跑了个报表VS构建数据体系，核心差别在这里

接地气的陈老师 2023-07-29 11:38:45

很多同学抱怨，我就是在跑报表。而且表是如此之多，日报、周报、月报、季度报、半年报、年报；市场报、运营报、产品报、售后报；员工版、领导版、老板版……跑数跑到头都炸了。

然而并没有卵用，去面试的时候还是被人嫌弃：只会照本宣科，没有构建体系的能力。话说数据指标体系不就是报表吗，有啥区别？

一、构建体系 VS 跑个报表

区别大了去了。就问一句：大家那么辛辛苦苦跑的报表，真的有多少人看？有多少人以人为单位，统计过报表的每日/每周打开率。

大家最深恶痛绝的临时性取数，又有多少是基于报表可以近似获得结果的。本质上看，是因为很多报表是所谓历史延续下来的，丫真的对业务有多少指导意义？是不是足以解决问题？根本没有验证过。

而业务遇到问题，到底该看什么数，如何基于数据行动也没有很细致的考虑过。

解决上边的问题，就得梳理流程，得认真思考三个问题：

业务中到底产生哪些数据？
业务部门到底可以怎么行动？
业务部门行动需要参考哪些数据？

解决问题的方法，绝不是百度：XX行业指标体系；也绝不是加一堆微信群到处问：XX行业得看什么指标；更绝不是到处找《国家2025 XX行业指标体系规范权威发布盖大钢印谁不执行痛打40大板版》，而是认真地梳理业务流程。

因为网上能查到的类似AARRR这种概念太过粗放，根本不足以指导具体业务操作，更不用说很多连客户ID都没有的行业，A啥子又R啥子？

第一步：梳理业务流程

想要合适的工具，就得自己动手，把自己要服务的业务部门的流程走一遍，看一下到底长啥样。构建数据体系的第一步，先梳理业务流程。

业务流程包含了三个部分：

业务流：一个业务针对谁开展，分几个环节，每个环节参与人做什么，得到什么结果。
数据流：一个业务流程中，哪些节点会产生数据，产生哪些类型数据，是否可记录数据。
管理流：一个业务流程中，业务方可以做哪些事情影响结果的达成。

常见的互联网AARRR例子太多，我们举一个B2B销售的例子。很多同学抱怨，B2B的销售数据根本没法分析。一个客户谈判谈很久，一年成交不了几单，但一成交就是几百万。

套在RFM模型里，就是：

R:0
F:1
M:500万RMB

这分析个啥子。

这就是没有梳理过B2B销售流程，直接拿电商零售的指标来套的结果。因为B2B交易不像电商零售，卖的是人们生活日用品，今天买了明天还要买。B2C业务中可以根据过往交易记录推测未来需求。

B2B交易往往是大额，低频次，决策流程复杂，等到签约，往往是木已成舟。因此交易售前流程才是重点，要细细拆解。比如软件服务销售，售前至少有7个流程（如下图）：

这七个流程，除了最后一刻签约会有一销售订单以外，其他6个流程完全是由销售和售前的行为构成的。所以如果单纯地把B2C的思路套进来，就会错失大量信息。实际上这也是所有B2B类销售分析的最大痛点：对流程行为采集不够。

在业务上很好理解，B2B销售过程中灰色地带很多，销售部门总是一边喊着要狼性文化，一边想方设法回避监管。但光靠一个订单真的屁都分析不出来，当业务发展遭遇瓶颈的时候，就有机会推动数据体系完善。

第二步：丰富数据采集点

构建数据体系的第二步，要尽可能在业务流程中丰富数据采集点。先有米再下锅。这个过程中要考虑业务落地的可行性。比如销售们都很懒，上来搞一个100行的客户信息表，每次出差都要写500字总结，基本上没人填，要填也填的都是垃圾。

这时候就得设计一些系统化工具。比如移动OA中出差记录捆绑报销，让他们不得不填。比如采集数据时先采集是否/有无这些关键节点（上图深色部分）培养起来习惯以后再考虑内容这种细节。比如采集内容的时候，可以先采集大类，再考虑更细的细节，就像竞标策略，先考虑我们用的是价格领先、技术领先、业务优势、关系优势四大类中哪一类，再看更细的方案。

这样由简到繁，层层深入，才能一步步把体系搭起来。这才是构建过程。而很多人一提起构建俩字，就把自己关小黑屋三日三夜悟道，整出来一个巨复杂的500指标100维度巨表，就觉得够体系了。结果往往碰到现实就变灰。