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BI团队如何高效应对快速扩张的公司的需求 —— 阿里云MVP赵玮主题分享【2】

 爱哭的小魔女
发布于 2017/07/17 15:36
字数 2750
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摘要: 根据提到BI同学两个层次: 第一:我们会接受业务方哪些需求帮他实现需求; 第二:我希望我们这边团队有更多的主动性; 给大家举两个例子,我们在公司的发展过程当中,会把一些成型的东西沉淀下来。

上一篇提到,作为数据分析的从业者,在这个公司发展过程当中,给他们的建议。

根据提到BI同学两个层次:

第一:我们会接受业务方哪些需求帮他实现需求;

第二:我希望我们这边团队有更多的主动性;

给大家举两个例子,我们在公司的发展过程当中,会把一些成型的东西沉淀下来。

 

第一个例子:节假日

当时公司的商户有一定规模之后碰到的第一个节假日,

节假日的时候交易会有一定的下降,这是很正常的。

因为线下支付的场景,有些人假期的时候在家里。

有一些这种商圈,上班期间,有很多这种白领用餐,放假了,有一些人节假日出国旅游了等等。

但是节假日回来之后,

  • 什么时候我的商户的交易恢复到原先的水准算是正常?
  • 什么时候没有恢复过去,就需要警惕?

第一次碰到节假日的时候,我们缺乏一个标准线

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所以当时就是等,第一天没有恢复,第二天第三天又没有恢复,开始担心。

而且看到一个很奇怪的数据,活跃商户数已经恢复恢复到了节前的水平,但是交易却没有跟着回到节前水平。

 

这说明什么问题?

说明我的户均笔数下降,户均笔数没有恢复到节前水平

 

户均笔数这个值,表征了很多东西

1. 它表征了一个城市,线下移动支付这个行业的热度;

两个城市,它的经济发展状况类似,但是一个城市对线下线下移动支付的接受程度更高,那么它的户均笔数可能会更高;

2. 户均笔数也可能表征了一个城市的商户结构;

比如说两个城市,交易水平类似,他们对于移动支付的接受水平也类似

可是我们BD去开拓商户的时候,商户结构不一样,比如一个城市的商户1个月能达到三千笔的商户占比50%,

另外一个城市一个月能够达到三千笔的商户占比30%,那么一定是第一个城市,他的户均交易笔数更高

 

户均交易笔数还可以受什么的影响?

1. 支付源头的活动影响

大家说微信跟支付宝,他们在大力的推进自己的移动支付的过程中,会提供一些力度很大的活动,这个时候消费者受到刺激。

户均笔数会增长很多,但是这里面可能有刷单的情况。

2. 竞争对手对我们影响

为什么竞品会影响我们的户均交易笔数?

我之前去拜访商户的时候,看到这样的情况,我看到一个商户,

它的不是很长的桌子上放着四个牌子,商户可能是一个据交易情况非常好的商户。但是今天消费者去扫码的时候,他也许直接取决于他喜欢的一个颜色去扫码,

那么你的这个概率就是100%变成25%了,所以这个时候你的商户户均交易水平会下降。

 

这其实也是我们当时最担心的一个情况

因为正常来讲,一个城市行业的热度,一个城市商户比例结构,不会在短期内发生变化。而那个时间用没有支付通道的活动,并且支付通道的活动的影响是上升不会下降,所以最担心的事情说是不是在这期间,竞争对手针对我们产品做了一个扫荡。

 

这事情之前是发生过的,当时我们被扫荡的时候,是在我们某一个城市的某几个特定区域,竞争对手进行了有针对性的扫荡,

并且只针对了两个行业,一个是水果行业,一个是便利的超市行业。

当时非常明显的数据特征,就是这个城市的这几个区域的这些行业商户流失率突然飙高,后来我们发现是竞争对手在有针对性的打。

 

可是当时我们把数据拆下来看的时候,并没有发现这种集中性特征。

比如说在某个城市有很高的优质商户流失,或者在某个行业,没有发现任何集中性特征。

这个情况,让我们觉得可能不是竞争对手的问题,因为没有人有精力打理的全量商户,竞争对手去扫荡的时候,一定是有针对性的。

 

我们日常考虑的一些常规因素都无法解释这个原因

 

所以当时有一点陷入困境,然后到第五天的时候,仍然没有恢复。

后来有个契机是什么呢,我有个朋友五一假期的时候出国玩,但有时候大家会多请几天假期搓成一个小假,然后到国外去玩。

当时第五天的时候,他正好回上海,我突然在想有多少人是像他一样?因为他在五一假期结束之后的这几天在国外,所以没有贡献线下移动支付的交易量。

如果这样的人很多的话,会不会是我交易迟迟没有到原来水准的一个原因,这其实是我们的一个盲区

 

我们针对提供服的对象是商户,我们很少关注消费者,很少关注C端,我们去拉了消费者的数据来看:

果然是消费者的人数的恢复,其实比商家要慢半拍。

最后我们看到的时间节奏是这样:一般清明/端午/五一这样的假期,商户的恢复速度是在节后回来3天,消费者恢复速度是商户的2倍,会在第6天,所以在第6天的时候交易也会对应到节前的水平。

 

那么,这个就是发现数据的问题,然后去找原因,最后定位一个结论之后,我们会把这个设成一个常规的事情。

 

在这样的时间节奏范围内,我都认为是正常,这是关于节假日的其中的一个例子。

 

关于节假日非常多的东西,在节前商户的提现,提现的次数,提现的金额,会跟平时有不一样的模式。

在节假日期间,商户的交易会有不一样的特征,节假日结束之后,商户的交易恢复,有它固定遵循的一个模式。

甚至在交易恢复之后的2到3周,还会出现因为节假日导致的一些商户特定行为,会引发一些数据异常。

 

所有这些东西总结起来,作为一套节假日期间商户交易行为的一个专项,我们会把它沉淀到报表里面

类似这样的专题有很多,除了我们平时的一些日常管理的数据,然后会出现各种各样的专题。

再有新的人进来的时候,我们会把这一套数据的东西推给他。

这个时候,其实就是把我们以往的一些最佳实践,通过数据产品的方式反灌给这些新加入团队的人

这是一个分析的举例

 

 

第二个例子,也是跟这个快速扩张相关的。

我们在提供一个报表的时候,其实有两个层次东西:

1.第一个是我提供什么内容给你,提供的内容后面蕴含的是我的最佳实践,是我的方法论;

2.第二个是我用使用什么方式提供数据给你;

在我们今天的直营渠道下,有18个分公司,大概700多人的销售团队。

我记得在还只有8个分公司的时候,

那个时候没有引入阿里云QuickBI产品,当时公司报表的研发主要是技术团队来做,大家一定知道,如果技术团队的去做这些事情,响应周期是比较长的。

要从需求的沟通,到开发的实现。

但是,技术团队在做研发的时候,业务部门是无法等的,

当时经常出现一个场景,是技术部门在帮我们实现报表,然后业务部门在没有拿到正式的数据产品之前,先自己用excel做手工报表。

我去参加销售管理的周会,很痛苦。内容非常多,我随便放了几个,比如说每一个分公司,他可能会看非常多的数据

  • 我的新增商户这一周怎么样
  • 我的高价值商户有无流失
  • 我的这个公司下面团队怎么样,商圈团队怎么样
  • 哪些销售人员的表现不佳等等

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一个Excel有非常多的tab,每个tab的报表都特别长。

他们要把公司的数据都放进去,然后我就听到每个分公司的老大会挨个的分析自己城市的情况,我就需要在一堆报表里面去找他说的数据,在一个海量的数据报表里面,涉及到的报表里面一条一条的去找,现在是8个分公司,如果公司更多,我就要疯掉了。

后来,我会给每一个新进来的人,给它赋予它自己城市的权限,也就说他进来看到的是自己城市公司的数据,不会被其他的数据打扰。

所以我来说,我们认为提供的内容是一个方面,这方面提供的方式也很重要,提供数据的方式,这里面很重要的一点,

就是要有相关的人看到自己相关的所有数据,但是不要看到跟自己不想出去,也不要看到不相关的数据

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下一篇将详细讲述,收钱吧快速发展情况下,BI团队如何结合阿里云QuickBI解决“成长的烦恼”

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