3d福利彩票上海快三: 如何利用数据,证明新业务的可行性?

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原标题:如何利用数据,证明新业务的可行性?

本文用一个有趣的故事为例,从多个角度不断深入分析了如何用数据证明新业务的可行性。

临近年底,很多同学在做2020的规划,其中有一项很让人挠头的任务:分析新业务可行性。

因为过往每次做,不是数据太少压根没法分析,就是做实验被质疑:“有没有代表性?”“万一有其他可能怎么办?”

好纠结~

今天就先用一个趣味小例子,看看基本思路。话不多说,直接上案例:

有一个地方,人们都不穿鞋子。公司有两个业务员分别去考察。考察完:

  • A说:“这里的人都没有鞋子,是个重大潜力市场”
  • B说:“这里的人都不穿鞋子,没有市场”

现在领导请你分析在这里开展新业务的可行性:

问题一(单选题)

两个业务员的评价,你信谁的?

A.信A的

B.信B的

C.谁都不信

这里要注意:业务的思路和数据分析的思路是不一样的——

业务行动,依靠的是创造力:

  • 具有正向创造力的人,类似亮剑里李云龙这种角色,就是逢山开路遇水填桥,没有机会都能闯出机会。
  • 具有负向创造力的人,推卸责任、混吃等死,给他金山银山都能饿死。

业务评价问题,本质评价的是自己的工作态度和工作能力。

但是数据分析不是这么看问题的——数据分析关注的是:事实、概率、投入产出等这些可量化的东西。数据分析讲的是大概率事件,是更有可能出现的结果。因此数据分析给结论会更谨慎、偏保守。

作为专业的数据分析师,在了解问题具体情况前,不下判断。请大家牢记这一点。所以这题选C。

问题二(思考题)

老板说:现在就是没数据,你必须选一个,你选谁?

答:我选……

很多同学都是死在这一步!!!

理论上,我们要是了解目标市场,有丰富的数据,就能做各种分析。

可现实是,往往数据还没几个,业务方已经拿着几套方案开始PK了,老板还要求数据分析必须给意见。怎么办?!

有同学一急之下,就和业务方一起拍脑袋:假设该市场有100万人,假设该市场有5%转化率。

亲,你这样虽然能拼凑一个:销售额=客户量*转化率*客单价的公式,可所有参数都是假的。跟拍脑袋有啥区别。这么瞎拍业务自己也会干,要你有啥用。想做分析,就一定得找真实数据,问题是怎么找呢?

换个思路,虽然目标市场没数据,但是参与讨论的人是有数据的。

于是我们可以这么回答:我选那个业务能力更强的人的意见。剩下的就是衡量:A和B业务能力谁更强。分析的步骤是一样的,先建假设再验证。

我们可以列:

  • 假设1:过往2年,业绩更好的人,业务能力更强
  • 假设2:过往2年,开发新市场数量更多的人,业务能力更强
  • 假设3:过往2年,开发新市场成功率更高的人,业务能力更强
  • ……

于是就可以基于数据,进行判断(如下图所示):

问题三(判断题)

B业务员说:“过去有甲乙丙企业,都在该地试验过,但是失败了,所以我们做也会失败。”

请问这种说法是对还是错?

判断对错之前,先问:甲乙丙到底是怎么个“失败”法。注意,做新市场成功的方式也有很多场景,在数据上的体现并不相同(如下图所示):

体现在数据上的失败有很多种场景(如下图所示):

错误的战术、错误的时间、错误的投入力度、错误的工作方法,任何一点失误都会导致失败。但最终失败并不意味着一整个业务都不能做,可能只要调整一点点就能起死回生。所以单纯地看最终结果,并不能推翻整个业务,我们需要了解发展过程

这一点非常非常重要。因为在已知结果的情况下,拿着结果找原因,会得到很多错误的答案,把不相关的东西也归纳为成功原因。在外人眼里,成功人士连放的屁,拉的屎都是那么成功,大致就是这个道理。

对数据分析师而言,要关注的是业绩发展曲线,而不是最后一刻的用户画像。这样才知道:到底他们失败是因为不会做,还是压根没市场。这题没有答案,因为B只是说了最终结果,得等市场调查同事们搞到甲乙丙当时发展情况数据以后再分析。

问题四(排序题)

现在老板决定收集新市场的数据,以下数据采集顺序是?

  • A 新市场的用户画像
  • B 新市场用户需求调研
  • C 新市场人口、GDP等统计数据
  • D 同行在新市场发展数据
  • E 业务员在新市场走访数据
  • F 自身老市场发展数据

这一题非常有迷惑性。大量的新人会把AB排在前边,其实是非常错误的——

建设用户画像成本巨大。有能力搞全量用户画像,基本上是在把市场吃的七七八八的情况下,做的最后一步动作。

除了BAT级别的,还在野蛮生长的小公司那都是奢望。

做市场调研成本很高,定量问卷单份便宜的20/30,贵的70/80。随便做做就得花一两个月时间数十万费用,至于抽样合理性,精确度都是后话。

这题的顺序是:FECDBA——

老市场的数据真实且积累较多,最容易分析。一线业务员的走访+宏观统计数据,可以帮我们从老市场里,选出和新市场接近的样本进行研究。很多同学抱怨开展新业务的地方没有数据,可实际上连自己老业务在不同人群,不同区域的数据都没有吃透,当然没法提炼经验了。

问题五(判断题)

经过老市场标签筛选,发现类似地区的业绩增长如下图所示:

A提出一个更激进计划,为了尽快跑马圈地,直接免费投放10000件产品下去,把市场炒热,推进到成熟期。假设鞋子毛利20%,问是否支持A的计划:

  • 支持
  • 不支持

在很多鸡汤里,都是开的这个药方:业务员A免费丢了一万双鞋下去,培养了当地人的穿鞋习惯于是打开销路了。

鸡汤和干货的最大区别,就是是不是认真算数据

如果面对的是一个持续增量的市场,这么干当然没毛病,但是如果面对的是一个天花板可见的市场,那这么干很有可能提前透支了消费力最后全军覆没。

如按本题数据,那A面临的就是一个有天花板的市场,而且预期天花板很低。

按20%毛利,前期免费投放1万件,得5万销量才能回本。累计6万销量得6万/1700=35个月才能盈亏平衡,3年时间足够熬死很多企业了。这就是典型的计划过于激进(互联网公司最爱犯的错)。

这样也提醒我们:做新业务/新产品可行性分析,必须带上对潜在市场容量的预测。不然再好的创意,也会死于投入过大、速度太快、孵化过长……

很多同学以为给业务提建议就是《隆中对》那样:先打荆州,再打四川这么宏观的方向性指引。

其实帮业务精打细算,控制好投入,增加产出,一点点算小账,是更大的价值。毕竟能扯大方向的人很多,能落地细节的人太少。

小结

这个题目看起来很简单,可是如果我们把:某企业换成“B2C互联网企业”;如果我们把:某地方换成“下沉市场”。

你会发现,这个问题就是当下最热门的议题:B2C互联网企业的增长已经陷入瓶颈,如何做下沉市场?

本质上看,2013年开始靠着4G红利发展起来的B2C互联网巨头们,和2008年靠着4万亿大发展的传统企业(地产、家居、汽车、母婴)在套路上没有本质区别,都是靠着烧补贴、圈用户、扩大份额、跑马圈地。在吃尽人口红利以后遭遇瓶颈。

而B2C互联网企业的各种短板,也像故事里那样:

  • 业务:停留在照抄成功经验,烧补贴拿市场份额
  • 数据:沉迷于用户画像、ABtest,缺少总结发展经验

在行业高涨的时候当然还能混,但遭遇资本寒冬,缺少赚钱能力的当然是一片一片死掉。

然而往好处看,越是需要精打细算的时候,才越是需要数据分析发挥作用。只是发挥作用的方式,是很细致的剥丝抽茧,对细节问问一一验证;是充分利用现有数据,总结经验;是和市场调查、业务部门紧密结合共同创造。而不是两耳不闻窗外事,一心只跑数据集,这样脱离实际,才是离被炒不远了哈。

#专栏作家#

接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

题图来自Unsplash,基于CC0协议返回搜狐,3d福利彩票上海快三:查看更多

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