数据化甩锅！把问题优雅的甩给外部环境，活学活用PEST
这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第五篇
第三篇戳：数据分析师如何应付“你行你上啊！”的嘲讽
第四篇戳：天气太热业绩差，除了设坛求雨外，数据分析师还能干啥？
销售分析一句话
流量转化客单价
均值拉起一条线
高了表扬低了骂
好吧，确实大部分新手是这么下分析结论的。甚至还有些堂而皇之的这么教。
销售额 = 客流量 * 转化率（付费率）* 客单价（付费金额）。所以只要做出来这四个指标，就可以拿平均值做对比了。具体的对比法包括但不限于：
今年VS 去年
本周VS上周
本月VS上月
实际VS目标
本店VS全体
……
然后呢？然后高于平均值就是好，低于平均值就是差！哪个指标低了搞哪个！
l 客流不够就做终端拦截、投广告！
l 转化率不够就拍券上促销上新品！
l 客单价不够就做交叉销售！
写个报告so easy！
然后被销售部门喷到死去活来！so ugly！
这样做的本质问题，是我们看到的销售数据是个结果。结果怎么来的？数据不会直接告诉我们。电商、网游行业可能有些优势，因为能采集到部分用户消费前的数据。可以通过用户购买前体验流程，购买中断节点，反推用户未购买的原因，从而支持决策。但大部分实体企业和B2B类销售就没这么幸运了。正是因为这一点，管销售的领导们都特别希望能获得外部资讯补充信息。销售团队也特别喜欢往外甩锅，反正也无从论起。
当然，完全把责任都压给销售团队是不合理的。如果真是外部环境压力大，甚至已经变了天，就得及时提示风险。让市场部做事情，调整品牌、产品方向。那么如何区分这个因素，优雅的甩锅给外部环境呢？
——PEST的正确用法——
PEST分析可以拿来分析外部环境。需要注意的是：PEST重点是分析不利环境的，所以才叫害虫。如果外部顺风顺水，那么内部八成也很舒服。只有当外部山雨欲来风满楼的时候，才需要格外关注环境，免遭雷劈。
Political 是影响最大的变数。对一个行业来说，政府的法律法规可能是核弹级影响。所以要特别关注。一般政策公布以后，政策影响范围内的业绩会有剧烈变化。因此领导们对这一类因素关注度很高。除了自己收集信息外，多对上沟通，才是掌握政策类影响的良方。
Economic往往表现为行业性衰退。要注意的是，既然是行业性衰退，那么在看内部数据的时候，必然是总业绩、各分公司、各销售团队业绩全面或大范围的，持续性下滑。并且竞争对手无一幸免。这个时候才是真正进入行业衰退（低潮）阶段。之所以这么强调，是因为这种大面积衰退其实很少出现，过早喊行业衰退会误导决策。
Social会反应在客群的变化上。往往一种新社会趋势变化，带来的是局部客群的变化。比如常说的90后00后的消费潮流，比如中性化消费，比如消费升级。我们可以从内部数据观察到部分趋势：
l 对应90后消费：我们的客群中90后是否真的和80后有那么大差异？
l 对应中性化趋势：我们的男女会员购买的产品品类差异是否在缩小？
l 对应消费升级：我们的客户单价是否一路提升？是否细分品类在替代传统大众品类？是否小包装在替代大包装?
l 如果总体趋势不是，是否有某些城市（如一二线城市），某些门店（如开在高端小区的社区店）开始出现这种趋势？
l 竞争对手是否有这种趋势？他们做了哪些动作？这些动作放在我们这会有什么影响？
这里特别强调：验证这两个字。因为领导们都是很喜欢看文章的，而这年头的作者都是语不惊人死不休，三天一颠覆两天一风口。可真正能影响到业绩的有多少！真正成功的案例又有几个！一帮圈了几千万风投的骗子教营收几千亿的老板追风口，是件很可笑的事。所以作为决策参谋者的数据分析师们万千脑子要清晰，数据说话！
Technology会反应在渠道的变化上。比如这些年常见的电商颠覆论。这里同样需要数据验证和数据说话。如果电商真的冲击到我们的销售，那么在电商促销高峰期，我们对应的产品品类销售有明显波动。对于已经上了多平台销售的企业，我们的电商渠道应该比实体店表现更好才对。如果没有足够的数据支持，就得认真反思下到底有什么问题。
——当锅甩不掉怎么办——
实际上，PEST分析大部分时候是甩不掉锅的。因为真正全盘崩溃的局面很少出现。真要是遇到行业性危机，估计要么早就被炒了，要么就自己跳槽了。是滴，炒得就是这些不产生价值还拿高工资的数据分析师。
更多的时候，表现为危中有机，看起来总体上业绩停滞、增长压力巨大。但在某些细分领域，某些细分群体，某些细分品类上却出现机会点。只有深入数据，看到平均值高了低了背后的驱动因素，才能更深的解读。见到公众号各种口号也不要盲信，先列假设，看了数据再说话。这也是为什么陈老师先讲业务标签如何构建，再讲趋势怎么看的原因。不能做细分，不能做验证的趋势，都是伪趋势。
然而如果业绩不好的锅甩不到外部，就得内部人背锅。如何清晰的锁定问题来源，让内部销售团队停止无意义的嘴斗，聚焦到如何解决问题上？陈老师还有攻略，稍后送上。
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