提升决策效率的商业智能分析技巧分享

商业智能分析：企业数据驱动决策的新纪元

在当今的商业环境中，数据已成为推动企业发展的核心动力。随着信息化和数字化转型的加速，企业越来越意识到数据的重要性，尤其是在决策过程中，数据的价值愈加凸显。商业智能分析（Business Intelligence，BI）作为一种通过数据分析来支持决策的工具，正日益成为企业管理者和运营人员不可或缺的能力。

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

课程背景与重要性

在现代社会中，数据无处不在，从消费者的购买行为到市场趋势的变化，企业必须善于挖掘和利用这些数据，以获取竞争优势。本课程旨在帮助企业基层管理者和运营人员掌握商业智能分析的技巧，提升数据应用能力，从而解决实际经营问题，并为企业的可持续发展提供支持。

数据思维的定义与重要性

数据思维是指在决策和分析过程中，能够以数据为基础进行思考和判断的能力。这种思维方式不仅能够帮助企业了解市场及客户，还能衡量业务的真实发展状况。数据思维的重要性主要体现在以下两个方面：

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业可以深入了解客户需求和市场动态，从而制定更有效的营销策略。
• 科学决策：数据思维使企业能够通过科学分析快速定位问题，挖掘商业机会，并优化业务流程。

构建有效的数据指标体系

构建数据指标体系是商业智能分析的关键步骤之一。数据指标体系不仅可以帮助企业监控业务的发展状况，还能通过标准化的衡量指标快速定位问题。为了有效建立数据指标体系，可以采用以下三个步骤和四个模型：

三个步骤

1. 明确业务目标，确定数据需求。
2. 选取合适的数据指标，构建指标体系。
3. 对数据进行分析，形成业务决策依据。

四个模型

• OSM模型：通过明确业务目标，确保数据能够有效赋能业务。
• AARRR模型：理清用户生命周期及行为路径，从而更好地进行市场分析。
• UJM模型：帮助企业在用户旅程中识别关键接触点。
• MECE模型：确保指标体系的分级治理，避免重复和遗漏。

常用的数据分析方法

在商业智能分析中，掌握常用的数据分析方法至关重要。以下是一些有效的分析工具和方法：

• 麦肯锡逻辑树分析法：通过逻辑关系的梳理，帮助分析问题的各个部分。
• 象限交分析法（波士顿矩阵）：用于分群运营，输出精细化策略。
• 5W2H分析法：提高思考效率，推动问题的定位及提案。
• 全流程漏斗分析法：基于流程拆分，识别问题节点。

数据思维应用场景

数据思维的应用场景广泛，以下重点介绍如何构建有效的业务监控体系和评估标准：

业务监控体系

建立业务监控体系的核心在于数据指标和数据指标体系的构建。通过标准化的衡量指标，企业能够实时监控业务发展状况，并快速定位问题。指标分级治理有助于减少重复工作，提高分析效率。

经营分析框架

构建经营分析框架时，可以从多个方面进行分析，包括：

• 经营达成及预算执行分析
• 业绩结构分析
• 业务策略执行分析
• 组织状况分析（组织驱动型业务）
• 重点项目主题分析

商业智能分析的完整流程

进行有效的商业智能分析需要遵循一系列流程，确保分析的系统性和科学性。完整的数据分析流程通常包括以下几个步骤：

• 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：采用常用的数据获取方式，确保数据的有效性和准确性。
• 数据处理：明确数据口径，并进行异常值和空值处理。
• 数据分析：根据不同主体，引用合适的数据分析方法，制定分析框架。
• 数据可视化：使用图表和可视化工具呈现数据分析结果。
• 形成结论：基于数据分析结果输出总结和建议。

商业智能分析的应用案例

商业智能分析在实际业务中有着广泛的应用，以下是三个典型的应用案例：

• 用户留存分析：通过分析用户留存率，识别客户流失的潜在原因，制定相应策略。
• 用户流失分析：定位业务指标的异动因素，分析用户流失的影响，并提出改进措施。
• 数据波动分析：判断数据波动的幅度是否构成异常，通过逻辑树确定影响因素。

提升数据分析结论的说服力

在商业智能分析中，数据分析结果的可行性和说服力至关重要。为了让数据分析结论更具说服力，企业应关注以下几个方面：

• 基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案。
• 避免数据分析中的逻辑漏洞，确保结论的客观性和准确性。
• 通过可视化的方式呈现数据，使结论更加直观易懂。

数据分析师的角色与协作

数据分析师在企业中扮演着桥梁的角色，负责将数据分析结果与业务部门有效对接。高效的协作机制能够提升数据分析的价值，确保分析结果能够落地实施。数据分析师需要具备以下能力：

• 沟通能力：能够与不同部门的同事有效沟通，准确理解业务需求。
• 业务理解能力：深入了解业务，充分对焦需求，确保分析的针对性。
• 解决问题能力：基于数据分析结果提出切实可行的解决方案，推动业务优化。

实战演练与总结

在课程的最后阶段，学员将通过实战演练将所学知识应用于实际案例中，进一步巩固学习效果。通过系统的培训和实战演练，企业将能够有效提升数据分析能力，推动商业智能的落地应用。

通过本课程的学习，学员将掌握数据思维的重要性，学会构建有效的数据指标体系，掌握常用的数据分析方法，并能够在实际业务中灵活应用。这不仅为企业的战略决策提供了数据支持，也为企业在激烈的市场竞争中争取到了更多的机会。

结语

商业智能分析是企业数字化转型的重要组成部分，帮助企业在复杂多变的市场环境中做出科学决策。通过深入了解数据思维的内涵和应用，企业能够更好地利用数据资产，推动业务的健康发展。在未来的商业环境中，数据将继续发挥其不可替代的作用，成为企业成功的关键所在。