惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

T
Threat Research - Cisco Blogs
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
The Register - Security
The Register - Security
A
About on SuperTechFans
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
L
LangChain Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
量子位
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
宝玉的分享
宝玉的分享
H
Help Net Security
D
Docker
D
DataBreaches.Net
T
Tailwind CSS Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
B
Blog
博客园 - 聂微东
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Google DeepMind News
Google DeepMind News
The Cloudflare Blog
F
Full Disclosure
GbyAI
GbyAI
F
Fortinet All Blogs
Last Week in AI
Last Week in AI
Y
Y Combinator Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - Franky
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 叶小钗
小众软件
小众软件
V
Visual Studio Blog
月光博客
月光博客
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Recorded Future
Recorded Future
J
Java Code Geeks
雷峰网
雷峰网
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
C
Cisco Blogs
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
AWS News Blog
AWS News Blog
Webroot Blog
Webroot Blog
美团技术团队
N
News | PayPal Newsroom
G
Google Developers Blog
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
博客园_首页
V
Vulnerabilities – Threatpost

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
这才是经营分析赋能,但90%的人都搞错了!
接地气的陈老师 · 2024-09-14 · via 人人都是产品经理

在当今竞争激烈的商业环境中,经营分析已成为企业决策的重要工具。然而,许多企业在实施经营分析时仍存在误区,未能充分发挥其赋能作用。本文通过一个具体案例,深入探讨了如何通过经营分析来识别业绩增长的机会,并提出了一套系统的分析方法。

“做经营分析不要光堆数据,要有洞察,要能找到业绩增长机会”。这是很多公司的要求,然而却让同学们犯难:到底该怎么弄?怎么就从数字里看到机会呢?

今天通过一个大厂的某事业部的一个具体例子,系统讲解下如果通过经营分析赋能业绩增长。话不多说,直接上案例。

一、问题背景

某企业有100间门店,平均每间门店贡献120万年收入,全年1.2亿收入。现在想在下一年增加50%,达到1.8个亿,该怎么做?

二、错误做法

有些同学一看题目,就说:这还不简单。多挣1.8-1.2=0.6个亿,每个店120万,开50个新店,搞掂!

不要笑,很多同学真就是这么算的。

这里有哪些问题?

  1. 120万是年度平均,所以新店必须在1月份开起来,否则不够。
  2. 120万是所有店平均,新店/老店是否一样?得分开看
  3. 120万是所有店平均,大店/小店是否一样?得分开看
  4. 6000万增长,需要多少投入,是否收支平衡?
  5. 是否一个城市扎堆太多,导致效益下降?
  6. 是否老店还有增长空间,空间有多大?
  7. 除了店,有没有新渠道(比如线上渠道)可以考虑?

这些细节统统没有考虑。当然会惹人笑话。

注意,这里列的7个细节,完全可以用数据量化,和具体业务操作没有关系。我们不需要考虑到,诸如门店的门口用红字还是蓝字,线上是投广告还是请大长腿小姐姐来开直播。

这7个细节,保障的是经营工作的方向正确与资源充足。如果能找到合适的方向,有充足的资源,再长再白的腿也能找到来开直播。

三、正确做法

这就是经营分析驱动业绩增长的关键:

  1. 清晰业绩增长方向
  2. 保障资源投入力度
  3. 剔除明显有问题做法

有了这三点保障,就像上战场的时候,给前线配足枪支弹药,选好容易攻击的阵地。这对于前线的帮助,要比坐飞机空投一个命令”你把机枪往前挪100米”要有用得多。

要注意的是,这里的问题其实有四类,需要分别解决:

1. 业务标签问题

问题一二三是典型的业务标签问题,即:我们是否足够了解业务差异,不要被平均值迷惑。业务标签,要结合具体业务场景,找对业务结果影响最大的因素,做成标签。

比如实体店,就要考虑:新店/老店,位置,门店大小等因素,于是可以做成标签如下。

而如果是线上投放,要考虑投放渠道、投放形式等因素,可以做成标签如下图。同时,线上如果有用户转化的过程数据,也可以纳入指标体系,用来辅助判断业务情况。

去平均化,是让经营分析对业务有用的基础。机会点、问题点都是从细节里来的。

2. 投入产出问题

问题四是典型的投入产出问题。投入产出分析的关键,是要拆分资源用途,区分:

  • 固定投入(门店、直播间、品牌广告、员工工资等)
  • 可变投入 (促销礼品、优惠券、积分、单笔优惠等)

固定投入更像基础建设,很难直接衡量每一块投入提升多少订单。因此只能做分类管理,对每一类渠道的基建投入,控制总量。而可变投入是直接和订单相关的,因此必须具体考核收益。如果投下去资源没有见到额外增长,就得复盘投入价值。

这种分类,对精细化投入产出分析很有必要。一锅炖式投入分析,是历史上很多企业完蛋的直接原因。常常表现为烧了过多的营销费用发补贴,结果产品核心能力没上去(可变投入失控);或者烧了过多的钱打品牌广告,产能过度扩张,产品竞争力不足,资金链断裂(基建投入失控)。基建代表长期效益,直接拉升代表短期效益,两者不可偏废。

3. 边际效益问题

问题五、六是典型的边际效益问题。边际效益问题在经济学书上很好解,因为大家总是假设已经有一个曲线了。可在现实中,如何画出这个曲线,才是最大的挑战。比如城市的门店上限,不可能真把一个城市的店,开得多到相互争抢生意倒闭关门为止。在现实中,只能做有限度的推测。

这时候,要注意寻找合适的样本做观察对象。比如城市门店数量问题,可以拆分城市,关注已经出现新开店边际收益下降的城市。有可能不等到ROI变负,便可以建议业务展开控制。这种拆分是需要业务标签做基础的,所以要先做业务标签,再看各类标签下,是否出现边际效益递减问题。

4. 潜在方案问题

问题七是典型的潜在方案问题。

潜在方案最大难题,在于:没数据。如果没有测试数据的积累,是很难直接靠凭空推理,推导出正确结论的。

如果真的完全没数据,则优先考虑:留足资源,组织测试(而不是试图强行捏数据)。这时候可以看整体投入计划里,还有哪些水分可以拧,抽调资源。并且测试的时间、测试期望的效果,也要提前给出。这样可以帮业务明确目标,控制测试进度。

如果有测试数据,当然最好。

后需要做的就是:

  1. 测算测试结果的投入产出比
  2. 评估测试过程的优化空间
  3. 推算:如果扩大范围,预计投入产出

这样就能输出相对完整的潜在方案评估结果。

四、方案综合分析

有了以上分析基础,对于业务提出的方案,就能快速分辨问题

  1. 是否错误估计了渠道的投入产出数据
  2. 是否没有考虑边际效益递减问题
  3. 是否没有注意不同类型渠道/商品/客户的区别
  4. 是否没有考虑投入产出结合,忽视投入因素
  5. 是否没有考虑优化细节,存有大量优化空间

结合数据,能快速识别出业务方案的漏斗,提醒业务方改善。而对管理层而言,能发现问题,也是在驱动业务增长,总好过拍脑袋上线然后再着急忙慌地补漏洞。

当然,如果真的分析做得很到位,我们是可以自己提业务机会点的,提的方式,和发现问题的方法是一样的。

  1. 我发现,有投入产出很好的门店类型
  2. 我发现,有投入效果明显的活动
  3. 我发现,有边际效益尚未递减的渠道
  4. 我发现,有待优化的转化路径细节
  5. 我发现,有实验成功的案例可以推广

这些要素组合出来,就是可以提出的机会点。之后就可以和业务交流,看是否有做大的可能性,是否需要资源支持。

很多时候,经营分析人员即使不剔除全新的方案,能对机会点做好资源测算,也是一个很大的帮助了。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】,微信公众号:【接地气的陈老师】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。