数据分析助增长常成口号，落地却难住不少人！增长需三大条件、四种底层逻辑，数据从非凭空出方案，而是帮选投入方向、找业务标杆与问题、验证新机会，还得靠测试复盘，这样才能真解读增长关键、提业绩

“数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难：

1. 算出的数据，怎么和增长有关？
2. .提了建议，业务不听，咋办？
3. 怎么提出可落地建议，而不是“要搞高？”今天详细给大家解答一下

增长的底层逻辑

牢记这个底层逻辑，想要增长，需要三大条件：

1. 业务有足够发展空间
2. 业务有足够投入支持
3. 业务执行有好的方法

在这两个前提下，产生了四种增长的底层逻辑：

1. 不需要对现在做改变，只要单纯地增加投入，就能有更大产出
2. 需要对现在做改变，要把现在某个最弱的环节补齐
3. 需要对现在做改变，要把现在某个最强的做法铺开
4. 干脆不做现在的，找一个更有机会的新领一张图可总结如下：

数据分析助力业务增长，也是紧密围绕这四个方面展开的

数据助力的底层逻辑

问一个灵魂拷问：没有数据，业务真的就不能做吗？当然可以做，但是：

1. 缺少精确判断，不一定知道问题在哪里
2. 遇到问题喊：“加投入”，老板不一定批准
3. 搞清楚问题，不见得想得到解决方案

所以，想做好数据助力，从一开始，就不要指望数据分析师凭空提出一个惊世骇俗的解决方案。而是用数据：

1. 评估投产比，论证投入可行性
2. 精确定位问题，找到可以改进的店
3. 发现新机会点，测试信想法可行性

追加投入的分析

当企业想要追加投入时，有多个地方可以发力（如下图）：

人们直观的会想到：多给销售奖金 /多打广告/多发优惠券，但是

1. 过度激励销售，商品没选对，导致差评/退货/投诉激增
2. 过度投优惠券，毛利严重下降，导致利润亏损
3. 过度打广告，销售转化链路没做好，转化率低下

所以，说：“追加投入”容易。真到落地，需要考虑：

1. 目标市场潜力/消费者喜好
2. 销售业务能力/承接流量的上限
3. 商品价格敏感性/促销敏感型客户数量
4. 供应链承接能力/客服承接能力

这里每一步计算，都需要数据分析支持，以避免业务掉链子。比如一个简单的买赠类促销，可能隐藏多种问题（如下图）通过分析发现过往执行问题，能极大提升后续工作质量。

标杆分析/问题分析

从现有业务中找出标杆/找问题，标准方法是：

1. 先看收入指标，用分层分析法，区分出头部业务个体
2. 结合成本指标，做矩阵分析法，筛出表现高收入+高利润的优秀个体
3. 用漏斗分析法/对比分析法，找出优秀个体与普通个体差异
4. 检验差异性是否可以复制，如可复制才推广经验
5. 如优秀个体，仅在特定市场环境下才能成功，就看这个环境哪里还有，做小范围推广
6. 如果标杆是特定的人/商品/渠道才能成功，就直接去找同类型的人/商品/渠道，其他普通个体再想办法

整个流程，如下图所示：

这里，特别强调：不要只看成功的最后一刻，要对业务发展过程进行整体复盘（如下图）。

发现新机会的分析

什么是新机会点？

1. 某个渠道虽然流量少，但转化率比其他都高
2. 某类客户虽然人数少，但付费能力比其他都强
3. 某个新区域/新品类虽然刚开始做，但增速比其他都快

这些都是潜在的机会点。但是只列出机会点是不够的，需要充足的事前/事后分析，来论证：该机会点是可行的。论据越充分越好（如下图）。

这里特别强调：“测试“的重要。单纯看历史数据，很难充分说明问题。特别是要做的事情是历史上从没有过的，创新的工作。此时一定要先做测试。如果能封闭用户信息渠道，做个性化推送，就做ABtest，如果不能，至少找一个试点地区/试点店铺，做小范围MVP论证。经过数据验证，再逐步推广，会更靠谱

小结

综上可见，真的想驱动业绩提升，需要数据分析围绕“增长”这件事，鞍前马后做大量辅助工作，结合行业数据、历史数据、当前表现、测试结果，真正解读出增长的关键，积累经验/教训，才能实现。