四大业务场景解析数据化运营的最佳实践

有人可能会问，为什么不像刚才一样放大?放大以后，这个图表不会有淡化和高亮对比的效果，而且如果用放大的方式，我们看到的就是这些产品四个月来的收入和毛利的数据。为什么这一次用高亮的联动方式呢?因为如果只用那种放大的聚焦，最后筛选出来这些产品，可能我们看到一些产品收入高或者低，其实这不能说明问题。因为一些产品本来可能在公司收入占比就比较低，所以它一直是销售收入占比最低的产品，这说明收入低是很正常的，不是造成利润下滑的原因，所以必须把局部的数据跟整体的数据做对比才能知道哪些产品这四个月相对的表现不好，然后去发现造成利润下滑的原因。

假设高亮的对比，初步判断是1.5匹的空调造成利润下滑，我们应该怎样去验证?也很简单。双击一下1.5匹的空调的柱子，以它为中心，做一个全局联动，这时候产品利润趋势这张图就淡化掉了，然后新出来一根高亮的线，这根线是1.5匹的空调在这张图上面的利润走势，我们发现从7月份开始连续三四个月确实是下滑的，说明之前的判断是没有错的。假设我们换一个产品，2.0匹的空调，会发现它在这三四个月的表现比较平稳，说明它不是造成利润下滑的原因，这样通过相对比才能真正地找到原因。

　　场景三，跟流通环节相关的，物流的场景

很多企业生产的都是有形的产品，不管是自建物流还是跟第三方物流合作，我们总要对它有感知才能知道这部分到底做得好不好，这样才能改进和优化它。

这是我们做的一个物流整体分析的仪表板，对于物流这部分，我们最关心的是每个环节类似于漏斗的情况。比如说在流程图里我们看到总发货多少件，每一步的比例是怎样的，这样全球累积发货总的比例都可以在这边看。

对于物流来讲时长越短越好，颜色越深说明时间用得越长，说明有改进空间。在全球区域上面会看到，美国和加拿大颜色比较浅，说明用的总时长比较短、做得比较好。聚焦以后，我们会发现它们几乎所有的环节都是低于7天良好的目标线的，离14天的警戒线还很远。它的平均在途周期、平均在建周期是怎样的，我们都可以用这个方式做相应的处理。

中间发现每一步都有衰减，说明肯定有很多未完成的订单，这些订单可以直接穿透到未完成的货物列表，去看哪些属于未完成的，并做一些排名。发现超过12天未收的都会有红色显示，超过7天有黄色警告的显示，我们可以看哪些属于延时比较严重的，并且这部分的货在哪些国家，属于什么合同类型，然后就知道是不是合同类型或者这个区域有一些问题了，然后再深入的看一看。

　　场景四，我们看一下财务的场景

财务是不管我们做什么行业，最终都要归口的分析。财务分析是一个博大精深的领域，怎样用数据去做好指标体系和分析体系，来指导业务运营的优化?

一个比较大的集团性企业的集团领导和职能的领导一般看财务的时候都是怎样做的分析?对于集团的领导来讲，他关心肯定的是比较宏观的一些指标，比如说五大财务能力，包括营业收入、总利润等等。我们可以用这种红绿灯和红绿箭头，让大领导们快速地知道现在哪一点是好的，哪一点是比较凑合的，哪一点有点问题了，我们要快速地找到这些问题的原因。

同时，我们做数据分析的时候不能把思想设得特别局限和狭隘，有时候一些跟数据分析相关的图表，可能并不是一个数据分析的图表或者报表，但是会帮助用户和领导来更好地做分析，这些信息可能并不是结构化的数据，其实也有必要放在同样的页面上，帮助我们进行分析。比如说我想知道EVA(税后净营运利润减去投入资本的机会成本后的所得)下降对于股票的走势会是什么情况?我们可以把股票的走势直接放到这里面，这样两者一对比可以看出更多的结论，包括最近公司涉及到的一些重大事项是怎么样，哪些因素影响了EVA的下降，包括后面一些财务的排名等等。

我们可以进一步看营业收入的详细指标的分析。比如说看EVA详细的分析。我们可以做模拟数据，因为上午浙大的陈教授已经讲了，数据可视化不仅仅是结果的展现，还有模拟的仿真。对于EVA来讲，利益支出少一点、研发多投一点会怎么影响利润，都可以在这里面调整，这样可以快速地给领导做出一个模拟的数据分析，后面的决策怎样做，即便有十种想法都能够在五分钟之内快速地验证。

一个公司的大老板看财务的时候，就不是狭隘的三张报表了，比如说市场竞争的分析、经营业绩指标，还有重点任务的指标和达成，都可以在这里面，由公司的领导去看，当然也可以筛选时间去看。

对于一个职能的领导，比如说CFO或者财务总监，也可以看自己的指标，像总策划项目有多少风险项以及后续具体的任务执行情况都可以在里面看。

以上我从用户画像、销售收入，从物流还有从财务四个应用场景进行分析，并举了几个在座的朋友们会接触到的一些场景，然后给大家做一个直观的分享，重点强调一个点，要想做好数据化运营，最佳实践就是业务和技术并重，这也是永洪不断努力践行和优化的方面，我们不只是给客户提供产品，还包括完善的后期的服务——实施、培训，甚至数据咨询等，我们都有相关的配套服务，这样可以让客户真正地把数据价值落地，在业务场景中将数据价值变现。

王桐，永洪科技高级副总裁。北京航空航天大学工学硕士，拥有8年商业智能领域的产品销售、市场营销经验，此前效力于甲骨文和IBM，均在咨询、销售岗位担任重要职位，曾成功推进多个大型项目的实施，在电商、政府、金融、互联网等行业积累了丰富经验。

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