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如何用数据进行业务目标管理

2020-11-25 09:46:04 阅读(169 评论(0)

数据操作的核心竞争力在哪里?最初的理解是用数据驱动业务。然后在日常工作中,利用数据进行一些活动复制、产品分析等工作。做了很长时间后,我不禁发现似乎没什么大不了的。看来这种工作的天花板也很低。但事实并非如此,工种的天花板很大程度上取决于自己对问题的看法。正如前面提到的,数据驱动业务,从提高问题的角度来看,用另一个更白话的句子来概括这句话:即用数据来管理业务目标。业务目标管理有两个关键点:一是量化业绩完成度;二是传递业务健康(不仅要实现业绩目标,还要实现可持续发展)。仔细想想,所有的数据分析工作都是为了更好地完成以上两点,但我们过于关注执行层面。第一,虽然量化绩效完成度不提倡公司只发展KPI理论,但个人认为数据量化后没有目标,毕竟没有方向。因此,数据管理业务目标的第一件事是根据公司目标分析业绩核心指标,然后制定合理的实现路径。那怎样才能做好呢?有三个关键点:第一量化、第二补位、第三校准。(1)量化本质:量化用户增长效率。业务输出图:KPI拆解。KPI的拆解是我们根据业务理解和目标量化用户增长的效率,包括两部分:一部分是[自然量],另一部分是[常规量]。自然量俗称不花钱带来的表现,包括产品优化等,常规量俗称花钱买量,包括渠道流量采购等。将结构拆解为这两块后,再结合业绩第一核心指标进行规划。每家公司都有不同的业务。我将分享KPI拆解过程中的重点供您参考。1)原则:KPI拆解节奏感时,往往要考虑节奏感。因为很多业务都是周期性的,不要逆水而上。绩效完成节点应与可行性相结合,否则必须在行业低谷期实现最高目标,这简直就是死亡。2)如何做:业绩中的关键指标有四个关键点。二是根据关键指标,结合指标拆解法,分解目标实现的关键因素。第三,用户维度是必不可少的,是核心。其它因素可以说是相关变量。第四,拆除所需维度(日、周等)的目标,从过程指标中筛选核心影响因素(指标),输出异常情况下的解决方案。例如,如果一个贷款平台想在2019年完成200亿的贷款(贷款金额是关键指标),其中150亿需要平台本身的贡献,50亿需要外部采购贡献(结构性拆除)。向下拆除贷款金额是贷款金额和贷款期限。贷款金额等于贷款单数*贷款部分。因此,基于贷款金额的关键指标,我们分解了目标实现的关键因素:贷款单数、贷款部分、贷款期限。其实指标拆解还没有结束。因此,互联网公司正在与用户打交道,所以所有的指标都应该拆解到用户维度,确切地与用户转换相关。因此,贷款单数=新客户单数 贷款老客户单数新客户单数=新注册用户数*访问-贷款当日转化率 注册用户数*访问-贷款当天的转化率。。。指标的拆除必须细化到最小执行单位,才能具有业务意义,因为只有这样,任务才能得到很好的落实,个人才能得到明确的落实。(2)补位本质:寻找目标gap与成本的平衡点。业务输出图:预算管理。正如前面提到的,绩效KPI必须包括自然量和营销量,尽管营销量是绩效KPI的一部分。但是因为涉及到花钱,一旦花钱不到位,很有可能公司会残疾。鉴于预算管理的重要性,这一环节作为绩效管理体系的三驾马车之一单独提取。那么如何做好预算管理呢?1)原则:无论是追求ROI最大化(常规情况)还是规模最大化(具体情况),都要注意效率。在金钱的帮助下,预算一直是最快的商业目标,这是核心原则。2)如何做:有三个关键点,一是分解成本项目。二是基于注册会计师、计算项目成本与规模(关键指标)的关系,如CPS等限定条件。三是基于自然量,结合绩效KPI,逐步调优符合商业目的。(3)校准本质:预测项目效果,调整项目策略,逐步缩小实际完成度与目标的偏差。业务输出图:项目管理。项目管理不仅针对成本项目,也针对内部非成本项目,包括产品优化、建立用户权益体系等,本质上是KPI实现的路径。那么如何做好项目管理呢?1)原则:保持项目目标和实际完成度的高度一致。2)如何做:有两个关键点。一是做好项目进度安排管理,保证项目按时上线。相应的工作输出是营销地图(项目甘特图)。二是实时监督项目目标的实现情况,确保与预期一致。相应的工作输出是月度汇总表。是量化项目实际业绩达成与目标达成之间的gap。2、业务健康绩效的实现不是业务的本质。健康合理地实现业务目标是核心需求。因此,除了监控业绩完成度外,还应始终注意业务健康。那么如何描绘健康呢?有两个关键点:一是定位用户生命周期阶段和转化效率,二是解读营销效率。一般来说,平台上的用户处于什么阶段,是否有可能继续发展。如果他们都处于衰退期(此时转型肯定有问题),业务将是危险的。另外,我们来看看目前的营销效率,是不是赔钱赚钱。(1)用户生命周期和转化效率用户生命周期的描述指标将根据不同的业务进行不同的分类。例如,贷款平台会关注平台上的用户,电子商务平台会关注平台上的用户会购买多少订单。这里推荐cohort群分析法,定位观察维度,然后确定留存观察粒度。例如,以每日新用户为观察维度,然后给出不同周期(日)后的保留率,找到收敛值和收敛时间节点。结合这一理念,贷款平台用户的生命周期可以首次贷款时间(月维度)作为观察维度,然后根据不同月份相应的平均贷款数量计算收敛值,然后选择用户的生命周期特征。此外,我想补充的是,用户生命周期的特征本质上是需求表达周期,这要求您计算的用户必须在相同的权益条件下进行分组,以确保在权益系统下具有业务计算意义。在计算了用户的生命周期后,我们还需要从生命周期的核心维度——单个开始,看看单个之间的转换效率是否有问题。(2)营销效率做生意不能亏本赚钱,每一分钱都要花在刀刃上。因此,尽快收回花费的资金是渠道成本的原则,因此业务量化指标是利润率和回报周期。需要注意的是,在计算利润率时,可以有两个维度:一个是单维度,另一个是用户生命周期维度。理论上,我们希望单独盈利,但有些渠道做不到这一点,因此用户生命周期维度下的利润率成为渠道交付的最低要求。效率只有在原则满足的条件下才有意义。直截了当地说,衡量营销效率就是用最少的钱来实现最大的业绩目标。因此,营销效率的量化并不难理解。我通常用营销业绩完成率/营销预算消耗率来衡量效率。营销业绩完成/营销预算消耗=1,营销效率符合预期;营销业绩完成/营销预算消耗>1.营销效率超出预期;营销业绩完成/营销预算消耗;<1.营销效率低于预期。 

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