文 | jiago王fr

文章来源:知乎专栏《撩撩数据吧》——数据干货&资讯集中地

你有没有过这样一种感觉,费尽心血做了一堆的报表,但是感觉没什么用,被其他部门同事问起来,还有那么一丝不好意思在心头。因此,想推动数据分析的项目,心中就满是纠结和犹豫了,毕竟想和领导汇报,都不知道需要讲什么。

回过头来看,是不是你那一堆的报表就真的那么没用?怎样才能避免劳而无功?

一:有些报表不是没有用,而是价值容易被忽略

有些报表的价值很容易体现,比如工具类的,就是业务人员因工作需要而查询,通诸如FineReport报表系统的使用省下来的时间,就是价值。而有些报表的价值,没那么容易体现,甚至常常被定义为没用,说起来是有些冤枉的,比如一部分管理类报表,例如商场的实时业绩看板、销售日报表这类。

这类报表领导们没事就会看一眼,大部分情况是没有下文的,但仅仅是看这么几眼,也是有价值的,分为两类:

1.打个不那么恰当的比方,我们没事也会刷朋友圈,看了之后呢,该怎么活还是怎么活,朋友圈也没办法拯救自己于水深火热,或许朋友圈里秀的恩爱反倒让自己更多凄凉。但我们还是会看,因为这是一种信息透明啊,我有这样的好奇心,我需要了解这些信息。对于企业的业绩更是如此啊,像实时业绩监控这种,就是要没事看几眼,他就实现了信息的透明和对称。

2.这种报表,有那么一点“养兵千日用兵一时”的意思。没机会的时候显不出它,赶上一个机会,那它功劳就大了。

二:用量来体现价值,反而显得没价值

因为怕报表做出来后没价值,所以在规划的时候就“认真”一些,想办法、找资料、花时间整理出一套分析体系来,期望这分析体系能够给公司的业务带来升级的效果,比如下图的商品主题

就可以整理出这样多的内容来,可能还会更多。理想情况下是这些内容都开发出来,从而企业对商品有了全方位的分析和管理。但现实很少理想,这么多内容开发出来,十有八九是没什么人用的,原因有以下几个:

1. 没有对应的责任人。一个报表要想被用起来,一定是要有人对它负责的。比如各门店店长是希望处理掉店铺的异常商品的,异常商品过多一定是会影响到他的kpi,那么他一定会关注门店的异常商品,低库存要准备订购、负毛利进行价格调整、销售要思考促销/调整货架/反运等。再看商品生命周期分析,谁会对它负责呢?没人关心这东西,只是听起来很牛,那怎么会被使用。

2. 浅尝辄止。做了一堆的分析,却没有把某一个做的深入。两个概念,一是说报表层面上只是做了下一般的数据展示也就算分析,比如商品abc,出了abc商品的列表外没有什么其它。另一说是并没有推动的深入,一套报表做完,需要他自身物理上的完善,同时需要配套它的使用方法、价值说明,寻找它的负责人以及后续的推动和应用反馈等,举例子,比如商品的价格分析。

从报表内容的角度,是需要展示商品价格区间内各价格点的成交笔数、sku数、销售额/毛利率。近一步的要对这个报表进行说明,比如:

1.分析各价格销量,找到价格点,通过在价格点附近陈列更丰富商品,可以给消费者一种商品丰富,价格适中的感觉;

2.分析价格区间sku数量、交易笔数等,总结商店主力消费人群,再通过管理报表对比发现自己店铺某类商品的如果远低于平均水平,可以从价格带分析入手,分析是不是自己的人群定位错了;

3.陈列各类别商品价格带,看是否出现价格断档的情况,要尽量避免;

4.如果发现自己的价格密集带的销量并不是最高的,那要进一步分析是不是自己的价格点定位错了;

5.可以通过调查来分析竞争对手的价格点和价格带的深度,从而分析竞争对手的人群定位;

这个报表的使用者应该是品类经理和店长,因为他们需要对品类和店铺的销量负责,而对价格带的分析和利用是明显助于提升销量的。

同样的,销售额、销售比数、客单价的波动分析,如果只是简单做了这样一张报表也基本是没什么用。

销售额、销售笔数上升,客单价下降代表什么?

销售额上升,销售笔数下降、客单价上升代表什么?

销售额、销售笔数下降、客单价上升代表什么?

将以上内容都补充起来之后,才会引起业务人员的注意,才能够找到报表的负责人。

以上也看得出来,这些能够带来价值的主题报表,做好用好一个也不是很容易的,所以不要想着把内容做全,盯着一个主题用起来,比做一大堆分析内容的价值大多了。

三:用户不承认价值

报表做完了,也真的被用起来了,更让人感动的是各店铺的业绩确实更好了,不过他们不认为这是报表的功劳呀!这也是常有的事,但是要怎么解释,我也犯难了,只想说做到无愧于天地父母就好。

总结:“智能”对于广大企业来说高度太高,对于大多数企业而言,数据能带来的价值都是很朴实的,朴实到讲出来都是大白话,没有技术基础也听的懂。有些很"简单"但有用,有些逼格很高但没人用,总体上越是“简单”越有用(这个简单并不是说制作推动简单,而是理解起来简单,甚至是平时工作常见的)。有时候我都在想,在真正做事的时候,是不是该忘了“大数据”。

 

 

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