“人货场模型”深度拆解:分析框架、建模思路、业务建议

Wait 5 sec.

面对收入下降、用户增长乏力等业务问题,很多分析常停留在数据表面难以落地。文章聚焦 “人货场模型”,拆解其分析框架、五步应用流程及不同行业的适配要点,助力从 “人(客户 / 业务员)、货(商品)、场(渠道)” 维度定位核心问题,输出可落地的业务改进建议。“我看到收入下降/新增用户减少/转化率不行,该怎么进一步分析呢?”很多人有类似困惑,尤其怕写了一堆“同步收入下降5%,环比下降”得不出对业务有价值的结论。这里推荐一个简单、实用、易上手的分析模型:“人货场”模型,它不需要复杂的统计学原理,只要对业务熟悉就能用,且能解决收入/用户增长/商业化相关的80%的问题。文章较长,同学们记得先点赞,再慢慢看哦。什么是人货场模型人货场模型是三个固定的分析维度:人:客户、业务员货:商品结构,商品价格场:销售渠道,推广方式在分析问题时,从人/货/场三个维度拆解,找到问题关键。在提出建议时,将表现优秀业务VS 差劲业务,从人货场三维度进行对比,能找到具体的,可落地的改进点。这样就实现了从数据到业务行动的落地。具体操作,则分成5个步骤怎么应用人货场模型第一步:业务梳理,先了解基础数据。1、我司有哪些客户(人)2、我司有哪些销售(人)3、我司有哪些商品(货)4、我司有哪些渠道(场)第二步:打标签,做分类。这一步至关重要。因为数据库里,可能只有具体的客户名称/具体商品编码/渠道代码,对着这些琐碎抽象的东西没法做分析,需要做概括性分类。常见的分类,比如:1、C端客户(人),按累计消费/会员等级进行分类,区分高低购买力客户;2、B端客户(人),按行业/公司规模分类(大公司需求天然大,要争取)3、业务员(人),按从业经验,过往业绩水平,手头持有老客户数分类4、商品(货),根据商品自然属性,做一二三级分类 + 商品毛利5、线下渠道:按地区、位置、营业面积、营运成本进行分类6、线上渠道:按推广平台,投放费用多少,转化率高低分类经过这一步处理,需要形成分类思维导图,便于分析时形成思路;同时在数据库里打好标签,便于后边交叉对比(如下图)。第三步:明确分析目标。这是所有分析都必须的,目标要具体:错误目标:销售额下降了,分析下正确目标:9月销售仅达标85.3%,分析差异来源分析目标还可以是新注册用户数/经营单位成本费用/商品库存等等……第四步:从人货场维度进行拆解,寻找问题原因。这里要注意:1、先看大分类,再看小分类2、从差异大的维度开始3、先看完一个分类,再看另一个举例:“9月销售仅达标85.3%”,可以先分别看以下哪个维度达标率最低,从哪里下手:1、不同销售渠道达标率2、不同商品品类达标率3、不同客户目标达标率这里需要从差异最大的维度切入。比如下图,从人的角度看,AB团队都没有达成目标,但是从商品(货)的角度看,新品的问题明显更大,此时就应将新旧商品切换为主分析维度,继续往下挖原因。经过这一步拆解,能锁定主要问题点,之后再做深入分析。第五步:结合过程指标,深入分析原因。比如上例,我们发现:新品达标情况很差。再往下解释为什么差,需要更细节数据,比如:1、产品基础性能参数与竞品对比2、产品价格与竞品对比3、产品推广投入与自身同类产品同期对比4、产品铺货进度,计划与实际执行对比这样才能具体看出问题所在(如下图)当然,也有可能,人/场的维度下差异巨大,此时可以结合具体业务情况,提出细分分析思路不同行业的人货场模型不同行业,在构造人货场模型时,会有差异性:1、有实体店的,门店位置特别重要!此时优先打“场”标签2、toB业务的,大客户非常重要,此时优先打“人”(客户行业/规模)标签3、对品牌商而言,产品线布局/新品上市最重要,此时优先打“货”的标签这非常考验数据分析师水平。结合业务重点的标签,一个顶10个!在我辅导同学们的过程中,经常发现类似问题,因此干脆做了《如何打标签》的指引放到知识星球里,以供参考。人货场模型深入应用深入讨论人货场,大家会发现更多复杂的情况,比如:情况1:优秀标杆不可复制。比如:发现销售团队里小张很好,但小张自带客户资源,其他人没有这个条件,此时只能再找其他方法。情况2:短期策略不可持续。比如:短期内靠促销(货)拉动业绩,但促销不能一直做,只能再做分析,看非促销情况下还有什么方法。情况3:两个维度相互影响。比如:特定商品只在特定地区好卖,意味着要观察商品+地区的组合,来判断销售情况。这些,都需要构造更复杂的分析逻辑,具体得考虑问题。如果工作中遭遇难题,就来知识星球直接问我吧。本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】,微信公众号:【接地气的陈老师】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。