3.26大作业习题1

3.26大作业习题1

选择你任意熟悉的项目,根据自己对业务的理解,定义一组量化的数据指标,并根据之前的五组逻辑关系,来回答一下问题:

  1. 哪些是好的指标?
  2. 哪些指标能用来驱动你做决策? 哪些是虚荣指标?
  3. 哪些指标可以剔除?
  4. 还有哪些你没想到的,但也可能有意义的数据指标?

美的厨卫客户年提货数据分析指标

  • 1, 年出货总量: 2016年1月1日-2016年12月31日,全区域提货总金额。
  • 1-1 ,各客户年出货量: 2016年1月1日-2016年12月31日,各客户年提货金额,约100组数据。
  • 2, 月出货量: 1月至12月,每个月全区域的出货量,1年共12组数据。
  • 2-1, 各客户月出货总量:1-12月,各客户每月提货金额,约1200组数据。
  • 3, 同比销售增幅:(今年x月总销量-去年x月总销量)/去年x月销量。1年有12组数据。
  • 3-1,各客户同比销售增幅:(y客户今年x月提货-y客户去年x月提货)/y客户去年x月提货。1年月1200组数据。
  • 4,环比销售增幅:(今年x月销量-今年x-1月销量)/今年x-1月销量
  • 4-1, 各客户环比销售增幅:(今年x月销量-今年x-1月销量)/今年x-1月销量
  • 5,特价机出货比例:16年特价机出货金额/16年总销量
  • 5-1,各月特价机出货比例:16年x月特价机出货金额/16年x月销量
  • 5-2,各客户特价机出货比例:16年y客户特价机出货总量/16年总销量
  • 5-3,各客户每月特价机占总出货比例:y客户x月特价机出货总量/x月出货总量
  • 5-4,各客户每月特价机占自出货比例:y客户x月特价机出货总量/y客户x月出货量
  • 5-5, 各客户特价机环比涨幅:[(y客户x月特价机出货/y客户x月出货)-(y客户x-1月特价机出货/y客户x-1月出货)]/(y客户x-1月特价机出货/y客户x-1月出货)
  • 6,新品出货比例:16年新品出货金额/16年总销量
  • 6-1,各月新品出货比例:16年x月新品出货金额/16年x月销量
  • 6-2,各客户新品出货比例:16年y客户新品出货总量/16年总销量
  • 6-3,各客户每月新品占总出货比例:y客户x月新品出货总量/x月出货总量
  • 6-4,各客户每月新品占自出货比例:y客户x月新品出货总量/y客户x月出货量
  • 6-6, 各客户新品环比涨幅:[(y客户x月新品出货/y客户x月出货)-(y客户x-1月新品出货/y客户x-1月出货)]/(y客户x-1月新品出货/y客户x-1月出货)
  • 7,客户出货年贡献率: y客户16年出货量/16年全区域出货总量
  • 8,客户出货月贡献率:y客户x月出货量/x月全区域出货总量
  • 9,年单品均价:16年总销量/总出货台数
  • 10,月单品均价:x月总销量/总出货台数。
  • 11,当月0提货客户: 当月未提货的客户。

哪些是好的指标?

  • 指标7,和指标8,关于客户贡献率的,能有效帮助自己全局看待客户。知道哪些客户是这个市场的中坚力量。
  • 指标5,和指标6,以及子指标,也很有价值,能够清晰多知道,客户的提货结构,更细致地指导我们做操作具体的产品型号,尤其是对于我们提升均价有极大作用。
  • 指标9,和指标10,单品均价的。 也是自己首创哦,可以很好的知道,我们的产品均价在哪个水平,如果,我按照这些指标来分析的话,我估计,能发现我们的好多问题。

哪些指标能用来驱动你做决策? 哪些是虚荣指标?

  • 指标11. 之前我们只关注自己看得见的客户,忽略了那些没提货看不见的客户。
  • 指标5,6,7,8.都能知道决策,前两个指导我对产品结构的操作。后两个指导我对,客户结构的调整。很可能会发现黑马级客户。

虚荣指标:

  • 指标1,2,均属于虚荣指标,只能反映当月或当年的销售数据,无指导意义。

哪些指标可以剔除?

我思考这个问题的角度,不是哪些可以剔除,而是只保留哪些指标。我想,只保留3个指标,其余的,貌似都可以剔除。

  • 指标8,反映客户结构的关键指标
  • 指标3-1,反映客户质量的关键指标
  • 指标6-3,反映客户对产品操作能力的指标。 (操作新产品比例越多,越是跟得上)
    除此以外的指标,都可删除。

还有哪些你没想到的,但也可能有意义的数据指标?

  • 从费用核销角度,来看我们的客户对于我们的收益率,如,费用/总提货,这个客户成本的指标。 即:我们维护这个客户,花费了多少资源,我们在客户身上赚了多少钱。 哪些客户,最让我们赚钱?
  • 新网点开发的指标。客户总提货/拥有网点数。 可定义为:分销能力指标。如果这个值越高,证明该客户的网点生存情况越优。

思考

  1. 在相关性和因果性指标方面,我没有有效的指标,因为我们公司能采集的数据有限,我的指标能够实现,全集中销售数据上。如果能有同期的新网点装修数据,政策资源兑现数据,甚至是天气数据,估计能寻找到更多的相关性指标。 所以,数据的领域还是相对局限了
  1. 有个问题不知道怎么计算,比如1月份客户的新品率是30%,2月份客户的新品率是40%。我该如何计算,2月份比1月份的新品率,增长了多少呢? 用40%-30%吗?还是(40%-30%)/30%呢?

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