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  • 独创的指标运营法

    找到真实的经营发力点

    致维的贴身运营服务,核心有3:1为是指标诊断法;2为经营方案库(配系统业务);3为复盘优化表。通过经营指标诊断发现阶段问题,通过方案库和业务落地,通过复盘优化来巩固结果,是一套端到端确保效果的服务模式。

    本实验室刊简单介绍大数据经营的方法论:指标诊断法。

    一户一策:致维落地核心

    ? ?对于企业而言,如何判断生意是否健康良性发展?看销售额、毛利、成本这些顶层的财务指标只能判断是否存在问题。影响销售额的包括新客、复购老客、客单价等,影响毛利的包括商品毛利结构、促销策略等,影响成本的有坪效、导购人效等等。从顶层指标开始不断往次级影响指标分析,找到企业阶段性的核心问题并解决,就是大盘诊断过程。

    ? ?大盘诊断是致维的“一户一季一策”,通过这个顶层诊断过程,能够使运营决策自动化、复制化,切实解决商户问题、提高商户大盘销售,使用的核心工具就是指标诊断法。

    ? ?致维通过多年的零售积累,首创了囊括销售、会员、商品、门店4大域,15类目,48个可比指标,128个指标过程,综合为商户诊断经营情况,同时每一套指标均配套多套系统落地业务及过程方案,确保诊断正确、落地有效!

    指标体系概述

    ? ?零售管理是结果导向的,所以一般执行力较高。看过非常多的零售企业,其执行力不错,但业绩不如理想,是因为企业经营里先要找准方向,然后设计出可行方案,最后高效落地。这对后台人员的经验依赖较强,好的操盘手难找。

    ? ?同时,经验决策是靠行业积累的,是较难传承的;很早前数据决策、数据化管理就被提了出来,同样的,数据决策对人才要求更高,不仅要求有行业积累的经验,还需要很高的分析能力和结构思维能力。

    ? ?致维的大数据经营体系映射到一般经营过程,就是 诊断—方案—落地—复诊 这个过程。

    数据诊断的现状

    ? ?虽然商家也掌握了大量的数据,也出来了很多数据维度,但商家的数据不是诊断,本质还只是数据报表。没有业务建模,解读靠人,这些使得商家方案、落地和源头没有必然关系,没法高效的找到核心问题,也就解决不了核心问题。

    为什么商家的诊断还停在数据报表层面?

    1. 缺少关键指标的基线界定,每次得到问题靠经营者的背景知识拉取不断改变的指标;
    2. 缺少从指标推导问题的模式,基本靠经验;
    3. 以上过程部分存在,但缺少收集、萃取;有建模,没有做出机器可决策的,导致不可能自动化、复制化。
    4. 最关键的,只能根据自己情况表象进行调整。

    指标诊断法场景

    ? ?零售行业衡量不同经营过程域的指标非常多,指标维度也非常多,指标分析法理论上是层级的、分场景的。顶层场景就是大盘的基础诊断,然后细分场景是“人”、“货”、“场”、“营促销”等过程。下图简单描述了传统分析的指标范围。

    ?构建工具:标准指标体系

    1.指标分级属性

    指标必须有分级,否则胡子眉毛一把抓。场景域内直接影响顶层指标的为一级指标,直接影响一级指标的为二级指标,以此类推。

    以品类指标为例,顶层指标为利润;利润=销售额*毛利率-综合成本+后台返利,那么这4个维度就为一级指标;销售额=销售客*客单价*消费频次,那么这三个就是二级指标 … 依据逻辑可以不断分拆。

    2.指标分类属性

    指标可以分为结果指标、可比能力指标、非可比能力指标

    在指标分析中,最核心的是通过指标能快速反应问题,比如示例中的销售额,这是一个结果指标,他只是反应一个暂时状态,没有价值;销售同比就是一个能力指标,且这个能力只取决于经营能力,不会取决于天气等不可控因素,所以是一个可比能力指标;销售环比也是一个能力指标,但比如7月销售环比6月销售,理论上必然下降,所以这是一个非可比的能力指标。在做RCA分析构建指标体系时,不同分类指标解决问题不一:

    结果指标:明确的给出一个状态,他的价值在于对比行业同等能力下的参考范围来找问题。比如客单价指标、毛利率指标等。

    可比的能力指标:分析里最重要的指标类型,可以根据行业参考范围来找能力空间;可以根据能力指标值来判断经营同比提升情况;可以根据能力指标的变化趋势来经营能力是变好了还是变差了。

    非可比的能力指标:他的价值也在于对比行业同等能力下的参考范围来找问题。比如销售环比,新客环比等。

    3.指标状态属性

    每一个指标都有暂态值、趋势值、核心偏离值三种。暂态值体现了经营现状,而趋势值体现了经营变化,核心偏离值体现了该指标对关键指标(同等能力的上级指标)的偏离度。

    例如对于新客同比,下图可以看出最近一个月同比增长了44.5%,但拟合趋势看出来,整体是在走下滑趋势的。

    一般对于指标,我们提供12个月、3个月的暂态值和一个趋势值(如果关键指标,提供偏离度值)。比如上图,该户整体大盘新客同比增长55.2%,其他数据如上图,我们可以得到下表的指标情况:

    新客同比(12): 43.8%

    新客同比(3): 40.9%

    新客同比趋势: -0.25°

    新客同比偏离度(对比大盘新客):-11.43

    这样这个指标,我们不仅可以比较暂态情况,趋势情况,看最近3个月和最近12个月的暂态值也可评估出基本趋势。但如果该指标不是一个可比的能力指标,其趋势值失去诊断参考意义。

    备注:趋势值(y)计算方法是线性拟合曲线计算斜率x,然后y= DEGREES(ATAN(x))

    核心偏离度一般只对可比能力指标,算法是(目标指标-对比指标)*100

    4.一般指标集构建方法

    综上,一般初始指标集构建时:

    1. 列出顶层指标
    2. 根据顶层指标推导一级、二级、三级…指标
    3. 界定这些原始指标分类,并确认指标参数。如果为结果指标或非可比的能力指标,则包含该指标的12个月/3个月暂态值;如果为可比的能力指标,则包含该指标12个月/3个月暂态值,12个月趋势值;如果该可比的能力指标为关键分析指标,再包含相对应的比上级指标的偏离度值。
    4. 通过实际数据代入分析后删除一些与诊断无帮助的指标。最终形成的指标集的示例结构如下:
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