商业分析有什么用？
一提到“分析”两个字，人们往往会产生很多不切实际的想象。一个羽扇纶巾，仙风鹤骨的老神仙，闭着眼睛掐指一算，就上知天下知地了。任何工具总是有自己的适用范围的，今天我们正本清源，来科普下到底商业分析有什么用。顺便也看看商业分析的局限性。
第一作用：用数据说话
商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。
除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。比如基于一张购物小票的数据，就可以计算出与销售相关的一大堆指标，如下图所示（具体计算方法，在稍后会有专门文章介绍哈）。有了这些指标，作为一线销售，可以知道其他人怎么把销售业绩做高的，从而提高自己的业绩。作为管理者的店长、区域、业务部，就能全面掌握进销存指标，不至于沉溺于虚假的繁荣中，只顾着做整体业绩，忽视了库存、用户管理、队伍建设。
这些直接记录的数据以及二次、三级计算指标，构成了：商业分析指标体系。通过针对具体的商业问题（销售、营销、运营、研发、生产供应、风控等）建立分析指标体系，可以监控到每一个商业部门的业务开展情况，从而科学的做判断。再也不用两眼一抹黑了。
第二作用：用数据判断
商业分析最大作用之二，用数据替代感觉。所有的商业判断都离不开标准。可很多时候，企业里的标准是随意、随性、随缘来定的，甚至办事没有标准，大家凭感觉做。
当一个业务部领导喊出：今年业绩充1亿！的时候，很有可能只是看到了他老板转发了王总1个小目标的文章，脑子一热口号就出来了。
当一个新到任的分公司经理纠结：为什么最近销量跌了呢？很有可能这只是正常的销售周期波动，每年到这时候都跌，今年跌的还少呢。
当区总对着片区经理发飙：为什么我们门店服务做得这么差！很有可能只是他自己去暗访的时候遇到店员刚失恋，吃了冷屁股。
当然更多的时候，是市场部的策划们在组织活动，要拉升销量，你问他到底要拉升多少。他回答一句：“就是拉升啊，反正是领导要求做的，我也不知道做到多少，我也不敢问”o(╯□╰)o
用未经分析检验的标准指导商业经营，往往是灾难的起源。遇事拍脑袋，办事拍胸脯，出事拍大腿，完事拍屁股的人引发的问题，我们都见得太多、太多、太多了。孙子兵法有云：主不可以怒而兴师，将不可以愠而攻战。做好商业分析，是遏制自己的主观冲动，回归理性的有效办法。比如上述场景，其实对应了三大类判断标准，我们可以用分析方法来检验这些判断标准是否合理，是否有更好的标准可以用。
虽然很多时候，商业判断本身不一定是理性客观的产物，商业经营的成功也是激情、冲动、创意、甚至运气的结果。但经过分析，至少可以给一个客观的参考，这样才能让决策者在激情冲动之前，先有一个常识性的认知。毕竟置之死地而后生的人少，置之死地死像凄惨片甲无存的人多。
第三作用：用数据寻因
这是人们通常认知的商业分析的作用*1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。
第四作用：用数据评估
这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。
第五作用：用数据预测
这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。
以上是商业分析五大用处，如果大家觉得太复杂，记住以下五个词就可以了：
是什么：量化展示商业经营状况
是多少：量化、检验、跟踪判断标准
为什么：从数据角度寻找问题原因
会怎样：利用数据预测商业趋势
又如何：利用数据综合判断经营效果
大家会注意到，本篇大篇幅在讲最基础的是什么和是多少，并没有介绍太多大家想象中“分析”的样子。那是因为：真正的商业分析，是建立在扎实的数据基础，与客观靠谱的判断标准之上的。
这两部分没有任何技术含量，没有任何炫酷复杂的算法模型，没有任何云里雾里的思维模式。这两部分就是脏活累活，可它确是真正商业分析最重要的部分。现实企业经营中，数据永远不够，数据质量永远很差，判断标准大部分没有依据，能努力做好数据基础，规范数据使用，就已经是大功一件了。
所以，如果真的想学习商业分析，请大家忘记“底层逻辑”“内功心法”“核心思维”，不妨从最基础的地方做起：
我的公司有什么数据
从什么地方来的
靠不靠谱
不靠谱还能改进吗
在什么地方用到了这些数据
看到数据，能作何思考
不积跬步无以至千里，就是这个意思哈
这里还有另一个问题，就是因为宣称“底层逻辑”“内功心法”“核心思维”的人太多，导致很多人思想偏激，很迷信分析的作用，或者很鄙视分析的价值。两种典型的极端思维是：
过高：你为啥没有挣到1个亿？因为你没有掌握底层逻辑！老子有核心思维，所以牛逼！
过低：你没挣到1个亿就不要谈分析！！！！老子有钱，所以老子牛逼！别跟我扯别的！
这都是很幼稚和搞笑的观点，然而它们都指向同一个问题：到底商业分析的能力边界在哪里？有什么事是分析做不到的？商业经营的成功，除了分析还需要什么？我们下一篇来分享这个话题，欢迎大家关注陈老师，持续追剧哦
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