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標題: 你與牛逼行銷的差距,就差這一套分析體系! [打印本頁]

作者: fanruan2017     時間: 2017-10-27 10:39 AM    標題: 你與牛逼行銷的差距,就差這一套分析體系!

文 | 帆軟數據應用研究院 任敏
(文中報表都來自於FineReport報表製作與BI商業智慧工具)

隨著市場情況日益複雜,企業在行銷決策方面挑戰越來越大。建立科學的行銷數據支撐體系,是保障企業行銷決策科學性的重要基礎。本文從數據分析的角度對行銷決策的工作做了模塊化解析,包括分析指標拆解、管理儀表板、行銷KPI體系、經銷商與門店管理、競品分析、預測分析等六大模塊,對企業行銷決策分析工作的規劃與建設有很好的指導意義。

一、分析指標拆解

1、指標

行銷決策的數據分析指標,流行的分解方法有很多種。我簡單粗暴,只抓重點,分為「業務模塊」和「運營模塊」兩大核心板塊。

業務模塊包含整個行銷流程中涉及到的訂單、合同、發貨、回款、退貨等指標,例如銷售額、回款額等,同時也包括業務流程的前端與終端相關的指標,例如產品價格、期初期末庫存、客戶滿意度、市場佔有率等。

運營模塊包含行銷過程中涉及到的人員、渠道、費用、以及預測等相關分析指標,它們是業務流程得以實現的先決條件或媒介以及實現的結果。

具體指標內容可以看下面這個圖:



2、維度

有了分析指標就有了做數據分析工作的基礎,接下來就要選擇合適的維度和方法來分析這些維度。對維度的梳理不僅可以幫助我們更快掌握數據分析工作,更重要的是在實施過程中對IT人員數倉建模有很好的指導意義。

行銷決策分析中,常用的分析維度一般是:部門(總部、各事業部等)、區域(華南、華北等)、品類(產品種類)、系列(產品細分)、渠道(經銷商、直銷、代理商等)、客戶(一般是按重要程度分等級)、時間(日、月、季度、年等),也包含一些企業內部自定義的維度。

同一維度可以層級鑽取分析,不同維度可以從不同角度聯動分析,根據想要的不同結果和目的選擇不同的維度組合進行分析,得出的分析模型也是不一樣的。

3、方法

將指標用某一維度展現出來,展現方式的選取就涉及到分析方法。

在行銷體系中常用的數據分析方法主要是:同比、環比、累計、計劃與實際、佔比、排名、對比、走勢、平均等。不同分析方法做出的分析報表所表達的資訊是不一樣的,在前期需求評估和業務邏輯溝通時就應該確定好分析方法,往往會事半功倍,效果顯著。

在關鍵指標確定之後,規劃如下的決策分析模塊,包括管理儀表板、行銷KPI體系、經銷商與門店管理、競品分析、預測分析等五大模塊,分析的維度和方法是根據不同模塊做數據分析的目的來定的,下面具體介紹每個模塊的內容。

二、管理儀表板

管理儀表板是針對行銷領導提出的,目的是讓他們實時掌握整體行銷概況以及關鍵指標是否異常等信息,是典型的多指標多維度聯動鑽取分析。

綜合以上業務指標和運營指標,可以製作如下儀表板報表:

1、當日行銷實時作戰圖:
掌握行銷實時概況,用熱力地圖展示區域維度的數據,更直觀清晰;區域top排名,壓力競爭促進業務增值;品類銷售佔比,了解銷售額貢獻比例;關鍵指標可用儀表板或數值顯示,直接明了,明細數據可用聯動或鑽取的形式,建議用鑽取,單頁元素過多會視覺疲勞,信息不集中反而影響使用者體驗。



2、產銷存平衡圖:
行銷的基礎是維持一個良好的產銷存平衡,不應該存在斷貨,也不應該存在囤貨積壓,將生產線上品數量與庫存成品數量和銷量做對比分析,監控期初期末庫存,設置庫存預警線,預測斷貨風險及積壓周期,最好是直接定位到責任部門或個人,異常數據推送到領導,實現PDCA反饋改善的良好循環。



3、預測實際對比走勢圖:
對於行銷運營來說,關注的指標主要是銷售額、銷售成本、費用以及利潤,拿下面案例圖介紹其分析價值:將每月的預算與實際值進行對比,可以看出預算工作的準確性,例如6月的凈利率預算過低是因為5月份沒有預算出6月份的成本增加導致,再進一步鑽取分析,可能是增加了大量的人力,未預測到的原因可能是人事與財務信息交流的問題,就可以針對性的解決;例如3月到6月,毛利率與成本佔比的變化幅度不大,但是可以看到凈利率的波動正好與費用率的波動相反,進一步對費用率的異常波動進行分析針對性的進行改進,以促進凈利率的平穩增漲。



4、當月運營關鍵指標概況:
業務概況和運營概況的儀表板都是需要的,將領導關注的幾個運營關鍵指標用不同的方法展現,地圖展示區域維度,經銷商門店排名或者區域銷售利潤排名,凈利潤的走勢情況,整體目標達成情況,這個儀表板和上面運營預測對比的基礎,但不能放在一起,因為數據分析目的和側重點不一樣。

行銷決策分析的數據應用方法

三、行銷KPI體系

行銷運營中比較看重人效和投入產出,所以建立一個完善的行銷KPI體系是非常有必要的,將一些指標細分到具體某個人或某個部門及區域,作為部門或個人的績效考核指標,有督促作用也有激勵作用。

1、KPI體系

KPI體系不是簡單的指標羅列,要結合管理的理念去實施,做KPI考核的目的不應該是限定員工的工作輸出,而是要讓員工發揮最大能力去創造價值,這個價值我們用指標的形式去量化,頹廢不前的及時擯棄,不斷上升的要給予更大的平台讓其發展,所以激勵效應是KPI體系的核心。

行銷KPI關鍵指標為銷售額、客戶數、回款額、利潤率、效率、達成率、增長率等,銷售額、客戶數、回款額、利潤率是衡量行銷人員個人業務能力的關鍵指標,效率(通常是價值/成本)用來衡量其工作效率,達成率與計劃值對比,用來衡量抗壓能力,增長率是很多企業忽視的指標,僅從當月數據來考核員工的績效是不合理的。

KPI體系應從對標激勵、監管報告、會議復盤三個角度出發建設:

對標激勵是員工或部門間橫向、縱向對比的過程(最典型的銷售額排名、目標達成率),通過對比員工實現自我激勵;
監管報告側重的是數據的準確呈現、歷史存檔以及層次彙報的過程,實現自上而下的監控管理體系;
會議復盤,對好的進行表揚,差的總結反思,從其他維度分析檢驗行銷策略的合理性。

2、KPI報表

KPI報表應根據不同對象分別開發製作,分別是以個人、區域或部門、總體三個維度去考慮。

個人維度——實現自我激勵
個人的KPI應該直觀清晰,直接展示分攤到個人名義上的銷售額、銷售成本、費用以及產生的凈利潤,同時還應該有個人對比和他人對比,個人對比主要是同比環比,以及增長率的體現,他人對比最好是以柱狀圖排名的形式,讓每個區域或部門負責人監控各自員工的績效情況。





區域或部門維度——有可比性的團隊競爭
不同區域的市場情況不同,不同部門負責的產品或區域不同,單純拿銷售額作為指標來考核是不合理的,利潤率在一定情況下可以消除這種不合理性,但是也會存在某些區域銷售額過低,業務變動幅度大,所以以利潤和利潤率來共同衡量不同區域或部門的績效是相對合理的。



總體維度——運營自評,對上彙報
從行銷整體的角度來衡量KPI是很有必要的,自評對下一階段計劃可以起到參考作用,而且對上級彙報也有數據基礎,自評同樣是對銷售額、利潤等指標的展示,但目的和側重點不同,應從計劃達成率來分析,以及按時間維度做趨勢分析,體現部門是持續增收還是虧損,最後還應該從整體角度算出平均人效,判斷資源的投放是否合理。







四、經銷商與門店管理

對於家電行業來說,正常的行銷模式都是經銷商和門店較多(電商見第五點競品分析),所以對經銷商和門店的管理尤其重要,從兩個角度去做分析。

1、整體概況——針對企業統一管理

各經銷商、門店數據定期匯總到企業總部,由總部做統一的數據清洗轉化操作,可以做成儀表板的樣式,包含所有經銷商或門店的數量、訂單總額、銷售總額、庫存總額等信息。

2、單體情況——針對各經銷商或門店自我管理

對於各個經銷商或門店提供的數據,針對性的製作一些報表,然後嚴格控制許可權,僅開放這些報表給他們,便於其內部管理,展現形式與管理儀表板類似,也是分業務和運營兩部分,不過有些指標經銷商或門店不一定給到,比如利潤。

差異化比較大,前期可以從合作較好的幾個經銷商入手,使用起來之後便於後期橫向推廣。

五、競品分析

知己知彼也是行銷策略中的重點,涉及到外部電商平台數據的獲取以及分析方案,詳見之前系列文章《打敗競品第一步,做好競品分析》。

僅以電商平台的數據作為分析對象,如企業有其他數據來源,也可討論出對應的數據分析方案。

六、預測分析

行銷運營中非常重要的一個環節就是預測,包括市場趨勢預測、銷量預測、費用預測,用以提前制定行銷策略和指導各區域行銷工作,促進計劃和目標達成,與實際值做對比,矯正下次預測值,為KPI提供了數據基礎。

1、預測方法

通過數據做的預測一般都是定量分析,而對於諸如需求變動、經濟變動、同業競爭動向、政府政策、消費觀念轉變等外界因素的影響是無法很好量化的,所以預測工作一般都是沒有既定的公式,需要結合管理者的思考,通過數據填報錄入的方式,將預測值存入資料庫,進而影響下個月的訂單計劃和生產排程以及銷售計劃。

在沒有既定公式的前提下,我們可以通過對歷史數據的計算分析給出預測的參考值,管理者在參考值的基礎上再結合外界因素進行判斷,準確度會提高不少。

趨勢預測法:
對歷史數據按時間維度進行加權平均,加權的係數可以根據季節性或節假日的影響進行調整,再乘上歷史平均的增產率,得到當前趨勢下一時間段的預測值,然後用往年同期值進行校驗。

因果預測法:
利用回歸分析法,將相關性的一套數據做對比回歸運算,得出下一時間節點的預測值,例如油煙機和油煙機套裝,相關性很大,可以採取這種方式。

2、預測報表

預測值通過填報錄入的方式進入資料庫,然後通過報表製作工具或BI商業智慧工具展現在前端,主要是和實際值的對比,判斷實際銷售指標是否達標,可以作為KPI考核的依據,另外也可以幫助判斷預測的準確性和計劃安排的合理性。



這裡,我們做個總結,行銷決策分析的數字化應用思路主要包含以下幾點:

打通數據壁壘,實現信息透明,讓行銷總監看到的不再是黑盒信息;
輔助管理預測,提高決策成功率,讓行銷經理的運營工作不再無憑無據;
提高工作效率,促進業務增值,讓行銷人員之間實現橫向縱向對比的良性競爭。
這就是數據的價值,這就是數據分析的魅力。


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[ Last edited by fanruan2017 on 2017-10-27 at 10:44 AM ]




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