我是一名来自口碑的数据分析师, 今天给大家介绍一下面对口碑众多的业务方的时候, 口碑 BI 是如何应变和行动, 并如何成功助力业务转型为数据运营
口碑新出发
三年一轮回, 2018 年 1 月, 口碑重新并入阿里新零售体系, 换个姿势再战本地生活服务
口碑资深总监陈盛在 2018 口碑新店商峰会中阐述了口碑接下来的运营思路: 2C 希望和手淘支付宝一样成为超级入口, 帮助商家获取数字化流量的同时, 打造新餐饮体验; 2B 则扮演全渠道角色, 整合口碑天猫饿了么商家店面的终端销售渠道, 把流量商品营销的能力在云 POS 系统上开发给市面上的垂直服务工具 (比如客如云二维火)CB 两端联网, 形成 大流通
数据助力业务
口碑的最新数据显示, 平台入驻商户已经超过 250 万, 单日交易笔数超过 3000 万笔! 这么大数据量背后离不开口碑业务同学的通力合作, 尤其是奋战在一线的本地生活团队
从口碑业务人员构成看, 本地生活团队负责把总部业务的指标落实和执行本地生活团队由各个大区组成, 各大区又由城市经理城市运营城市数据接口人组成对于这些一线业务同学, 如何快速的针对运营数据的分析和梳理十分重要在为一线业务同学提供数据的过程中, 我们数据分析团队也针对用户群体进行梳理, 针对每个角色业务侧重点不同, 用蚂蚁数据平台部产品 DeepInsight 定制了不同的数据解决方案:
# 城市经理 - 管理者看板:
1) 背景
城市经理需要负责一个城市的运营和管理, 每天更关注的是城市 KPI, 健康度, 趋势情况在口碑业务目标落地过程中, 城市经理需要不断的根据当地业务发展趋势做出调整 (服务商赛马等), 以确保业务目标完成
2) 解决方案
我们和各大区沟通后, 提供的是定制化报表产品方案这样可以一目了然的发现业务的发展状况, 当业务异常的时候可以迅速的通过在线门店数 * 动销门店数 * 门店单产去定位到异常原因
3) 管理者看板展示
- (管理者看板制作时的重点, 敲黑板 tips: 尽可能把管理者最关注的指标放在明显位置, 且不要让管理者筛选点击太多次, 一目了然把核心指标和主要的过程指标呈现出来)
- # 城市运营 - 活动监控看板:
1) 背景
运营的同学主要是联合口碑商家搞一些运营活动, 活动开展前需要思考活动门店有哪些补贴花多少? 活动完成后, 需要复盘活动前中后的效果怎么样, 方便积累后续活动经验这些都是运营关心的重点
2) 解决方案
口碑的营销系统比较多, 但每个系统又是独立分开的, 运营需要有一个统一的入口来分析活动效果, 我们就对活动这个主题设计了活动监控大宽表, 让运营只要输入活动 ID 就可以查看到完整的活动相关数据 (发券核券补贴立减等数据), 实现了不同活动平台的数据融合
3) 活动监控看板展示
(活动看板设计的 tips: 把活动需要的指标分类整理出来, 按照一定逻辑平铺展示)
# 城市数据接口人 - 自助分析看板:
1) 背景
城市数据接口人工作内容有: 发每日战报深入分析业务健康度挖掘潜在商户特征, 所以城市数据接口人需要的是大而全的指标, 能对业务问题进行深入洞察
2) 解决方案
基于门店的自助分析看板, 通过 100 + 的门店指标深入分析业务状况
3) 自助分析看板展示
分析场景 1: 整体看板看趋势, 通过自定义 KPI 看板看大盘是否有异动
分析场景 2: 寻找异动的原因, 通过不同维度拆分排查
同时随着业务发展, 我们也会不断增加指标到门店宽表中, 例如地标的指标, 商品质量分指标等, 让门店宽表的维度越来越丰富
赋能助力再升级
经过前期的数据工作, 固定看板和自助分析可以无障碍的让业务拿到想要的数据并且分析, 但还是存在一些痛点
对城市运营来说, 痛点有:
活动数据分析需要在多张报表里查看匹配, 花费时间长运营每次做活动分析, 要先去报表 1 - 活动的表获取门店清单, 然后再把活动门店清单导入报表 2 - 交易表查询活动前中后的交易明细, 最终通过 excel 进行透视分析, 这种方法对于全国 300 个运营来讲非常费时间
不同运营在分析活动时候, 指标选取分析维度不统一, 导致多档活动无法横向对比
公司 1/4 的运营是新入职的, 初期阶段对于运营的活动监控指标可能是一脸茫然
# 数据产品赋能:
以上的痛点迫切需要一套标准化的方案去解决, 这就是后面大家共创的通用运营活动复盘产品根据运营使用基础报表的常用路径, 结合商业分析经验, 把运营活动分析这个主题沉淀出了分析模板, 并将模板数据沉淀在产品中
新的活动复盘分析产品里面只要输入活动 ID 即可自动得到活动复盘效果
在节省了时间的同时更实现了活动复盘的标准化后续的版本我们计划沉淀出活动之间的对比效果, 把一些补贴效果不明显的门店通过产品进行提示, 让运营活动 ROI 更高, 活动更有效!
对数据接口人来说, 痛点有: 门店宽表毕竟是基于门店粒度每天的汇总数据, 城市有时候也需要分析分小时的交易情况, 每笔交易是否是纯商家补贴还是互补贴, 哪些门店只有在大促的时候才有营销活动
# 数据分析方法赋能:
以上的痛点的解决方案就是需要城市的数据接口人有一定的 sql 技能和分析技能我们开始不断的给城市数据接口人进行 sql 培训和分析案例的分享通过不断的培训, 城市 BI 可以用 sql 做更个性化的分析; 通过培训, 业务同学会更多的和数据视角结合分析业务
用户反馈
一线业务反馈不需要多个地方找数据, 一个表就是一个业务的链路基于大盘监控看板可以时刻监控核心业务指标动态; 自助看板可以每个人做自己个性化的分析产品; 活动复盘产品可以让运营快速 get 到关键点业务方的反馈是对我们过去成绩的肯定, 同时也会是我们不断进步的鞭策, 分析师们会继续努力!
最后, 口碑数据中心致力于通过数据分析为管理决策服务, 提升运营效率着眼于线下 30 万亿市场的新口碑期待你的加入哦!
本文贡献自蚂蚁金服数据平台部数据帮
来源: https://yq.aliyun.com/articles/516953