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第2章

招兵买马

成立新部门是一项系统工程,百废待兴下的筹划工作紧张而忙碌。但是王贤喜欢这样的状态,在经历了全职太太的蛰伏期后,王贤意识到自己更喜欢工作。工作让日子富有快感和节奏,工作让自己爆发内心小宇宙。在进入新荣集团之后一周左右,王贤就熟悉了工作环境、梳理了业务关系、明确了部门职责、制定了年度计划、清晰了工作流程、拟出了部门规范。接下来就要开始人员招聘啦。

2.1 分析师的岗位要求

新荣集团有一个特点:用人部门的招聘计划需与人力总监共同确认,方可执行。这天是周一,王贤来到人力总监李浩的办公室,与李浩共同商讨招聘分析师的事宜。

2.1.1 教育背景

王贤把已拟好的岗位说明书递给李浩说:Mr李,你看下,这是我对分析师的岗位要求。主要有教育背景、基本素质和技能经验三个方面。

李浩接过说明书,对教育背景的要求首先映入眼帘“以下专业之一优先考虑:统计学、心理学、社会学、人口学、营销学、财务管理。”

李浩:为什么有这样的专业要求呢?这和数据分析工作有什么联系呢?

王贤:专业能够培养思维和技能。我提到的这些专业能够培养分析师的思维和技能。

1. 统计学专业

统计学贯穿数据分析的全过程,没有统计学基础,很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤,都要用到统计学的知识。

数据采集时,如何抽样?做多大的样本?接受多大的抽样误差?要用到统计学。

问卷设计时,问卷的信度是否符合要求?效度有多大?要用到统计学。

数据处理时,频数怎么求?要用到统计学。

数据分析时,如何预测?也要用到统计学。

可以说,数据分析是统计学的应用。掌握统计学是分析师的基本功。

2. 心理学专业

企业要提高市场占有率,就要提高人心占有率,分析师研究心理的工作必不可少。分析师若懂得心理学,则能更准确地探测到用户的心理,了解其真实想法。

例如,在品牌形象分析时,常会用到映射法。映射法是基于心理学的数据收集方法。比如,现在让你描述你对某所别墅的印象,你很难说得清,但如果让你选择图片,你对图片的选择就映射了你对这所别墅的印象。假设你选择了劳斯莱斯车,则表明你认为这所别墅的形象是高端的。

3. 社会学专业

从经济学的角度看,人具有经济性,追求利益最大化,比如人们总是喜欢买物美价廉的产品,消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看,人还具有社会性,受到社会群体心理的影响。作为分析师,如果没有社会学背景,很难对市场现象做出合理的解释。

比如,人们喜欢买物美价廉的东西,为什么人们还会为品牌多花钱?人的消费随着价格的下降而上升,为什么房价下降则观望成风,房价上升则抢购一空?正是由于人的社会性的存在,使得市场问题复杂化,有时甚至是非理性的,只有掌握了社会学的常识,分析师才能有更全面合理的思考。

4. 人口学专业

人的特点影响着市场的特点。年龄不同,家庭类型不同,则需求、价值观和行为特征都不一样。例如,儿童主要是生理需求,没有太多的社会需求;青少年追求时尚和潮流,但不是高收入人群,购买频率高但可接受价格低;人到中年,消费行为趋于理性化,强调功能、成本和技术优势;而到了老年,对价格比较敏感。

有人口学知识,分析师可以更好地理解到人的差异性,有助于选择市场细分维度,提出合理的精细化营销建议。

5. 营销学专业

分析师要为营销决策提供支持,首先要懂营销。

具有营销背景的分析师思路会更开阔。当让他做竞争分析时,他会想到波特五个力;让他做环境分析时,他会想到PEST;让他做消费者偏好分析时,他会想到科特勒用户决策流程……

6. 财务管理专业

净利润有多少,利润增长率是否达到预计水平?资产负债率有多高,是否存在潜在的偿债风险?流动比率、速动比率有多大,资金运转效率高不高?

诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据;评价经营状况的指标、评估决策效果的量尺。懂得财务管理,得失一笔账,才能算得更清楚。

李浩点了点头说:Ms王,你的条理清楚,分析很透彻,专业要求没问题。我们再看下对素质的要求。

2.1.2 基本素质

对分析师的素质要求是:逻辑清晰、坚持不懈、细致入微、严谨负责、沟通顺畅。

李浩:我有两个问题:首先,你前面提到专业要求,现在提到素质要求,如果两项冲突,你会更看重哪个?第二,为什么分析师要具备你提到的这些素质呢?

王贤:我会优先考虑前面提到的统计学、营销学、心理学等这些与数据分析相关的专业。但这不意味着非这些专业不招,因为专业是一种技能,可以短期强化;但素质却是一种习惯,需要长期养成。有很多优秀的分析师,不是科班出身,但具备做分析师的素质,潜力大、成长快。所以,若专业要求与素质要求出现冲突,我会更看重素质要求。

另外,我认为分析师需要具备五项素质。

1. 逻辑要清晰

逻辑清晰是指假设合理、结构系统、推理严密。清晰的逻辑对数据分析非常重要。因为企业在面临难题时,手头的信息往往是不完整的,甚至只是些蛛丝马迹。这时,只有通过清晰的逻辑,也就是合理的假设+系统的结构+严密的推理,才能按图索骥,找到关键点。

例如,20世纪60年代,日本人就是靠清晰的逻辑对零散信息进行分析,获取了大庆油田的位置、产量等重要情报。

2. 坚持不懈

做数据分析有时会很纠结,当企业出现问题时,症结在哪?往往有多种可能性。这就要分析师经历“假设—探索—否定—假设”的循环过程。有时甚至会陷入山穷水尽的局面。因此分析师需要具有坚持不懈的品质,守得云开见月明。

如果分析师只是蜻蜓点水、浅尝辄止、敷衍了事,最终将一事无成,被淘汰。

3. 细致入微

有一首著名的民谣:少了一枚铁钉,掉了一只马掌,掉了一只马掌,丢了一匹战马,丢了一匹战马,败了一场战役,败了一场战役,丢了一个国家。这是发生在英国查理三世时的故事。

查理准备与里奇蒙德决一死战,查理让一个马夫去给自己的战马钉马掌,铁匠钉到第四个马掌时,差一个钉子,铁匠便偷偷敷衍了事。不久,查理和对方交火,大战中战马的第四个马掌掉了,国王被掀翻在地,王国随之易主。

一钉损一马,一马失社稷,百分之一的错误可能会导致百分之百的失败。这就要求分析师一方面要耐心对待每一个数字,在任何细微之处也不能掉以轻心;另一方面,要对异常值敏感,一个异常值可能就是企业问题症结所在。

4. 态度严谨

分析师只有严谨负责,才能成为值得企业信赖的医生。

这是因为数据来源是否有效、整理过后是否真实、分析方法是否得当等分析过程都会影响分析结果的价值。要严谨负责,就是要做到坚持客观中立的立场,不改数、不造数,实事求是地反映企业存在的问题。

5. 沟通顺畅

分析师离不开沟通:

· 确定研究目的要了解业务部门需求;

· 讨论研究方案时要听取同事建议;

· 采集数据时要访问调查对象;

· 呈现报告要让业务部门或领导听得懂、用得到……

诸如此类,都是沟通。沟通是分析师的一项重要工作。沟通能力影响分析过程的效率和分析结果的使用,好的沟通是润滑剂;坏的沟通是绊脚石。

李浩竖起了大拇指:Ms王,你考虑得很缜密,佩服!素质要求方面,我也没有问题。我们再来看看技能和经验方面的要求吧。

2.1.3 技能经验

王贤:Mr李,因为新荣集团的数据化建设刚刚开始,所以首先要做数据资源的整合,这就需要数据构架师。董事会已经决定数据构架师放在我的部门,可能是考虑到数据架构是数据化建设的一部分,并且数据分析是数据构架的需求方,因此最好由我来做统一布局、整体规划。但是,说实话,我对技术不是特别懂,招人可能看不太准,你有什么建议给我吗?

李浩:数据构架师偏技术,我的想法是:在技能方面,数据构架师要了解数据库结构并至少掌握一种编程语言,比如ASP、Java、PHP、C++、Hadoop等;在经验方面,要做过数据库的开发、测试、优化和管理等相关工作。集团现在是有技术团队的,可以让他们帮你招数据构架师,在专业性方面帮你把把关。

王贤:这个建议好,那你帮我协调一下吧。

李浩:没问题,包在我身上。这样你就可以集中精力招聘数据分析师了。

王贤:没错。我对数据分析师的技能和经验的要求是:

· 熟练使用Office办公软件,尤其是Excel、PPT和Word。

· 至少熟悉一种数据分析软件,如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、Matlab等。

· 了解数据分析的方法,熟悉数据分析项目的过程。

· 具有三年以上数据分析工作经验或具有咨询项目经验。

李浩皱起眉头:“关于软件和方法的技能要求,你是专家,我也提不出什么建议。但是在经验方面的要求,是否放宽一些?因为咱们要是招有工作经验的,薪酬要求可能会比较高,稳定性也稍差些。招聘能不能以应届毕业生为主,然后你可以给他们培训,只要苗子选得好,培训做得好,我觉得效果也差不了多少。”

王贤有些不高兴,如果同意李浩招应届毕业生,就意味着自己在培训方面要大量投入,同时由于分析师要有一个学习的过程,成果显现也会有一定的滞后性。

王贤按捺住内心的不悦,低声回应道:Mr李,我再回去考虑考虑吧。

下班回家,王贤把这件事讲给贾健听。

贾健拉着王贤的手说:小贤,李浩说的有道理。你所成立的分析部门,到底对集团产生多大的效用,并不确定。董事会让你组建就是想尝试一下,这时如果你招的人薪酬太高,不太合适,但如果运作一段时间,大家都看到成效,再招有工作经验的就没什么问题了。

王贤想了想说:老公,你说得对。我当时到新荣集团工作,也是想为老公你分担解忧。

2.2 分析师的海阔天空

既然招聘主要面对应届大学生,王贤决定到从周二到周四花3天的时间,在北京选几家高校巡回宣讲。一来提升新荣集团的知名度,二来与大学生接触,发现一些好苗子。

宣讲的第一站是王贤的母校,上午9点,校礼堂内座无虚席,王贤的演讲题目是《数据分析:凭鱼跃的大海,任鸟飞的蓝天》。她结合自己的工作经历以及新荣集团的历史和现状,生动地讲述了数据分析的价值、趋势、数据分析师的发展机会。

到了互动环节,大学生们争先恐后地举手提问,表现出对数据分析师岗位的浓厚兴趣。

2.2.1 发展方向

大学生A:王老师,您好。您刚才提到数据分析师被《HR管理世界》评为七大赚钱行业之一,也被视为我国21世纪的黄金职业。我想知道,如果我们做数据分析师,发展方向具体有哪些?

王贤想了想:概括起来,数据分析师的发展方向主要有三个。政府机关、企业和研究机构。

1. 政府机关

政府机关主要有两类。一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。统计部门还分别成立了城市调查队与农村调查队,经常开展社会和市场调研工作,为政府的决策提供支持。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门的信息中心或调研室,从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研,提供支持本部门的市场信息。

2. 企业

很多企业有专门的数据分析岗,比如宝洁、联想、惠普、新浪等。数据分析岗按层级分,有调查员、分析助理、分析专员、项目经理、研究主管、研究经理、研究总监等;按职责分,有投资分析、战略分析、媒介分析、信用分析、网站流量分析、财务分析、客户分析等。

那么,数据分析岗的需求量有多大呢?2012年5月初,我在智联招聘上输入关键词“分析”,得到了不同城市和行业对数据分析岗需求量的不完全统计。数据分析需求前三位的城市依次是:北京、上海和广州(表2-1)。而不同行业对数据分析岗的需求,以广州为例,需求前两位的行业分别是计算机软硬件IT行业及电子商务、网络游戏(图2-1)。

图2-1 行业的数据分析岗需求量的不完全统计

在企业做数据分析师,你的价值能不能体现,一方面取决于你的专业能力,另一方面还要看领导重不重视。因此,要去企业应聘,需谨慎选择,比如面试时注意面试官问你的问题是否专业?企业承诺给你的发展空间有多大?基础数据搭建的水平如何?向企业里的熟人或师哥师姐询问,或者实在找不到可询问的人,可以到微博或论坛上提问等。现实中人们用真名字说假话,而在微博上人们用假名字说真话。

3. 研究机构

第三种方向是去数据分析专业服务机构,比如市场研究公司、咨询公司等。由于这些机构是专门以数据分析为业务的,会很重视员工专业素养的提高,往往能给你提供参与项目和参加培训的机会。让你在二三年内掌握数据分析的基本流程、方法模型和工具操作。

2.2.2 晋升空间

大学生B问:王老师,我想知道成为数据分析师之后,在企业的晋升空间有多大?

王贤想了想说:晋升空间可从职位晋升、薪酬晋升和发展轨迹三个方面来理解。

1. 职位晋升

职位晋升取决于所处的层级。数据分析师有三个层级:助理数据分析师、数据分析师、高级数据分析师。之间的区别表现在业务分析能力、执行管理力与业内影响力三个方面。

(1)业务分析能力

按照业务分析的流程,业务分析能力可细化为五项具体的考核指标(图2-2)。

图2-2 业务分析能力的考核指标

数据分析师的三个层级在这五项考核指标上的具体区别见图2-3。

图2-3 各级数据分析师在执行管理力与业内影响力上的区别

(2)执行管理力与业内影响力

各级数据分析师在执行管理力与业内影响力上的区别见图2-4。

图2-4 各级数据分析师在执行管理力与业内影响力上的区别

2. 薪酬晋升

美国金钱杂志与Salary薪金网站公布的最新美国最佳职业排行榜上,数据分析师岗位以年薪近10万美元、薪金增幅超过20%的巨大优势被选入美国十大吃香职业榜。

但大家刚出校门,收入很难拿这么高。这里有内因也有外因。从外因看,薪酬存在国家、地域、行业、企业等差异;从内因看,大家目前的水平还不够。数据分析师是个需要积淀的职业,要懂理论、会技能,知营销、懂业务,想做分析师,既要仰望星空,又要脚踏实地。

3. 发展轨迹

职位和薪酬更多体现的是能力的提升,是很多数据分析师的必经之路。而到达了高级数据分析师之后,接下来该如何走,则往往有很多选择。看看我之前的同事和微博圈中的数据达人所走的路,我把数据分析师的发展轨迹归为四种(表2-2),你要选择哪种,需要结合自身的个性特征、兴趣爱好和资源实力。

因此,经营数据分析有广阔的晋升空间,只要你不断增强自己的业务分析能力、执行管理能力和影响力,清楚自己的优势和内心的声音,不论是职位、薪酬,还是发展轨迹,都会有广阔的晋升空间。

2.2.3 职业规划

大学生C问:王老师,要成为数据分析师,该如何做职业规划呢?

王贤从兜里掏出一份材料说:我是有备而来,这是一篇关于数据分析职业规划的文章,是我从网上下载下来的,即便同学们不问,我也想在这次宣讲会的最后读给大家。文章的作者是和君商学院第四届学子,和大家是同龄人,我相信他的思考会给大家一些启发。文章的题目是《我的职业规划》,我给大家读一读。

对于数据分析,有一句话说得非常好:SPSS、SQL之类的软件、决策树、时间序列之类的方法,这些仅仅就都是个工具而已,最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解,再牛的理论,再牛的工具,都是白搭。做一名合格的数据分析师,除了对数据需要有良好的敏感性之外,还要对相关业务背景有深入了解,对客户或业务部门的需求有清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用,哪些不适用,而不是孤立地在真空环境下进行分析。

为此,我对自己的规划如下。

第一步:掌握基本的数据分析知识(比如统计、概率、数据挖掘基础理论、运筹学等),掌握基本的数据分析软件(比如VBA、Matlab、SPSS、SQL等),掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学、营销理论、投资基础知识、战略与风险管理等)。这些基础知识,在学校里尽量学习,而且我来到了和君商学院,这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西,增强我的数据分析能力。

第二步:参与各种实习。研一时我虽然有课,不过很幸运地找到一份一周只需去一两天的兼职,内容是为三星做竞争对手分析,当然分析框架是leader给定了,我只是做整合资料和往PPT里填充内容的工作,不过通过兼职,我接触到了咨询行业,也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子,做和VBA相关的事情,虽然做的事情与数据分析无关,不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作,为自己的数据分析工作打好了基础。再之后去了易车,在那里兼职了一个多月,参与了大众汽车销量数据短期预测的项目,一个小项目下来,数据分析的方法、流程掌握了不少,也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的,如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在,我来到新的地方实习,也非常幸运地参加了一个央企的码头堆场优化系统设计,其实也算数据分析的一种吧,对码头的数据实施调度,通过码头的数据进行决策,最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目,最重要的就是业务流程的把握,我也参与项目最初的需求调研,和制定工作任务说明书,体会颇多。

第三步:第一份工作,预计3~5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧,主要是做数据分析比较强的公司,比如Fico、埃森哲、高沃、瑞尼尔、IBM、AC等。通过第一份工作把自己的知识打得扎实些,学会在实际中应用所学,学会数据分析的流程方法,让自己成长起来。

第四步:选择一个自己喜欢的行业,深入了解这个行业,并将数据分析应用到这个行业里。比如,我可以选择电子商务行业做数据分析师。我选择电子商务,是因为未来必将是互联网的时代,电子商务必将取代传统商务,最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外,电子商务比传统的零售商具有更好地数据收集和管理能力,可以更好地跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。

第五步:未知。暂时没有想法,不过希望我是一直在进步。

有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标。

能力:一定要懂点战略,才能结合商业;一定要漂亮的presentation,才能buying;一定要有global view,才能打单;一定要懂业务,才能结合市场;一定要专几种工具,才能干活;一定要学好,才能有效率;一定要有强悍理论基础,才能入门;一定要努力,才能赚钱;最重要的,一定要务实,才有reputation。不懂的话以后慢慢就明白了。

目标:1)做过多少个项目?2)业务背景有哪些?是否跨行业?3)做过多少种类型的模型?做了多少个模型?4)基于模型做过多少次完整的marketing闭环?以上4个问题,足以秒杀95%以上的菜鸟!

我仅以此为努力之坐标,时刻提醒自己。

路在前方,慢慢前行。

演讲到此结束,礼堂内响起热烈的掌声。会后,大学生们把王贤团团围住,自我介绍者有之、问东问西者有之、索要名片者有之、投递简历者有之。

匆匆吃完午饭后,王贤又赶赴下一个宣讲站。忙碌的三天如白驹过隙,简历如雪片般散落到王贤的手里,她一边筛选简历,一边思考这样一个问题:如何对应聘者进行能力测试?

2.3 分析师的能力测试

王贤决定把能力测试分为笔试和面试两个部分:笔试主要考核应聘者对数据的敏感性;面试主要考核应聘者的逻辑思维。为此,她花了周五一天的时间,选定了对应的测试题目。

周末眨眼间就到了,忙碌了一周的王贤正美美地睡懒觉,一早却被贾健摇醒。

贾健对着王贤的耳朵吹气:懒虫,起床了!起床了!咱们今天来个自行车一日游吧。我都想好路线了,咱俩早上骑车去游故宫、逛景山;中午骑车到王府井吃金钱豹;下午骑车到奥体听王力宏的演唱会。

一听到王力宏,王贤一骨碌爬起来:真的?你拿到票啦?

贾健把头一扬说:当然啦,快起来吧。我们今天好好轻松一下。

王贤眼珠一动,想出一个主意。她又钻回被窝里,冲着贾健做个鬼脸说:要我陪你玩,你得先通过我的数据分析能力测试。

贾健摸了摸王贤的头笑着说:这才上了两周的班,就烧出职业病啦。下周去测应聘者不就好了,哪有测老板的!

王贤撒娇地说:我就是要让老板给把把关嘛,你就做一下吧,帮我看看,我选的题合不合适,好不好嘛!帮帮忙嘛!

贾健拗不过王贤,捏了一下王贤的鼻子说:那就放马过来吧,什么题也考不倒我的。

王贤扮个鬼脸地说:好嘞!老公,等着我!我去给你拿题去。

2.3.1 数据敏感性测试

王贤飞速地跑到书房,把笔记本电脑抱过来,一边开电脑一边对贾健说:先给你做一道笔试题,是我从@数据化管理的博客中找出来的。@数据化管理是做零售业培训的,他说他已经用这套题测试过至少1000名员工了。做这些题的时候不要用计算器,可以准备一张白纸,用笔来手算,不过建议最好是心算,这样才能看到你对数据的感觉,好了,就是这个文档,给你电脑。答题时间为20分钟,现在是8点,快点答吧,我给你计时。

贾健把笔记本电脑接过来,看到以下的题目。

贾健迅速地看题、思考、计算、回答,当王贤大喊“时间到!”时,贾健刚好做完最后一道题,长叹了一口气说:累死我了,你这死丫头,一早上把我搞得这么紧张。给我正确答案,我看看自己能得多少分。

王贤拿出一张纸给贾健说:这张纸上是正确答案,你来读答案,我来给你判分。

贾健拿着纸拖着长声读,正确答案是:

王贤跟着贾健的节奏把卷子判完,一把搂住贾健的脖子说:老公,我开始崇拜你啦,你竟然只错了1道题,得了15分呢,太厉害啦!

贾健笑着问:得15分说明什么呢?

王贤把分数对应的结论打印到这张纸的背面,内容如下。

0. 5分:你的逻辑思维很差,更谈不上用数据说话了,在日常工作中,你可能经常会被同事、下属蒙骗,如果你是单位或部门的领导者,那你在做决定的时候一定要慎重,多问下属几个为什么也未尝不可。

6. 10分:你具备基本的逻辑分析能力,但是遇到高手你就不行了。你可以从销售报告中看出问题,但是却不能独立进行数据化的分析。

1. ~14分:你有不错的逻辑分析能力,也可以从不一样的角度解析数字,你的上司会被你的数据化分析能力折服的,你一定能从数据分析中发现销售增长的机会,加油吧。

1. ~16分:不得不佩服你的数据分析能力,你可能已经是在你的公司身居要职了,不过切记:有好的数据思维能力,只代表你的个体很强,并不意味你一定能将它们运用到数据化管理中去。

如果你是借助外力(比如计算器等)完成的上面的题目,我告诉你,你的大脑已经变成计算机模式了,你只会按照0和1思维。用数据说话也会很机械。

贾健笑嘻嘻地说:服气了吧,我就说你考不倒我的!走吧,我们收拾一下该出发了。

王贤稳住贾健说:别急,我还没考完呢!你刚才刚通过了笔试,已经入围了,现在要进入面试环节,我出两道题,你选择一道来回答。现在开始。

贾健吃惊地张大了嘴:还考啊!

2.3.2 逻辑思维力测试

王贤故作严肃地说:当然要考啦,这两道面试题是考思维逻辑的,二选一即可。

问题1,如果要提高销量,你会从哪些方面努力?

问题2,如果对市场规模进行估算,你如何估算?

贾健想了想说:那我选第一个问题吧。

要提高销量,就要把产品卖出去。怎样才能把产品卖出去呢?我前两天刚看完可口可乐公司的ADP理论 ,给你念叨念叨。

ADP理论认为产品要卖出去,要有消费者满足3个条件。愿意买、买得到、买得起。

愿意买就是让消费者认可我的产品,解决态度问题,态度英文是Attitude,简称A。

买得到就是消费者能看到我的产品,解决铺货问题,铺货英文是Distribution,简称D。买得起就是消费者觉得买我的产品划算,解决性价比的问题,性价比高对消费者来说,也就意味着收益高,所以用英文Profit表示,简称P。

这3个条件合在一起,就是可口可乐公司的ADP模型。后来有人在ADP模型的基础上又增加了一个条件:有需求。有需求就是找到或挖掘那些对我的产品有需求的消费者,解决市场容量问题。市场容量英文是Market Size,简称MS。

要提高销量,A、D、P、MS这4个条件不能偏废。

若A=0,则销量S为0。例如,之前某品牌化妆品接到很多投诉,如果这些投诉引起所有女性的恐慌,都不敢买了,即便这个品牌化妆品的分销渠道(D)再好,性价比(P)再高,A=0,则销售量为0。

若D=0,则销量S也为0。假如消费者都想买,性价比也很高,但就一个问题,这个东西就在美国有,中国没有或者政府有限制。那销量肯定也为0,比如国外的车都很便宜,一辆奔驰三四十万元人民币,你想买,性价比也很高,但你买不着。你要折腾到美国去,再把奔驰运回来,中间的路费和运输费、关税也够你受的。所以,如果D=0,那么S也等于0。

若P=0,则销量S也为0。比如宾利或者劳斯莱斯,虽然大家都想买,很多地方也都有卖的,但是太贵了,所以对于大众群体来说,销售量S也趋近于0。

若MS=0,则销量S也为0。若消费者没有这个需要,即便价格很合理,铺货很到位,销量也无法保证。比如,假设一个地方只有女的没有男的,你卖剃须刀,再划算也没人买。

因此销量S与态度A、分销D、性价比P、市场容量MS的关系可以近似写成公式:

S=A×D×P×MS

要提高销量,第一,要俘获消费者的心,做好A;第二,要提升铺货的覆盖率和效率,做好D;第三,要提升性价比,做好P;第四,要挖掘消费者潜在的需求,做好MS。这几点做得越好,销量提升得越快(图2-5)。

图2-5 可口可乐ADP模型

王贤拍着手:老公,你真棒!你通过考核了,也可以到我们数据分析部门工作了!

贾健想了想:等等,这就可以入职了吗?你是不是漏掉了技能方面的考核?比如,软件应用、处理方法、作图操作什么的。

王贤:数据敏感性和思维逻辑性是道,而分析方法和操作技能是术。道是悟性,是树根,决定苗子的潜质;术是工具,是肥料,影响苗子的长速。我要的是找到有潜质的苗子然后不断施肥。所以我更看重应聘者的培养潜质,方法和技能的问题可以通过培训来解决。

贾健点点头:有点意思。

王贤拉着贾健的手:好了,我们可以出发啦。

贾健摇摇手:不急,该我考考你啦。我刚才回答了第一题,你要回答第二题。

王贤奇怪地反问道:老公,我出的题,自然是经过思考的,干嘛要考我呀?

贾健笑着说:我对市场规模估算的问题很感兴趣,你就给我说说吧。

王贤扬起眉毛:哦,原来是想取经呀。那我就配合着图片给你讲讲市场规模的估算吧。

估算市场规模非常重要,若算的不好,企业要么会承受过剩的库存,要么会因存货短缺丧失赚钱的机会。那么,什么是市场规模,又该如何对市场规模进行估算呢?

市场规模是一个特定产品的购买用户数、销售量或销售额。由于市场具有不同的维度、阶段和层次。因此,在开始估算前,首先要问问自己,我到底要估算的是什么市场(图2-6)。

图2-6 市场规模估算需要回答的三个问题

如何估算市场规模呢?这个问题可以分解为三个方面:估算思路、信息来源和注意事项。

1. 估算思路

我能想到的估算思路有四种:构成关系、相关关系、类比关系、惯性关系 (图2-7)。

图2-7 市场规模估算的思路

(1)构成关系

案例1:新营养啤酒在某地的市场规模(现有市场的销售额)。

思路:已知该地可支配收入,若能估算出该新营养啤酒占可支配收入的比重,则两者相乘可得结果。由于可支配收入有多重构成,因此需要进行连乘得到所需比重。因此,新营养啤酒在某地的市场规模=该地可支配收入×E×D×C×B×A(图2-8)。

图2-8 新营养啤酒在某地的市场规模估算

案例2:某地区彩电的市场规模(家庭数)。

思路:彩电的市场规模可从新老用户角度考虑,新用户首次购买;而老用户重复购买。另外,老用户又可根据购买动机分为更新换代和因生活水平提高而追求更高品质的彩电两种。

因此,该地区彩电规模=首次购买的规模+更新换代的规模+生活提高的规模(图2-9)。

图2-9 某地区彩电市场规模估算

(2)类比关系

案例3:设美国药品总销售额为1500万美元,求药品在弗吉尼亚州的销售额。

思路:利用类比关系,用美国对弗吉尼亚州的药品销售额进行估算。需要首先找出影响药品销售额的因素,再比较两者在这些因素上的差异。从而得到弗吉尼亚州的药品销售额占美国总药品销售额的比重Bi,从而得出药品在弗吉尼亚州的销售额=A×Bi。

根据美国《销售和营销管理》杂志公布的购买力年度调查的模型:

Bi=0.5yi+0.3ri+0.2pi

(其中Bi为购买力指数,即地区i的购买力占全国的比重;yi为地区i的个人可支配收入占全国的比重;ri为地区i的零售产品销售额占全国的比重;pi为地区i的居住人口数占全国的比重)以及弗吉尼亚州在yi、ri和pi上的比较,可得Bi=2.04%(表2-3)。

这里的购买力指数Bi具有一定的片面性,还有一些影响因素没有考虑进来。比如,竞争环境、促销成本、季节因素等。在使用类比法时,所考虑的影响因素越完善、越合理,规模估算的效果越好。

(3)相关关系

案例4:某地木料车床的市场潜量(销售量)。

思路:要估算某地木料车床的规模就可以使用相关关系。木料车床用来做什么?把木料刨平或钻孔。谁需要木料车床?木料加工者,比如家具制造商等。由于木料加工者需要木料车床,木料加工者的需求是木料车床的市场因素。因此,按照市场因素推算法,若能找到木料加工者并量化木料加工者所需的车床数,木料车床的规模就能被估算出来。

从国家统计局数据可找到制造业中的代码为20和21的产业是木料加工者即木料车床的潜在用户。根据经验,假设在代码为20的产业中,每百万的销售额可能需要10台车床;在代码为21的行业中,每百万的销售额可能需要5台车床。

故该地木料车床的规模为980台(表2-4)。

2. 注意事项

1. 对市场规模估算时,需要对业务特征具有基本的理解,才能捋清上下游的逻辑关系,设计合理的推理模型。

2. 当可从多个角度建立推理模型时,选择最简洁、有可靠数据来源的那个。

3. 基础数据要有官方权威来源,切忌所有的数据都是推测出来的。

4. 当数据需要假设时,多从不同的角度进行分析,以期得到多种方法的相互佐证。

3. 信息来源

估算市场规模的信息来源如表2-5所示。

贾健听得津津有味,待王贤讲完后,他夸赞道:不错!不错!但是,你有两种估算的思路没讲,回归分析和时间序列。

王贤把手摊开:回归分析和时间序列是定量预测,我把它们安排在之后的培训体系里了。如果你想听这两个内容,我得给你讲一天。你想听吗?

贾健连连摇手:不听了,不听了,这些复杂的方法,只要你的分析师会了就行了,我就是了解一下。时间不早了,咱们快收拾收拾,准备出发吧!

于是,王贤和贾健度过了一个Happy的周末。

新的一周又开始了。在这一周里,王贤用前面准备好的笔试和面试题精挑细选,选出了三位数据分析师:小刘、小白、小蔡。此外在人力部门的推荐下,小李从技术部门调过来,负责数据构架。于是数据分析部门有了雏形,为期8天的部门培训便紧锣密鼓地开始啦。

2.4 本章小结

王贤的招聘工作非常有效率,短短两周的时间就搞定。创造了新荣集团组建新部门所花时间最短的纪录。在周例会上,王贤分享了自己的成功经验。

招聘最关键的是要知道自己要什么,又能给什么。

在招聘前我制定了候选人所需具备的条件:简历上要符合三条相关教育背景、五项基本素质、三项技能经验;面试和笔试上,要通过数据敏感性测试和逻辑能力测试。这解决了要什么的问题。此外,我先后去了六家高校做巡回宣讲,在宣讲过程中,和大学生分享了职业方向、晋升空间、职业规划的信息、经验和建议,并向大学生介绍了我们新荣集团所能提供的发展平台,回答了能给什么的问题。这样双向选择很顺畅,很快就敲定了我的中意人选。 latCCZ4ypLhaOzwtk/uSVesCNrFwzIbAhSkBP/65sa5b+K1Sd9+3Vzqn7EYRlq4F

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