提升决策力的经营分析框架全解析

经营分析框架：数据驱动的企业决策之道

在当今快速变化的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战与机遇。数据已成为现代社会的重要元素，深刻影响着企业的各个方面。在这个背景下，经营分析框架的构建显得尤为重要。通过科学的数据分析，企业能够更好地理解市场、客户以及自身的业务状况，从而实现精准决策与优化管理。

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

数据思维是指通过数据分析与解读，来指导决策和行动的思维方式。在企业发展过程中，培养数据思维具有重要意义，主要体现在以下两个方面：

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业可以深入洞察市场趋势和客户需求，识别潜在的商业机会。
• 衡量业务真实发展状况：数据使企业能够实时监控业务表现，快速定位问题，优化业务流程。

在信息化和数字化转型的浪潮下，企业需要将数据视为战略资产，积极挖掘其潜在价值，以支持决策制定和业务优化。

二、常用的数据分析方法

在实际操作中，各种数据分析方法为企业提供了强有力的工具。以下是一些常用的方法：

• 麦肯锡逻辑树分析法：该方法帮助企业清晰梳理问题各部分之间的逻辑关系，有助于全面理解复杂问题。
• 象限交分析法（波士顿矩阵）：通过对目标群体进行分群，企业可以输出更加精细化的市场策略。
• 5W2H分析法：此方法提高了思考效率，有助于推动问题的定位、分析和提案的全流程。
• 全流程漏斗分析法：基于流程拆分，帮助企业找到问题节点，提升业务效率。

除了上述方法，PEST分析法和SWOT分析法也常被用于宏观环境及竞争态势的分析，为企业提供全面的市场视角。

三、构建有效的业务监控体系

在数据分析的实际应用中，构建有效的业务监控体系和评估标准至关重要。这一过程涉及数据指标体系的建立，以下是相关内容的深入探讨：

1. 数据指标与指标体系

数据指标是衡量企业运营和业务成效的重要工具。通过建立标准化的衡量指标，企业可以实时监控业务发展状况，快速定位问题并优化业务方向。

2. 指标体系的必要性

指标体系的形成有助于减少重复工作，提高分析效率。通过指标分级治理，企业能够更清晰地识别出不同层级的业务问题，从而采取相应措施进行调整和优化。

3. 四个模型梳理数据指标体系

在构建数据指标体系时，可以借助以下四个模型：

• OSM模型：明确业务目标，利用数据赋能业务发展。
• AARRR模型与UJM模型：理清用户生命周期及行为路径，帮助企业更好地理解客户。
• MECE模型：实现指标体系的分级治理，确保数据分析的全面性与系统性。

以某企业的产品营收为例，企业可以通过这三个步骤和四个模型科学构建数据指标体系，以实现更高效的经营分析。

四、常用的经营分析框架

经营分析框架的构建是数据分析的核心内容之一，其中常用的分析框架包括以下几个部分：

• 经营达成及预算执行分析：通过对比预算和实际达成情况，帮助企业评估经营目标的实现情况。
• 业绩结构分析：分析不同业务板块的表现及其对整体业绩的贡献，识别增长点与问题领域。
• 业务策略执行分析：评估各项业务策略的实施效果，及时调整不符合预期的策略。
• 组织状况分析：分析组织结构与业务的适配性，确保组织能够有效支持业务目标。
• 重点项目主题分析：聚焦于关键项目的执行情况，评估其对业务发展的推动作用。

通过对这些分析内容的整理与分析，企业能够更清晰地了解自身的经营状况，并据此制定相应的改进措施。

五、商业智能分析的流程

商业智能分析是企业利用数据进行决策的重要手段。完整的分析流程通常包括以下几个步骤：

• 明确分析目的：了解分析的背景与结论使用场景，理清业务流程并制定分析计划。
• 数据获取：通过多种方式获取所需数据，确保数据的全面性与准确性。
• 数据处理：明确数据口径，处理异常值与空值，确保数据的质量。
• 数据分析：根据不同的主体，采用不同的数据分析方法，制定适合的分析框架。
• 数据可视化：利用图表等可视化工具，直观展示分析结果，形成结论。

通过这一流程，企业可以更有效地进行数据分析，从而为业务决策提供有力支持。

六、数据分析师与业务部门的协作

数据分析师在企业中扮演着至关重要的角色。他们需要与业务部门紧密合作，以确保分析结果能够有效落地。在这一过程中，数据分析师需要具备以下技能：

• 软技能与硬技能：数据分析师需同时具备技术能力与沟通能力，以便更好地理解业务需求并提出可行的解决方案。
• 深入了解业务：数据分析师需要对业务有深入的理解，以便能够准确对焦需求并寻找潜在的分析点。
• 量化工作价值：通过量化成果与价值，数据分析师能够增强自身在团队中的影响力，提升话语权。

通过这些努力，数据分析师能够有效推动企业的数字化转型，为企业的可持续发展提供支持。

七、实战演练与总结

在课程的最后阶段，实战演练是不可或缺的环节。通过真实案例的分析与讨论，学员能够将所学的理论知识应用于实践，增强对数据分析的理解。同时，课程还强调了数据可视化的重要性，学员需学会用图表说话，把复杂的数据转化为易于理解的信息。

总结来说，经营分析框架不仅是企业数据分析的工具，更是企业实现精细化管理与科学决策的重要保障。通过构建系统化的数据指标体系与有效的经营分析框架，企业可以更好地应对市场变化，抓住发展机遇。在未来的商业环境中，数据将继续发挥重要作用，企业唯有不断提升自身的数据分析能力，才能在激烈的竞争中立于不败之地。

结语

在数字化转型的浪潮下，经营分析框架的构建为企业提供了新的思路与方法。通过数据思维的培养和实践，企业不仅能提高决策的科学性，还能在复杂的市场环境中找到自己的立足之地。未来，随着数据技术的不断发展，经营分析框架将愈发重要，成为推动企业创新与发展的核心动力。