务策略的执行效果，确定需要调整的方向。
• 组织状况分析：分析组织的结构和文化对业务的影响。
• 重点项目主题分析：对重点项目进行深入分析，识别潜在的风险和机会。

通过以上分析，企业能够全面了解自身的经营状况，为下一步的决策提供支持。

四、商业智能分析的流程

商业智能分析的有效性在于其系统化的分析流程。一次完整的数据分析流程包括以下几个步骤：

• 明确分析目的：理解分析背景与结论使用场景，制定详细的分析计划。
• 数据获取：通过多种方式获取相关数据。
• 数据处理：处理数据异常值和空值，确保数据的准确性。
• 数据分析：根据不同主体，选择合适的数据分析方法，制定分析框架。
• 数据可视化：将分析结果以图表形式呈现，增强说服力。
• 形成结论：基于数据分析结果，输出总结和建议。

五、数据分析师与业务部门的协作

数据分析师在企业中的角色至关重要。他们不仅负责数据的处理和分析，还需要与其他业务部门密切合作，以确保数据分析的结果能够在实际业务中得到有效应用。

1. 数据分析师的职责

数据分析师的主要职责包括：

• 深入了解业务需求，明确分析目标。
• 利用数据分析结果为业务提供可行的解决方案。
• 与业务部门保持良好的沟通，确保数据分析的有效性。

2. 建立影响力

数据分析师需要掌握一定的软技能和硬技能，以建立自己的影响力。通过量化工作价值和沉淀可视化数据资产，数据分析师能够更好地为企业决策提供支持。

六、实战演练与应用

在培训课程的最后，通过实战演练，学员将有机会将所学的理论知识应用于实际案例中。这不仅能帮助学员巩固知识，还能提高他们在实际业务中应用数据分析的能力。

总结而言，构建一个全面的经营分析框架是企业实现数据驱动决策的基础。通过科学的指标体系、有效的分析方法和良好的部门协作，企业能够更好地应对市场挑战，实现可持续发展。

结语

在数据时代，拥有一个完善的经营分析框架是企业成功的关键。只有通过科学的数据分析，企业才能真正实现精准决策，推动业务的持续增长。因此，管理者们应重视数据思维的培养，积极推动数据分析的应用，以提升企业的竞争力。