數據分析一大堆，結果卻是大家早就知道的結論？是工具和方法出問題了嗎？真正原因可能是你的思維有誤區。

前段時間閑聊，朋友說正在做一個線下網點的經營分析，分析結論是這個新開的網點單量太少。（類似新開了一家沙縣，要做這家沙縣新店的經營分析，結論是新開的這家沙縣，每日下單客戶太少。）

漁歌望穿秋水期待著下文，可是戛然而止，沒下文了。

漁歌：“沙縣老板不知道這家新店，單子太少了？”

朋友：“知道?！?/p>

漁歌：“那這個分析是為了什么？難道就為了告訴沙縣老板，你的單量太少了，還是，你對單量太少的判斷是對的？”

朋友：“我也不知道咋往下分析了，看了很多數據，可沒用??！”

漁歌陷入了思考，為什么BI花了九牛二虎之力，分析的云山霧罩，只給了個眾人皆知的結論就結束了？

如果我是沙縣老板，心里一定BB分析師：你當我傻，還是你們這幫分析師吃飽了沒事干，難道還要你告訴我單量太少了？！還是你準備向我老板打小報告，說我業績差？

在漁歌看來，單量太少，這只是一個很淺層的業務結果，根本不能叫分析，更談不上商業分析。這種分析，對BI來說，吃力不討好，費了力氣沒成長、沒結果，業務不認，自己也很喪。

為什么分析的這么辛苦，得出的結論大家早知道，誰誰都不滿意？核心原因有3個：

1. 分析之前：別人知道的，我卻不知道；
2. 分析過程中：除了別人知道的，我沒有引入新的數據；
3. 分析方法上：缺少分析思維、框架、邏輯；

仍以新開的這家沙縣門店經營分析為例，我們逐步討論這3個原因和怎么破。

01 分析之前：別人知道的，我卻不知道

這個問題看上去很弱智，卻很常見。表現為：一聽到需求方來問數據，馬不停蹄寫SQL，絕不多問一句遇到了什么問題，為什么要看這個數據？仿佛多問一句，就顯得我的SQL不行，或者我不懂業務。

很多人忙著解決問題，卻很少有人關注問題的本質。這是通病。

所以我們都先給自己把個脈，看看自己有沒這個毛病，或者請同事、老板幫自己照個鏡子，避免有毛病還不自知。此處停頓3秒，捫心自問。

意識上擺正后，我們再看怎么解決別人知道，我卻不知道的問題。

解決方案：分析前先摸底，做足準備工作

拿出一張紙，一支筆，先梳理思路，業務的背景是什么，流轉路徑是什么，業務為什么要分析這個問題，可能的原因有哪些，自己有哪些地方還不了解，需要找誰請教。這是分析師心中的圖，心中有圖，分析才開始靠譜。

想的七七八八，或者自己壓根想不清楚，那就開始找人聊，找業務聊、找產品聊、找客戶聊，把之前想的框架、問題和各方的信息輸入做交叉驗證和補充，把大家的信息變成分析的起點。起點高了，才能分析出更有價值的內容，不至于忙了半個月，出來了一個別人早就知道的結論。

所以，分析師在拿到命題后：

第1件事：和相關人員溝通業務背景、現狀、當前的問題；

第2件事：形成思考、分析框架，把框架畫出來，框架可以逐步調整。但不要急著寫SQL！

思維方式是分析師和產品經理最異于其他崗位的特點。

以沙縣新店單量少的案例來說。分析前，先找各方溝通，或者先用數據驗證自己的猜想，比如：

1. 業務預期：當初新開此店的業務初衷是什么？選址的標準是什么？當時的業務量增長預期是什么？
2. 過往經驗：根據沙縣過往的經驗，一家新店的單量增長路線是怎樣的，這家新店和其他店的差異在哪里；
3. 業務現狀：實際業務量及業務構成：如線上外賣、線下堂食的單量占比怎么樣，營銷手段有哪些，效果分別怎么樣？和其他店經營上有什么差異？
4. 業務環境：針對這家新店周邊整體的人口特質、門店位置、同類競品店鋪的情況怎么樣，店鋪中各sku的銷售分布怎么樣？
5. 問題假設：各方猜測現在單量少的問題是什么？有消費者投訴，還是競爭太激烈，還是周邊環境沒起來，或者說店長和團隊很不靠譜？

分析之前，找業務、運營、BD、產品先溝通，其中有些問題也可以先看數據，數據和各方的輸入相互補充、相互印證，也為分析找到線索。

02 分析過程中：除了別人知道的數據，我沒有引入新的數據

業務發展，要么來自增量，要么來自模式重構。

在商業分析中，增量來自于分析師掌握了其他人沒有的信息。而模式重構則來自于分析師對業務大圖的梳理，對問題本身的梳理，也就是分析框架，別人沒有像我們一樣這么完整、窮盡的去分析過這個問題。做到了這兩點，就一定是優秀的分析師。

先說增量，也就是分析師要掌握別人不知道的信息（數據）。

解決方案：緊緊圍繞分析目的展開，去找到為了分析透這個問題，需要的數據

不要把自己困在sql里、困在數據倉庫的幾十張、幾百張表里。商業分析緊緊圍繞商業訴求展開，需要用什么數據也圍繞商業價值展開，不是圍繞數據庫有什么數據展開。這是很多分析師無法成為商業分析師的重要原因。

或許有朋友說，巧婦難為無米之炊，如果數據庫都沒數據，我能怎么辦？數據庫沒數據，但客戶有數據、店長有數據、市場有數據，這些數據只是不在數據倉庫，不是用數字體現出來的，是以信息的方式存在，需要自己去搜集。

如果商業分析只能跟著數據庫的數據來做分析，那么商業分析的價值直接砍半，因為數據庫有的數據，日常分析做報表即可，體現不了商業分析的價值。

尤其在線上、線下融合越來越多的情況下，盡可能融合線上、線下數據，線下的數據通過其他渠道去獲取，可能是現場觀察，也有可能是用戶調研，甚至是競對研究。

比如說新開的沙縣經營不好的原因分析。分析師可以自己去線下踩點，去觀察：

1. 市場環境：在這個區域，有多少同類的店鋪（比如黃燜雞、蘭州拉面），他們的單量怎么樣？線下整體的人口流量有沒有起來？
2. 我的優劣勢：和其他店鋪相比，自家的沙縣好在哪，不好在哪，是位置太偏，沒有客戶，還是客戶回頭率很低，還是別人家也很差？
3. 消費者反饋：用餐者對店鋪的反饋怎么樣？對其他同類店鋪的反饋怎么樣？

這樣的分析生動、有血有肉、才能找到商業問題的真相。經過類似的摸底，分析師掌握的信息必然比在辦公室里的業務、產品要多。而這樣的信息除了從市場上來獲取，也可以和業務、產品聊，交叉驗證。

可能有人說，這種信息我拿不到。不好意思，不深入市場，就無法產出高價值的商業分析報告。同時，信息獲取也沒有那么難，現場觀察、跟店鋪負責人聊，和在沙縣或黃燜雞就餐的用戶聊。沒有人規定分析師必須待在空調房里，或者必須從數據庫取數。

03 分析過程中：缺少分析思維、框架、邏輯

前面提到：業務發展，要么來自增量，要么來自模式重構。

在商業分析中，模式重構來自于分析師對業務大圖的梳理，對問題本身的梳理，也就是分析框架，別人沒有像分析師一樣這么完整、窮盡的去分析問題。

也就是我們有別人沒有的思維大圖和分析框架。

仍以沙縣新店的經營分析為例，商業分析至少要給出3部分內容：

1. 經營現狀到底如何？
2. 經營不好的原因是什么？
3. 改善經營的建議方案是什么？

也就是：是什么，為什么，怎么樣3步曲。

基于這樣的分析目的，我們應該如何展開分析：

1. 新開沙縣的經營現狀到底如何？

• 先看新店從開業后至今的單量及變化趨勢，可以用日均、周均、月均，或者總量，度量指標的選擇根據實際業務場景來；
• 再看過往沙縣新店的單量及相應的店鋪成長周期、及單量變化趨勢；
• 接著看新店競爭對手（位置、用戶資源接近的門店，比如黃燜雞）的單量及變化趨勢；結論：只有通過自己的、競對的綜合比較，才能知道新店的經營到底處在什么位置，而不是僅新店單量太少。即使少，那多少是合理的，和期望值差多少。這是一個定量的精確描述。

2. 找出新店經營差的原因

在第1步明確新店經營差后，要找到經營差的原因。

假設交易金額是看經營好壞的唯一因子，暫不考慮成本等因素。

那么怎么找到交易金額差的原因，需要層層拆解，并不斷調整，比如下圖：

交易金額=支付筆數*單均支付金額；

交易筆數和新老客戶的分布有很大關系，拉新的效果，留存的效果分別怎么樣；

單均交易金額則和消費者的消費能力和SKU設置合理性相關。

所以，總交易額差，到底是哪個指標在拖后腿，還是幾個指標在拖后腿，還是都拖后腿，各指標和其他網點相比較，差哪了，差多少?

刨根問底往下走，才能越來越接近真相。比如這個店鋪所覆蓋的區域，人流就是比其他區域少，周邊都還是工地，工地又統一解決工人的用餐問題，附近的黃燜雞經營效果也不好。

也或者是這家店的客戶回頭率特別差，因為食客認為太難吃了，這會在老客這個指標中體現出來。

通過這種方式，層層探求問題的真相，也就找到了原因。所以分析師在寫SQL前，腦子里要有一張圖，然后在和各方的溝通和數據探查中，逐步調整這張圖，這張圖就是分析框架。當分析師拿著這樣的分析框架和結果和業務溝通的時候，別人一定會在心里為我們點贊，不敢小看我們。

3. 給出新店改善經營的目標及建議

找到經營不好的具體原因之后，可以再多往深了走一層。

現狀是這樣，原因是這樣，如果做一些策略改進，效益會提升多少，比如做新店促銷或者單品促銷，根據歷史的經驗，結合新店的特征，能帶來什么樣的新增效益。

或者為了達到單店的目標，可以從哪幾個方面著手，比如增加新客、提高客單價等對整體效益的權重非常是怎么樣的，要分別提高多少，可以達到業務目標。

有了1）是什么；2）為什么；3）怎么樣，才是完整的商業分析。

小結

一項商業分析需要回答3個問題：是什么，為什么，怎么樣（商業分析3步走）。

也就是既要有現狀描述，也要有原因洞察，最好還要有方案建議及對建議的預估。也就是商業分析的3步走路徑。

為了做到有價值商業分析的3步走，需要做到下面3點：

1. 分析前，做充分的準備工作。和需求方溝通業務的現狀、問題、預期，不要急著去跑數。這很重要，卻被很多人忽略的。重要的話再說一遍：很多人忙著解決問題，卻很少有人關注問題的本質。
2. 分析中，圍繞分析目標，整理采集數據，不把自己限于數表。結合前期從業務、行業、合作伙伴等各方輸入的信息或者自己的初步分析假設，去跑市場觀察用戶、競對，不要把自己局限在數據庫的數據。
3. 分析中：梳理分析框架、思路、假設，層層拆解，分析框架指引數據人找到業務大圖和業務關鍵點。

能看到這里，表示你很有很強的學習意愿和能力，給自己鼓掌。

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作者：西湖漁歌，微信公眾號：西湖漁歌

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