商业分析是如何帮助企业做出决策的？

商业分析的商业分析的步骤

商业分析的流程一般分为5个步骤
明确问题-拆解问题-安排工作任务-推进工作任务-输出分析报告
1、明确问题
首先在解决问题前，我们一定要知道问题到底是什么？这样我们就知道了后期工作的方向，避免了以后出现的没必要的争论。对于如何明确问题，可以用SMART法则来说明
S——Specific 具体明确的，不能将问题说得太抽象
比如小米手机想要卖的好，就不能简单的说成小米手机要做成让每个人都喜欢的产品，而是应该说成小米手机的出货量要达到去年的150%
M——Measurable 可衡量的，不管是问题的本身还是目标要量化出来
还是小米的例子，出货量达到到去年的150%，那么150%就是可以量化的标准
A——Action-oriented 行动导向 就是说明问题时，必须要有解决的方向
比如小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力这三种方式使出货量要达到去年的150%。
R——Relevant 相关联的，行动与问题存在相关性
小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力对提升出货量是有相关性的，不能说小米通过进入笔记本电脑领域的方式去增加手机的出货量，开发笔记本电脑这个产品线这个行动跟提升手机出货量没有任何关联
T——Time-bound 时间限制
计划使出货量增加到去年的150%，可能过了两年手机的出货量也没有提升到150%，所以明确时间尤其重要 ，比如我计划用8个月的时间使手机出货量达到去年的150%。当然，时间的限定一定要从实际情况出发，要具备一定的合理性

2、拆分问题
拆分问题需要用到逻辑树模型
逻辑树分析模型顾名思义，就是把一个已知明确的问题作为树干，分析哪些问题跟这个问题有关，把相关的问题作为树枝加入到树干当中，由此不断向下拓展，就会将问题拓展成一个逻辑树
使用逻辑树模型的优点：
● 保证了解决问题的完整性
● 理清了所有的思路
● 避免了重复和无关的思考
除此之外，还有2个法则能更好的帮你理清思路，分别是MECE分析法和二八法则
MECE分析法即把一个工作项目分解为若干个更细的工作任务的方法
它主要有两条原则：
完整性
分解工作的过程中不要漏掉某项，要保证完整性
比如市场推广和提升产品研发能力就是2个不同的解决问题方向，漏掉某一项都会使解决问题的方向不完整
独立性
每项工作之间要独立，每项工作之间不要有交叉重叠
比如小米手机想要增加出货量可以提升产品研发能力和把手机设计得更好看，那么这2个子问题就重合了，因为产品研发能力包含了手机设计能力
二八法则，通俗理解就是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的
逻辑树分析模型中也是一样，要时刻关注重点问题，对于一些非重点的问题舍弃掉，减少工作量的同时集中力量解决重点问题
3、安排工作任务
将相互关系紧密的问题作为一个独立项目-确定项目负责人和工作推进计划表；特别是重要节点-负责人不时检查工作，按计划推进工作
4、推进执行任务
既然是商业分析，那么我们就要知道从哪几个维度去分析，以及如何获取有用的信息。明确这两个问题，我们就能很好的推进执行任务
3个分析维度
市场分析-竞争者分析-用户分析
以小米案例说明：
首先我们要了解整个手机市场的概况，对于手机市场的规模多大，供应链上下游的情况一一了解清楚，根据手机市场的环境来预测未来手机市场的发展趋势，做到快人一步
对于竞争者分析，我们要知道整个手机市场的几个大的玩家，以及他们的市场占有率是多少，还要具体分析每个竞争对手的概况和优劣势，包括渠道、供应链、产品等等方面。对于手机行业来说，苹果、华为、OPPO、vivo这几个大玩家是一定要仔细研究
最后是用户分析，要从用户属性、购买产品的决策等等因素上精准定位粉丝，了解用户需求，抓住用户痛点，帮助公司获取和留存用户。手机行业，OPPO和vivo因为渠道优势，对于目标人群的需求抓得非常精准

3种获取信息的方式
案头研究-用户调研-实地考察
案头研究，互联网时代，我们可以从网络获得相关新闻和一些专业的数据库，但是由于信息量极大，我们也要注意筛选出可靠准确的目标信息
用户调查可以分为线上调查和线下调查，线上我们可以通过网络/电话的形式调研，能得到大量的一手信息，但是不一定能得到你想要的全部信息。线下我们可以通过拜访的形式交流调研，线下调查能直接触达用户，了解到你想要的全部信息，但是时间经济成本太高
实地调研一般会和用户调查相结合，能得到一些隐藏但是非常重要的信息，当然，时间经济成本也是非常高
5、输出分析报告
这一步是整个商业分析过程的复盘总结，决定着你的分析结果是否能给企业做出正确的决策
一般来说，输出分析报告可以分为4个步骤
总体概要-整个商业分析的主要内容，包公整体的框架和逻辑
填充整理PPT信息-将信息填充到每个独立的项目，清楚解决问题的细节
沟通优化-内部沟通保证报告的完整性，用户沟通包含用户想要的信息
定稿汇报-对报告内容做到了然于胸，根据不同受众，报告呈现的内容和形式不同。

商业数据分析对企业经营的作用有哪些?

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第二作用：用数据判断

商业分析最大作用之二，用数据替代感觉。所有的商业判断都离不开标准。可很多时候，企业里的标准是随意、随性、随缘来定的，甚至办事没有标准，大家凭感觉做。

用未经分析检验的标准指导商业经营，往往是灾难的起源。遇事拍脑袋，办事拍胸脯，出事拍大腿，完事拍屁股的人引发的问题，我们都见得太多、太多、太多了。孙子兵法有云：主不可以怒而兴师，将不可以愠而攻战。做好商业分析，是遏制自己的主观冲动，回归理性的有效办法。比如上述场景，其实对应了三大类判断标准，我们可以用分析方法来检验这些判断标准是否合理，是否有更好的标准可以用。

虽然很多时候，商业判断本身不一定是理性客观的产物，商业经营的成功也是激情、冲动、创意、甚至运气的结果。但经过分析，至少可以给一个客观的参考，这样才能让决策者在激情冲动之前，先有一个常识性的认知。毕竟置之死地而后生的人少，置之死地死像凄惨片甲无存的人多。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

如何利用经营单位组合分析法帮助企业进行经营决策？

、 新星品牌 \x0d\x0a 品牌市场销售增长率上升阶段，在与主要竞争对手竞争中处于领先地位。这类品牌既有发展潜力，企业又具有竞争力，是高速成长市场中的领先者，处于品牌生命周期中的成长期，被形象地称为新星品牌，是企业发展的重点品牌，宜采取追加投资，扩大业务的策略。 \x0d\x0a 二、 金牛品牌 \x0d\x0a 品牌市场销售增长率处于下降阶段，市场份额占有率较高，品牌处于生命周期中的成熟期，销售规模较大，能够带来大量稳定的现金收益，被形象地称为金牛品牌。企业通常以金牛品牌，支持新星品牌、问题品牌或瘦狗品牌。企业通常的策略是维持其现状，不再追加投资，以便尽可能地回收资金，最大限度地获取利润

商业数据分析对公司有哪些用处?

商业数据分析的含义是，通过使用应用数学、统计、计算机科学中的方法来分析数据，寻求数据中有价值的洞察，帮助企业做出更优决策，从而提升企业绩效和驱动行动。这里强调数据分析不仅要能辅助商业决策的制定，并且是可执行可落地的，这样才有价值和意义。那么，商业数据分析的价值之一体现在，可以帮助企业管理者做出具有执行性的决策，包括战略性、战术性和运营性的决策。 战略性决策关乎公司顶层设计，比如公司的年度战略方向目标; 战术性决策则是各中层管理者为实现战略目标所制定的具体策略; 运营性决策则设计企业日常运营的决策，包括基层员工的一些商业策略。 数据分析可以帮助企业在一贯的决策依据上进行升华，能够比较科学合理地为

分析数字技术如何更好赋能商业决策中

数字技术如何更好地赋能商业决策

数字技术正在以前所未有的方式改变商业决策过程。以下是一些关键的方式，数字技术如何更好地赋能商业决策：

1. 数据收集和分析：数字技术，如大数据和人工智能，能够快速、准确地收集和分析大量的市场、消费者和竞争数据。这有助于企业更好地理解消费者需求，预测市场趋势，从而做出更明智的商业决策。

2. 实时决策：数字技术使企业能够实时做出决策。例如，通过分析实时数据流，企业可以在市场变化时快速响应，从而保持竞争优势。

3. 自动化和效率：数字技术可以自动化许多手动和重复的商业决策过程，从而提高效率和准确性。例如，通过机器学习和自动化软件，企业可以预测销售趋势，优化库存管理，从而降低成本并提高利润率。

4. 预测模型：数字技术可以帮助企业建立强大的预测模型，以预测未来的市场趋势和消费者行为。这有助于企业制定更具有前瞻性的商业策略。

5. 协作和共享：通过云计算和社交媒体等数字技术，企业可以与合作伙伴、供应商和消费者进行更有效的协作和信息共享。这有助于提高决策的透明度和一致性，从而降低风险并提高成功概率。

6. 用户体验优化：数字技术还可以帮助企业优化用户体验，从而提高客户满意度和忠诚度。例如，通过分析用户行为数据，企业可以提供个性化的产品和服务，从而提高转化率和客户留存率。

然而，尽管数字技术带来了许多优势，但在使用这些技术时也需要注意一些问题。例如，数据安全和隐私问题是一个重要的问题，需要企业采取适当的措施来保护用户信息和数据。此外，对于一些较小的企业来说，理解和实施数字技术可能是一项挑战，因此需要寻找合适的教育资源和支持。

总的来说，数字技术正在以一种前所未有的方式改变商业决策过程。通过数据收集和分析、实时决策、自动化和效率、预测模型、协作和共享以及用户体验优化等方式，数字技术为企业提供了强大的工具，以做出更明智、更有效、更具有前瞻性的商业决策。然而，在使用这些技术时，也需要考虑到数据安全和隐私问题。