五步构建经营指标，拒绝分析不接地气
这是陈老师《经营分析启蒙课——跟着大妈学月入三万做煎饼》系列第三篇
第一篇戳：听了煎饼大妈忽悠，你也推着小车上路以后
陈老师上一系列长篇连载《做一个人见人爱的数据分析师》，戳：做一个人见人爱的数据分析师，从让销售满意开始
如果一个大学生真的信了卖煎饼月入三万，心动了，他会如何做呢？常见的举动有：
1. 打开知乎，提问，获得一堆故事
2. 打开百度，搜索，得到一堆广告
3. 打开酒瓶，聊天，得到一地牛逼
或者加煎饼QQ讨论群（微信群），问以下问题
1. 卖煎饼可以月入三万吗？
2. 卖煎饼月入三万有教程吗？求个书单
3. 有这个《21天精通卖煎饼》的PDF版下载吗？
然后他就可以在微信里保存一堆《2018年最新20大煎饼摊实操攻略》，关注《校园煎饼大神》公众号，电脑D盘“煎饼计划”文件夹存上5-10份《21天精通卖煎饼》《深入浅出煎饼》《从0开始做煎饼》《煎饼锅原理》案头上再摆本《Deep Learning of Pancake Edition 4》。然后开心的王者农药到11点，翻一下知乎煎饼话题下最佳回答，点收藏。
真是干货满满的一天！
——搭指标的常见套路——
然而大妈就是很老辣的，大妈知道想做生意就得真的和做生意的人交流，而不是在网上听键委们闲扯淡。所以大妈想卖煎饼的话肯定是直接和自己做煎饼的二姐去学。但是这里就涉及一个问题：如何确认这个生意是可以做的？
显然，单纯凭大妈一句：“我月入3万”是信不过的。实际上所有的整数回答都信不过，都有可能是回答者凭感觉或者印象的脱口而出。随便问几个问题：
1. 月入三万是营业收入三万？还是毛利三万？还是纯利三万？
2. 月入三万需要多长时间工作？多少成本投入？
3. 月入三万是一直都有，还是高低起伏？高低时间各占多少？高能到多少？低能到多少？
我们需要数据来论证这个
大妈的二姐是个认认真真卖煎饼挣钱的大妈，所以就以最简单的B to C模式来衡量。一个大妈推着小车上街卖煎饼，卖一个饼挣一个饼的钱。这个模式so easy啊！很多数据分析师们看到这就下结论了：经营分析一句话，流量转化客单价；于是有：
收入 = 客流量 * 购买率 * 客单价
当然，有责任心一点的分析师可能考虑下卖煎饼的情况，提一个：
收入 = 煎饼数 * 煎饼毛利
收入 = 煎饼数 *（每煎饼售价 – 每煎饼生产成本）
收入 = 煎饼数 *（每煎饼售价 – 鸡蛋成本 – 面粉成本 – 等等成本）
问题是：数据哪来？大妈的车上装上人脸识别感应系统，精准记录客流，然后车下边装自动刷卡RFID，自动记录消费，还能自动连接支付宝大数据，央行征信精准获取客户个人信息？？显然是扯淡，卖个煎饼还要大数据人工智能云计算个屁啊。问题是确实数据很难收集，即使现在刷支付宝、微信的多了，还是有现金交易部分，所以想像超市那样统计POS数据，CRM数据是不可能了，得找个简单可靠的办法。
——搭指标的进阶套路——
这里就体现煎饼模式作为新手教程的优越性：
1. 煎饼相对简单，一个饼就一勺面糊，不会多加；大妈装面糊的桶不会经常换，可以计算容量；因此只看面糊消耗量就能大概统计出饼的数。进而推算出基础营业收入。
2. 煎饼一般人一个，使得客流量相对容易推算出来（当然最近又开始流行小姑娘只买半个饼，会干扰客流推断）。进而推算这个摆摊地点是否OK
3. 一张饼鸡蛋一个，薄脆一张，因此交叉销售的时候增加多少个蛋，增加多少火腿肠也相对容易推算。进而推算出总营业收入。
所以我们可以建立一个核心指标：桶指数。就盯着桶里面糊的消耗速度好了。这样既不用复杂的数据采集工具，又不用大妈费心思计算的很仔细。即使是没有学历的大妈，也能单纯看桶猜收入，从而判断形势。
单纯有一个指数还不够，还得建立起评价标准。这里可以先选最大值和最小值，比如生意好的时候，一桶面糊多久用完。生意差的时候，面糊消耗速度是多少。可以选几个典型日期进行观察：
1. 工作日，非工作日，放大假日子
2. 每天早餐高峰、午餐时间、晚餐时间、其他空闲时间
3. 天气良好日子，刮风、下雨、高温等极端天气
这样最多自己练手+观察一个月，就可以总结出数据规律。比如生意好的话，每天早餐高峰就得消耗一半的面糊；比如遇到极端天气，面糊消耗是减半还是1/4。
有了这些经验，就能指导到具体工作。比如新到一个地方摆摊，通过观察面糊消耗量就能推算出这个地方人流，还能剔除天气等外因，科学评估这个地方适不适合长期摆。比如有1,2,3个地方可以摆的时候，可以简单地通过分时段面糊消耗速度来判断，这里哪里适合做早餐，哪里适合做晚餐。别人家大妈干几年总结的心得，聪明大妈观察一个月就掌握了。
——这是正经讨论的分割线——
实际上企业的经营模式很复杂，但是可以通过五步完成指标搭建：
1. 了解经营模式
2. 识别经营单位
3. 了解数据来源
4. 建立核心指标
5. 建立监测标准
在五步中：
1. 了解经营模式是起点。
2. 识别经营单位能提高针对性，经营指标要具体到部门，才能执行落地。
3. 了解数据来源是关键，因地制宜找可用的数据，才能减少空谈，提高落地可能性。
4. 核心指标要少而精，让业务部门把注意力放到执行而非扯皮上。
5. 监测标准要结合事例，空谈标准无法落地，事例可以提醒各部门关注自己能做的事。
大部分时候，经营分析结果不被重视，出不了数据分析小组，领导看了没反馈，都是因为分析体系与业务执行脱节。所谓的数据分析师自说自话一堆指标，然而业务能干什么呢？没有清晰的指引。稍后陈老师会分场景，详细揭示数据驱动业务行动的方法。
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