編輯導(dǎo)語(yǔ)：數(shù)據(jù)分析有助于幫助我們獲知業(yè)務(wù)效果及其他效果反饋，然而當(dāng)下企業(yè)在線下業(yè)務(wù)當(dāng)中，不少數(shù)據(jù)都有所流失，這就要求企業(yè)尋找更有效的數(shù)據(jù)體系搭建方式。本篇文章里，作者就線下業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)體系搭建做了總結(jié)，不妨來(lái)看一下。

前言

在實(shí)際的業(yè)務(wù)環(huán)境下，能夠完全通過(guò)線上留存的數(shù)據(jù)搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系的情況主要還是以互聯(lián)網(wǎng)公司為主，有大量的線下傳統(tǒng)公司，是沒(méi)辦法通過(guò)線上數(shù)據(jù)的積累完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系的搭建的，在這種情況就得通過(guò)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)來(lái)源去獲取業(yè)務(wù)中可能涉及的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)合理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系，完成線下業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的監(jiān)控、維護(hù)和分析。

01

如果是從數(shù)據(jù)邏輯出發(fā)，第一步應(yīng)當(dāng)是監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，就是我們平常一直說(shuō)的看數(shù)據(jù)。

但在實(shí)際業(yè)務(wù)中，尤其是線下業(yè)務(wù)中，其實(shí)有大量業(yè)務(wù)沒(méi)有留存業(yè)務(wù)發(fā)生時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，在業(yè)務(wù)的各個(gè)轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)也很難及時(shí)獲取留存，大量的數(shù)據(jù)丟失。如果需要從監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)開(kāi)始，其實(shí)相對(duì)來(lái)說(shuō)難度會(huì)很大，甚至有很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)沒(méi)有合適的方式被留存下來(lái)，在日后的數(shù)據(jù)分析搭建中也無(wú)法起到作用。

所以，我更建議從業(yè)務(wù)的發(fā)展方向上入手，盡量細(xì)化業(yè)務(wù)流程，明確各個(gè)業(yè)務(wù)流程對(duì)部門(mén)業(yè)務(wù)到底有什么影響，核心業(yè)務(wù)流程是什么，優(yōu)先從核心業(yè)務(wù)流程入手，根據(jù)業(yè)務(wù)流程的步驟完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的監(jiān)控和留存。

舉個(gè)例子，如果對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)熟悉的朋友會(huì)知道，保險(xiǎn)業(yè)所有公司都有“培訓(xùn)”這個(gè)項(xiàng)目，甚至在保險(xiǎn)業(yè)里面“組訓(xùn)”、“督訓(xùn)”都是很吃香的崗位，能夠在短期內(nèi)積累大量經(jīng)驗(yàn)，往公司中高層走更快速，這個(gè)崗位主要的業(yè)務(wù)范疇就是“培訓(xùn)”，培訓(xùn)外勤、培訓(xùn)新人、培訓(xùn)合作渠道等等。

怎么評(píng)價(jià)培訓(xùn)效果呢？依靠外勤人員的銷(xiāo)售量、銷(xiāo)售額對(duì)培訓(xùn)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，剩余對(duì)培訓(xùn)效果的評(píng)價(jià)來(lái)自學(xué)員和更高級(jí)的培訓(xùn)講師的打分。

其實(shí)可以從上述模式看出，對(duì)線下培訓(xùn)這種業(yè)務(wù)模式的評(píng)判，對(duì)培訓(xùn)崗工作人員能力、業(yè)績(jī)的評(píng)估其實(shí)很難通過(guò)以上評(píng)分模式進(jìn)行量化，更不用說(shuō)實(shí)際培訓(xùn)效果的追蹤。

還是同個(gè)例子，如果要想追蹤實(shí)際培訓(xùn)對(duì)銷(xiāo)售業(yè)務(wù)產(chǎn)生的效果和影響，要關(guān)注幾個(gè)模塊：

從培訓(xùn)業(yè)務(wù)的目標(biāo)出發(fā)，如果想從更細(xì)化的角度去關(guān)注培訓(xùn)，會(huì)有以下幾個(gè)業(yè)務(wù)方會(huì)想要關(guān)注的點(diǎn)：

• 培訓(xùn)的效果怎么樣，怎么評(píng)估培訓(xùn)效果；
• 培訓(xùn)效果和培訓(xùn)人員的關(guān)系；
• 什么課程的培訓(xùn)效果好；
• 不同類(lèi)型的培訓(xùn)課程能夠影響銷(xiāo)售人員的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)；
• 不同類(lèi)型的培訓(xùn)課程影響銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的時(shí)間長(zhǎng)短。

所有這些關(guān)注點(diǎn)的數(shù)據(jù)，均無(wú)法從線上獲取，也很難追蹤（這還是僅僅線下業(yè)務(wù)在實(shí)際業(yè)務(wù)細(xì)化關(guān)注項(xiàng)提出后的一部分?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量化和追蹤，如果要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的獲取，就需要公司嚴(yán)格要求外勤人員反饋該類(lèi)型數(shù)據(jù)，可想而知如果是溝通渠道獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，就會(huì)顯得更為困難）。

在這種情況下，線下業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系建立就需要建立嚴(yán)格且標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系，這需要與每一步工作流程相互契合，這個(gè)流程有點(diǎn)類(lèi)似于線上數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的過(guò)程，只不過(guò)因?yàn)闃I(yè)務(wù)不在線上，沒(méi)法在線上完成數(shù)據(jù)積累。

當(dāng)然，線下數(shù)據(jù)埋點(diǎn)和線上數(shù)據(jù)埋點(diǎn)完全不一樣，因?yàn)槿狈€上工具的記錄能力，大量數(shù)據(jù)記錄只能依靠人力完成，如果想要通過(guò)人力完成這類(lèi)數(shù)據(jù)登記匯總，就需要使用統(tǒng)一的工具，使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字段、數(shù)據(jù)格式，這需要做到數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)記錄的標(biāo)準(zhǔn)化留存。

以上問(wèn)題的解決方法除了需要依靠人力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行核準(zhǔn)清洗外，建議最好是按照統(tǒng)一的字段建立本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。

熟悉EXCEL或者WPS EXCEL的朋友會(huì)了解，這兩個(gè)軟件的處理能力隨著數(shù)據(jù)量的上漲會(huì)十分受限，如果是行數(shù)超過(guò)百萬(wàn)級(jí)的話，是無(wú)法在EXCEL中操作的，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失。

同樣的，如果數(shù)據(jù)量在20萬(wàn)以上，使用IF系的函數(shù)將會(huì)加重性能負(fù)擔(dān)，非常容易崩潰，尤其是當(dāng)出現(xiàn)過(guò)去的某一原始主鍵重復(fù)出現(xiàn)的時(shí)候，利用EXCEL技巧實(shí)現(xiàn)等價(jià)FOR循環(huán)會(huì)變得更難。

這個(gè)時(shí)候我們會(huì)更傾向于在本地建立MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以利用MySQLworkbench或者NAVICAT對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行處理， 利用本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的字典表的字段完成線下交互數(shù)據(jù)EXCEL/CSV表格表頭字段的統(tǒng)一，在簡(jiǎn)單獲取了線下匯總回來(lái)的數(shù)據(jù)之后利用update函數(shù)完成數(shù)據(jù)更新，形成本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。

作為參考，這個(gè)是阿里天池某次比賽的測(cè)試集數(shù)據(jù)源，測(cè)試數(shù)據(jù)集的文件不超過(guò)100M，模型處理后的預(yù)測(cè)集也就100M-150M，這部分?jǐn)?shù)據(jù)條數(shù)約為20W，如果是數(shù)據(jù)條數(shù)在70-80W左右的線下數(shù)據(jù)，文件大小會(huì)達(dá)到超過(guò)200M，如果還需要清洗、維護(hù)這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，僅僅依靠EXCEL是完全不現(xiàn)實(shí)的。

既然要建立數(shù)據(jù)庫(kù)，線下數(shù)據(jù)的維護(hù)同步時(shí)間就極為關(guān)鍵，線下數(shù)據(jù)的收集端口需要明確，不同部門(mén)、不同渠道之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的人員要固定，交互時(shí)間要固定，否則就容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)交互不清晰，導(dǎo)致最后在不同的統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)無(wú)法統(tǒng)一，不斷會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)重復(fù)更新的情況，不利于數(shù)據(jù)檢測(cè)監(jiān)控。

這要數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)維護(hù)以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)在同個(gè)周期內(nèi)完成，同時(shí)還要確定所有數(shù)據(jù)的每一次更新都是以數(shù)據(jù)覆蓋的邏輯，即每一次新增更新的數(shù)據(jù)范圍和內(nèi)容必須是完全新增的數(shù)據(jù)。

舉個(gè)例子，新增的數(shù)據(jù)版本為C，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)現(xiàn)有數(shù)據(jù)版本為B，更早的版本為C，上傳的時(shí)候就不允許C版本的數(shù)據(jù)中含有A版本的數(shù)據(jù)內(nèi)容，這樣會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化順序存在混亂，涉及時(shí)間續(xù)流的數(shù)據(jù)就出現(xiàn)問(wèn)題。

02

以上是線下數(shù)據(jù)體系中數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)維護(hù)的部分，接下來(lái)我們聊聊線下數(shù)據(jù)分析體系的搭建.

和線上數(shù)據(jù)類(lèi)似，所有的線下“埋點(diǎn)”的數(shù)據(jù)回收都是服務(wù)于實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的，可以這么說(shuō)，我們要的不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)告訴我們的事實(shí)，以及我們根據(jù)歷史事實(shí)能推導(dǎo)出的合理預(yù)測(cè)，從邏輯方法論上面，就是歸納—演繹。

想進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，首要的是需要對(duì)歷史和現(xiàn)階段的事實(shí)情況進(jìn)行歸納統(tǒng)計(jì)，這就需要加入線下“埋點(diǎn)”的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，即，先深入了解知道自己的情況。

深入了解自己的情況可以從以下幾個(gè)方向去深入思考：

• 我們部門(mén)/公司實(shí)現(xiàn)盈利、績(jī)效評(píng)估的核心指標(biāo)是什么，什么指標(biāo)是業(yè)績(jī)反饋的核心指標(biāo)（從律師來(lái)說(shuō)是勝訴率，從醫(yī)生來(lái)說(shuō)是治愈率，蒙牛公司是銷(xiāo)售額，德勤是咨詢(xún)服務(wù)的收益）。
• 當(dāng)前部門(mén)/公司處在什么樣的階段（在不同階段下的核心指標(biāo)是不完全一致的，像快要破產(chǎn)的公司的核心指標(biāo)是清算）。
• 和核心指標(biāo)有直接關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)主要有哪些，這些業(yè)務(wù)的工作流程分別是什么。
• 歷史核心指標(biāo)和當(dāng)前核心指標(biāo)出現(xiàn)了什么變化，這些變化主要源于什么工作流程上的改變？

了解了這些自身情況之后，還需要深入了解，那些和你在做一樣事情的人，在面對(duì)同類(lèi)型業(yè)務(wù)核心指標(biāo)的人，他們的工作情況、業(yè)務(wù)完成情況、實(shí)際業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)化，和他們歷史的情況。

當(dāng)然，所有的這些外部事實(shí)情況都可能不準(zhǔn)確，這就需要從業(yè)人員實(shí)際判斷這些外部信息的準(zhǔn)確性和可用性。

這些事實(shí)怎么得出？通過(guò)數(shù)據(jù)的形式。

這些事實(shí)怎么校驗(yàn)？通過(guò)數(shù)據(jù)的形式。

舉個(gè)例子，還是以我們上說(shuō)的保險(xiǎn)公司培訓(xùn)部門(mén)的例子。

假設(shè)當(dāng)前保險(xiǎn)公司的業(yè)務(wù)正常，市場(chǎng)正常，政策上國(guó)家沒(méi)有對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)提出什么更為嚴(yán)苛的政策要求，在這些條件下：

• 核心指標(biāo)：保險(xiǎn)專(zhuān)項(xiàng)培訓(xùn)對(duì)實(shí)際保險(xiǎn)銷(xiāo)售業(yè)務(wù)的影響大?。?
• 當(dāng)前部門(mén)所處階段：所有工作正常展開(kāi)，外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境處在正常競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，無(wú)不良競(jìng)爭(zhēng)情況；
• 和核心指標(biāo)有較強(qiáng)相關(guān)度的工作業(yè)務(wù)流程：根據(jù)外勤需求主動(dòng)拆分培訓(xùn)需求-進(jìn)行培訓(xùn)項(xiàng)目篩選-制定培訓(xùn)流程-設(shè)計(jì)培訓(xùn)課程-執(zhí)行培訓(xùn)-跟進(jìn)培訓(xùn)結(jié)果；
• 歷史變動(dòng)情況：歷史同類(lèi)型課程的培訓(xùn)量幾乎保持一致，培訓(xùn)頻率也保持一致。

這些是相對(duì)比較概念化的事實(shí)，這時(shí)候就需要利用數(shù)據(jù)把所有的事實(shí)細(xì)化描述清晰，且所有的數(shù)據(jù)都需要和工作流程相關(guān)聯(lián)。

同時(shí)，所有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析都需要建立“時(shí)間”的概念，我們可以畫(huà)一個(gè)時(shí)間軸來(lái)看這個(gè)業(yè)務(wù)流程：

每個(gè)業(yè)務(wù)流程下其實(shí)都需要一定時(shí)間完成當(dāng)前工作狀態(tài)的信息收集，數(shù)據(jù)本身就具有時(shí)間的特性，如果是金融公司、金融部門(mén)，還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列有更嚴(yán)格的要求，因此，數(shù)據(jù)本身就需要打上所屬時(shí)間的標(biāo)簽。

在業(yè)務(wù)流程中，記錄每個(gè)事件發(fā)生時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，留存這些時(shí)間標(biāo)簽下的數(shù)據(jù)，完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源的匯總。

在分析中可以將分析劃分為幾層，可以先按“事前—事中—事后”的順序留存各個(gè)事件發(fā)生時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，從中盡量明確有規(guī)律性的節(jié)點(diǎn)，例如：

• 從收到不同規(guī)模的培訓(xùn)需求到實(shí)際舉辦培訓(xùn)需要多長(zhǎng)時(shí)間？
• 培訓(xùn)完到培訓(xùn)成果檢驗(yàn)需要間隔多久時(shí)間？

這些時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集可以幫助你深入了解業(yè)務(wù)流程，在日后做到各類(lèi)自動(dòng)化有很大程度上的幫助，這就是業(yè)務(wù)體系初步建立之后再進(jìn)行優(yōu)化的工作了。

在關(guān)注了業(yè)務(wù)的核心指標(biāo)后，找到能夠?qū)诵闹笜?biāo)產(chǎn)生影響的因素，將這些因素拆分成“事前—事中—事后”的形式，設(shè)定一定的主鍵完成數(shù)據(jù)特質(zhì)化的積累。

以電商為例，電商可以以“訂單號(hào)—用戶ID”的形式，如果是在保險(xiǎn)培訓(xùn)的角度下可以參訓(xùn)外勤人員ID作為主鍵，當(dāng)然，不同的業(yè)務(wù)模式會(huì)有不同類(lèi)型的主鍵，涉及的后續(xù)的一些數(shù)據(jù)內(nèi)容也不一致。

還是以保險(xiǎn)培訓(xùn)為例，在培訓(xùn)中有大量數(shù)據(jù)是沒(méi)有辦法輕松進(jìn)行積累的，也同樣不能很明確地進(jìn)行量化，這時(shí)候就要建立評(píng)分卡的制度，用于量化一部分難以直接估量的行為數(shù)據(jù)。

比方說(shuō)，A講師培訓(xùn)營(yíng)銷(xiāo)技巧和保險(xiǎn)學(xué)原理課程，兩門(mén)課程完全不屬于同一個(gè)課程體系下，在實(shí)際外勤作業(yè)中，營(yíng)銷(xiāo)技巧所能給實(shí)際業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)是短期高效的，而保險(xiǎn)學(xué)原理課程可能在提升外勤人員金融素養(yǎng)方面更為突出，可能在面對(duì)高凈值客戶的時(shí)候能更體現(xiàn)優(yōu)勢(shì)。

這部分提升并不會(huì)很直接的在實(shí)際銷(xiāo)售業(yè)績(jī)上有明確的體現(xiàn)，這時(shí)候就會(huì)需要對(duì)實(shí)際的培訓(xùn)效果進(jìn)行分類(lèi)歸納，建立不同評(píng)分評(píng)級(jí)制度。

類(lèi)似于量化投資，這些數(shù)據(jù)都會(huì)需要和業(yè)務(wù)核心指標(biāo)建模擬合判斷，根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)，最好是建立相關(guān)的多元線性回歸模型，機(jī)器學(xué)習(xí)模型雖然在預(yù)測(cè)方面更具有優(yōu)勢(shì)。

但是實(shí)際可解釋性并沒(méi)有那么強(qiáng)，在實(shí)際業(yè)務(wù)總結(jié)反饋的時(shí)候并不能明確的找出問(wèn)題所在，所以在預(yù)測(cè)分析的角度還是更推薦從線性回歸的角度配合相關(guān)性進(jìn)行分析。

希望分享的這些給現(xiàn)在還在線下摸索業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系搭建的朋友們一些啟發(fā)。

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