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业务分析模型构建指南
2025-02-11 13:43:15

很多同学最怕听“建模型”仨字。尤其是建立“业务分析模型”:

1)4P,4C,SWOT之类,怎么和数据结合?

2)LR、SVM、CNN之类,和业务相距甚远

具体到销售、产品、运营、物流等业务工作中,高低该怎么弄个分析模型出来?我们今天系统讲解一下。

01 业务分析模型是什么

业务分析模型,即:通过固定的指标+固定分析维度,反映业务情况,诊断业务问题。建立业务分析模型,关键在于搞清楚:

1、业务部门是否了解当前状况?

2、业务同事是否了解问题源头?

3、业务问题是否有解决方案?

4、业务发展走势是否有预判?

显然,不同人的状态不一样。因此在建模之前,得先梳理清楚:

1、我要服务的部门,属于什么水平?

2、当前,他们最迫切的问题是什么?

3、该业务流程是否清晰?是否已采集足够多数据?

同学们可以按下图所示,做出清晰判断

齐全!【业务分析模型】构建指南

相应的,有四类常用模型:

1、现状描述模型

2、问题分类模型

3、业务优化模型

4、业务预测模型

下边一个个来介绍

02 现状描述模型

现状描述类模型,用于业务发展早期,用多指标描述业务的表现,从而建立对业务监控体系,我们常说的AARRR,PRAPA,RFM,漏斗模型等等,都属于此类。

现状描述类模型,来源于业务流程。常见的流程有2种:串联式、并联式

  • 串联式:一个前后分n个阶段的流程,需要完成一步再到下一步。从流程起点开始,到终点结束

  • 并联式:指一个任务分开同时由各个线独立完成。从总目标开始,到任务结束

  • 大部分业务流程,都是这两个模式的组合(如下图)

齐全!【业务分析模型】构建指南

现状描述模型的最大作用是:清晰责任,暴露问题。当主指标(比如销售收入,生产成本)出现问题的时候,可以沿着业务流程回溯,看哪个环节出了问题。因此在销售管理、运营管理中用得特别多。

但注意:现状 ≠ 问题,现状+标准=问题。因此只有标准单一且明确的时候才能直接看出问题来。如果标准本身很复杂,则需要更进一步的手段。

03 问题分类模型

问题分类模型,用于从多指标判断业务是否出现问题如果判断一个指标好坏的标准只有一个,比如成本、利润,这时候是不需要模型的,直接看单指标是否达标就好。但是当指标超过2个以上,就需要一套综合评估的办法,即为“问题分了力模型”

如果判断业务好坏需要2个标准,且这两个标准相关度低,这时候可以用矩阵模型来进行分类。常见的重要紧急矩阵,波士顿矩阵,质量/数量矩阵,都是这个原理(如下图)。

齐全!【业务分析模型】构建指南

如果判断标准增加到3个以上,判断标准相互交叉情况太多太多,再用肉眼观察就很难判断谁好谁坏,这时候可以用DEA方法或者AHP来判断,相比之纯机器学习方法,DEA方法含义更简单直接,AHP方法有专家参与,都更容易被业务接受

齐全!【业务分析模型】构建指南

04 业务优化模型

业务优化模型模型,即在投入、产出水平受资源限制情况下,寻找最优配置的分析模型。比如给定了各个部门工时成本,求一个最优任务分配。最常见的就是解线性规划,在工作调配的时候用得非常多(如下图)。

齐全!【业务分析模型】构建指南

在营销端也有类似的场景,比如:

1)为达成销售目标,各个销售团队该怎么配置线索/销售费用

2)为实现获客效率最高,各投放渠道,该怎么配置费用

3)为综合毛利最大,各商品线该如何调拨资源

总之,凡是涉及多个业务之间搭配组合优化,都适合此类模型

05 未来预测模型

业务预测模型,即基于过往数据,预测业务走势。所有预测的基本假设,都是:未来发生的规律和过去一样,过去的场景会在未来重现。所以业务做预测的时候,常常会假设一些业务参数是固定的,然后推测未来情况。

常见的做法,比如:

1、假设生命周期走势是不变的,推测未来情况

2、假设转化率/留存率是不变的,推测未来情况

3、假设投入产出比是不变的,推测未来情况
齐全!【业务分析模型】构建指南

在一些发展稳定的行业里,这些假设常常很准。但注意,有三种情况下假设可能失效。

1、新业务、新场景导致无历史数据可参照。

2、突发且情况不明,导致所有转化率都异常。

3、业务运作出现明显问题,已无法按正常走势反推。

此时,建议多进行测试,获取可靠的参数,而不是盲目预测

建立业务模型以后,不需要再每次遇到问题,都从头开始,梳理指标,列假设,验证思路,找灵感……能直接套用,极大提升效率。并且,这四个模型是循序渐进的。随着业务从0到1的发展,现状描述模型→问题判断模型→业务优化模型→业务预测模型,逐一建立,就能实现越来越高效的数据驱动

接地气的陈老师
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