数据分析-06 商业数据分析思路

1、明确要解决的问题

手头已有的数据如下：
日期
城市
访问人数
放入购物车的人数
提交订单的人数
成交人数
销售额

搞清要解决什么问题。不同的问题有不同的方法。搭建分析体系要从领导要解决的问题出发，若领导未提具体需求，就要对领导可能的需求做假设。一般来说，领导都希望提升业绩，而要提升业绩，往往需要做问题诊断、市场预测、员工考核、优化资源配置等工作，所以你可以把这些内容列出来，再列出要完成这些工作常用的方法和所需的数据支持。比如，问题诊断可以用分类分析和销售漏斗分析等方法；市场预测有回归分析、时间序列等方法；员工考核可以用对比分析、定标比超等方法；优化资源配置可以制定物料计划、进行规划求解等等。（见图1）

图1 搭建分析体系

这数据里的4类人数对应的是一个购买流程，因此可以通过各流程的转化率做问题诊断；
这数据里的日期和销售额可以构成时间序列，因此可以做市场预测；
这数据里的城市和销售额可以构成各城市的业绩完成水平，
如果结合各城市的年度计划，就可以做各城市销售总监的考核；
如果结合资源投入，就可以优化资源配置。”

2、问题诊断

做问题诊断就像剥洋葱，一层一层地剥，才能看到本质。现在对城市做诊断，看看公司在哪些城市的客户转化率存在问题。找出哪些城市业绩不理想。
公司2012年在各城市的客户规模与销售业绩（见表1）。

表1 2012年各城市的客户规模与销售业绩

2.1 分类分析

做分类分析，找到诊断对象。用成交人数和年销售额把城市分成几类。其中，成交人数反映了业绩的数量；年销售额反映了业绩的质量。用表1的数据，画出各类城市的业绩对比图（见图2）

图2 各城市的业绩对比

可以看出，按照业绩表现，城市可以分为三个梯队。
第一梯队（北京、广州、上海）成交数在400人以上，年销售额超过800万。
第二梯队（天津、成都、武汉）成交数在200-400人之间，年销售额在300-600万之间
第三梯队（济南、南京、郑州）成交数小于100人，年销售额小于200万”

造成城市之间的这种梯队差异的原因分析：
访问人数及其转化率。访问人数低或其转化率低，都会影响城市最终的业绩表现。画出各城市在访问人数及其转化率的表现。（见图3）

图3 各城市的访问人数及其转化率对比

根据图3，写出这些城市的类别、特点和相应的营销策略

表2 各类城市的特点及相应的营销策略

从表2可以看到，成都、武汉、天津这三个城市就是你做问题诊断的对象——一方面，这三个城市客户转化率低，存在一些问题；另一方面，这三个城市市场规模大，有值得改进的空间。

2.2 销售漏斗法

用销售漏斗法，分析从用户访问到在线支付各阶段的转化率，从而找到转换率低的问题环节，提出相应的提升路径。见图4。

图4 销售漏斗法

用表1的数据，计算出成都、武汉、天津以及标杆城市的上一步转化率（见表3），并制作出相应的图表（见图5）

表3 问题城市与标杆城市上一步转化率的对比表

图5 问题城市与标杆城市上一步转化率的对比表

3 针对问题提出策略

成都的问题主要出在用户访问到放入购物车的环节，对于成都的顾客应提升商品与网站的体验；
天津的问题主要出在放入购物车到提交订单的环节，对于天津的顾客应加强促销、供应链建设和客户服务；
武汉的问题主要出在提交订单到在线支付的环节，对于武汉的顾客应加强在线支付的用户体验；

这篇笔记是对公众号[大数据分析和人工智能]分享文章(一步一步教你如何分析商业问题)的学习