数据分析，如何实现降本增效？

今年环境不好，很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析，该如何实现降本增效？今天系统讲解下。

降本增效的错误姿势

错误1：前台增效，后台降本

有些人一提“降本增效”，本能的反应就是：

• 增效是前台的事，销售、营销多赚钱
• 降本是后台的事，研发、生产、供应多降本

听起来非常合理！

可真这么干了，很快就会发现：“成本竟是我自己！”裁员、停产就是后台最快的降本办法。可后台再裁员停产，也抵不过前台随意打折，降价促销让出去的成本。结果就是“前台乱花钱，后台没支撑”，严重的直接把公司折腾没了。

错误2：全员营销！有些人一提“增效”，就开始喊“狼性！全员营销！ALL iN！”然后开始逼着员工去推销。结果不然遭人反感，而且非专业的销售一没渠道二没资源，他能卖动就见鬼了。也没啥产出。

错误3：“全员省钱！”有些人一提“降本”，就开始拉出“全员思考如何在低毛利下生存”的打横幅，员工福利也不发、出差打车要在小票背后写起点终点——还一张张算钱。结果就是拿不出爆款产品，有本事的人都离职，最后越做越low。

问题症结在哪里

以上种种乱象，本质在于：抓错重点。就像学渣听学霸的故事，只记住了学霸通宵学习一样。学霸之所以成为学霸，不是因为丫通宵，而是丫至少有一套成功方法。不去学方法，大眼瞪小眼熬通宵是没屁用的。

对企业也是，要知道，真正的增效，在于：

1、找到蓝海渠道

2、深耕优质客户

3、打造爆款产品

真正的降本，要砍的是：

1、一款烂产品

2、一个烂渠道

3、一个烂客群

以上三点任一点，都是灾难级的问题，会引发前期投入浪费、库存增加、资金周转慢等一系列次生灾害。相比之下，出差费、住宿、员工福利算个毛线。

因此，破局的关键在于：对产品、渠道、用户的成本进行清晰的核算，对运营过程进行及时的把控，避免烂到不可收拾。这就需要做精细化的数据分析。

用户分析怎么做

支持降本的分析：

1、新用户的转化率分析，剔除劣质渠道

2、老用户的复购率分析，避免用户流失

3、促销敏感型用户识别，减少被薅羊毛

其中1可以和渠道分析合并来做。这里重点讲解一下第3点。薅羊毛有显性和隐形两种，显性的经常是营销规则不合理导致的，比如滥发无门槛代金券、同一用户多次叠加优惠、白金卡优惠力度过大导致用户凑单等等，这些在项目开始前，就可以主动识别。

在活动开始后，作为数据分析师，要主动监控异常订单，当订单出现：

1、单笔过高、过低金额

2、同一用户反复下单，下单总量过大

3、商品实际成交价低于标价比例过大

可以直接做订单拦截，先抓住典型问题，再查源头，能有效避免风险。

隐形的羊毛更难受。比如很多公司做促销活动，总喜欢搞“全场大促”，心理感觉可以多覆盖用户，可实际上参与的都是同一批人。结果经常是有活动的产品销量大涨，没活动的一蹶不振，总业绩也不见涨。

这时候，数据分析可以：

1、对用户分层，区分高中低用户

2、对活动打标签，区分各个目的活动

3、交叉观察用户参与活动情况，识别每个活动参与人群

4、关注频繁参与活动用户群，建议砍掉其中边缘活动

5、关注从未被覆盖的用户群，分析用户潜在需求

这样既能避免隐形薅羊毛，又能找到潜在机会点，把营销资源用到地方。

增效的分析，可以做：

1、为利润款商品/搭配款商品找潜在用户，直接拉升商品销量。

2、分析用户互动习惯，为私域/社群/APP找高粘性用户，降低渠道成本。

3、识别高价值用户，直接推高档商品，拉升用户消费金额。

这里需要用到用户画像，价值分层，关联推荐等分析手段，不一一列举了。

商品分析怎么做

支持降本的分析：

1、上市阶段：识别劣品，及时止损

2、热销阶段：控制促销，多赚现金

3、衰退阶段：尽早清货，减少损失

这里虽然写了三条，但是核心是第一条。商品质量的判断是核心，越早发现问题商品，越能早进行区域调配，不同渠道的调配，及时止损。拖得越久，积压带来的损失越大，后期清货得越花本钱。

商品分析和用户分析不同，需要看商品从上市开始，全生命周期数据。并且商品上市经常伴随推广活动，因此核算成本，不应只核算每个阶段的商品成交价/商品生产成本，得拿到商品推广计划表，把广告成本，活动成本等全部都算上，这样才能还原商品的真实利润，从而支持决策判断。

商品分析，是可以和用户分析交叉来做的，这样能发现增效的机会点。指望一个爆款打天下不是很现实，因此商品需要区分流量款、爆款、利润款、搭配款，有了商品分级后，再看每一类商品覆盖用户数量，比例，就能发现：

1、引流款是否对新用户有足够吸引力

2、利润款是否覆盖足够多老用户

3、还有哪些款没有覆盖到高价值用户

机会点就是这么找出来的（如下图）

渠道分析怎么做

渠道分析比用户和商品更直接：

1、砍掉高成本、低质量劣质渠道

2、将用户向低成本的渠道引流

3、做大低成本、高质量的渠道

在渠道分析上，一般对拉新的关注度比较高，各个投放渠道的拉新成本，拉新后的用户价值计算是重点。不过要注意的是，由于现在渠道日益分散（实体店、电商平台、外卖平台、自建APP、小程序、短视频平台、社群、私域……），很有可能一个用户同时在多个平台活动， 一个平台会同时覆盖多个用户，因此区分出不同渠道覆盖用户类型，是进行优化第一步。

同时，渠道质量并非一个稳定数值，很有可能随着业务行动优化，因此，记录优化结果，建议优化方向，又是一个典型的增效的点。只不过，对每次优化动作，需要有业务标签库进行监控，才能看清楚到底在往哪里优化。

小结

综上可见，想实现降本增效，不是只靠一条数据两条公式那么一计算，就咣当得出一个神威无敌大将军建议。

降本增效的本质，是通过数据手段，量化业务行为，核算业务成本，监控业务收益。量化才是最重要的一步。相应的，业务标签库，业财一体化流程，才是保障降本增效的根本。否则账目都是纸质单张，里边的描述和业务实际脱节，业务动作无法被数据监控，连基础的数据都核算不清，降本增效更无从谈起。

一个更深层的问题

在知识星球内，有同学问了我一个灵魂问题：“我们公司的运营做事根本不和数据分析通气，数据分散在各个平台收集不上来，每天核算进销存和财务数据已经累死了，老板还觉得数据好大，能一下分析出很厉害的结论……咋办？”

这就是降本增效更深刻的问题：有些公司的管理就是很混乱，领导就是很自大，老板就是靠吃行业红利起家的，没啥科学经营理念。

客观的说，数据是无法拯救这么混乱的公司的，作为个人，能做的就是多积累能力，换个更好的环境了，这也算我们个人降本增效的好手段。而积累能力，是从日常学习中逐步提升的