業務分析模型,我整理了四個好用的模板

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業務分析模型是優化決策與提升效率的關鍵工具。?本文精選了四個高效業務分析模板,?包括總分式結構模型,?適用于單一關鍵指標深入分析;?矩陣式結構模型,?適用于雙指標交叉分析;?循環式結構模型,?適用于流程性業務的持續優化;?以及邏輯樹模型,?專用于問題診斷與決策支持。?這些模板各有特色,?廣泛適用于不同業務場景,?助力企業精準定位問題、?高效分配資源、?科學制定策略,?實現業務增長與競爭力提升。?

經常有同學問:“有沒有業務分析模型,能直接代入數據,輸出結論”。不同企業里,業務形態千奇八怪,肯定沒法用一條公式滿足所有需求。

但是,有一套方法很好用,可以幫助大家快速梳理清楚業務邏輯,構建分析思路。

一、總分式模型

總分式結構一般用于單一關鍵指標的分析。比如我們要分析一個企業的收入情況,可能該企業有線上、線下,多個銷售渠道,有多個類型產品在銷售。

此時需要把整體收入根據渠道、商品情況拆開(如下圖),從而看清楚:

  1. 哪些是占收入大頭
  2. 哪些是新增長點
  3. 哪些地方有問題

成本分析也能用類似方式,比如分析一個商品的生產成本,需要拆解:

  1. 該商品需要哪些原材料
  2. 該商品有多少步工序
  3. 每一步需要多少人工,投入多少原料

總分式模型應用非常廣泛,因為大部分業務部門就只背一個關鍵KPI指標,因此直接拆KPI指標,就能得到該部門的分析模型。

如果遇到一個部門同時有好幾個任務,那么拆解會非常復雜,比如一個公司的客戶服務部門,即得接客服電話,又得跟進售后服務,還得借售后機會推銷新品,那它的業務就混合了好多種模式,需要一一梳理(如下圖)。

二、矩陣式模型

矩陣式結構一般用于兩個關鍵指標的分析,比如把收入成本擺在一起,對某個業務的投入產出情況進行分析,評價業務表現,發現問題點。

當然,實操的時候,收入、成本的形態會很復雜:

收入端:不同商品、不同客戶、不同渠道、有沒有促銷疊加

成本端:變動成本、固定成本、前期投入的沉沒成本

矩陣式模型的關鍵,在于:根據業務特點+業務目標,合理地劃分收入/成本。

比如開店,如果僅評估當月經營情況,是不需要考慮沉沒成本的。但考慮新開店計劃,就必須考慮沉沒成本的回收速度。比如促銷活動評估,到底怎么核算收益,怎么估算自然增長率,哪些成本該算到活動里,需要結合活動形式具體考慮,很難用一套標準去硬套。

好消息是:很多公司的業務部門,只要埋頭做自己的KPI就行,不需要考慮這些復雜問題。壞消息是:很多公司會直接把收入成本的評估丟給財務,而財務的同學不咋懂業務。于是分析做得很辛苦,做出來以后又會引發業務和財務的PK,總之沒那么輕松交差。

三、循環式模型

比如商品的進銷存管理,就是一個典型的循環式模型,只要商品沒下架,就要持續進貨→銷售→盤點庫存→再進貨。類似的,比如用戶運營,也是循環式結構,持續拉新→促活→轉化→喚醒,保持用戶群體的活力(如下圖)。

在循環式結構中,數據指標相互影響,因此一般會選一個起點開始分析。比如商品進銷存管理,可以:

  1. 先盤點庫存
  2. 參考過去銷量,預估未來銷量
  3. 進行缺貨情況判斷
  4. 做出下架/補貨決定

整個分析如下圖方式展開。

在這個過程中,對未來的預測是最重要的,也是最復雜的。因為大部分商品銷量不是一條直線,受到自然周期,生命周期,營銷動作,產品競爭力,目標市場偏好等綜合影響。這里有可能衍生出很復雜的分析。

四、邏輯樹模型

邏輯樹模型一般用來診斷問題。之所以叫“樹”,是因為在診斷問題的時候,經常需要做“是XX原因,不是XX原因”的判斷,這些判斷邏輯寫出來形同樹枝。

比如要分析:為什么A店鋪銷量不達標。有一位同學提出:是因為A店的位置不好。那么他提出這個假設的時候,就默認了:不是因為A店的店長不行。此時寫出來分析邏輯如下圖所示(如下圖):

如果想進一步驗證判斷,就需要大量列舉數據,支持結論。隨著例子的增多,邏輯樹也會越來越大(如下圖):

邏輯樹模型有兩個難點,第一個是:提出合理的假設。比如一提到收入下降,很多人會習慣性地扯“大環境不好”;提到成本升高,很多人習慣性扯“通貨膨脹”。這些看似有理但過于宏大的假設,會誤導分析方向,掩蓋真實問題。

第二個難點,在于:找到足夠多的證據。很多時候,單靠歷史數據不能直接推導出結論,需要結合測試進行驗證。比如上文提到的“店長能力不佳”,嚴格的做法,需要找同類門店,調換店長做測試?,F實中,很多業務部門不愿意做額外測試,總是死守一種老方法。這樣會錯失找到問題關鍵的機會。

綜上:想要做出好的業務分析,梳理清楚業務邏輯,清晰分析目標,提出合理的假設是必不可少的環節。

本文由人人都是產品經理作者【接地氣的陳老師】,微信公眾號:【接地氣的陳老師】,原創/授權 發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議。

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