数据分析人员在企业中的3大作用
最后更新：2020-04-23 13:08:57 手机定位技术交流文章
近年来，与数据分析相关的职位变得越来越热门。具有数据分析能力的数据分析师越来越受到大企业的青睐。本文将思考和讨论数据分析师在企业中的作用，并与您分享。
本文内容:
角色1:帮助企业经营者快速掌握企业的基本面
1.数据分析师可以将企业的业务行为转化为可衡量的量化指标
中国是一个个性化的社会。无论是在生活还是工作中，大多数人都会用主观感受来评价一个人。因此，在古代，皇帝们在使用官员时，经常用“赏心悦目”来判断官员的能力。这就产生了一群通过“奉承”的人，他们往往只需要赢得关键人物的青睐。
在当前时代，尤其是在工作场所，数据分析师正在逐渐改变这一趋势。通过数据分析人员的统计和转换，可以得到企业人员、商品和市场的具体经营指标和转化率数字，如销售额、获得的客户数量、转化率、再购买率、库存产品数量、周转率等。企业经营者可以通过不同部门的绩效指标来掌握整个公司和各个部门的经营状况。
2.数据分析师可以及时发现问题并追踪问题的来源。
在业务运营中，数据分析师可以通过各种数据分析方法和思维发现业务运营中的问题。可以结合数据分析方法，这里以“杜邦分析法——简单版”分析方法，为什么是“简单版”？因为“杜邦分析法”严格来说是一种非常复杂的评估公司盈利能力和股东权益回报水平的方法，具体内容可以是百度。
在这里我们主要借鉴其形态来构建一个简单的企业指标体系，它提供了基本的分析思路，可以从两个角度来考虑。
思路1:从指标构成上逻辑分析原因；
思路2:从渠道构成分析原因；
思路3:从范畴构成分析原因；
根据思维方式，数据分析和分析人员可以看到整体销量逐月下降，这主要是由于订单数量的减少，然后可以看到这主要是由于客户数量的减少。在此基础上，当然有可能继续根据指标进行拆卸并询问原因。然后我们可以结合第二种思路，从渠道构成的角度进行分析。我们还可以发现，主要的问题渠道是渠道A；结合思路3，通过对类别构成的分析，很容易发现甲类整体下降幅度相对较大。因此，可以使用“杜邦分析-简单版”逐层分解指标，找出性能下降的最终原因。
3.数据分析师可以优化企业产品的健康状况以及全体员工的素质和能力。
数据分析师通过数字指标的量化评估来评估产品或员工的当前水平，并可以根据二维和四象限分布对产品或销售进行分类，以消除优势和劣势。
例如，对于销售人员，可以通过使用员工的“客户满意度”和“销售额”这两个指标来进行销售人员的二维和四象限分类。
A员工:公司典型的优秀员工，客户满意度高，对公司的销售额高；
乙类员工:专业部门的典型员工，虽然他们可以在短时间内给公司带来更多的销售收入，但不利于公司与客户的长期合作发展，需要培养如何提高客户满意度。
丙类员工:缺乏销售技能的员工更有可能无法合理分配时间，这可能是因为他们在一个客户身上花费了大量时间。尽管单个客户对此感到满意，但销售收入较少，投入和产出较低，需要关键支持。
D类员工:他们是即将被淘汰的员工。如果企业和公司不及时淘汰这些员工，企业就离破产不远了。
数据分析师也可以用这种逻辑来划分企业中的产品，评价优劣，从而提高整个公司的产品影响力。
角色2:帮助业务经理做出业务决策
1.数据分析师可以通过数据分析和挖掘为业务发展提供策略和方向。
为了给业务运营提供策略和方向，数据分析师已经开发了许多业务增长的理论和方法，包括渠道分析、AARRR模型、漏斗模型、相关性分析和其他帮助业务决策的理论。
渠道分析:通常情况下，一家公司的业务来自多个渠道，如天猫、京东、品多、线下商店等。通过对不同渠道的数据进行比较分析，可以找到发展机会。
AARRR模型:包括五个用户生命周期，包括用户获取、用户活动、用户保留、用户收入和用户沟通，可以针对不同的生命周期进行分析，以调整业务发展战略；
漏斗模型:漏斗模型可以看作是一种线性思维模式，可以用来定位任何事件或用户行为转换中的问题。当然，漏斗模型也可以与AARR模型结合使用，并且可以从AARR模型在每个生命周期中的转换来分析。
相关性分析:它是商业中常用的分析方法之一。它主要分析不同特征和数据之间的关系，找出企业经营中的关键影响因素和驱动因素，并能预测企业的发展。例如，广告曝光和营销费用之间的相关性；销售量与用户增长的关系等。
2.通过数据分析和监控，数据分析师可以支持企业的精细化运作。
在大多数行业中，在初始阶段，人们通常在土地上跑来跑去，注意快速扩张。然而，当行业进入发展成熟时期，此时仍需寻求增长，因此有必要对现有用户进行细致的操作，以挖掘出每个用户的最大商业价值。
在支持业务精细化操作的过程中，数据分析师可以帮助企业逐步建立用户肖像，使用用户分组操作等工具，并通过A/Btest等方法帮助企业进行精细化操作。
用户肖像:它是根据用户的社会属性和消费行为抽象出来的一个有标签的用户模型。通过模型让运营商知道谁是企业的主要客户群；用户分组操作工具:它是主要的用户操作工具，帮助运营商根据不同的用户标签为用户筛选不同的客户群，进行有针对性的营销和客户推广活动。A/Btest是一种用于测试新产品或新功能的测试方法。通常，选择两组用户，一个实验组和一个控制组，通过设置不同的规则来确定新产品或新功能是否满足预期。为了进行精细化操作，无论是对用户还是产品升级，企业都需要数据分析师通过数据分类和分析挖掘来帮助他们更好地操作。
角色3:帮助企业经营者平衡企业投资和收入
1.数据分析师使用大数据技术来帮助企业实现企业收入>企业投资
企业经营者最重要的目的是赚钱，然后去做或宣传公益价值。为了赚钱，必须认识到企业的收入大于投资。然而，数据分析师可以使用各种大数据工具来帮助企业实现利润>企业投资。
精准营销:通过对潜在或特定用户的有针对性的营销，可以实现收入增长，数据分析师可以通过营销后分析进一步优化营销的准确性，从而大大提高收入/投资的比例。
销售预测:数据分析师可以通过大数据技术将历史销售数据作为养料，并构建预测模型来预测未来销售趋势。对于经营者来说，可以根据预测结果安排生产，避免产品积压，有效管理产品库存。从这方面来说，它可以减少产品投入的浪费，实现比投入更多的效益。
推荐算法:数据分析师可以从历史数据中推断出用户可能喜欢什么，比如文章内容、歌曲和视频以及淘宝商品。目前，市场上最好的应用程序包括今天的头条、震颤、网易云音乐、淘宝等。并依靠技术人员建立推荐系统来提高用户满意度和用户粘性。从本质上讲，它也是一种提高企业收入的方式，实现收入大于投资的目的。
摘要
在企业中，从企业的业务指导到对员工和商品的考核和评价；数据分析师在其中发挥着越来越重要的作用，已经成为大型企业不可或缺的重要角色。也许每个人都逐渐发现数据分析能力也是各种职位面试中的一个重要评估项目。
因此，我相信数据分析在未来的企业中会发挥更大的作用。
这篇文章最初由“无辜的狼”发表。每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。
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