数据分析与企业经营

很多“数据金矿”其实隐藏在企业的基础经营当中，如果您能把它们挖掘出来，就将 在竞争中略胜一筹。

毋庸置疑，数据(情报)对于战争的重要性，几千年来早有体现。在《罗马人的故事》 作者盐野七生与新日本钢铁集闭总裁三村明夫的对谈中，盐野提出，从悟撒到拿破仑，出 色的总司令总是能选贤任能，帮助自己完成收集情报工作,领袖们再依据这些情报窥见 大局。同时，关于商业竞争，盐野认为，企业之间的对抗，最重要的是站在对手的立场上 了解战局。为了实现这个目的所进行的情报搜集等都是战胜对手的重要条件。

企业决策由“经验决策”不断向“数据决策”的规范转变，不经分析就拍板的“拍脑门” 决策所带来的危害已经被人们所广泛认识。在经历了一次次的失败与摸索中，一种新型 的“数据决策”重新进入人们的视野。

20世纪90年代初期，被称为“百货商店之父”的美国人约翰•沃纳梅克曾经这样说 过:“我的广告费有一半浪费掉了，可我不知道是哪一半。”一个世纪前没有足够的数据去 为约翰•沃纳梅克解决哪一半广告费被浪费掉的问题，因为那时搜集数据太困难，需要大量的时间和金钱等成本;而今随着技术的日益革新，跟踪和搜集数据成本大大减少，所以我们更有必要也有条件把握数据分析之道。

麦肯锡的研究分析表明，在私营部门，充分利用海量数据的零售商有可能将其经营 利润提高60%以上。在欧洲发达经济体中，仅通过利用海量数据实现的运作效率提高， 政府行政管理方面可以节省1000亿欧元(U00亿美元）以上的开支。

在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支 持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为经营决策的前提要素，为社会 经济的高速发展作出了巨大贡献。

数据成为公司新的资产已逐渐成为现实，将大大促进劳动生产率的提高和资产收益 率的增加。也因此，市场已涌现出大量数据分析在商业中的运用例子，无不说明合理经 营数据的重要性。

今英国皇家莎士比亚公司（ Royal Shakespeare Company，RSC)为了稳定原有客户、 寻找新的顾客群体，该公司采用7年的历史售票数据，进行了全面数据分析。公司运用分析法对顾客的姓名、住址、观看戏剧的类型、购票价位等数据进行研究后，制订出具体的销售计划，从而将其斯特拉特福剧院的上座率提髙了 70% 以上。

Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分 析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式受到广大广告商的 热捧，从市场调研机构eMarketer的数据看出，Facebook年营收额超过20亿美 元，成为美国最大的在线显示广告提供商。

Hitwise发布会上，亚太区负责人J〇hn举例说明，亚马逊30%的销售是来自其系 统自动的产品推荐，即通过客户分类、测试统计、行为建模、投放优化四步，运用客 户的行为数据带来竞争优势。

今百思买在更新其门店模式过程中全面运用了数据分析，具体做法是，将顾客调査、 销售点数据和人口分析数据结合起来，以确定在特定的区域中，哪些顾客群的需 求已过多地满足，哪些尚未满足，并据此相应地改变其门店模式。

例如，在富裕男 性白领集中的居住区附近，商店会提供更高端的家庭影院设备、特别付款方式和 即日送货到家服务。而在“足球妈妈”；（即经常接送孩子参加体育活动的妈妈)较集中的居住区附近的商店中，其突出特点是较温和的色调、人性化的导购，以及面 向孩子的科技活动区。结果显示，在这些商店改为有针对性的模式后，销售额上 升了 7%，毛利提升了 50个基点。

在过去的10年间，还有很多行业的企业走得更远。像NetfUx、Capitai、One、乐购 Proressive意外保险公司等，都是运用分析法的髙手:他们懂得如何让数据和复杂精妙 的模型成为创造卓越绩效的战略工具。

可以看出，数据分析在营销、金融、互联网方面正蓬勃发展，同时数据分析在企业经营决策中的重要地位也日趋明显，正踏上规范化、专业化之路。

♦ 案例:跨职能分析----零售商追回流失的客户

多数企业经营问题都涉及企业的多个部门，因此如果—个解决方案要发挥作用，就必须使每个相关部门都参与其中——成立跨职能小组并展开工作。

为说明这-点，这里提供-个大型零售连锁企业的案例。该零售企业在類有很高 的市场份额，但发展缓慢，因为有超过三分之一的客户流失了。

通过客户调査，揭示了导致这一情形的原因，体现在以下几方面：

今货架上的产品不全 二今销售人员经常不到位，没有为顾客提供帮助

♦ 产品的分类、包装或定价不当

♦ 令员工间的经验分享和交流少 随后，基于调査结果，该零傻商围绕以上问题展开分析工作。

• 货架上的产品问题。如果深人研究，会发现一个较动态的画面——滞销产品往 往很容易获得，而顺利找到销售良好的产品只有30%的可能性。经过进一步对产品配 送、销售地域以及销售渠道的分析，公司在计划流程方面作了相应的调整。一是根据各 个地区的市场现状对销售情况良好的产品作了分析;二是运用网络分析评估顾客每周所 需要购买的产品，从而提髙对需求预测的准确度。
• 员工配置问题。分析专家根据客户群、店面以及每天的工作时间对销售情况进 行了分析。分析发现了一些销售特征，例如富裕的男性客户喜欢在周二、周三或周四晚 上6点到9点购物。据此，公司在这些时间段将更多的人手安排到了店中的某些位置。
• 产品的定价和分类问题。公司运用分类与空间分析相结合的方法，研究了货物 摆放和整体购物篮的效果。运用购买路径分析，研究了每个客户群下一次可能的采购内 容以及时间间隔。该团队还对利润率流失进行了分析。比如说，通过对收银员价格错误 的统计分析，可以发现那些超出平均合理容忍的问题。这些问题可能源于欺骗行为或缺 乏培训。
• 员工间经验分享与交流问题。员工流动过快造成员工参与不够，降低了公司整 体的客户经验交流。当然，让一个拥有10万名员工的大企业避免人员流动并非易事。 鉴于此，研究小组分析了各个主要岗位及其相关因素，如雇佣成本、培训成本、销售生产力、聘用时限、隶属关系等。此外，他们还根据各岗位蕴涵的成本、员工的销售量以及投 人的资本成本进行了“收支平衡时间”分析。分析发现，有两个技术岗位的员工流动速度 过快，这两个岗位所造成的经济影响在总影响中占到了 60%。

多重职能分析为该零售企业提供了基于事实的、解决客户流失问题的切实可行方 案。在此过程中，首先明确了工作重点，然后经过分析找到了问题所在，最后形成解决方 案。从而使管理人员能更有效地利用有限的资源，实现髙额投资回报。