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                    如何利用數據,證明新業務的可行性?
                    發布時間:2020年1月15日 10:07:05

                    臨近年底,很多同學在做2020的規劃,其中有一項很讓人撓頭的任務:分析新業務可行性。

                    因爲過往每次做,不是數據太少壓根沒法分析,就是做實驗被質疑:“有沒有代表性?”“萬一有其他可能怎麽辦?”

                    好糾結~

                    今天就先用一個趣味小例子,看看基本思路。話不多說,直接上案例:

                    有一個地方,人們都不穿鞋子。公司有兩個業務員分別去考察。考察完:

                    • A說:“這裏的人都沒有鞋子,是個重大潛力市場”
                    • B說:“這裏的人都不穿鞋子,沒有市場”

                    現在領導請你分析在這裏開展新業務的可行性:

                    問題一(單選題)

                    兩個業務員的評價,你信誰的?

                    A.信A的

                    B.信B的

                    C.誰都不信

                    這裏要注意:業務的思路和數據分析的思路是不一樣的——

                    業務行動,依靠的是創造力:

                    • 具有正向創造力的人,類似亮劍裏李雲龍這種角色,就是逢山開路遇水填橋,沒有機會都能闖出機會。
                    • 具有負向創造力的人,推卸責任、混吃等死,給他金山銀山都能餓死。

                    業務評價問題,本質評價的是自己的工作態度和工作能力。

                    但是數據分析不是這麽看問題的——數據分析關注的是:事實、概率、投入産出等這些可量化的東西。數據分析講的是大概率事件,是更有可能出現的結果。因此數據分析給結論會更謹慎、偏保守。

                    作爲專業的數據分析師,在了解問題具體情況前,不下判斷。請大家牢記這一點。所以這題選C。

                    問題二(思考題)

                    老板說:現在就是沒數據,你必須選一個,你選誰?

                    答:我選……

                    很多同學都是死在這一步!!!

                    理論上,我們要是了解目標市場,有豐富的數據,就能做各種分析。

                    可現實是,往往數據還沒幾個,業務方已經拿著幾套方案開始PK了,老板還要求數據分析必須給意見。怎麽辦?!

                    有同學一急之下,就和業務方一起拍腦袋:假設該市場有100萬人,假設該市場有5%轉化率。

                    親,你這樣雖然能拼湊一個:銷售額=客戶量*轉化率*客單價的公式,可所有參數都是假的。跟拍腦袋有啥區別。這麽瞎拍業務自己也會幹,要你有啥用。想做分析,就一定得找真實數據,問題是怎麽找呢?

                    換個思路,雖然目標市場沒數據,但是參與討論的人是有數據的。

                    于是我們可以這麽回答:我選那個業務能力更強的人的意見。剩下的就是衡量:A和B業務能力誰更強。分析的步驟是一樣的,先建假設再驗證。

                    我們可以列:

                    • 假設1:過往2年,業績更好的人,業務能力更強
                    • 假設2:過往2年,開發新市場數量仁鼎彩票翻倍方法的人,業務能力更強
                    • 假設3:過往2年,開發新市場成功率更高的人,業務能力更強
                    • ……

                    于是就可以基于數據,進行判斷(如下圖所示):

                    如何利用數據,證明新業務的可行性?

                    問題三(判斷題)

                    B業務員說:“過去有甲乙丙企業,都在該地試驗過,但是失敗了,所以我們做也會失敗。”

                    請問這種說法是對還是錯?

                    判斷對錯之前,先問:甲乙丙到底是怎麽個“失敗”法。注意,做新市場成功的方式也有很多場景,在數據上的體現並不相同(如下圖所示):

                    如何利用數據,證明新業務的可行性?

                    體現在數據上的失敗有很多種場景(如下圖所示):

                    如何利用數據,證明新業務的可行性?

                    錯誤的戰術、錯誤的時間、錯誤的投入力度、錯誤的工作方法,任何一點失誤都會導致失敗。但最終失敗並不意味著一整個業務都不能做,可能只要調整一點點就能起死回生。所以單純地看最終結果,並不能推翻整個業務,我們需要了解發展過程

                    這一點非常非常重要。因爲在已知結果的情況下,拿著結果找原因,會得到很多錯誤的答案,把不相關的東西也歸納爲成功原因。在外人眼裏,成功人士連放的屁,拉的屎都是那麽成功,大致就是這個道理。

                    對數據分析師而言,要關注的是業績發展曲線,而不是最後一刻的用戶畫像。這樣才知道:到底他們失敗是因爲不會做,還是壓根沒市場。這題沒有答案,因爲B只是說了最終結果,得等市場調查同事們搞到甲乙丙當時發展情況數據以後再分析。

                    問題四(排序題)

                    現在老板決定收集新市場的數據,以下數據采集順序是?

                    • A 新市場的用戶畫像
                    • B 新市場用戶需求調研
                    • C 新市場人口、GDP等統計數據
                    • D 同行在新市場發展數據
                    • E 業務員在新市場走訪數據
                    • F 自身老市場發展數據

                    這一題非常有迷惑性。大量的新人會把AB排在前邊,其實是非常錯誤的——

                    建設用戶畫像成本巨大。有能力搞全量用戶畫像,基本上是在把市場吃的七七八八的情況下,做的最後一步動作。

                    除了BAT級別的,還在野蠻生長的小公司那都是奢望。

                    做市場調研成本很高,定量問卷單份便宜的20/30,貴的70/80。隨便做做就得花一兩個月時間數十萬費用,至于抽樣合理性,精確度都是後話。

                    這題的順序是:FECDBA——

                    老市場的數據真實且積累較多,最容易分析。一線業務員的走訪+宏觀統計數據,可以幫我們從老市場裏,選出和新市場接近的樣本進行研究。很多同學抱怨開展新業務的地方沒有數據,可實際上連自己老業務在不同人群,不同區域的數據都沒有吃透,當然沒法提煉經驗了。

                    問題五(判斷題)

                    經過老市場標簽篩選,發現類似地區的業績增長如下圖所示:

                    A提出一個更激進計劃,爲了盡快跑馬圈地,直接免費投放10000件産品下去,把市場炒熱,推進到成熟期。假設鞋子毛利20%,問是否支持A的計劃:

                    • 支持
                    • 不支持
                    如何利用數據,證明新業務的可行性?

                    在很多雞湯裏,都是開的這個藥方:業務員A免費丟了一萬雙鞋下去,培養了當地人的穿鞋習慣于是打開銷路了。

                    雞湯和幹貨的最大區別,就是是不是認真算數據

                    如果面對的是一個持續增量的市場,這麽幹當然沒毛病,但是如果面對的是一個天花板可見的市場,那這麽幹很有可能提前透支了消費力最後全軍覆沒。

                    如按本題數據,那A面臨的就是一個有天花板的市場,而且預期天花板很低。

                    按20%毛利,前期免費投放1萬件,得5萬銷量才能回本。累計6萬銷量得6萬/1700=35個月才能盈虧平衡,3年時間足夠熬死很多企業了。這就是典型的計劃過于激進(互聯網公司最愛犯的錯)。

                    如何利用數據,證明新業務的可行性?

                    這樣也提醒我們:做新業務/新産品可行性分析,必須帶上對潛在市場容量的預測。不然再好的創意,也會死于投入過大、速度太快、孵化過長……

                    很多同學以爲給業務提建議就是《隆中對》那樣:先打荊州,再打四川這麽宏觀的方向性指引。

                    其實幫業務精打細算,控制好投入,增加産出,一點點算小賬,是更大的價值。畢竟能扯大方向的人很多,能落地細節的人太少。

                    小結

                    這個題目看起來很簡單,可是如果我們把:某企業換成“B2C互聯網企業”;如果我們把:某地方換成“下沉市場”。

                    你會發現,這個問題就是當下最熱門的議題:B2C互聯網企業的增長已經陷入瓶頸,如何做下沉市場?

                    本質上看,2013年開始靠著4G紅利發展起來的B2C互聯網巨頭們,和2008年靠著4萬億大發展的傳統企業(地産、家居、汽車、母嬰)在套路上沒有本質區別,都是靠著燒補貼、圈用戶、擴大份額、跑馬圈地。在吃盡人口紅利以後遭遇瓶頸。

                    而B2C互聯網企業的各種短板,也像故事裏那樣:

                    • 業務:停留在照抄成功經驗,燒補貼拿市場份額
                    • 數據:沉迷于用戶畫像、ABtest,缺少總結發展經驗

                    在行業高漲的時候當然還能混,但遭遇資本寒冬,缺少賺錢能力的當然是一片一片死掉。

                    然而往好處看,越是需要精打細算的時候,才越是需要數據分析發揮作用。只是發揮作用的方式,是很細致的剝絲抽繭,對細節問問一一驗證;是充分利用現有數據,總結經驗;是和市場調查、業務部門緊密結合共同創造。而不是兩耳不聞窗外事,一心只跑數據集,這樣脫離實際,才是離被炒不遠了哈。

                    #專欄作家#

                    接地氣的陳老師,微信公衆號:接地氣學堂,人人都是産品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。


                    文章來源:大牛微信運營  http://www.daniuyunying.com/


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