BI團隊如何高效應對快速擴張的公司的需求——阿里雲MVP趙瑋主題分享2

上一篇提到，作為數據分析的從業者，在這個公司發展過程當中，給他們的建議。

根據提到BI同學兩個層次：

第一：我們會接受業務方哪些需求幫他實現需求；

第二：我希望我們這邊團隊有更多的主動性；

給大家舉兩個例子，我們在公司的發展過程當中，會把一些成型的東西沉澱下來。

第一個例子：節假日

當時公司的商戶有一定規模之後碰到的第一個節假日，

節假日的時候交易會有一定的下降，這是很正常的。

因為線下支付的場景，有些人假期的時候在家裡。

有一些這種商圈，上班期間，有很多這種白領用餐，放假了，有一些人節假日出國旅遊了等等。

但是節假日回來之後，

什麼時候我的商戶的交易恢復到原先的水準算是正常？

什麼時候沒有恢復過去，就需要警惕？

第一次碰到節假日的時候，我們缺乏一個標準線

所以當時就是等，第一天沒有恢復，第二天第三天又沒有恢復，開始擔心。

而且看到一個很奇怪的數據，活躍商戶數已經恢復恢復到了節前的水平，但是交易卻沒有跟著回到節前水平。

這說明什麼問題？

說明我的戶均筆數下降，戶均筆數沒有恢復到節前水平

戶均筆數這個值，表徵了很多東西

1. 它表徵了一個城市，線下移動支付這個行業的熱度；

兩個城市，它的經濟發展狀況類似，但是一個城市對線下線下移動支付的接受程度更高，那麼它的戶均筆數可能會更高；

2. 戶均筆數也可能表徵了一個城市的商戶結構；

比如說兩個城市，交易水平類似，他們對於移動支付的接受水平也類似

可是我們BD去開拓商戶的時候，商戶結構不一樣，比如一個城市的商戶1個月能達到三千筆的商戶佔比50%，

另外一個城市一個月能夠達到三千筆的商戶佔比30%，那麼一定是第一個城市，他的戶均交易筆數更高

戶均交易筆數還可以受什麼的影響？

1. 支付源頭的活動影響

大家說微信跟支付寶，他們在大力的推進自己的移動支付的過程中，會提供一些力度很大的活動，這個時候消費者受到刺激。

戶均筆數會增長很多，但是這裡面可能有刷單的情況。

2. 競爭對手對我們影響

為什麼競品會影響我們的戶均交易筆數？

我之前去拜訪商戶的時候，看到這樣的情況，我看到一個商戶，

它的不是很長的桌子上放著四個牌子，商戶可能是一個據交易情況非常好的商戶。但是今天消費者去掃碼的時候，他也許直接取決於他喜歡的一個顏色去掃碼，

那麼你的這個概率就是100%變成25%了，所以這個時候你的商戶戶均交易水平會下降。

這其實也是我們當時最擔心的一個情況

因為正常來講，一個城市行業的熱度，一個城市商戶比例結構，不會在短期內發生變化。而那個時間用沒有支付通道的活動，並且支付通道的活動的影響是上升不會下降，所以最擔心的事情說是不是在這期間，競爭對手針對我們產品做了一個掃蕩。

這事情之前是發生過的，當時我們被掃蕩的時候，是在我們某一個城市的某幾個特定區域，競爭對手進行了有針對性的掃蕩，

並且只針對了兩個行業，一個是水果行業，一個是便利的超市行業。

當時非常明顯的數據特徵，就是這個城市的這幾個區域的這些行業商戶流失率突然飆高，後來我們發現是競爭對手在有針對性的打。

可是當時我們把數據拆下來看的時候，並沒有發現這種集中性特徵。

比如說在某個城市有很高的優質商戶流失，或者在某個行業，沒有發現任何集中性特徵。

這個情況，讓我們覺得可能不是競爭對手的問題，因為沒有人有精力打理的全量商戶，競爭對手去掃蕩的時候，一定是有針對性的。

我們日常考慮的一些常規因素都無法解釋這個原因

所以當時有一點陷入困境，然後到第五天的時候，仍然沒有恢復。

後來有個契機是什麼呢，我有個朋友五一假期的時候出國玩，但有時候大家會多請幾天假期搓成一個小假，然後到國外去玩。

當時第五天的時候，他正好回上海，我突然在想有多少人是像他一樣？因為他在五一假期結束之後的這幾天在國外，所以沒有貢獻線下移動支付的交易量。

如果這樣的人很多的話，會不會是我交易遲遲沒有到原來水準的一個原因，這其實是我們的一個盲區

我們針對提供服的對象是商戶，我們很少關注消費者，很少關注C端，我們去拉了消費者的數據來看：

果然是消費者的人數的恢復，其實比商家要慢半拍。

最後我們看到的時間節奏是這樣：一般清明/端午/五一這樣的假期，商戶的恢復速度是在節後回來3天，消費者恢復速度是商戶的2倍，會在第6天，所以在第6天的時候交易也會對應到節前的水平。

那麼，這個就是發現數據的問題，然後去找原因，最後定位一個結論之後，我們會把這個設成一個常規的事情。

在這樣的時間節奏範圍內，我都認為是正常，這是關於節假日的其中的一個例子。

關於節假日非常多的東西，在節前商戶的提現，提現的次數，提現的金額，會跟平時有不一樣的模式。

在節假日期間，商戶的交易會有不一樣的特徵，節假日結束之後，商戶的交易恢復，有它固定遵循的一個模式。

甚至在交易恢復之後的2到3周，還會出現因為節假日導致的一些商戶特定行為，會引發一些數據異常。

所有這些東西總結起來，作為一套節假日期間商戶交易行為的一個專項，我們會把它沉澱到報表裡面

類似這樣的專題有很多，除了我們平時的一些日常管理的數據，然後會出現各種各樣的專題。

再有新的人進來的時候，我們會把這一套數據的東西推給他。

這個時候，其實就是把我們以往的一些最佳實踐，通過數據產品的方式反灌給這些新加入團隊的人

這是一個分析的舉例

第二個例子，也是跟這個快速擴張相關的。

我們在提供一個報表的時候，其實有兩個層次東西：

1.第一個是我提供什麼內容給你，提供的內容後面蘊含的是我的最佳實踐，是我的方法論；

2.第二個是我用使用什麼方式提供數據給你；

在我們今天的直營渠道下，有18個分公司，大概700多人的銷售團隊。

我記得在還只有8個分公司的時候，

那個時候沒有引入阿里雲QuickBI產品，當時公司報表的研發主要是技術團隊來做，大家一定知道，如果技術團隊的去做這些事情，響應周期是比較長的。

要從需求的溝通，到開發的實現。

但是，技術團隊在做研發的時候，業務部門是無法等的，

當時經常出現一個場景，是技術部門在幫我們實現報表，然後業務部門在沒有拿到正式的數據產品之前，先自己用excel做手工報表。

我去參加銷售管理的周會，很痛苦。內容非常多，我隨便放了幾個，比如說每一個分公司，他可能會看非常多的數據

我的新增商戶這一周怎麼樣

我的高價值商戶有無流失

我的這個公司下麵糰隊怎麼樣，商圈團隊怎麼樣

哪些銷售人員的表現不佳等等

一個Excel有非常多的tab，每個tab的報表都特別長。

他們要把公司的數據都放進去，然後我就聽到每個分公司的老大會挨個的分析自己城市的情況，我就需要在一堆報表裡面去找他說的數據，在一個海量的數據報表裡面，涉及到的報表裡面一條一條的去找，現在是8個分公司，如果公司更多，我就要瘋掉了。

後來，我會給每一個新進來的人，給它賦予它自己城市的許可權，也就說他進來看到的是自己城市公司的數據，不會被其他的數據打擾。

所以我來說，我們認為提供的內容是一個方面，這方面提供的方式也很重要，提供數據的方式，這裡面很重要的一點，

就是要有相關的人看到自己相關的所有數據，但是不要看到跟自己不想出去，也不要看到不相關的數據

下一篇將詳細講述，收錢吧快速發展情況下，BI團隊如何結合阿里雲QuickBI解決「成長的煩惱」

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