从0到1,搭建数据监控体系

接地气学堂

共 2702字,需浏览 6分钟

 · 2022-01-23



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大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。


上周五,阳光很好,微风很好,无惊无险又到六点,xiong熊妹美美地在座位上补了个妆,拿起小包包,正打算去撸麻辣火锅的时候,听到了最怕听到的话——


熊妹,麻烦给个数,领导马上就要看……


我整个人顿时就不好了!我的火锅,我的小伙伴,我的奶茶,我的电影!



日常工作中,有运营、产品、销售部门的小伙伴经常零零散散地要数据,一会是今天最新的数据,一会是最近3天的数据,一会又变成过往半年的。数据要得很零散,不但很折腾做数据的人,看数据的人看得也晕。


其实,常用的数据完全可以做成监控报表,每天定时监控起来,这样做数据、看数据都容易了。


小熊妹整理了数据监控报表最简单的做法——

最简单的分类方法

做监控报表,首先要区分清楚:分类维度数据指标两个概念。



举个简单的例子,某天(其实是每天)下午5点55分(6点下班),小熊妹又接到一个电话,销售的同学想看:“截止5月28日的,A大区的,销售金额数据”。


在这个需求里,“的”字以后只有一个数据指标:销售金额。“的”字以前,有两个分类维度:时间(5月28日)和大区(A大区)。因此,这个需求,可以在excel里用下边格式表达:



这样做的最大好处,就是:容易计算。有一张这样的基础监控表格,销售管理的小伙伴自己都可以计算:


截止5月28日,A大区的全部销售金额
● A大区过往10天的平均销售金额
● 本周A大区本周和上周对比(截止周五)

根本不需要再找IT跑数了。



具体的计算方法,可以用数据透视表实现,非常方便。

比如要计算截止5月28日全月销售金额,可以:


1、用鼠标框住所有数据
2、点击上方:插入→数据透视表,点确定
3、把日期拖进筛选栏,全部日期
4、把销售金额丢进汇总值

就计算完毕啦(如下图)



如计算A大区过往10天的平均销售金额,在上边的基础上:

过往10天为:5月19日-28日,在左上上筛选相应日期

要计算的是平均销售金额,因此在汇总值一栏里,改一下计算方法

就计算完毕啦(如下图)



相比之下,很多小伙伴脱口而出的数字,都是孤立的。比如刚要了5月28日A区销售额,又跑来要过往10天的销售平均数,每次都是打电话催→数据分析师不想做→再催→磨磨唧唧弄完→发现缺胳膊少腿→再来催……不但慢,而且很容易让人心情极度抑郁。


掌握这个小技巧,可以正式开始设计监控报表了。

从0到1做监控报表

一个好的监控报表,应该包含常用的分类维度,常用的基础数据指标,这样可以随时把握业务动向。


设计报表的时候,一般从分类维度开始。因为除了时间维度以外,其他分类维度一般和管辖权限有关。自己有权限管什么,就看什么维度。


比如:线下门店管理,常常按:省份→城市→片区,一层层展开管理,一个人可以管的城市/区域/门店是有限的,因此可以设计分类维度如下图:



如果想不清楚还有多少类,就是多问一句:还有吗?比如眼前是想看A大区的业绩,可以反问句“还有哪些大区?”把所有大区都找来,就是一个完备的分类维度了。


要注意的是:每个维度的分类之间不能有重叠。一旦分类维度重叠,数据计算会很混乱。比如监控用户消费情况,用户一天之内的消费分段,最好用类似:0,1-199,200-299,300-399,400+这样的分类方法。这样分类符合MECE原则(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive相互独立)不会出乱子。


如果分为:300以上,500以上,1000以上。则300以上包含了500以上和1000以上,500以上包含了1000以上,计算的时候很不方便,且容易看错。


类似地,一般

● 线上渠道:公域/私域→流量来源→付费/免费流量

● 用户:新注册用户/老用户、普通用户/VIP用户

● 商品:新款/老款、利润款/走量款

每个业务都有常用的分类维度。


找指标,最简单的方法是从KPI指标找起。比如销售利润、新用户获取数量/获取成本、宣传曝光数等等。


KPI指标肯定得第一时间监控起来,之后可以围绕KPI指标,找与KPI指标有关的其他指标。常用的有两种找法。


第一种:拆解KPI指标。

比如销售管理,KPI指标是销售收入。可以做拆解:

销售收入=销售订单数*平均订单金额

销售收入=用户数*用户付费率*平均订单金额

这样就找到了可以监控的子指标。这些指标经常和业务动作,比如促销、拉新活动等等有关,因此通过指标变化,可以做一些业务上解读。


第二种:找达成KPI的过程指标。

比如线上推广,新用户注册后且下单是最后一步。在这之前,还要经历很多步:广告展示页→落地页→注册页→产品详情页→付费页→付费成功。这个过程像一个漏斗,每一步都有用户可能流失,因此可以把每一步有多少uv/人展出出来(未登录状态下就是UV),从而看哪一步出了问题。


做好分类维度与数据指标以后,就可以把数据需求交给数据分析师出数据了。

从监控报表到监控体系

单一一张监控报表,可以满足一个部门的需求,但部门之间的工作经常是相互关联的。因此围绕一个问题,经常有多个部门共同参与,因此需要对多个方面进行监控。这就构成了监控体系。


一般监控体系,都是由一个整体情况表出发,涵盖涉及各方面的基本情况,之后再具体落实到具体监控各方面。比如监控线下店铺情况。至少需要关注:进、销、存三个方面。因此要包含:


1、整体情况表:门店整体收入、库存(哪些商品已无缺货/货源充足/积压)

2、销售明细表:哪些商品卖的好,卖给了哪些客人,还有哪些客人没买

3、库存明细表:库存商品数量、入库时间、库龄、滞销商品数量、预计周转时间

4、进货明细表:缺货商品是否已下单,下单数量,预计到货时间;新品到货时间/数量


这里每一张表都需要经历同样的设计过程,之后四张表组合起来,成为一个完整的监控体系。


因此,做好一张张的监控报表,才是搭建体系的关键。


以上就是小熊妹整理的内容,希望大家喜欢。当然,本文的做法是很有局限的,如果涉及的维度太多,指标太多,会把excel拖的很慢。


这个问题,最终还是靠数据产品来解决,这个话题以后再分享吧。先让小伙伴们把基本功提起来。


往期精彩回顾
一文看懂:行业分析怎么做?
一文看懂:如何搭建经营分析体系
一文看懂:如何搭建销售分析体系
我就说数据分析没用!不信你看!
扎心了!数据分析十大真相

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