“做经营分析不要光堆数据，要有洞察，要能找到业绩增长机会”。这是很多公司的要求，然而却让同学们犯难：到底该怎么弄？怎么就从数字里看到机会呢？今天系统讲解下。话不多说，直接上例子。

问题背景

某企业有100间门店，平均每间门店贡献120万年收入，全年1.2亿收入。现在想在下一年增加50%，达到1.8个亿，该怎么做？

错误做法

有些同学一看题目，就说：这还不简单。多挣1.8-1.2=0.6个亿，每个店120万，开50个新店，搞掂！

(资料图片仅供参考)

不要笑，很多同学真就是这么算的。这里有哪些问题？

1、120万是年度平均，所以新店必须在1月份开起来，否则不够。

2、120万是所有店平均，新店/老店是否一样？得分开看

3、120万是所有店平均，大店/小店是否一样？得分开看

4、6000万增长，需要多少投入，是否收支平衡？

5、是否一个城市扎堆太多，导致效益下降？

6、是否老店还有增长空间，空间有多大？

7、除了店，有没有新渠道（比如线上渠道）可以考虑？

这些细节统统没有考虑。当然会惹人笑话。

注意，这里列的7个细节，完全可以用数据量化，和具体业务操作没有关系。我们不需要考虑到，诸如门店的门口用红字还是蓝字，线上是投广告还是请大长腿小姐姐来开直播。这7个细节，保障的是经营工作的方向正确与资源充足。如果能找到合适的方向，有充足的资源，再长再白的腿也能找到来开直播。

这就是经营分析驱动业绩增长的关键：

1、清晰业绩增长方向

2、保障资源投入力度

3、剔除明显有问题做法

有了这三点保障，就像上战场的时候，给前线配足枪支弹药，选好容易攻击的阵地。这对于前线的帮助，要比坐飞机空投一个命令”你把机枪往前挪100米”要有用得多。

要注意的是，这里的问题其实有四类，需要分别解决：

业务标签问题

问题一二三是典型的业务标签问题，即：我们是否足够了解业务差异，不要被平均值迷惑。业务标签，要结合具体业务场景，找对业务结果影响最大的因素，做成标签。

比如实体店，就要考虑：新店/老店，位置，门店大小等因素，于是可以做成标签如下。

而如果是线上投放，要考虑投放渠道、投放形式等因素，可以做成标签如下图。同时，线上如果有用户转化的过程数据，也可以纳入指标体系，用来辅助判断业务情况。

去平均化，是让经营分析对业务有用的基础。机会点、问题点都是从细节里来的。

投入产出问题

问题四是典型的投入产出问题。投入产出分析的关键，是要拆分资源用途，区分：

固定投入（门店、直播间、品牌广告、员工工资等）

可变投入 （促销礼品、优惠券、积分、单笔优惠等）

固定投入更像基础建设，很难直接衡量每一块投入提升多少订单。因此只能做分类管理，对每一类渠道的基建投入，控制总量。而可变投入是直接和订单相关的，因此必须具体考核收益。如果投下去资源没有见到额外增长，就得复盘投入价值。

这种分类，对精细化投入产出分析很有必要。一锅炖式投入分析，是历史上很多企业完蛋的直接原因。常常表现为烧了过多的营销费用发补贴，结果产品核心能力没上去（可变投入失控）；或者烧了过多的钱打品牌广告，产能过度扩张，产品竞争力不足，资金链断裂（基建投入失控）。基建代表长期效益，直接拉升代表短期效益，两者不可偏废。

边际效益问题

问题五、六是典型的边际效益问题。边际效益问题在经济学书上很好解，因为大家总是假设已经有一个曲线了。可在现实中，如何画出这个曲线，才是最大的挑战。比如城市的门店上限，不可能真把一个城市的店，开得多到相互争抢生意倒闭关门为止。在现实中，只能做有限度的推测。

这时候，要注意寻找合适的样本做观察对象。比如城市门店数量问题，可以拆分城市，关注已经出现新开店边际收益下降的城市。有可能不等到ROI变负，便可以建议业务展开控制。这种拆分是需要业务标签做基础的，所以要先做业务标签，再看各类标签下，是否出现边际效益递减问题。

潜在方案问题

问题七是典型的潜在方案问题。潜在方案最大难题，在于：没数据。如果没有测试数据的积累，是很难直接靠凭空推理，推导出正确结论的。

如果真的完全没数据，则优先考虑：留足资源，组织测试（而不是试图强行捏数据）。这时候可以看整体投入计划里，还有哪些水分可以拧，抽调资源。并且测试的时间、测试期望的效果，也要提前给出。这样可以帮业务明确目标，控制测试进度。

如果有测试数据，当然最好。后需要做的就是

1、测算测试结果的投入产出比

2、评估测试过程的优化空间

3、推算：如果扩大范围，预计投入产出

这样就能输出相对完整的潜在方案评估结果。

方案综合分析

有了以上分析基础，对于业务提出的方案，就能快速分辨问题

1、是否错误估计了渠道的投入产出数据

2、是否没有考虑边际效益递减问题

3、是否没有注意不同类型渠道/商品/客户的区别

4、是否没有考虑投入产出结合，忽视投入因素

5、是否没有考虑优化细节，存有大量优化空间

结合数据，能快速识别出业务方案的漏斗，提醒业务方改善。而对管理层而言，能发现问题，也是在驱动业务增长，总好过拍脑袋上线然后再着急忙慌地补漏洞。

当然，如果真的分析做得很到位，我们是可以自己提业务机会点的，提的方式，和发现问题的方法是一样的。

1、我发现，有投入产出很好的门店类型

2、我发现，有投入效果明显的活动

3、我发现，有边际效益尚未递减的渠道

4、我发现，有待优化的转化路径细节

5、我发现，有实验成功的案例可以推广

这些要素组合出来，就是可以提出的机会点。之后就可以和业务交流，看是否有做大的可能性，是否需要资源支持。很多时候，经营分析人员即使不剔除全新的方案，能对机会点做好资源测算，也是一个很大的帮助了。

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