小蔡大学毕业后，应聘到了一家名为“新新服装公司”的电商企业做分析师。
上班第一天，数据部门主管周总就从系统后台导出一个excel数据表说：“小蔡，你看看用这些数据能分析哪些内容，我们需要搭建一套分析体系，你先考虑，下班前我们讨论一下。”
面对密密麻麻一堆数字，小蔡不知道该从何处下手。于是，他向部门资深员工老李请教。
老李走到小蔡电脑前，看到表中共有7列数，字段名如下：
日期
城市
访问人数
放入购物车的人数
提交订单的人数
成交人数
销售额
老李说：“分析之前，你首先要搞清楚领导要解决什么问题。不同的问题有不同的方法……”
“可是——”小蔡打断老李：“周总没说他要解决什么问题，而是给我这堆数，让我自己去想，说要搭建一套分析体系。”
老李笑着说：“搭建分析体系也要从领导要解决的问题出发，若领导未提具体需求，就要对领导可能的需求做假设。一般来说，领导都希望提升业绩，而要提升业绩，往往需要做问题诊断、市场预测、员工考核、优化资源配置等工作，所以你可以把这些内容列出来，再列出要完成这些工作常用的方法和所需的数据支持。比如，问题诊断可以用分类分析和销售漏斗分析等方法；市场预测有回归分析、时间序列等方法；员工考核可以用对比分析、定标比超等方法；优化资源配置可以制定物料计划、进行规划求解等等。（见图1）”
图1 搭建分析体系
小蔡歪着脑袋继续问：“可是现在这堆数据能分析图1中的这些内容吗？”
老李指着表中的数据说：“小蔡，你看！
这数据里的4类人数对应的是一个购买流程，因此可以通过各流程的转化率做问题诊断；
这数据里的日期和销售额可以构成时间序列，因此可以做市场预测；
这数据里的城市和销售额可以构成各城市的业绩完成水平，
如果结合各城市的年度计划，就可以做各城市销售总监的考核；
如果结合资源投入，就可以优化资源配置。”
小蔡听后顶礼膜拜：“老李，您太厉害了，跟您一聊，思路开阔多了。那我就先做问题诊断吧。可这么多数我该如何做呢？”
老李说：“做问题诊断就像剥洋葱，一层一层地剥，才能看到本质。你先要想一想，你要对谁做诊断？”
小蔡想了想说：“我想对城市做诊断，看看公司在哪些城市的客户转化率存在问题。”
老李伸出拇指说：“角度不错！要诊断城市，就要把不同城市的数据按月份或年份做汇总，你来做一下。”
小蔡数据透视表用的很熟，很快做出了新新服装公司2012年在各城市的客户规模与销售业绩（见表1）。
表1 2012年新新服装在各城市的客户规模与销售业绩
城市 |
访问人数 |
放入购物车的人数 |
提交订单人数 |
成交人数 |
年销售额 |
广州 |
3425 |
1158 |
992 |
548 |
10448306 |
成都 |
3289 |
875 |
597 |
296 |
4657819 |
北京 |
3425 |
1584 |
1200 |
612 |
9568848 |
上海 |
3249 |
907 |
723 |
496 |
8573326 |
武汉 |
2944 |
1124 |
847 |
265 |
3156295 |
郑州 |
686 |
215 |
126 |
48 |
736219 |
济南 |
657 |
382 |
307 |
92 |
1403749 |
天津 |
3200 |
1520 |
541 |
320 |
5114672 |
南京 |
813 |
314 |
140 |
65 |
1523625 |
老李问：“既然你想对城市做问题诊断，就需要找出哪些城市业绩不理想，怎么找？”
小蔡想了想说：“我可以做分类分析，用成交人数和年销售额把城市分成几类。其中，成交人数反映了业绩的数量；年销售额反映了业绩的质量。”说着，小蔡用表1的数据，画出了各类城市的业绩对比图（见图2）
图2 各城市的业绩对比
老李继续问：“从这张图中，你能得到什么结论？”
小蔡回答说：“可以看出，按照业绩表现，城市可以分为三个梯队。
第一梯队（北京、广州、上海）成交数在400人以上，年销售额超过800万。
第二梯队（天津、成都、武汉）成交数在200-400人之间，年销售额在300-600万之间
第三梯队（济南、南京、郑州）成交数小于100人，年销售额小于200万”
老李接着问：“那城市之间的这种梯队差异是由哪些因素造成的呢？”
小蔡想了想说：“访问人数及其转化率。访问人数低或其转化率低，都会影响城市最终的业绩表现。”说着，小蔡画出了各城市在访问人数及其转化率的表现。（见图3）
图3 各城市的访问人数及其转化率对比
老李继续追问：“根据图3，你能写出这些城市的类别、特点和相应的营销策略吗？”
小蔡想了想，写出了表2。
表2 各类城市的特点及相应的营销策略
老李点点头说：“写得不错！从表2可以看到，成都、武汉、天津这三个城市就是你做问题诊断的对象——一方面，这三个城市客户转化率低，存在一些问题；另一方面，这三个城市市场规模大，有值得改进的空间。”
小蔡皱起眉头问：“那如何对这三个城市进行问题诊断呢？”
老李在纸上边画（见图4）边说：“可以用销售漏斗法，分析从用户访问到在线支付各阶段的转化率，从而找到转换率低的问题环节，提出相应的提升路径。”
图4 销售漏斗法
小蔡仔细研读并领悟了图4，于是用表1的数据，计算出成都、武汉、天津以及标杆城市的上一步转化率（见表3），并制作出相应的图表（见图5）
表3 问题城市与标杆城市上一步转化率的对比表
|
访问-放入购物车 |
放入购物车-提交订单 |
提交订单-在线支付 |
成都 |
22% |
77% |
52% |
武汉 |
38% |
75% |
31% |
天津 |
48% |
36% |
59% |
标杆转化率 |
36.0% |
80.4% |
58.3% |
老李指着图5问：“小蔡，现在你能做出问题诊断了吗？”
图5 问题城市与标杆城市上一步转化率的对比表
小蔡边看图边分析：“成都的问题主要出在用户访问到放入购物车的环节，对于成都的顾客应提升商品与网站的体验；天津的问题主要出在放入购物车到提交订单的环节，对于天津的顾客应加强促销、供应链建设和客户服务；武汉的问题主要出在提交订单到在线支付的环节，对于武汉的顾客应加强在线支付的用户体验；”
老李笑着说：“小蔡，做得很不错，可以去交差了！”
于是，小蔡拿着前面分析的成果，向周总汇报。
周总听完，喜出望外：“小蔡，不错嘛，干的漂亮！就按你的这个思路来，你已经完成了问题诊断，中秋之后你再研究一下市场预测、员工考核和资源配置的问题。”
“没问题！”小蔡出师大捷，心理美滋滋的。
从周总办公室出来，小蔡径直走到老李面前央求道：“小弟愚笨，今天多亏您悉心指点，才帮我度过难关。老李，请收我做徒弟吧！”
老李拍拍小蔡的肩膀说：“你谦虚了，你很聪明，很多问题一点就通，所差的就是项目的历练。好！我就收下你这个徒弟，关于后续的研究内容，有不会的，尽管来问。”
转载自《小宇军的新浪博客》
