今年环境不好,很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析,该如何实现降本增效?今天系统讲解下。
降本增效的错误姿势
错误1:前台增效,后台降本
有些人一提“降本增效”,本能的反应就是:
听起来非常合理!
可真这么干了,很快就会发现:“成本竟是我自己!”裁员、停产就是后台最快的降本办法。可后台再裁员停产,也抵不过前台随意打折,降价促销让出去的成本。结果就是“前台乱花钱,后台没支撑”,严重的直接把公司折腾没了。
错误2:全员营销!有些人一提“增效”,就开始喊“狼性!全员营销!ALL iN!”然后开始逼着员工去推销。结果不然遭人反感,而且非专业的销售一没渠道二没资源,他能卖动就见鬼了。也没啥产出。
错误3:“全员省钱!”有些人一提“降本”,就开始拉出“全员思考如何在低毛利下生存”的大横幅,员工福利也不发、出差打车要在小票背后写起点终点——还一张张算钱。结果就是拿不出爆款产品,有本事的人都离职,最后越做越low。
问题症结在哪里
以上种种乱象,本质在于:抓错重点。就像学渣听学霸的故事,只记住了学霸通宵学习一样。学霸之所以成为学霸,不是因为丫通宵,而是丫至少有一套成功方法。不去学方法,大眼瞪小眼熬通宵是没屁用的。
对企业也是,要知道,真正的增效,在于:
1、找到蓝海渠道
2、深耕优质客户
3、打造爆款产品
真正的降本,要砍的是:
1、一款烂产品
2、一个烂渠道
3、一个烂客群
以上三点任一点,都是灾难级的问题,会引发前期投入浪费、库存增加、资金周转慢等一系列次生灾害。相比之下,出差费、住宿、员工福利算个毛线。
因此,破局的关键在于:对产品、渠道、用户的成本进行清晰的核算,对运营过程进行及时的把控,避免烂到不可收拾。这就需要做精细化的数据分析。
用户分析怎么做
支持降本的分析:
1、新用户的转化率分析,剔除劣质渠道
2、老用户的复购率分析,避免用户流失
3、促销敏感型用户识别,减少被薅羊毛
其中1可以和渠道分析合并来做。这里重点讲解一下第3点。薅羊毛有显性和隐形两种,显性的经常是营销规则不合理导致的,比如滥发无门槛代金券、同一用户多次叠加优惠、白金卡优惠力度过大导致用户凑单等等,这些在项目开始前,就可以主动识别。
在活动开始后,作为数据分析师,要主动监控异常订单,当订单出现:
1、单笔过高、过低金额
2、同一用户反复下单,下单总量过大
3、商品实际成交价低于标价比例过大
可以直接做订单拦截,先抓住典型问题,再查源头,能有效避免风险。
隐形的羊毛更难受。比如很多公司做促销活动,总喜欢搞“全场大促”,心理感觉可以多覆盖用户,可实际上参与的都是同一批人。结果经常是有活动的产品销量大涨,没活动的一蹶不振,总业绩也不见涨。
这时候,数据分析可以:
1、对用户分层,区分高中低用户
2、对活动打标签,区分各个目的活动
3、交叉观察用户参与活动情况,识别每个活动参与人群
4、关注频繁参与活动用户群,建议砍掉其中边缘活动
5、关注从未被覆盖的用户群,分析用户潜在需求
这样既能避免隐形薅羊毛,又能找到潜在机会点,把营销资源用到地方。
增效的分析,可以做:
1、为利润款商品/搭配款商品找潜在用户,直接拉升商品销量。
2、分析用户互动习惯,为私域/社群/APP找高粘性用户,降低渠道成本。
3、识别高价值用户,直接推高档商品,拉升用户消费金额。
这里需要用到用户画像,价值分层,关联推荐等分析手段,不一一列举了。
商品分析怎么做
支持降本的分析:
1、上市阶段:识别劣品,及时止损
2、热销阶段:控制促销,多赚现金
3、衰退阶段:尽早清货,减少损失
这里虽然写了三条,但是核心是第一条。商品质量的判断是核心,越早发现问题商品,越能早进行区域调配,不同渠道的调配,及时止损。拖得越久,积压带来的损失越大,后期清货得越花本钱。
商品分析和用户分析不同,需要看商品从上市开始,全生命周期数据。并且商品上市经常伴随推广活动,因此核算成本,不应只核算每个阶段的商品成交价/商品生产成本,得拿到商品推广计划表,把广告成本,活动成本等全部都算上,这样才能还原商品的真实利润,从而支持决策判断。
商品分析,是可以和用户分析交叉来做的,这样能发现增效的机会点。指望一个爆款打天下不是很现实,因此商品需要区分流量款、爆款、利润款、搭配款,有了商品分级后,再看每一类商品覆盖用户数量,比例,就能发现:
1、引流款是否对新用户有足够吸引力
2、利润款是否覆盖足够多老用户
3、还有哪些款没有覆盖到高价值用户
机会点就是这么找出来的(如下图)
渠道分析怎么做
渠道分析比用户和商品更直接:
1、砍掉高成本、低质量劣质渠道
2、将用户向低成本的渠道引流
3、做大低成本、高质量的渠道
在渠道分析上,一般对拉新的关注度比较高,各个投放渠道的拉新成本,拉新后的用户价值计算是重点。不过要注意的是,由于现在渠道日益分散(实体店、电商平台、外卖平台、自建APP、小程序、短视频平台、社群、私域……),很有可能一个用户同时在多个平台活动, 一个平台会同时覆盖多个用户,因此区分出不同渠道覆盖用户类型,是进行优化第一步。
同时,渠道质量并非一个稳定数值,很有可能随着业务行动优化,因此,记录优化结果,建议优化方向,又是一个典型的增效的点。只不过,对每次优化动作,需要有业务标签库进行监控,才能看清楚到底在往哪里优化。
小结
综上可见,想实现降本增效,不是只靠一条数据两条公式那么一计算,就咣当得出一个神威无敌大将军建议。
降本增效的本质,是通过数据手段,量化业务行为,核算业务成本,监控业务收益。量化才是最重要的一步。相应的,业务标签库,业财一体化流程,才是保障降本增效的根本。否则账目都是纸质单张,里边的描述和业务实际脱节,业务动作无法被数据监控,连基础的数据都核算不清,降本增效更无从谈起。
一个更深层的问题
在知识星球内,有同学问了我一个灵魂问题:“我们公司的运营做事根本不和数据分析通气,数据分散在各个平台收集不上来,每天核算进销存和财务数据已经累死了,老板还觉得数据好大,能一下分析出很厉害的结论……咋办?”
这就是降本增效更深刻的问题:有些公司的管理就是很混乱,领导就是很自大,老板就是靠吃行业红利起家的,没啥科学经营理念。
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