我选择了一个不怎么应用数据的行业试图从数据的角度来尝试分析,也就是我目前所在的知识产权行业,知识产权行业是一个小行业,但是业务类型却不少,这次作业,只分析其中的商标代理申请业务的部分。
业务的模式是这样的,会通过推广或者老客户引荐获得咨询的客户,而后会针对客户的情况进行初步的建议和查询,如果沟通结果良好,方案没有问题的话,那么就会签合同,并提交。有一些合作很愉快的客户,会在之后二次合作或者推荐其他朋友。
以漏洞模型看的话,就是这样的:

这其中我能想到的初步数据指标有这些:
- 电话咨询量
- 月营业额
- 年营业额
- 客户数量
- 商标查询量
- 商标申请量
- 商标申请成功率
- 业务收入占比
- 客户推荐率
- 客单价
以上是第一直觉想到的数据指标,下面以五个原则来判断这些指标
数据指标的五个原则
- 定性指标(qualitative merics)与定量指标(quantitative metrics)
- 虚荣指标(vanity metrics)与可行动指标(actionable metrics)
- 探索性指标(exploratory metrics)与报告性指标(reporting metrics)
- 先见性指标(leading metrics)与后见性指标(lagging metrics)
- 相关性指标(correlated metrics)与因果性指标(causal metics)
发现:
其中六个都是虚荣指标
- 电话咨询量
- 月营业额
- 年营业额
- 客户数量
- 商标查询量
- 商标申请量
这些都是只会增长的数据,如果没有相应的对比,没有办法直接影响决策,其中的查询量甚至是可以直接剔除的,因为完全可以用其他更加有效的数据替代。
好的数据指标是能够看到我们现在做得好在哪,不好在哪,并且能够直接指导行动的。所以刚刚的那些指标,也许应该替换成:
- 咨询增长率=(本月咨询数-上月咨询数)/上月咨询数*100%
- 成单率 = 签单数/咨询数
- 营业额涨幅 = (本月营业额-上月营业额)/上月营业额*100%
- 新客户增量(同比/环比)
如果从漏斗模型的每个环节转化的角度来看,其实还可以有其它指标。

这样更好的数据指标应该是:
-
咨询增长率=(本月咨询数-上月咨询数)/上月咨询数*100%
(观测市场推广效果)
-
转化率 = 查询数/咨询数
(获得进一步沟通占陌生咨询的比例,可以直接体现客服效果)
-
营业额涨幅 = (本月营业额-上月营业额)/上月营业额*100%
(观测业绩变化)
-
新客户增量(同比/环比)
(观测新市场的开发效果)
-
跑单率 = 没成交的客户数/进入方案沟通的客户数*100%
(观测进入谈判期之后的客户流失,并分析流失原因)
-
客户推荐率
(提高口碑和转化率)
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