数据赋能业务：如何通过数据驱动提升企业竞争力

数据赋能业务：构建现代企业的核心竞争力

在当前数字化转型的浪潮中，数据已经成为推动企业发展的关键因素。随着信息技术的迅猛发展，企业在日常运营中产生的数据量不断增加，这些数据不仅反映了业务的运行状态，更是挖掘市场机会和客户需求的重要资源。为了能够充分利用这些数据，企业需要建立数据思维，借助数据赋能业务，通过科学的分析和决策，实现企业的可持续发展。

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

数据思维的重要性

数据思维是指在企业决策和业务管理过程中，利用数据作为主要依据，通过分析和洞察来指导行动的思维方式。它不仅是对数据的简单使用，更是一种系统的、综合的思考方式。数据思维的重要性体现在以下几个方面：

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业能够深入了解市场动态和客户需求，从而调整产品和服务的方向。
• 衡量业务真实发展状况：数据可以帮助企业清晰地了解自身的运营状况，及时发现问题，避免因盲目决策而导致的损失。
• 优化业务流程：借助数据分析，企业能够识别出业务流程中的瓶颈和低效环节，从而优化资源配置，提高整体效率。
• 实现科学决策：数据驱动的决策方式能够降低决策的不确定性，提高决策的准确性。

常用的数据分析方法

在企业的日常运营中，掌握一些常用的数据分析方法显得尤为重要。这些方法不仅能够帮助企业快速定位问题，还能提供有效的解决方案。以下是几种常用的数据分析方法：

• 麦肯锡逻辑树分析法：通过清晰地梳理问题各部分之间的逻辑关系，帮助企业理清思路，找到问题的根源。
• 波士顿矩阵（象限交分析法）：此方法用于对目标群体进行分群运营，输出精细化的市场策略。
• 5W2H分析法：通过提出问题的五个“W”和两个“H”，提高思考效率，推动问题的定位、分析及提案。
• 全流程漏斗分析法：基于流程拆分，帮助企业找出问题的关键节点。

构建有效的业务监控体系

企业要想有效利用数据，构建一个完善的业务监控体系至关重要。通过建立标准化的指标体系，企业可以实时监控业务发展状况，并快速定位潜在的业务问题。

数据指标体系的构建

数据指标体系是企业评估业务表现的重要工具，它通过一系列量化指标来衡量业务的各个方面。以下是构建数据指标体系的几个步骤：

• 明确业务目标：通过OSM模型，企业需要明确自身的业务目标，并围绕这些目标制定相应的数据指标。
• 理清用户生命周期：运用AARRR模型和UJM模型，企业可以理清用户的生命周期及行为路径，从而制定精准的营销策略。
• 指标分级治理：通过MECE模型，企业可以将指标进行分级治理，确保各个层级的指标能够有效支撑业务目标的达成。

经营分析框架构成

在构建数据指标体系的过程中，企业还需要搭建一套完整的经营分析框架，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
• 重点项目主题分析

通过以上分析，企业能够全面了解业务的健康状况，并根据数据结论提出相应的优化建议。

商业智能分析的应用

商业智能分析是数据赋能业务的重要环节。它不仅是对数据的简单分析，更是通过数据分析为业务提供战略支持。

完整的数据分析流程

进行一次完整的数据分析，企业需要遵循以下流程：

• 明确分析目的：了解分析背景及结论使用场景，理清业务流程，制定分析计划。
• 数据获取：选择合适的数据获取方式，确保数据的准确性和完整性。
• 数据处理：明确数据口径，并对异常值和空值进行处理，以保证分析结果的可靠性。
• 数据分析：针对不同主体，选择合适的数据分析方法，制定有效的分析框架。
• 数据可视化：将分析结果以图表的形式展现，便于决策者理解。
• 形成结论：基于数据分析结果，输出总结和建议，指导企业的后续行动。

案例分析：用户留存与流失

商业智能分析的有效性还体现在具体的应用案例中。例如，企业在进行用户留存分析时，可以通过数据波动分析的方法，识别用户流失的关键因素，制定相应的改进措施。数据波动分析的四个排除标准，可以帮助企业更好地理解数据变化的原因，降低决策的风险。

数据分析师的角色与协作

数据分析师在企业中扮演着重要的角色，他们不仅需要具备扎实的分析技能，还需要与业务部门进行高效的协作。

数据分析师的职责

数据分析师的工作范围涉及多个方面，包括数据的收集、处理、分析和可视化等。他们需要深入了解业务，充分对焦需求，树立目标意识，寻找潜在分析点。此外，数据分析师还需避免一些常见的提建议方式，比如不明确分析目的，或者没有结论与观点。

建立影响力与获得话语权

为了让数据分析的结论更具说服力，数据分析师需要具备一定的软技能与硬技能。软技能包括沟通能力、团队合作能力，而硬技能则包括数据分析工具的使用能力。通过有效的沟通，数据分析师能够将数据分析的结果转化为可行的解决方案，为业务决策提供坚实的支持。

实战演练与总结

在培训课程的最后，学员将通过实战演练来巩固所学知识。通过对真实案例的分析，学员能够将理论知识应用于实践，提升数据分析的能力。数据赋能业务的最终目标是帮助企业在复杂的市场环境中，保持竞争优势，实现可持续发展。

结语

在数据驱动的时代，企业必须重视数据的价值，培养数据思维，构建完善的数据指标体系，实施科学的数据分析方法。只有这样，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过数据赋能，企业能够更好地把握市场机会，优化业务流程，实现可持续发展。