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数据化管理的层次与流程

发布时间:[2021-03-17] 来源:企通查 点击量:

        在上篇文章为什么企业需要数据化管理一文中,我们知道,数据化管理就是指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析、并将结果运用到生产、营运、销售等各环节中去的一种管理方法。

数据化管理的层次
       数据化管理根据管理层次的业务逻辑可由低到高分为业务指导管理、营运分析管理、经营策略管理、战略规划管理4个层次。
1.业务指导管理
       业务是能够直接接触数据的层次,如,销售业务中的日销售额、月销售额、年销售额的完成情况;电商营销业务中的流量、新增用户数、单日成交量等。
       在业务层,通常需要通过搭建业务的管理模型来对数据进行收集、统计、追踪和监控。对于部分简单易懂的数据则可省去分析加工,直接应用到常规的业务管理。
2.营运分析管理
       营运分析的侧重点更多在于对收集来的数据进行分析和管理,例如客户关系管理(CRM),财务分析管理,供应链分析管理等等。
3.经营策略管理
       经营策略管理需要对企业各经营环节进行对应的数据分析来修改和制定策略,对营销策略、广告策略、定价策略等进行全局把控。比如客户购买行为的分析、会员产品采用积分制或打折制、企业产品定价策略等。
4.战略规划管理
       战略规划需要通过结合企业内部、市场外部两方面的数据来对企业进行长远的规划,如企业竞争力分析,行业环境分析,战略目标规划等。
       数据化管理的实现流程从技术上讲可以分为需求分析、数据收集、数据整理数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告、应用8个步骤。
1.需求分析
       需求分析包括对需求的收集、分析、明确三部分。可通过对意向客户访谈、调查市场等方法收集,用思维导图、表格等形式整理收集到的信息。
2.数据收集
       需求整理完成后,根据需求对数据进行收集获取。途径包括网络、公司数据库、公开出版物、市场调查、购买专业公司数据等方法。收集过程中需要注意数据来源是否可靠准确、是否有缺失等。
3.数据整理
       数据整理顾名思义,就是对收集到的数据进行预处理。需要整理的数据通常包括非标准格式的数据、不符合业务逻辑的数据两大类。整理数据的方法主要有分类、排序、做表、预分析等;思维逻辑则有理口径、看异常、观趋势等。
4.数据分析
       在业务逻辑的基础上,通过合理、简单、有效的分析方法对数据进行处理。没有业务逻辑的数据分析也不会产生任何使用价值。
5.数据可视化
       现在社会已经进入了一个速读时代,好的可视化图表能够让人们节约大量思考时间。通过数据可视化,能够用最简单的方式传递最精准的信息,这就是数据可视化的作用。因此建议一张图中不要表达过多的信息,以免舍本逐末,丧失了其原本的作用。
6.模板开发
       对于企业在实际工作过程中用到的标准化程度较高、使用频率较高的数据分析文件,可以形成一种固定的模板格式,好处是可以进行标准化、程序化,并大大节约时间。
7.分析报告
       分析报告的载体形式不是最重要的,能够清晰表达观点才是重点。虽然在报告中不一定要像议论文一样论据、论点、论证都体现完整,但一定要论点清晰。报告对象是谁也一定要弄清楚,毕竟对象不同关注点自然会不同。
8.应用
       分析报告并不是数据化管理的终点,相反它甚至可以被称为一个起点——为了应用,没有应用的流程是不完整的。应用就是将数据分析过程中发现的问题、机会等分解到各个业务单元,并通过数据监控、关键指标预警等手段来指导各部门的业务提高。
 

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