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数据分析师如何面对“我早知道了!”这句质疑

表哥有话讲  · 公众号  ·  · 2017-09-09 08:19

正文

这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第二篇

第一篇戳: 最惹销售反感的十种数据分析师,进来看看有没有你


我!早!知!道!了!


这种抱怨很耳熟,不是吗?因为确实大部分数据分析专员们,只会跑数,不会分析。最多就是标上一句:“同比高了2%”“本月指标还没达标”之类。这是典型的把业务部门当瞎子的做法!长眼睛的都会自己看好吧。这么欺负业务部门的智商,人家不喷你才怪。

特别是销售部门,最爱把这种质疑甩到数据分析师的脸上。因为销售部门最贴近一线,发生什么他们亲眼看的到。业绩不达标——对数据分析师而言只是五个字,对销售而言这是血淋淋的收入下降,军心不稳,人员离职,焦头烂额,人家当然比你更清楚业绩不达标!

所以如果只是简单的列几个数字高了低了就下结论,那还是省省这个力气吧。还不如做个仪表盘丢给一线,让人家看的更简单轻松一点。想要真正帮到一线,我们需要更深入的理解一线的业务逻辑。

——从一个最简单的地方做起——

是滴,一线很清楚业绩没有达标。可是差多少没有达标?还需要做多少才能达标?在有限的时间内能做出多少能达标的事情?一线不一定计算的非常清楚。一来、大部分销售本身素质并没有那么高,不一定有这种规划能力;二来、销售一向看重的是执行力,不是规划能力(那是市场部的策划们想的事情)看重执行容易导致打地鼠的后果,眼前的事重要,忽视全局;因此最简简单单的帮他们算笔账: 到底你还要做多少能达标! 都好过只列一个高了低了的数字。


假设销售指标是下达给人的,那么最简单的算法是:

业绩差额 = 目标业绩 – 当前业绩

每日需追赶业绩 = 业绩差额 / 剩余天数

人均需追赶业绩数 = 每日需追赶业绩 / 人数

然后可以给销售团队领导说:你们还需要每天多做 X 单才能达标,加油吧骚年!

这么干,能给销售团队领导一个提示,但不能真帮人家解决问题。因为想起到作用,至少要考虑三个因素:

一线能力范围

在一线,从来没有一个业务员叫“平均”。实际上业务员在短时间内接客能力是有限度的,而业务员间能力是参差不齐的。因此经常出现王牌业务员忙到乱窜,一堆新人屁事不办的尴尬景象。因此计算产能不能简单算平均,要根据业务员能力分层。考察客户数、成单率、业绩额三个指标,至少可以把业务队伍分为王牌级(超级业务员)骨干级(平均水平上下)菜鸟级(远低于平均水平)三层。

分层本身对诊断销售业绩就是很有帮助的。因为一线经常出现王牌业务员一家独大,霸占大量资源使用率却奇低的问题;缺少骨干力量,队伍稳定度低,少了一个王牌业绩崩盘的问题;新人能力培育不起来,大量菜鸟队进队出浪费资源的问题。分层可以及时发现问题,提示一线改进。在分配任务的时候可以更合理提示一线利用人力,防范无脑猪突。







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