数据监控的公司一年两千万应收怎么做到的!

做数据的同学们都经常听到一句话:“建立销售/运营/商品数据监控体系”。这玩意拆开看每个字都认识,合起来听得一脸蒙懵圈,时常发问:

  • 啥是数据监控体系?
  • 这玩意和数据指标体系有啥区别?
  • 我做的这些个报表,到底算不算体系?
  • 为啥没感觉谁被我“监控”了???!

种种疑问,今天系统解答一下。

之所以同学们有疑惑,是因为:

一来大部分企业没有真正重视数据,同学们辛辛苦苦做的报表都没几个人看。

二来是大量同学只会在已经发生+巨大问题的时候做出响应,缺少事前判断能力。导致即使基于数据提了意见,业务也回一句:“我早知道了”(如下图):

一、什么是数据监控体系

监控,顾名思义,是监督和控制。

理论上监督和控制也可以不用数据,比如传统的车间主任、生产队长、监考老师,都是一线现场监督与控制。

但远在万里之外的企业集团总部,是没法派出千里眼顺风耳现场监督的。因此就有了数据监控:通过数据指标来进行监督和控制。

当业务变得复杂,单一数据无法满足监控需求,因此就有了数据监控体系。

但是它不等于数据指标体系。单纯的数据指标体系可没有监督与控制的作用。

做数据的同学最清楚,每天发出去的报表,十个人能有一个人看就不错了。一线的连数据都爱答不理,谈何监督与控制。

所以单纯的数据指标体系只是一个工具,如何把工具与管理流程结合起来,才是数据监控体系的最难环节。

二、如何搭建数据监控体系

如数据监控体系的名字,监督+控制,因此搭建数据监控体系包含两大关键工作:

  1. 建立数据指标体系,对业务情况进行监督
  2. 将数据应用到管理流程,实现控制

之前已经分享过如何建立数据指标体系,大家可以参见《数据分析体系是什么?该怎么搭建?》,今天重点说说控制该怎么个控制法。

很多做数据的同学是技术出身,一提起“控制”最直观的能想到的就是骂自己起床,催自己结婚生娃的老妈子。然后感慨:我又没做过“销售/运营/产品/风控,我要怎么控制呀……”

实际上企业里的管理完全不需要这么琐碎纠结。就像我们不需要会造汽车,也能控制汽车(开汽车)一样,关键要解决以下四个问题:

第一,明确要控制谁

动作的指向要明确。很多同学会说:“GMV降了,要搞高”这话就跟没说一样。GMV看似跟每个部门有关系,是全公司的事。可人人负责,就等于人人无责。太宏观的目标指向不明,自然没法起到控制作用。可以喊的具体点,比如:

  • GMV降了→ 高端用户消费少了→ 用户运营想想办法
  • GMV降了→ 某类商品降幅大了→ 商品运营想想办法
  • GMV降了→ 外部流量太少了 → 渠道投放想想办法

总之把整体目标,具体到某个部门,某个小组,最好是直接挂上丫的KPI/OKR指标,这样指向明确,才能有效。

为达到这个目标,在建数据指标体系的时候,做分类维度的就不能随意做,而是要把和部门分工有关的分类维度(比如分公司、商品、用户层级等等)突出出来,方便落实责任人。

第二,啥时候控制

如果真的等到GMV跌到不行了才来喊:要搞高,就太迟了。实际上影响业务走势的很多因素可以提前预见,比如:

  • 正向因素:大促销、新品上市、传统旺季
  • 负向因素:系统BUG、缺货、传统淡季
  • 不定像因素:系统改版、换季

因此,控制是有时间状态走向判断的。标准的用语是这四句:

  • 过去+负向 → 关注XX问题
  • 过去+正向 → 发现XX经验
  • 未来+负向 → 警惕XX风险
  • 未来+正向 → 提示XX机会

因此在搭建数据监控体系的时候,得总结过往经验,了解未来内部计划,甚至收集一些竞争情况,这样把态势判断提前准备好,才能赶在事前多喊“警惕”“提示”而不是事后人人都看到了,才嚷嚷“要搞高”。

第三,多大力度控制

这时候可以喊“要搞高”了!

是滴,没错,被陈老师调侃了一路的“要搞高”本身并没有问题,是个标准的建议方式。

在给出控制意见的时候,先讲方向,再讲力度,最后才是细节。不同问题严重程度,对应的力度是不同的。

这里也有标准话术:

  • 要注意(出现异动)
  • 要行动(要搞高,要搞低)
  • 立即行动(!!!)

如果对问题评估做的到位,在立即行动之后,是有进一步的描述的。比如:“如流量质量不能在3天内得到改善,本月KPI将不达标”。做这种推测和预测有关,因此让很多同学很纠结,预测的到底对不对。其实完全没必要。

在管理上,行动力比精准的预测更重要

预知到了问题,如果业务部门行动给力,问题早早就处理完了,哪里还用什么精准预测。

如果业务部门不行动,一直在纠结:“我看不会出问题吧”“它如果自然反弹了呢?”,最后就会坐失良机,铁定扑街呀,还需要预测。

所以往往做推测用的是最简单的逻辑,比如一个月3000万业绩,每天就得100万。1000万流量转化20万购买,所以5万购买就得250万流量,类似。做控制是为了推动业务部门行动,不是给推诿找理由,切记切记。

第四,控制完啥效果

做控制最重要的就是效果。效果是有层次的:

  • 初级:控制被业务接收
  • 中级:业务按控制行动
  • 高级:行动对指标有显著作用

搭建数据监控体系,最不能少的环节就是结果回顾。而且要先看是哪个层级的效果,再看具体效果大小。很多时候根本还没到最后指标变化,而是业务方压根就没听建议,最后捅出篓子来才慌慌张张跑来问“为什么”。

这一环看似简单,实际很难做到:

一来很多业务部门态度趾高气扬,懒得沟通。

二来很多做数据的同学薄皮大馅,脸皮太薄不敢沟通,闷头搞各种算法模型,只有自己知道。这样就很难实现监控体系的流畅运转了。

最后要强调的是:数据监控体系是用来发现问题的,不是用来解决问题的。

监控监控,监督和控制,他本来就不是教学和讨论。你见过哪家奴隶监工拿着教科书到田里监督干活的,都是手里鞭子一挥“啪!”一声。

有些同学把监控搞得复杂无比,硬塞一堆指标希望直接读出问题分析,这样做会极大拖慢监控运转效率。在方向不清晰的时候,看的数据越多,脑子越乱。

三、为什么你做的不是数据监控体系

常见的问题,比如:

  1. 数据指标体系缺判断标准。只知道喊“涨了”“跌了”,不知道报“好了”“坏了”
  2. 数据指标就真的是个指标。和管理流程脱节,没有清晰责任,没有对应跟进人
  3. 缺少数据以外的业务梳理。不知道干了啥,不知道在干啥,不知道要干啥
  4. 缺少确认问题的跟进反馈。不知道人家听了没有,不知道人家干了没有,不知道人家干成了没有,光盯着数字发呆。
  5. 贪大求多,塞了一大堆指标,花花绿绿显得高大上。结果跑数累似,看数晕死。

本质上数据监控体系就是温度计。体温固然重要,但体温反映出的发烧症状才是更重要的

想读懂症状,自然得多学医,得在发现人发热咳嗽以后赶紧送院,得了解发烧病人接触了谁,去过那里,得做进一步的化验而不是揪着体温计不放。

这些才是让数据监控真正落到实地的地方。大家最近都被体温计测来测去,其中滋味,你品,你细品。

有兴趣的话,下次我们专门分享如何用体温计哦,看看如此简单的工具,其中蕴藏的深刻奥秘。希望大家喜欢。

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