小飞象·交流会
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内交流│4期
如何把数据思维
应用到业务经营中
data analysis
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分享人：蔡文辉
我们在实际的工作和学接触中，国际型线下实体会展活动，会发现一个比较统一的问题，这给疫情阴霾下的世界经济，那就是：随着数据在企业生产经营中的广泛应用，带来非常积极的信号。而本次广交会最的特点在于线上线下融合举办，我们究竟该如何借助数据分析的能力，改变了广交会以往的单一场景举办的模式，去提升公司业务的运营效率，比如疫情前，为企业降本增效呢？也就是我们常说的实现真正的数字化，广交会是只有线下实体举办，最终达到企业经营模式的转型。那么这个问题，而疫情后，其实根源在于：我们个人如何培养自己的数据思维？
所以今天，鉴于疫情防控需要，这一期的分享非常荣幸的邀请了有着多年数据分析实战经验的蔡文辉老师。作为一个深耕于数据分析行业多年的佬，蔡老师涉足了互联网医疗、传统零售、共享充电宝等多种行业，现在正在做企业咨询顾问，服务于传统中小微企业。
将会为家分享《如何把数据应用到业务经营中》的相关内容，分为两分：1、如何刻意的练自己的数据思维，2，将数据应用在业务中的实战分享。
（蔡老师个人公众号）
为了更好的准备这次交流会，需要您帮忙做两件事情：第一，您这次为什么想参加这一期的交流会，以及希望在交流会中希望收获到什么？第二，在交流会结束后，请和我说一下您的收获和感受。（可以在公众号留言交流，第二期详情：业务数分的常规思路和三个分析模型，第三期详情：从《隆中对》看数据分析启示）
做一个对世界充满好奇的人！在分享之前，我们可以先思考几个问题：
★你认为什么是数据思维呢？
★你觉得数据思维应该如何应用和锻炼呢？
★如何将数据应用在业务中的实战？
在这过程中，建议全程认真听，带着思考来听（去看），有任何问题都可以随时交流哦！
正式分享
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其实，我看了很多关于数据思维的相关知识以及描述，他们把数据思维描述的有的比较玄乎或者说比较。然而，对数据的理解概括有三个点：知识、技能、思维。可以说，数据分析技能同小异，而思维决定高度。因为技能是可以复制的，是辅助思维实现的。
因此，数据的技能、知识点方面数据的知识点就不一一展开讲，因为那些东西都是可以从很多课程或者文章中可以找到。此次分享我们主要是来讲数据思维，也就是说怎么在数据当中培养自己的数据的敏感度，然后把你的数据思维和业务当中去结合起来。
那么，我们就以如何用一个号码去讲一个数据分析的故事，以一个常见生活中的例子切入，来看看如何通过一个号码去挖掘号码背后的一个业务含义。
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是有一个小小的插曲，有一天，我去银行办理业务，到机器上取了小票，就去休息区等待，闲来无事就对着我的发呆，看着上的18位数字，就在思考一个问题：
如果商家或者银行，通过正规的渠道和合法的方式，采集到我们这些普通老百姓的号后，除了用于对个人身份识别和安全性验证之外，从公司业务层面或者商业层面来出发考虑，是否还可以挖掘出一些有价值的信息呢？
提出了这个问题之后，突然脑里面就闪过一些灵感，然后进行简单一些梳理与整理，我把它简单分为三个层面：
如上图所示，当我们一眼看到这18位数字的时候，最直观获取的信息就是年月日，了解这个人出生日期，就知道这个人那年出生的，今年了。
可能分人就获取到这一个信息点，然后后面没有太多感知了。当然，然后之后，还有然后。
如上图所示，我们可以拿到一个人的号后，除了最直接能够获取出生日期之外，可以借助百度搜索，挖掘出更多的信息，就知道这个人所在份、城市、区县，还有性别，当然还可以通过出生日期找到对应的星座，以及每个星座代表的特征等信息。
当我们了解到这些信息，可能就会问，它有什么用呢？它能产生价值吗？
如上图所示，通过前面的两步骤，找到了这个18位数字背后的含义，进而就了解到一个人的性别、年龄、出生地、星座等之后，如何在商业层面上得到一些应用，发挥一点价值呢？
比如：性别+年龄，一个30岁的男性，他可能会有什么样的潜在需求呢？
可以进一步来思考一下，一个30岁的男性，在整个人生中，可能意味着就要 成家立业 和 娶妻生子，是可能是分人的在这个年龄阶段要干的事情，那么就深入一步思考这个八个字的背后含义，还能够挖掘出什么信息呢？
上面只是一个号的信息，维度比较单一，如果能够获取到更多维度的数据，那么分析准确性就会提高，就会产生更多的商业价值。因此，基于号的信息，我们第一眼看到这乘客的信息，如他的出生年月日、性别、户籍地址市县区等，然后，需要我们怎么从这些有限的信息里面去挖掘出来更多价值或者从商业层面上去思考的。
比如像BAT的公司就可以能拿到全量的数据，那么针对于中小公司，很多时候数据是不全的，我们要在基于有限的数据，来做决策，此时就需要靠我们所说的思维层面上面去积累经验，从有限的信息背后去挖掘出来有效的价值，这是我们要去思考的一个点。
所以，锻炼数据思维的时候，我一直在思考，就是说拿到这个有限的信息，我怎么去挖掘出来它的价值？
第一层，从知识层面的；
第二层，通过技能，通过一些函数等方法，然后能得到他信息；
第三层，我怎么把这个数据与实际的业务去联系起来。这个就是说我在练数据思维的时候，一个思考点，或者说我时常通过这种方法来时刻训练。因为我的平时走的路上我就会看一些数据，比如，我在看一些广告牌或者看一些数据，去挖掘它能展现出来什么样的价值等。
以上就是通过一个的小小的案例去挖掘出来数据的一些信息，以及如何去锻炼数据思维，在生活工作中，我们要保持着个人好奇心而进行的一次一次思考与分析，也就是说，透过数字表象，看到它背后的业务含义，这样才会有价值。
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如何将数据思维运用到实际业务中，就用我之前在做咨询的过程当中，怎么把数据思维运用到做咨询的过程中，即如何用数据思维去搭建一个的门店选择模型。
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在去年十一月份的时候，帮一家鞋业公司，去走访他们仁寿的鞋店，来到了仁寿的老城商业中心，他们有几家鞋店就开在这里。我在把整条街都走了一圈之后，发现这一条街上面有很多知名品牌，还有一些奢侈品店，人流量很，算是仁寿城区的黄金地段。
在实地走访市场的过程中，就在思考这家鞋业公司目前遇到的问题：“很多门店都开在城区中心的黄金商圈，销量还可以，但是概有一半左右的门店，不怎么赚钱的......”
通过以上数据统计，发现：
第一、行业品类中的服装、鞋包、珠宝的门店数量超过80%；
第二、主要顾客年龄段是青中年；
第三、主要消费价格偏中高等级；第四、主要消费人群女性偏多。
好百货是仁寿县城区，商业非常集中活跃的一个地方，这个地方入驻了很多知名品牌，还有珠宝首饰品牌和服装品牌，主要针对群体，以青中年女性为主，消费中等偏高。
在这个区域，鞋子门店的鞋子相对衣服而言，购买频次会稍微低一些。结合商圈业态和消费频次，可以走中档价格的品质路线，客单价稍微高一点。
一方面塑造自己的中档品牌形象，聚焦用户群体，提高档次感；
另一方面，在这样的黄金地段，房租成本比较高，在销售频次不容易提高的情况下，就提高销售价格，从而达到提高销售额，这样才能更加覆盖各项经营成本。 （销售额=数量×单价。）
该商圈可能更适合业务特性：
第一、高频-低价-量，比如商圈里面餐饮：肯德基、德克士，属于高频需求，相对而言单次消费不高，但是受众人群基数，可以把销量做到很；
第二、低频-高价-量少，比如高档服饰、珠宝店（偏女性居多），属于低频需求，相对单价很高，但是受众人群基数不，所以相对而言销量不高。两种业务，可以达到一定的销售额，在这个商圈存活下来，还能盈利赚钱。 接下来，我们又去了，在仁寿新城区的一家鞋店，按照上面的操作步骤，对该商圈业态进行了概了解，也统计了商圈里面的门店数据。
这个汇金商圈位于新城区，与老城区的好百货商圈，进行粗略对比，明显发现汇金商圈的业态集中度不高，行业比较分散，更多偏日常生活需求的品类，鞋包就只有两家，相对而言，竞争应该不。
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好百货商圈：1号店、2号店、3号店，位于老城区黄金商圈，当天现场走访，从位置人流量来看，3号>2号>1号，但是从竞争激烈程度来看，感觉是这样排序。所以，就造成这样的一个面，那里人流量，竞争也，房租也高，对于知名品牌来说，可能是兵家必争之地。
因为其他鞋店品牌知名度更，带来更多曝光度，吸引更多的人，而有品牌溢价能力，还把商品卖出更高的价格，可以覆盖店铺的高房租成本。
而对于这家鞋业公司来说，从一个批发商转型零售商，还没有形成比较强的品牌度（问了几个路人，有些模糊的印象，没有一个比较清晰的认知，心智定位，仅仅是一个综合鞋店，还没有达到知名品牌的高度）。
把这样一个综合性门店，开在一个这样的商圈：人流量、竞争激烈、房租高的位置，和其他更知名品牌来竞争，相对而言，竞争力就更弱一些。
第一、如果你与其他品牌，卖的价格差不多，那么概率顾客更倾向于买更知名的品牌。
第二、如果走低价路线，相比其他同行知名品牌，卖的价格仅仅便宜一点，也没有太竞争力，因为这个商圈吸引来的人，相对而言消费能力更高一些，而且一旦降价，你的利润空间会被压缩了，那么剩余利润就很难来填补高房租成本了。
第三、如果采取走薄利多销的路线，也相对比较难，因为鞋子需求频次相对比较低频（至少比衣服低频多了），所有降低价格，以此来幅度地提高销售数量，感觉不太可能达到目标。
汇金商圈：4号门店开在仁寿新城区新商圈（商住一体和附近居民楼），了解到这个住宅小区，从乡镇迁移到县城里面的人口占比相对比较多，这分人群，品牌认知度相对还不够高，他们更多是追求性价比。 除了一些微调，比如优化陈列、门头、话术等，可能最重要的是调整门店选址逻辑。就去竞争不怎么激烈，房租不怎么高，人流量也不少的价值洼地，就像4号门店开在新城小区商圈，可能是目前投入产出比的最优解。
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当我们开了一些门店，经营了一段时候后，产生了一定门店销售数据，我们可以通过这些数据做一些分析，再结合外数据，加上商业认知与分析，通过我们的抽象能力，提炼出一些开店选址的模型。
如何复制一家标杆门店？
常用的思考方法：
把这一家店的特征抽出来。
成本特征：门头，面积，人员，装修，库存 。
环境特征：城市、区域、位置。
看我们还有多少资金可以做类似的店。
目前市场还有哪些地方能容下这种店。
从到整体，从微观到宏观：
第一级标签（战斗）：营业面积、装修风格、1-2公里区域、竞争对手店、顾客购买力、交通便利性。
第二级标签（战术）：商场里面、CBD、商业街、居民区。
第三级标签（）：一二三四线城市，城市人口、GDP、城镇化率。
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梳理一家线下实体门店选址模型：如下
比如：走访过程中，还专门去看了一下“足力健老人鞋”，也了解了一下，这家公司一年销售额六七十亿，它们的门头设计公式：品牌名+品类名，一眼就知道这是一家鞋店，专门卖老鞋的，而且品牌名字，就与鞋子有关，这个叫有根，这里有一个“足”表示脚的意思。
还发现，它们的门店，全式的设计，没有设立玻璃门，最面积的增加曝光度。
总结
以上就是本次分享的全内容！高手能够从纷繁复杂的现实里面抽象出来一个思考模型，因为只有有了抽象的思考模型，高手的想法才有可能被其他人学，能够拿过去跟现实互动、碰撞、升级。
它能够帮我们同时理解同一类相似的问题，建立起模型也让我们对今后遇到相似问题时，能够快速做出反应。但不同问题总归是有所差别的，所以，要根据实际情况进行动态调整，完成这个思维模型，让更加具有通用性。
刘润在《商业洞察力》专栏里面，重复说过这么一句话：如果不抽象，我们就无法深入思考；如果不还原，我们就看不到本来面目。
因此，若要彻底把「数据分析思维」说通透并非是一件容易的事，只有意会，很难言传。总之，通过数据思维分析能帮助我们找到更加合适的业务场景，甚至说构建出一个更加可持续、可复制、持续在增长的商业模式。总的来说，数据分析思维的表现，就是能站在多方角度，用数据来精确描述现状，分析问题，解决问题。
后期小飞象会继续为邀请各业的精英分享数据领域的内容。祝愿家都能在自己所在的领域内，用数据思维，成就更好的自己，在可预见的未来，遇到更好的自己。谢谢家！
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敬请期待下一期
本次分享到此结束，再次感谢家的收听，我们下期再会！
（本文有木兮整理，可能与演讲时略有遗漏，但整体思路精华都在）
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