掌握经营分析框架，提升企业决策效率

经营分析框架：数据驱动的企业决策新思维

在当今时代，数据已经成为推动现代社会发展的重要元素，尤其是在商业领域。企业越来越意识到数据的战略价值，纷纷开展信息化、数字化转型，以数据作为决策的基础，力求通过数据深入分析企业经营状况，实现科学决策和有效管理。在此背景下，构建一个有效的经营分析框架显得尤为重要。本文将从多个角度探讨如何通过构建数据指标体系来实现企业经营分析框架的建立。

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

什么是经营分析框架？

经营分析框架是指企业在进行经营决策时所依托的一套系统性分析工具和方法。这一框架不仅涵盖了数据指标的选择与构建，还包括数据的分析与应用。通过这一框架，企业能够更清晰地识别出潜在的问题和机会，从而制定更有效的战略。

数据思维的重要性

在构建经营分析框架时，数据思维是不可或缺的。数据思维指的是在决策和管理过程中，以数据为基础进行分析和推理的思维方式。它能够帮助企业在以下两个主要方面取得突破：

• 了解市场及客户： 通过数据分析，企业能够更好地了解市场趋势和客户需求，从而调整产品和服务，以提高客户满意度。
• 快速定位问题： 数据分析可以帮助企业迅速识别经营中的问题，挖掘商业机会，优化业务流程，实现科学决策。

构建数据指标体系的步骤

为了有效地进行经营分析，企业需要构建一套全面的数据指标体系。这个过程可以分为三个步骤：

• 明确业务目标： 通过OSM模型，明确企业的业务目标，确保数据能够有效支持业务的发展。
• 理清数据来源： 确定数据获取的渠道和方式，确保所使用的数据真实可靠。
• 建立标准化指标： 通过指标分级治理，形成标准化的业务衡量指标，便于后续的监控和分析。

四大模型的应用

在构建数据指标体系的过程中，四大模型的应用至关重要。具体包括：

• OSM模型： 该模型帮助企业明确业务目标，并通过数据赋能业务，以确保目标的实现。
• AARRR模型： 此模型关注用户生命周期及行为路径，帮助企业理解用户的需求变化。
• UJM模型： 用于分析用户在不同阶段的行为和偏好，以便制定相应的营销策略。
• MECE模型： 该模型用于指标体系的分级治理，确保分析的全面性和系统性。

常用的数据分析方法

在经营分析过程中，企业可以运用多种数据分析方法。以下是一些常用的方法：

• 麦肯锡逻辑树分析法： 通过清晰梳理问题各部分之间的逻辑关系，帮助企业全面理解问题。
• 象限交分析法（波士顿矩阵）： 适用于目标群体的分群运营，能够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、提案全流程。
• 全流程漏斗分析法： 通过流程拆分，找出问题节点，优化业务流程。

数据思维的应用场景

数据思维在实际业务中有多种应用场景，其中包括如何构建有效的业务监控体系和评估标准。这一过程通常需要建立一个标准化的指标体系，以便于监控业务发展状况。

通过标准化的指标，企业能够快速定位业务问题，优化业务方向。此外，数据指标还可以通过四个模型进行梳理，形成系统的分析框架，帮助企业在复杂的市场环境中保持竞争优势。

商业智能分析的流程

在进行商业智能分析时，企业需要遵循一套完整的数据分析流程。这个流程包括：

• 明确分析目的： 确定分析的背景与结论，理清业务流程，制定分析计划。
• 数据获取： 根据分析需求，选择合适的数据获取方式。
• 数据处理： 确定数据口径，处理异常值与空值，确保数据质量。
• 数据分析： 根据不同主体，使用不同的数据分析方法，制定分析框架。
• 数据可视化： 通过图表等方式呈现数据分析结果，形成结论并输出总结和建议。

提升数据分析结论的说服力

在数据分析过程中，如何让分析结论更具说服力是一个重要课题。企业可以通过以下方式提升数据分析结论的有效性：

• 提出可行的解决方案： 基于数据分析结果，为业务提供切实可行的建议。
• 避免逻辑漏洞： 分析过程中要避免模糊的建议和主观判断，确保建议的科学性和合理性。
• 量化工作价值： 通过数据分析，沉淀可视化数据资产，提升数据的使用价值。

数据分析师的角色与协作

在企业中，数据分析师扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的专业技能，还需具备良好的沟通能力与团队协作能力。有效的协作能够保证数据分析结果在业务决策中的应用，提升企业的整体运营效率。

数据分析师需要深入了解业务需求，明确分析目的，并通过数据分析为企业的战略决策提供有力支持。此外，他们还需学会如何将复杂的数据转化为易于理解的结论，帮助管理层快速把握业务现状。

实战演练与能力提升

为了更好地掌握数据思维和经营分析框架，企业应定期组织实战演练。通过实战演练，参与者可以在真实的商业场景中应用所学的知识，提升数据分析能力和决策水平。同时，企业还应鼓励核心人员不断学习新技能，提升数据化能力，以适应不断变化的市场环境。

总结

构建有效的经营分析框架是企业实现科学决策和高效管理的重要途径。在这一过程中，数据指标体系的构建、数据分析方法的应用以及数据思维的培养都至关重要。通过不断优化经营分析框架，企业能够在激烈的市场竞争中保持优势，实现可持续发展。

未来，随着数据技术的不断进步，企业在经营分析中的应用将更加深入和广泛。因此，企业务必重视数据思维的培养，提升数据分析能力，以应对不断变化的市场挑战。