商务数据分析与应用 课件全套 黄新谋 项目1-12 商务数据分析的价值 - 商务数据分析

商务数据分析的价值项目一：0108商务数据分析商务数据分析的价值在于广泛的应用场景，从识别市场机会到规避潜在风险，从诊断运营问题到检验决策效果，涵盖了企业运营的多个层面。本项目旨在通过应用场景分析，探讨商务数据分析如何赋能企业高效运营以及提升市场竞争力。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.理解经验决策的局限和数据决策的价值2.熟悉商务数据分析的应用场景知识目标能力目标素养目标1.能够根据应用场景分析商务数据分析的相应价值2.能够基于企业运营系统模型解释企业管理者的困局1.培育学生对数字经济的敏感性2.引导学生对企业决策的辩证思维02任务一企业管理者的困局和经验决策的局限任务1.1企业管理者困局第二阶段第四阶段首先，企业发现某个市场机会，若通过了项目可行性评估就可以开展基础建设了。从项目评估到基础建设的转化就是投资阶段。在此阶段中，企业投资决策一旦失败将会面临经济损失。第一阶段第三阶段企业管理的四个阶段：项目在运营过程中需招聘员工，也叫劳动力采购，然后劳动力经过组织系统的作用，包括组织架构、分工、培训、岗位职责设定等环节，原来没有任何经验的劳动力，甚至是无序的新员工都开始慢慢的能为公司创造价值，于是劳动力转化成了劳动。从劳动力到劳动的转化就是组织阶段。在此阶段中，若员工激励不足，企业将会面临员工做事拖沓，干劲不足的困局。劳动与资源和技术进行整合，就产生了产品。从劳动到产品的转化就是生产阶段。在此阶段，企业会面临成本、质量、库存无法控制，生产效率低等困局。产品再通过与外界环境的交换，就变成了价值，而价值是用通用的货币形式来表现。而从产品到价值的转化就是营销过程。在此阶段，企业会面临用户定位不清晰、市场风险多、机会少、推广效果无法衡量等困局。任务1.1企业管理者困局企业运营系统模型：任务1.1企业管理者困局按照企业运营系统模型，企业管理者的困局主要体现在投资、组织、生产和营销四个阶段任务1.1案例分析某互联网公司的CEO面临着快速发展的压力，为了迅速扩大市场份额，他决定采用大规模的广告投放策略。然而，由于缺乏对市场和用户需求的深入了解，广告投放效果并不理想，公司花费了大量资金却没有获得预期的回报。案例一：案例二：案例三：案例四：某制造企业的总经理一直注重生产和质量控制，但在市场竞争加剧的背景下，他意识到单纯依靠产品质量已经无法保持竞争优势。为了改变这一局面，他决定加大研发力度，推出新产品。然而，由于缺乏有效的市场调研和产品定位不明确，新产品上市后并没有得到市场的认可，销售业绩远低于预期。某餐饮连锁企业的总经理在快速扩张的过程中，面临着人才短缺和员工培训的问题。为了满足业务扩张的需求，他大量招聘新员工，但没有足够的时间和资源对新员工进行有效的培训。这导致了员工的服务水平和产品质量不稳定，客户投诉率上升。同时由于管理层对员工激励机制的忽视，员工流失率也逐渐升高，企业的经营效益受到了严重的影响。某个共享单车企业在2017年，通过大规模投放共享单车，迅速占领市场。然而，由于缺乏有效的盈利模式和过度的竞争，该企业在短短几年内就走向了破产。无独有偶，某个智能音箱企业在初创阶段就获得了大量投资，并推出了具有特色的智能音箱产品。然而，由于用户需求不明确和市场接受度不高，该企业最终未能实现盈利，投资者也遭受了损失。任务1.1案例讨论（1）企业运营系统模型包括几个阶段，每个阶段的工作内容是什么？（2）企业管理者在企业运营系统模型的各个阶段的困局具体有哪些？（3）按照企业运营系统模型，上述4个案例分别体现了企业在哪个阶段上的管理困局？任务1.2经验决策的局限经验决策具有表面性：经验决策缺少创新性：何人的知识、判断能力和实践都是有限的，而客观世界的发展变化则是无限的。经验决策受个人主观意识、性格、品质或者各种恩怨、利害关系的制约较大，容易根据个人的喜怒哀乐或者受周围人的各种偏见影响做出错误的判断，导致决策失误。经验决策具有有限性：经验决策缺少可复制性：经验决策的局限主要包括以下四个方面：经验决策往往依赖于决策者过去的经验、直观的感受和感性认识，因此决策者利用经验进行决策时，可能忽视当前问题的细节和过去经验的差异，倾向于简化信息处理或是受到各种表面信息的干扰，比如情绪、偏见、传闻等，这些因素导致决策者缺少深入分析和研究，只看到问题的表面现象，忽视了问题的本质和深层次的因素。经验决策主要基于决策者的个人经验和智慧，而这些经验和智慧是独特的，缺少明确的决策标准和流程，缺少对决策过程和结果的记录和分析，因此，经验决策难以有效传承给新的团队成员或决策者。经验决策往往基于过去的经验和做法，但是随着市场环境的变化以及科技的不断进步，新的需求和技术方法不断涌现，过度依赖经验的决策者可能不愿意或者无法适应市场需求的变化或者新的决策技术或方法，从而错失提高决策效率和质量的机会。任务1.2案例分析美国西南航空公司总裁曾这样说过：对于航空公司而言，飞机的引擎最重要。引擎是飞机的动力，不能出现任何问题，出了就是灾难性后果。但对于旅客来说，影响他选择航空公司的，也许就是座位前的小桌板是否干净。若一个旅客上了飞机，打开小桌板，发现上面油渍斑斑，他什么也不说，下次再也不乘坐这架飞机了。你说引擎再好，但消费者并不知情，他能比较的往往就是细节的问题。案例一：航空公司与乘客的不同关注点2013年曾经移动帝国毫无疑问的NO1，雄霸全球手机市场10年之久的诺基亚正式被微软收购，这样一个曾翻手为云覆手为雨的企业以被收购的命运收场，让人唏嘘不已。在唏嘘背后是成本控制的经验思维杀死了诺基亚该有的创新。当时诺基亚舍弃触控风潮只因为它的高成本；而不愿意早点放弃早已落后的塞班系统，同样因为对成本的执念固守。事实上，早在2004年，诺基亚研发人员就已研发出能上网、大屏幕、触摸界面的智能手机，但公司管理层认为该方案投入过高而未获通过。诺基亚固守成本控制的经验，与互联网发展无限贴近用户生活、注重用户体验的大趋势相悖而行，为诺基亚的创新制造了障碍。案例二：经验思维杀死了诺基亚的创新任务1.2案例讨论（1）案例1说明经验决策存在什么局限？（2）案例2说明经验决策存在什么局限？任务1.3数据决策的本质数据决策的本质是还原市场的真实面貌，通过数据分析和挖掘技术，揭示市场运行的规律和趋势，为决策者提供更加准确和客观的信息依据，帮助其做出科学、合理和有效的决策。数据的收集和整理成为决策的关键。数据决策能够有效地减少决策过程中的不确定性和风险。数据决策还强调跨部门协同和团队合作。任务1.3案例分析HighScoreHouse起源于一款旨在促进家庭成员间责任分工的应用程序。父母可以通过这一平台列举出期望孩子完成的家务任务，并对其完成情况进行评分；而孩子们则能够凭借所获得的虚拟积分来换取自己心仪的奖励。此应用一经推出便受到了市场的热烈欢迎，吸引了大量家庭作为首批体验者参与进来。起初，HighScoreHouse的创建者们为了衡量产品的实际效用，设定了一个所谓的“活跃用户”概念——即每个家庭成员每周至少需使用该应用四次才能被视为活跃用户，未能达到这一频率的则被标记为非活跃状态。这一标准的设立在很大程度上依赖于创始团队的经验判断。然而，在经过了一个多月的运营之后，活跃用户的比率却低于预期。尽管团队尝试通过简化注册过程、增加日常提醒功能以及发送事务性邮件等方式改善用户体验，但上述举措并未能显著提高活跃用户的数量。在此背景下，公司的首席执行官凯尔西曼决定采取直接与用户对话的方式，以获取更为详实的反馈信息。这一举动标志着公司从单纯依靠数据分析向结合定量与定性研究方法转变的开始。通过一系列深入访谈，凯尔西曼发现，部分用户流失的原因并非产品质量问题，而是因为这些家庭并未将孩子的家务参与视为优先事项，从而表明这部分群体并非HighScoreHouse的目标受众。与此同时，对于那些虽然使用频率不高但却给予正面反馈的家庭而言，他们认为此应用具有较高的实用价值。基于以上洞察，凯尔西曼意识到原先设定的活跃用户标准可能过高，并未充分考虑到目标市场的实际需求。因此，通过对定性数据的分析，公司不仅明确了其真正的目标客户群，还据此调整了活跃用户的定义，使之更加贴近市场现实情况，从而为后续的战略决策提供了更为科学的依据。任务1.3案例讨论

你从HighScore对“活跃用户”定义的这个案例中得到哪些启示？商务数据分析的价值项目一：0108商务数据分析商务数据分析的价值在于广泛的应用场景，从识别市场机会到规避潜在风险，从诊断运营问题到检验决策效果，涵盖了企业运营的多个层面。本项目旨在通过应用场景分析，探讨商务数据分析如何赋能企业高效运营以及提升市场竞争力。商务数据分析的价值项目一：0108商务数据分析商务数据分析的价值在于广泛的应用场景，从识别市场机会到规避潜在风险，从诊断运营问题到检验决策效果，涵盖了企业运营的多个层面。本项目旨在通过应用场景分析，探讨商务数据分析如何赋能企业高效运营以及提升市场竞争力。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.理解经验决策的局限和数据决策的价值2.熟悉商务数据分析的应用场景知识目标能力目标素养目标1.能够根据应用场景分析商务数据分析的相应价值2.能够基于企业运营系统模型解释企业管理者的困局1.培育学生对数字经济的敏感性2.引导学生对企业决策的辩证思维02任务二商务数据分析的应用场景任务2.1识别机会商务数据分析作为现代企业决策的重要工具，在识别市场机会、规避风险、问题诊断以及效果检验等方面发挥了不可或缺的作用。这四个应用场景彼此关联，共同构成了数据驱动决策的完整闭环。识别机会通过洞察市场趋势和客户需求，帮助企业发现增长点；规避风险通过预测和监控潜在威胁，为企业降低决策的不确定性提供保障；问题诊断深入剖析当前运营状况的核心手段，帮助管理者精准定位问题根源；效果检验则为企业衡量决策或策略的实际影响提供数据支持，为未来的优化迭代奠定基础。任务2.1识别机会消费者行为分析市场空白分析通过对行业增长率、市场份额、消费者需求等数据和市场动态的分析，可以分析趋势和潜在机会。例如，亚马逊通过数据分析发现智能家居设备市场的快速增长趋势，成功推出Alexa系列产品，抢占了这一新兴市场。市场趋势分析竞争态势分析商务数据分析可以通过以下方式帮助企业识别市场机会：通过收集和分析消费者数据，可以深入了解消费者的购买习惯、偏好和需求。这有助于企业发现新的消费者群体或细分市场，并针对性地开发新产品或服务。例如，星巴克通过分析顾客消费行为，推出了季节性饮品，比如南瓜香料拿铁，满足了特定时间段的消费者需求，提升了销售额。通过对竞争对手的数据进行分析，可以了解竞争对手的战略、产品、定价等信息。这有助于企业发现自身的优势和劣势，并制定相应的市场策略来抓住市场机会。例如，耐克通过分析阿迪达斯的营销策略和产品定位，发现高端运动鞋市场的机会，从而通过个性化定制服务来吸引高端消费者。通过对市场数据的深入挖掘和分析，可以发现市场的空白点和未被满足的需求。这为企业提供了开发新产品或服务的机会。例如特斯拉通过分析发现电动汽车市场中高性能汽车的空白，推出了高端电动汽车ModelS，满足了这一细分市场的需求。任务2.1佳能的小型复印机施乐公司发明了复印机，但其市场渗透率并未如预期般广泛。仅限于少数几家对复印服务有着强烈需求的大企业采用了这项技术。面对复印机未能普及的状况，施乐并未进行深入的商业数据分析，而是简单地归因于市场需求不足。然而另一家公司——佳能，却敏锐地察觉到了这一市场空白，并采取了积极措施。佳能通过走访未购买复印机的潜在用户，询问其不购买的原因，并且与已购入复印机的企业交流，了解他们对现有设备的不满之处。通过对这些信息的系统整理与分析，佳能总结出了复印机未能普及的主要原因：一是机器体积庞大，占用过多空间；二是操作复杂，难以轻易上手；三是价格昂贵，特别是那些强调高复印质量的产品，售价高达数百万。基于上述分析结果，佳能有针对性地进行了三项改进：首先，推出了更紧凑的小型复印机，解决了体积过大的问题；其次，通过适当降低复印质量标准，成功降低了生产成本，使得复印机的价格得以大幅下调；最后，简化了操作流程，推出了易于使用的“傻瓜式”复印机，即便是缺乏专业技能的人也能轻松操作。通过这一系列的改革措施，佳能有效开拓了复印机市场，迅速占领了一席之地。由此可见，正是通过对市场需求的细致分析，佳能不仅识别出了消费者的潜在需求，同时也精准地捕捉到了市场的潜在机遇。任务2.1案例讨论（1）从佳能推出小型复印机的案例中，你能得到什么启发？任务2.2规避风险客户流失预警：供应链风险管理：通过分析历史销售数据、消费行为数据和市场趋势数据，企业可以更准确地预测市场需求。比如，零售企业利用数据分析预测旺季和淡季的销售情况，从而提前准备库存，避免库存过剩或短缺的风险。沃尔玛就通过数据分析准确预测飓风前的消费趋势，提前储备了关键商品，避免了断货的风险。市场需求预测：欺诈检测：经验决策的局限主要包括以下四个方面：数据分析帮助企业识别客户流失的风险。通过分析客户的购买频率、互动记录等行为数据，企业可以预测哪些客户有可能流失，并及时采取措施进行挽回。比如，Netflix利用用户观看数据，识别哪些用户活跃度下降，并通过个性化推荐或促销活动，降低了用户流失率。商务数据分析在金融和电商领域特别有效，可以通过识别异常交易行为，帮助企业预防欺诈行为。例如，支付平台PayPal通过大规模数据分析，检测交易中的异常模式，及时识别潜在的欺诈行为，减少了企业的经济损失。商务数据分析在供应链管理中可以帮助企业规避供应链中断风险。通过分析供应商的历史表现、交付时间、生产能力和外部市场因素，企业可以提前预测可能的供应链瓶颈并做出调整。任务2.2案例分析2023年，全球知名电商平台Shopify成功通过数据分析手段规避了一场潜在的供应链危机。Shopify在全球范围内帮助商家运营在线商店，供应链的稳定性对其业务至关重要。然而，随着全球供应链的不确定性增加，尤其是在疫情和地缘政治因素影响下，Shopify面临着库存短缺、交付延迟等风险。为了解决这些问题，Shopify通过其数据团队应用了机器学习和大数据分析技术，实时监控供应链各环节的表现。他们分析了大量历史订单数据、供应商交付记录和市场需求趋势，借此识别出供应链中潜在的薄弱环节。例如，通过分析运输时间、库存水平和供应商的历史表现，Shopify能够提前预测到某些地区可能会发生的物流延迟。基于这些数据分析结果，Shopify快速调整了库存管理和供应商选择策略，减少了对高风险地区和供应商的依赖，同时增强了与表现优异供应商的合作。这一数据驱动的决策不仅帮助Shopify避免了潜在的供应链中断，还确保了客户能在关键销售节点如黑五期间，顺利收到订单。最终，Shopify通过数据分析成功提升了客户体验，同时有效规避了供应链危机。Shopify规避供应链危机任务2.2案例讨论（1）

从Shopify规避供应链危机的案例中，你能得到什么启发？？任务2.3问题诊断原因分析：改进反馈：通过运用各种数据分析技术，如描述性分析、预测性分析、关联分析等，企业可以挖掘数据中的趋势、异常和潜在问题，准确定位问题的根源。问题定位：影响评估：相关知识通过对比历史数据和当前数据，或者将企业的表现与行业标杆进行比较，找出问题背后的深层次原因。可以采用因果分析、根因分析等方法来探索问题的起因。评估该问题对企业的整体影响，包括对收入、成本、客户满意度等方面的影响。通过模型和预测工具，可以量化问题的影响，以便企业判断其优先级。根据诊断结果，企业可以提出针对性改进方案，如调整市场策略、优化供应链、提升客户服务等。通过数据分析，企业还可以进行情景模拟，以选择最佳方案。实施改进方案后，企业需要通过持续数据监控，评估改进的效果。如果改进措施未能达到预期效果，企业可以进一步调整策略，直到问题得到有效解决。任务2.3案例分析Netflix是美国一家流媒体服务提供商，它能多渠道收集与用户相关的数据，这些数据包括用户观看记录、内容偏好、订阅历史、用户反馈、取消订阅原因等，通过数据分析，它发现了用户流失的问题并有效地解决了这个问题。具体过程如下：1.问题定位：Netflix收集到某些用户在过去几个月内观看内容的频率大幅下降，并且取消订阅的用户中很多在最近几周减少了观看时间。Netflix使用数据分析技术，如描述性分析和预测分析来识别用户流失的潜在趋势。他们分析了用户的观看行为变化、订阅模式，以及用户流失的时间点，试图找出影响用户流失的共性特征。通过深入分析用户行为数据，Netflix可以确定用户流失的根源。他们发现某些用户群体对推荐内容的兴趣减少，并且某些用户对平台上不断推出的新内容并没有足够的兴趣，导致他们最终选择取消订阅。2.原因分析：通过对比历史数据和当前数据，Netflix进一步分析问题的深层原因。他们发现，随着平台内容的增加，推荐系统无法很好预测特定用户的兴趣，尤其是对那些观看偏好变化较大的用户。此外，竞争对手提供的独家内容和价格促销也加速了用户的流失。3.影响评估：Netflix通过模拟发现如果流失率继续上升，将对公司季度收入造成5%的损失，特别是在欧美市场的影响较大。4.改进反馈：根据问题诊断结果，Netflix决定优化推荐算法以提供更加个性化的内容推荐。此外它还推出了限时优惠、会员福利以及独家内容预告，提升用户粘性。同时，它还加强了对竞争对手内容的分析，以确保自家内容更具吸引力。通过持续数据监控，Netflix发现个性化推荐系统的改进使得用户粘性有所提升，用户的观看频率增加，流失率明显下降。季度订阅收入恢复增长，用户满意度也有所提高。任务2.3案例讨论

从Netflix解决用户流失问题的案例中，你能得到什么启发？任务2.4效果检验相关知识第一步，明确营销目标：在进行数据分析和效果检验之前，需明确营销目标。第二步，选择合适的指标：根据营销目标，选择合适的指标来衡量营销效果。第三步，收集和分析数据：第四步，制定实验和对照组：通过设置实验组和对照组，能更准确地评估营销活动的效果。第五步，计算指标差异：通过计算实验组和对照组的指标差异，可以评估营销活动的效果。第六步，考虑风险和不确定性：在评估营销效果时，需要考虑风险和不确定性因素。第七步，调整和优化：根据数据分析的结果，对营销策略进行相应的调整和优化。任务2.4案例分析空中食宿（AirBedandBreakfast，缩写为Airbnb）是美国一家服务网站，通过联系家有空房出租的房主，把这些空房提供给有住宿需求的旅客。刚成立时规模很小，却发展迅速，获得多轮融资，并被时代周刊称为“住房中的EBay”。那么，空中食宿的管理者是如何进行决策的呢？这里以它是否要增加专业摄影服务为例，看看它的决策过程。2011年，空中食宿的创始团队在运营公司4年后，根据经验，感觉专业房屋摄影服务可能有助于业务的开展，于是他们提出一个假设：附有专业房屋摄像照片的房源要更抢手，因此，房主肯定会愿意让空中食宿提供这项服务。但是他们没有立即将这一想法付诸实施，而是通过AB测试，测试增加房屋摄影服务会让订单量发生怎样的变化。测试结果表明附有专业摄影照片的房源所获订单数是市场平均值2~3倍，数据结果验证了创始团队的假设，于是，空中食宿雇佣了20名专业摄影师给房源拍摄专业的照片，然后发布到网上，结果引起了订单量爆炸式的增长。任务2.4案例讨论

从空中食宿增加新功能的案例中，你能得到什么启发？商务数据分析的价值项目一：0108商务数据分析商务数据分析的价值在于广泛的应用场景，从识别市场机会到规避潜在风险，从诊断运营问题到检验决策效果，涵盖了企业运营的多个层面。本项目旨在通过应用场景分析，探讨商务数据分析如何赋能企业高效运营以及提升市场竞争力。商务数据分析的思维项目二：0108商务数据分析商务数据思维是指以数据为核心展开分析和决策的一种思维方式，强调通过数据的获取、处理和解读，形成科学的洞察和行动方案。在现代商业环境中，数据已经成为企业核心资产，商务数据思维的本质在于将数据转化为决策依据，从而帮助企业在复杂、多变的环境中找到方向、解决问题并创造价值。拥有商务数据思维，不仅可以提高企业的决策效率，还能在竞争中实现差异化优势。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.学会有效提问界定商业问题2.掌握假设验证的方法3.理解细化指标的层级和价值4.掌握细化指标的MECE原则知识目标能力目标素养目标1.能够有效界定企业面临的商业问题2.能够结合商业问题有效拆解细化指标3.能够运用细化指标分析和解决商业问题1.培育学生实事求是严谨治学的科学精神2.培育学生辩证思维和结构化思维的能力02任务一问题界定思维

任务1.1问题界定的价值有效的问题界定对于企业商业行为的价值有以下几点：1.明确分析方向，避免资源浪费：有效的问题界定可以帮助企业聚焦关键问题，避免在无关或低优先级领域浪费时间和资源。2.识别问题根因，提高解决方案针对性：有效的问题界定可以深入挖掘问题的本质和规律，避免停留在表面现象，确保解决方案能切实解决问题根本。3.优化决策逻辑，提升方案可行性：有效的问题界定，通过严密的逻辑推理，帮助企业制定科学合理的解决方案，提高商业决策的成功率。4.降低误判风险，减少行动偏差：有效的问题界定能验证假设，减少分析过程中因错误假设或信息偏差导致的错误决策。5.建立系统框架，支持持续优化：有效的问题界定能构建系统性问题框架，为企业提供一个长期可参考的结构，便于问题跟踪和改进。任务1.1案例分析在商业行为中，错误的问题界定可能导致严重的战略失误。一个真实的例子是2023年WeWork的失败。WeWork原本定位为一家共享办公空间提供商，本质属于房地产行业，但是其创始人AdamNeumann错误地将其定义为一家“技术公司”，

认为公司能够像科技公司那样实现指数级增长，并以此逻辑进行快速扩张。于是，一方面Neumann以远高于传统房地产市场的估值进行融资，并投入大量资金扩展全球业务；另一方面Neumann忽视了WeWork作为办公空间的实际需求、现金流管理及租赁成本等核心商业问题。2023年，WeWork由于未能合理解决债务问题、办公需求疲软以及持续亏损，最终宣布面临破产危机。在这个案例中，错误的问题界定导致WeWork的商业定位和运营模式出现了明显的偏差，将自己视为科技公司而非房地产公司，忽视了行业规律和自身的盈利模式。这一战略错误不仅使公司亏损巨大，也影响了投资者和市场对其的信任，最终酿成危机。任务1.1案例讨论（1）

从WeWork失败的案例中，您能得到哪些启示？任务1.2问题界定思维方法1.独立思考在商业数据分析中坚持独立思考的思维方法尤为重要。这是因为在复杂多变的商业环境中表明现象往往不能反映问题的本质，因此需要通过独立思考，质疑企业需求的前提假设并全面验证数据资料，深入探索因果关系，帮助企业避免因盲从或者信息偏差做出错误决策。常见的独立思考方法有3种（见表2-1）。表2-1独立思考的三种方法具体方法方法解释基于自身的逻辑判断对现象背后的原因持续追问，避免接受表面现象。通过质疑现有假设和观点，深入思考问题是否被准确描述，假设是否有足够依据，从而避免陷入分析误区。逻辑判断的关键在于保持清晰的思路，以系统化的方式排查问题，确保得出的结论经得起推敲深度分析挖掘数据和现象之间的联系，探索问题的深层驱动因素。关注数据或流程中的关键细节，寻找被忽略的症结。深度分析要求通过因果关系解析，揭示隐藏的模式和问题的核心。通过对现象的深入分析，确保分析的全面性和精准性，为后续决策提供可靠依据多维度探索从消费者、竞争者、行业趋势等多个视角全面理解问题背景，避免因单一视角导致分析片面；结合文化、市场、政策等因素评估潜在影响，避免重要的背景因素被忽视；接受不同见解和思想，拓宽思维，避免思维固化，增强解决问题的创新性和灵活性为有效进行问题界定，需坚持以下三种思维方法：任务1.2问题界定思维方法为有效进行问题界定，需坚持以下三种思维方法：2.学会提问在商业数据分析中，坚持学会提问的思维方法尤为重要，通过精准有效的提问，可以深刻挖掘商业问题的本质、关键要素和潜在影响的能力。这一思维方法不仅可以帮助企业明确问题的范围，还能引导企业思考和优化决策的逻辑和科学性。表2-2是七种常见的商业决策问题：表2-2商业数据分析需回答的常见问题具体问题该问题的价值我们面临的核心问题是什么？问题定义：明确问题本质，是决策的首要步骤我们是否掌握了所有相关信息？是否存在信息不对称或缺失的情况？信息完整性：确保信息的全面性和准确性，减少决策偏差我们是否考虑了所有可能的解决方案？是否存在未被发现的选项？选项评估：广泛探索可能性，以避免陷入“非此即彼”的思维定势。每个选项可能带来的风险是什么？我们是否有应对这些风险的策略？风险策略：评估潜在风险，制定应对措施，确保决策稳健性决策将如何影响各利益相关者？他们的需求和期望是什么？考虑各方利益：确保决策的可行性和接受度我们是否具备执行所需的资源和能力？是否存在潜在的执行障碍？执行可行性：确保方案能够有效落地，并达到预期效果该决策在长期可能产生的影响是什么？是否符合企业的战略目标和价值观？长期影响：确保决策符合企业战略目标和愿景任务1.2问题界定思维方法为有效进行问题界定，需坚持以下三种思维方法：3.假设检验假设验证是指在对商业问题进行界定时，要对初步提出的假设进行数据验证和逻辑分析，以判断假设是否成立，从而确保问题分析的准确性。进行假设验证的原因在于，初始假设可能存在偏差或与实际情况不符，如果不加验证，可能导致分析方向错误和资源浪费。通过验证，企业能够避免基于错误假设进行决策，同时确保解决方案有针对性，减少盲目性，从而提升商业数据分析的科学性和决策的有效性。表2-3是四种常见的假设验证方法。表2-3假设检验的四种方法具体方法方法解释明确需求定义首先与企业管理层或相关部门沟通，明确企业提出需求的具体含义和期望结果。了解问题关键点以及解决该问题的目标，以确保需求的准确性和清晰性相关数据收集分析企业已有的历史数据或业务记录，检验需求与实际数据是否存在偏差。如果需求涉及市场，通过调查潜在客户、竞争对手和行业专家，验证企业需求与市场真实情况的吻合度企业深入了解通过了解企业资源状况（人力、财力、技术等）和实际业务操作过程，评估企业提出的需求是否与自身资源与业务现状匹配，从而找到可能存在的矛盾或限制多方面沟通与企业内部管理层或部门反复沟通，了解需求的真实想法并调整分析方向。同时，寻求外部专家建议，利用他们的经验对企业需求偏差进行评估，获取专业化分析意见任务1.2案例分析在2023年，北美知名零售公司H-E-B面临着库存管理的挑战。最初，公司主要依赖历史销售数据来决定商品的库存配置。然而，随着市场和消费者偏好的快速变化，单靠历史数据的决策方式出现了问题。H-E-B在多个季节性产品上出现滞销，库存积压严重，导致公司错失了多个销售机会。面对这些问题，H-E-B的数据分析团队没有一味依赖传统的方法，而是通过独立思考，重新界定了库存管理中的关键问题。他们意识到，历史数据只能反映过去，无法准确预测未来市场的变化。因此，分析师们决定采取更前瞻性的策略，结合实时数据，如社交媒体上消费者的互动数据、线上购物行为以及市场趋势，来更好地了解当下和未来的市场需求。通过引入多种实时数据源，分析团队构建了一套新的库存管理模型，可以实时追踪市场的动态，提前预测销量波动。这一创新使得H-E-B可以更精准地调整库存，避免了季节性产品的滞销。同时，公司通过这套系统成功抓住了新兴的消费趋势，减少了热门商品供应不足的问题。随着库存管理的优化，H-E-B不仅降低了库存积压的风险，还提升了运营效率和利润率。案例1：H-E-B公司优化库存管理任务1.2案例分析2023年，某知名理财平台的运营人员向管理层报告称，近期用户流失情况显得较为严峻，并希望通过增加促销活动（如发放优惠券和赠送礼品）来挽回部分用户。管理层在审议提案时意识到，这种无节制的促销可能导致用户对优惠形成依赖，长此以往，平台正常价格下的销售能力和盈利基础将受到严重威胁。为了有效解决问题，管理层决定从根本上明确“用户流失”的定义和严重性标准并深入分析流失原因。他们提出以下关键问题，要求运营团队逐步回答（详见表2-4）：案例2：解锁理财平台的用户流失问题表2-4围绕用户流失提出的关键问题问题类别具体问题1.定义用户流失1.1用户停止购买理财产品了吗？1.2用户是否将资金撤离平台？1.3用户是否已经不再登陆平台？2.界定流失严重性的标准2.1当前的流失率是否高于行业平均水平？2.2流失率是否超过平台历史上的平均水平？2.3流失率是否远高于领导的期望值？3.确认信息来源3.1这些数据从哪里得来？是否经过验证？3.2是基于平台的用户行为数据，还是市场舆论或新闻报道？3.3是否只是基于主观感觉？任务1.2案例分析通过这一系统化的提问，平台团队发现，所谓的“流失严重”仅在部分用户群体中有所体现，而这些用户的流失主要原因是平台理财产品的收益率不如竞争对手吸引人。进一步分析发现，平台的营销资源较多集中在低价值用户，而高价值用户并未得到足够关注。基于这些洞察，管理层调整了策略：取消广泛的无差别促销，专注于优化高价值用户的体验，例如为其提供个性化的理财建议和快速响应的客户服务。案例2：解锁理财平台的用户流失问题表2-4围绕用户流失提出的关键问题问题类别具体问题1.定义用户流失1.1用户停止购买理财产品了吗？1.2用户是否将资金撤离平台？1.3用户是否已经不再登陆平台？2.界定流失严重性的标准2.1当前的流失率是否高于行业平均水平？2.2流失率是否超过平台历史上的平均水平？2.3流失率是否远高于领导的期望值？3.确认信息来源3.1这些数据从哪里得来？是否经过验证？3.2是基于平台的用户行为数据，还是市场舆论或新闻报道？3.3是否只是基于主观感觉？任务1.2案例分析2023年，一家汽配企业向某数据分析公司寻求帮助，声称库存压力过大，希望降低库存以改善运营效率。企业认为问题在于成品库存过多，导致资金占用严重。然而，分析公司深入研究后发现，实际情况与企业认知存在较大偏差。初步分析成品库存数据后，团队发现许多产品库存并不高，甚至存在缺货现象。问题显然不只是库存积压。为进一步挖掘原因，分析公司要求企业提供零部件数据，并发现问题根源在于零部件到位时间的不匹配。这种不匹配使生产计划难以高效执行，既导致成品缺货，又造成部分零部件的长期积压。深入调研后，分析团队确认问题来自企业内部流程的混乱。物料需求缺乏有效计划，而这种混乱又源于信息流、物流和资金流的不顺畅。企业的生产、采购和销售部门如同孤立的单元，缺乏协作与信息共享。例如，采购部门不了解销售需求变化，生产部门也未有效协调零部件采购时间。分析公司最终得出结论：问题的核心不在库存，而在流程。企业需要进行流程再造，建立信息共享机制，打通部门壁垒，优化物流、信息流和资金流。通过实施这些建议，该企业显著改善了库存管理，提升了运营效率。这一案例表明，表面现象常掩盖问题本质，只有通过系统性分析才能找到真正有效的解决方案。案例3：汽配企业从库存到流程任务1.2案例讨论（1）案例1中，从H-E-B公司的优化库存管理，您能得到哪些启示？（2）案例2中，除了该案例中提出的这些问题，围绕“用户流失”，你还能想到哪些问题，这些案例对于解决“用户流失”问题有哪些作用？（3）从案例3，你能得到哪些启示？商务数据分析的思维项目二：0108商务数据分析商务数据思维是指以数据为核心展开分析和决策的一种思维方式，强调通过数据的获取、处理和解读，形成科学的洞察和行动方案。在现代商业环境中，数据已经成为企业核心资产，商务数据思维的本质在于将数据转化为决策依据，从而帮助企业在复杂、多变的环境中找到方向、解决问题并创造价值。拥有商务数据思维，不仅可以提高企业的决策效率，还能在竞争中实现差异化优势。商务数据分析的思维项目二：0108商务数据分析商务数据思维是指以数据为核心展开分析和决策的一种思维方式，强调通过数据的获取、处理和解读，形成科学的洞察和行动方案。在现代商业环境中，数据已经成为企业核心资产，商务数据思维的本质在于将数据转化为决策依据，从而帮助企业在复杂、多变的环境中找到方向、解决问题并创造价值。拥有商务数据思维，不仅可以提高企业的决策效率，还能在竞争中实现差异化优势。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.学会有效提问界定商业问题2.掌握假设验证的方法3.理解细化指标的层级和价值4.掌握细化指标的MECE原则知识目标能力目标素养目标1.能够有效界定企业面临的商业问题2.能够结合商业问题有效拆解细化指标3.能够运用细化指标分析和解决商业问题1.培育学生实事求是严谨治学的科学精神2.培育学生辩证思维和结构化思维的能力02任务二指标细化思维

任务2.1指标细化的价值分析商业问题，仅有问题界定思维是不够的，还要用细化的指标体系去分析，辨别它到底是不是真的问题，如果是，它为什么会发生，未来会如何发展，该采取什么策略，找出合理的解决方案。而在这个过程中，如果没有进行合理的指标细化，只是用单一的指标，或是不完善的指标去分析商业问题，有可能会作出错误的判断。但通过细化商业问题为指标，可以将复杂的战略目标具象化，使企业明确重点发展方向，以减少资源浪费和决策偏差。

任务2.1指标细化的价值例如某互联网公司运营一款社交应用，用户增长初期表现良好，但是市场竞争加剧后逐渐乏力。面对“用户增长”乏力的问题，团队执行方向不一致，资源分配效率低下。为明确目标，团队将“用户增长”细化为可衡量的四项指标（表2-5），通过数据分析找到影响增长的关键点。表2-5用户增长问题的细化指标指标含义新用户注册率在一定时间内新增注册用户数占推广触达总人数的比例，反映引流渠道和推广策略的效果，以及新用户的初步兴趣程度每日活跃用户数（DAU）每天至少有一次登录或者使用行为的用户数，衡量平台用户的整体活跃程度，反映产品对现有用户的吸引力和用户粘性新用户前三天留存率新注册用户在注册后的前三天内继续使用平台的比例，反映新用户初期对产品的兴趣程度以及产品引导流程和用户初体验的质量次周留存率新注册用户在注册后第2周内仍然有使用行为的比例，反映用户对平台功能的认可度，以及是否建立长期使用习惯

任务2.1指标细化的价值通过对指标的细化分析，该互联网公司发现这四项指标的具体表现和分析结论如表2-6。从该表中各细化指标的表现可以看出，问题的核心在于用户初期体验和持续激励的不足。优化新手引导流程、简化核心功能、提升内容推荐精准度以及引入激励机制，将是解决用户留存和活跃问题的关键。表2-6各项指标的表现与相应的结论指标指标表现分析结论新用户注册率8%，高于行业平均值（6%）推广渠道引流效果良好，但注册用户质量不高，部分用户缺乏长期使用意愿每日活跃用户数（DAU）停滞在500万，增长率0%新用户活跃度低，新手引导不足；老用户使用频率下降，缺乏持续吸引力新用户前三天留存率30%，低于行业平均值（45%）用户流失集中在前三天，说明初期体验欠佳；核心功能复杂并且引导不清晰，未能促使用户持续使用次周留存率15%，行业平均值为25%缺乏激励性措施以及个性化内容推送，新用户未被成功激活，流失严重任务2.1案例分析作为医疗器械机构的经理，你正在判断是否撤掉一家业绩表现不佳的药店门店。两名销售人员小王和小李分别提供了不同的数据支持和观点。小王提供了今年4月份的数据，显示该门店销售额仅为170万元，远低于其他门店的平均水平200万元，因此建议撤店以避免资源浪费。小李则提供了今年1至4月的数据，显示门店销售额呈增长趋势，1月为120万元，2月150万元，3月160万元，到4月达到170万元。他认为门店虽未达平均水平，但是具备一定的发展潜力，建议保留并加大投入。面对不同观点，你决定深入分析，结合更多背景数据。结果显示，该门店地理位置较偏，竞争较激烈，可能导致其销量低于平均值。然而顾客忠诚度较高，老顾客多次回购且反馈良好。同时，门店的营销活动和宣传力度明显不足，可能限制了销量进一步提升。经过综合考虑，你决定暂时保留该门店，并制定提升方案：增加营销投入、改进宣传策略，并与社区合作增强品牌影响力。你设定了为期半年的评估期，若门店业绩未能达到目标，将再考虑撤店。任务2.1案例讨论（1）请从指标细化的角度，分析该案例给你什么启示？任务2.2指标细化思维方法1.分层级：OSM模型指标具有层级关系，就像金字塔一样，从塔尖的抽象目标，逐层细分，最终细分到塔底的具体的可观测的指标。那为什么公司的指标体系是金字塔的样子？公司新员工可以去拉新或是在今日头条上投广告，因为这些是执行任务，低维度，不需要考虑和权衡太多因素。但若是让这个新员工完成1年5000万的营收，他肯定会不知所措，因为这是战略任务，高维度，需要综合多个方面——在产品上要提升用户的体验；在运营上要实现用户的增长与转化；在市场宣传上，要提高品牌形象和认知；在客服上，要提升投诉处理效率；在风控上，要迅速识别欺诈用户和环境风险，等等。皇帝内经指出，材力尽邪，将天数然也。人的生命有定数，有周期规律。比如男性是8年1个周期，8岁长牙，16岁有生育能力，24岁肌肉发育，32岁身心俱佳，40岁机能开始衰退，但右脑却发展起来，右脑就是做高维任务的，所以常言四十不惑，就是在讲40岁开始拥有智慧，能够处理高维问题了，因此在金字塔顶端处理高维问题的管理者大多是年长的男性，主要工作是进行方向指引，带领团队去实现一个又一个的目标。而根据皇帝内经的说法，年轻人左脑比较发达，逻辑思维很强，擅长处理低维任务和活动，因此处于金字塔底端，主要工作是完成任务和活动，其任务和活动的完成效果如何，就要用到业务策略层面进行度量。指标细化分成两步：第一步是分层级，第二步是定维度任务2.2指标细化思维方法在业务策略层面进行度量，就是用各项指标反映业务完成情况。比如提升用户体验的业务目标是否实现，用用户增长与转化进行度量；提高品牌形象的业务目标是否实现；用投诉处理效率进行度量。由于业务目标分布在公司各个部门，因此需要与岗位职责挂钩。例如提升用户体验，属于产品部的职责；实现用户增长和转化，属于运营部的职责。因此业务策略层面的工作，对应的就是由各部门负责人来完成。于是，从组织结构上看，就形成了管理者制定业务目标Objective；部门负责人将管理者的业务目标分解成业务策略；并将业务策略继续拆分为任务和活动，而这些任务和活动最终由金字塔底层的年轻人完成，并通过业务度量来评价年轻人完成的优劣。由此，可以总结出公司的业务实现就是金字塔式的，管理者提出业务目标Objective；部门负责人将业务目标分解为业务策略Strategy，而在业务策略的指引下，部门负责人下面的年轻员工完成相应的任务和活动，并通过具体的业务度量指标Measurement进行考核。任务2.2指标细化思维方法既然公司的业务实现是金字塔式的，因此，用于衡量业务的量化指标也便是金字塔式的。更确切地说，就是用OSM模型构建一个金字塔（见图2-1）。其中，O就是Objective，由管理者提出的业务目标；S就是Strategy，由部门负责人来负责的业务策略，M就是Measurement，用于考核各部门员工执行情况的业务度量。图2-1从皇帝内经看指标分层OSM模型任务2.2指标细化思维方法2.定维度：基于MECE原则的细化MECE原则是“相互独立，完全穷尽”，是麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托在《金字塔原理》中提出的一个思考工具。它提供了一种思考问题和回答问题的原则，以便能够更好地将问题拆分和分析，将各种信息有条理、有逻辑地整合在一起，做到不重叠、不遗漏，让听者更易理解。具体来说，MECE原则包含两条基本原则：第一，完整性（无遗漏）：在分解工作的过程中不要漏掉某项，要保证完整性。换句话说，MECE中的“完全穷尽”是指有边界的穷尽。第二，独立性（无重复）：强调每项工作之间要独立，每项工作之间不要有交叉重叠。应用MECE原则的步骤包括：第一步，确定范围：明确当下讨论的问题到底是什么及想要达到的目的是什么。这个范围决定了问题的边界，也让“完全穷尽”成为一种可能。第二步，寻找符合MECE的切入点：切入点是指准备按什么维度进行划分，比如，按颜色分、按大小分、按时间序列分还是按重要性分。在寻找切入点的时候，一定要反复思考当初要解决的问题或分析的目的。换句话说，希望分类后解决什么问题，得出什么结论。第三步，考虑是否可以用MECE继续细分。第四步，确认有没有遗漏或重复。指标细化分成两步：第一步是分层级，第二步是定维度任务2.2指标细化思维方法细化指标的维度是一个需要深入思考和系统分析的过程。根据MECE原则，可以采用以下步骤来细化指标的维度：第一步，确定核心问题：明确需要解决的核心问题，确保对问题的定义是准确和清晰的。第二步，列出所有可能的指标维度：将与核心问题相关的所有的指标维度逐一列举出来，确保不遗漏任何重要的方面。第三步，对指标维度进行分类和评估：确保指标维度间是相互独立且不重叠的，同时能够完全覆盖所有可能。此外，还要评估各项指标维度在实际操作中是可行的，并且能够提供有用的信息来帮助解决问题或实现目标。第四步，确定数据来源和方法：确定指标维度的数据来源和方法，确保能够准确、可靠地收集和获取相关数据。这可能涉及到使用调查、统计、分析工具等不同方法来获取所需的数据。通过以上步骤可有效细化指标，并确保它们符合MECE原则的要求。这样可以帮助我们在分析问题、制定计划、解决问题等方面更加全面、系统和准确，从而更好地实现目标。应用MECE原则的步骤包括：指标细化分成两步：第一步是分层级，第二步是定维度任务2.2问题界定思维方法为有效进行问题界定，需坚持以下三种思维方法：2.学会提问在商业数据分析中，坚持学会提问的思维方法尤为重要，通过精准有效的提问，可以深刻挖掘商业问题的本质、关键要素和潜在影响的能力。这一思维方法不仅可以帮助企业明确问题的范围，还能引导企业思考和优化决策的逻辑和科学性。表2-2是七种常见的商业决策问题：表2-2商业数据分析需回答的常见问题具体问题该问题的价值我们面临的核心问题是什么？问题定义：明确问题本质，是决策的首要步骤我们是否掌握了所有相关信息？是否存在信息不对称或缺失的情况？信息完整性：确保信息的全面性和准确性，减少决策偏差我们是否考虑了所有可能的解决方案？是否存在未被发现的选项？选项评估：广泛探索可能性，以避免陷入“非此即彼”的思维定势。每个选项可能带来的风险是什么？我们是否有应对这些风险的策略？风险策略：评估潜在风险，制定应对措施，确保决策稳健性决策将如何影响各利益相关者？他们的需求和期望是什么？考虑各方利益：确保决策的可行性和接受度我们是否具备执行所需的资源和能力？是否存在潜在的执行障碍？执行可行性：确保方案能够有效落地，并达到预期效果该决策在长期可能产生的影响是什么？是否符合企业的战略目标和价值观？长期影响：确保决策符合企业战略目标和愿景任务2.2案例分析某知名打车APP在去年实现了4000万元的总营收，今年，管理层设定了5000万元的营收目标。为实现这一目标，APP的管理团队采用了Objective-Strategy-Measurement（OSM）模型进行分解和部署，确保每一步执行都以明确的度量指标为导向。1.Objective：管理层的方向目标为实现5000万元的营收目标，管理层对目标进行分解：（1）主营业务目标：打车业务目标4500万元打车作为该APP的核心业务，是营收的主要来源。今年的目标是通过优化运营和提升用户体验，达到4500万元营收。（2）新业务：广告业务目标500万元作为一个受欢迎的出行平台，该APP吸引了大量的广告主。因此，在今年的目标中，广告业务被纳入营收来源，计划贡献500万元的收入。案例1：任务2.2案例分析2.Strategy：部门负责人的业务策略（1）主营业务策略为实现4500万的打车业务营收，该APP管理层将目标拆解为拉新用户和留存用户两部分，其中拉新用户由运营部主导，留存用户由产品部主导。这两个部门基于所领取的目标，对应的业务策略分解见表2-7。表2-7主营业务策略与目标实现主营业务运营部（负责拉新用户）产品部与客服部（负责留存用户）业务目标700万3800万业务策略开展多种形式的推广活动:包括社交媒体投放、网红营销、地推活动等与流量平台合作:通过大流量入口来吸引新用户下载APP推出新人专属优惠券和拼车折扣：降低新用户使用门槛产品部：优化APP现有功能，推出诸如行程分享、车内娱乐等新功能，提升用户体验。客服部：建立快捷的投诉通道，提升投诉处理效率，同时开展用户满意度调查，了解客户真实需求。任务2.2案例分析2.Strategy：部门负责人的业务策略（2）新业务策略为实现500万的广告业务营收，该项任务由市场部负责，计划通过售卖广告位获取，具体业务策略见表表2-8。表2-8新业务策略与目标实现主营业务市场部（售卖广告位）业务目标500万业务策略品牌合作：与品牌广告主合作，在APP首页及用户行程结束页推出视频广告位个性推荐：针对性地推出区域化、定制化广告内容，提升广告曝光效果开发系统：开发广告位竞价系统，提高优质广告资源的收益任务2.2案例分析3.Measurement：业务度量各部门负责人为实现业务目标，需对业务策略的执行者（即部门中的员工）进行业务度量为此，在数据部门的支持下，各部门确定了业务度量指标（见表2-9），并将这些指标用于部门内部员工的KPI考核。表2-9各部门业务度量指标业务类型对应部门业务度量拉新用户运营部用户规模与增长：新增用户量、不同渠道的新增用户对比分析活动效果评估：包括转化率和ROI留存用户产品部与客服部产品优化效果：页面PV（访问量）、UV（独立访客数）、功能点击率客服效率：投诉响应时间、二次投诉率、投诉总量对比乘客满意度：通过打分机制对地区、司机满意度进行动态分析司机管理：司机评分、被举报次数、司机投诉率售卖广告位市场部广告规模：广告曝光量、点击量（CPM和CPC）广告收入：坑位费收益、广告位竞价产生的收入广告结构：广告转化率和广告收益的区域分布任务2.2案例讨论（1）请基于OSM模型，画出本案例的思维导图（2）请思考一下，企业完成了这样的指标层级构建，是不是就完成了指标细化工作？商务数据分析的思维项目二：0108商务数据分析商务数据思维是指以数据为核心展开分析和决策的一种思维方式，强调通过数据的获取、处理和解读，形成科学的洞察和行动方案。在现代商业环境中，数据已经成为企业核心资产，商务数据思维的本质在于将数据转化为决策依据，从而帮助企业在复杂、多变的环境中找到方向、解决问题并创造价值。拥有商务数据思维，不仅可以提高企业的决策效率，还能在竞争中实现差异化优势。商务数据分析的流程项目三：0108商务数据分析商务数据分析的价值在于广泛的应用场景，从识别市场机会到规避潜在风险，从诊断运营问题到检验决策效果，涵盖了企业运营的多个层面。本项目旨在通过应用场景分析，探讨商务数据分析如何赋能企业高效运营以及提升市场竞争力。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.掌握研究方案的撰写方法2.理解数据的特征3.学会采集数据知识目标能力目标素养目标1.能够根据项目需求设计研究方案2.能够根据研究方案设计调查问卷3.具有数据获取和整合的能力1.培育学生对数据的敏感性2.培养学生对事物分析坚持定性分析与定量分析相结合的职业素养3.培养学生严谨的数据采集和整合的工作态度4.培养学生互补互助、协同合作的团队协作精神02任务一设计研究方案任务1.1明确研究目的根据客户需求明确研究目的，可以采取以下步骤：第一步，明确研究问题：首先通过与客户的深入交流，了解客户需求、目标和关注点以及客户希望通过研究解决的具体问题，确保自己能够完全理解客户的要求和期望。接着基于客户需求，确定研究的领域，并针对该研究领域明确客户的需求所对应的具体的研究问题，该问题既是客户关心的核心问题，同时也具有可操作性和可解决性。第二步，设定研究目标：针对第一步明确的研究问题，设定具体、明确的研究目标，研究目标要与客户需求和研究问题相一致，并且具有实际意义，研究结果能够满足客户的实际需求。第三步，制定研究计划：通过与客户沟通反馈，制定详细研究计划，包括数据采集、分析方法、时间安排、预期结果等，在制定研究计划时，要确保计划与客户需求和研究目的相一致，并具有可行性，同时确保预期结果能够满足客户的期望和需求。总之，根据客户需求明确研究目的需要深入了解客户的期望和需求，并与他们保持密切的沟通与合作，通过明确研究问题、设定研究目标、制定研究计划等步骤，根据客户的需求明确研究目的，并确保研究的针对性和有效性。任务1.1案例分析某咨询公司接到一家快消品企业的委托，负责对其即将推出的一款零食新品进行产品测试。在项目启动会上，咨询团队与企业客户的市场部经理进行详细沟通，明确研究目的为通过调研了解新产品在目标市场中的潜在接受度，为优化产品定位和营销策略提供依据。基于该研究目的，咨询公司制定了两阶段的研究计划：第一阶段：消费者需求匹配与偏好分析团队设计了覆盖目标消费群体的问卷调查，内容包括对新品的第一印象、包装设计、口味接受度、价格敏感度等关键维度，同时设置竞品对比模块，以了解消费者如何评价新品与市场现有产品的差异性。这一阶段的核心在于测量新品是否契合目标消费群的需求，并通过定量数据统计不同属性对消费者决策的影响程度。第二阶段：目标市场细分和定位优化团队结合第一阶段的数据，分析不同人群对新品的偏好差异（如按年龄、收入、地域划分），明确哪些细分市场对新品具有更高的接受度。此外通过消费者深度访谈，团队挖掘新品的潜在独特卖点（USP）及消费者购买决策背后的情感因素。这一阶段旨在帮助企业找到新品的核心目标市场并提出具体的定位建议，例如，加强某一特定属性的宣传或针对某一人群制定定制化营销方案。通过两阶段的系统研究，咨询公司不仅帮助企业确认了新品的市场接受度，还提出了基于数据支持的定位优化建议，使企业更加精准地规划新品的推广策略，最大化市场投入的回报。任务1.1案例讨论假设你是咨询公司该项目的负责人，如果这家快消品企业尚未开发出零食新品但仍然要做产品测试，请问它的研究目的是什么，并基于该研究目的设计出相应的调研方案。任务1.2分解研究内容逻辑树是一种系统化的分析工具，用于将复杂问题从整体到局部逐步拆解，通过层层递进的结构，帮助找到问题的核心和解决路径。逻辑树的核心思想是从一个明确的研究目标出发，分解为多个研究内容，再进一步细化为具体研究问题，从而实现清晰的逻辑结构和可操作的解决方案。逻辑树的结构通常包括三个层级：研究目的、研究内容和具体研究问题（见图3-1）。图3-1逻辑树分析示意图任务1.2分解研究内容第一层级，逻辑树围绕研究目的展开，明确主要的研究内容。这些内容通常是目标的关键组成部分或影响因素，每个研究内容相互独立但共同服务于核心目标。第二层级，将每个研究内容进一步细化为具体研究问题，通过这些问题可以更精准地定位原因、设计方案或验证效果。第三层级是具体问题的解决方法或数据支持，这一层级直接链接到实践或结果验证。逻辑树的一个重要特点是“MECE原则”（MutuallyExclusive,CollectivelyExhaustive），即各层内容之间要做到相互独立、无重叠，同时全面覆盖核心目标的所有方面。这种特性确保了分析的系统性和清晰性。在实际应用中，逻辑树广泛用于问题诊断、优化方案设计、项目规划等场景。例如在分析一项复杂任务时，可以通过逻辑树明确其主要任务模块，并逐步拆解每个模块的具体实施细节；在优化流程时，可以通过逻辑树定位问题环节，并设计针对性的改进措施；在评估结果时，逻辑树能帮助验证优化方案的有效性和改进幅度。逻辑树以其清晰的分层结构和递进关系，有效地解决了复杂问题的分析难点，提供了科学且易于执行的解决方案，是商业研究、项目管理和决策分析中不可或缺的工具。任务1.2案例分析一家知名电商平台在促销活动后复盘时发现，尽管首页流量激增，但从首页到支付的整体跳出率很高，尤其在商品详情页和购物车页面，用户跳出率过高。这严重影响了最终销售额。

为此，该平台高层决定委托一家咨询公司进行深入调研以提升转化率。在调研中咨询团队决定采用逻辑树的方法，将研究目的逐层分解为研究内容，再进一步细化为具体研究问题。首先，咨询团队明确该项目的研究目标是降低电商平台跳出率。围绕这一目标，咨询团队首先将目标分解为三项研究内容：用户行为数据分析（定位问题）、购物路径优化设计（解决问题）和优化方案验证（评估效果）。这三项研究内容构成逻辑树的第一层级，分别解决“问题出在哪里”、“问题如何解决”和“方案是否有效”三个关键方向。任务1.2案例分析接着，咨询团队对每个研究内容进行了更细致的拆解，形成具体研究问题。在用户行为数据分析方面，咨询团队提出两个具体的研究问题第1：哪些页面是用户流失主要节点？第2：用户在关键页面上的行为模式如何？于是，该咨询公司通过统计该电商平台的用户各页面访问人数，算出跳出率（见表3-1）表3-1该电商平台的各页面访问人数和转化率页面节点访问人数（万人）跳出率首页5020%商品详情页4035%购物车页面2630%支付页面1810%任务1.2案例分析从表3-1可知，商品详情页和购物车页面是用户流失主要节点，跳出率分别为35%和30%。于是该咨询公司继续探讨用户在这两个页面上的行为模式。通过热图，该咨询公司发现，用户之所以在商品详情页跳出率很高，是因为用户关注价格和评价信息，但是这些信息在商品详情页中展示不够直观，导致用户决策困难。而用户之所以在购物车页面跳出率也高，是因为购物车页面操作步骤较多，流程繁琐。定位问题完成后，就可以相应解决问题了。针对前面发现的商品详情页和购物车页面存在的问题，该咨询团队在购物路径优化设计方面，提出了对应的两个具体问题：第1：如何改善商品详情页的信息展示？第2：如何简化购物车页面的操作流程？结合对用户行为模式的研究，该咨询公司提出在商品详情页新增“价格波动提醒”和强化评价模块展示，而在购物车页面新增“快速结算按钮”，优化界面布局。于是，在该咨询公司的上述建议下，这家知名的电商平台对这两个页面进行优化。于是，便有了第三项研究内容——评估效果。为此该咨询团队需要对优化方案进行验证。在验证环节需要考虑两个具体问题：第1：优化方案是否显著降低了跳出率？第2：优化方案对不同用户群体的影响如何？于是，该咨询公司开展了A/B测试，测试结果显示商品详情页的跳出率由35%降低为22%而购物车页面的跳出率由30%降低为15%，优化方案显著提高了转化率。通过对不同用户群体的影响研究，该咨询公司还发现，价格波动提醒功能对高单价商品的转化效果尤为显著，快速结算按钮则对所有用户都有明显提升。任务1.2案例讨论请阅读该案例，并按照该案例的思路，将其制作成逻辑树（逻辑树的具体形式见图1-3-1）任务1.3确定研究方法数据分析是将研究目标分解为细化的研究内容，再用细化的研究内容最终实现研究目标的闭环。例如，假设一个企业满意度研究的项目，该企业的研究目标是提升用户的满意度，增加用户黏度，减少用户流失。要实现该目标，就需要把“满意度”这个笼统抽象概念分解为具体的、可被观测和量化的细化指标，这些细化指标就构成了研究内容。其中，把研究目标分解为研究内容的靠的是数据思维。而用研究内容实现研究目标则靠的是研究方法（见图3-2）。图3-2数据思维与研究方法任务1.3确定研究方法没有比较就没有鉴别。通过对比可以理解事物发展的现状、地位和问题。对比分析在商业中应用广泛，企业的成长性判断、部门考核、竞争策略、营销效果评估等等，处处都用到对比。物以类聚，人以群分，如果能够把所有个体按其特点和属性归类，使类内的差异小，具有共性；类间的差异大，具有个性，那么所面对的就不是大量的个体，而是几个类别。这样分析难度和强度都会大大降低。这就是分类的价值所在，用类别代替个体，使复杂事情简单化。什么时候会用描述视角呢？当对比的对象不是一个数值，而是一组数值时，此时就用描述视角，基于描述视角就是计算集中趋势和离散趋势。例如，如果要比较A和B两个班的成绩，需要分别计算两个班的平均成绩，这个平均成绩就是反映集中趋势的指标，体现一组数据的代表值。但是平均成绩只反映该组数据的一般水平，缺少对个体波动的刻画，而刻画个体波动就是离中趋势。相关视角研究的是事物间的某种联系，最常见的联系就是因果分析。任何事物发展到目前的阶段，总是受到各种因素的影响。例如，一个水杯的销量受到价格、颜色、容积、柜台摆放位置等多种因素的影响。相关分析的价值在于，将因果关系量化，当原因发生了变化，按照量化关系，结果的变化也能被大体估计出来。基于不同的分析视角，就会衍生出具体的研究方法。换句话说，要确定研究方法，首先要判断研究目标是什么，要达到该研究目标需要选择哪种分析视角。图3-4是四类分析视角以及常用的研究方法的对应图。任务1.3案例分析图3-4四类分析视角对应的常用研究方法任务1.3案例分析毕业生小王正在准备毕业论文开题报告，但对于如何选择研究方法感到困惑，于是找到了自己的论文指导老师李老师寻求帮助。小王的论文题目是《潮流玩具的用户体验研究》。在最初的研究设计中，他计划采用KANO模型和层次分析法作为研究方法。然而与李老师讨论后，小王意识到自己的研究设计存在问题。李老师首先指出，《潮流玩具的用户体验研究》属于典型的商业应用研究，旨在解决实际问题，而非探讨方法论本身的优劣。因此，使用KANO模型和层次分析法两种方法并无必要。李老师解释道，这两种方法都擅长分析消费者对不同因素的重视程度或重要性，其功能相似且作用重叠。如果同时使用，既没有体现出研究的必要性，也无法在研究目标上带来明显的增益。于是，李老师建议小王保留其中一个方法，避免研究设计中方法的冗余与资源浪费。小王经过思考决定保留层次分析法。然而李老师进一步分析了层次分析法与题目匹配度的问题。他指出层次分析法主要用于多标准下的方案选择问题。例如在对比两个潮流玩具品牌时，可以基于用户体验的标准，如外观设计、材质、价格、用户满意度等，比较两个品牌的优劣。但《潮流玩具的用户体验研究》的研究目的是评估用户体验的现状一级探索其影响因素，这更偏向描述性研究和因果关系的分析，与层次分析法的适用场景并不匹配。为了帮助小王明确研究方向，李老师进一步给出了两种优化建议。如果小王坚持使用层次分析法，那么需要调整研究题目，将研究问题聚焦在方案对比上，例如改为《泡泡玛特与QEE的用户体验对比》。通过这样的调整，研究内容与方法能够更好地结合，使层次分析法的优点得以发挥。另一方面，如果小王希望继续研究《潮流玩具的用户体验研究》，则应选择更适合分析影响因素的研究方法，例如回归分析法。回归分析能够揭示用户体验的关键影响因素，以及这些因素对整体用户体验的贡献程度，更加贴合题目的研究目标。任务1.3案例讨论

请谈一谈本案例对于确定研究方法的启发任务1.4制定研究计划商务数据分析可以看成是一个项目，在做这个项目之前需要先搞清楚几个关键问题：为什么要立项做商务数据分析？项目周期有多久？分析哪些地区？分析谁？谁分析？分析哪些内容？如何分析？需要多少经费支持？等等。只有这些问题想清楚了，形成方案，数据分析工作才能有据可依，顺利开展。否则，如果这些问题在商务数据分析前没有考虑清楚，不但误工、增加成本，而且还很容易造成项目团队的混乱，分析结果一团糟。对研究机构而言，研究方案主要是用来竞标的。企业有一个项目，会有很多家研究机构都想做，那到底给谁做呢？可以公平竞标，看看谁的研究方案写的好，报价也相对合理。对企业而言，研究方案需要领导审批，主要是用来解决领导所关心的一些决策问题的。对分析师而言，研究方案可用来指导我们的数据采集和分析工作，一案在手，成竹在胸。数据分析师的图纸就是研究方案。任务1.4制定研究计划图3-5反映了研究方案7项构成要素，其中研究目的、研究内容和研究方法构成商务数据分析的完整闭环，而要实现这个闭环，还要制定研究计划，使之真正落地。图3-5研究方案的构成要素具体来说，研究计划包括：找准研究对象、确定研究方法、计划项目周期、估算项目报价、确定项目组成员等等。任务1.4制定研究计划1.找准研究对象研究对象是回答向谁（Who）调查的问题。如何寻找研究对象呢？要由研究目的和内容来决定。比如，研究高档轿车的用户特征，去学校门口拦截学生肯定不合适，因为学生不是高档轿车的主流消费群体。那去哪找呢？可以去高档别墅，高档写字楼或高档汽车专卖店等，因为这些地方的人一般都买得起高档轿车。2.确定研究方法按照研究目的，访问法可以分为定性和定量两种研究方法。定性研究主要回答“是什么？”、“为什么？”，目的是探测消费行为背后的偏好、习惯遇到的问题、生活方式和建议等，主要用于探索性和因果性分析。如果说定性是研究大家怎么想的，为什