商業(yè)分析方法論與實(shí)踐指南

==第1篇 開篇
--第1章 揭開商業(yè)分析的神秘面紗 2
1.1　經(jīng)典案例揭示什么是商業(yè)分析 3
1.1.1 問題：老板問能否去寺廟里賣梳子如何回答 3
1.1.2 第1種回答：混亂的思維，雜亂的論據(jù)，主觀的臆想 3
1.1.3 第2種回答：基礎(chǔ)的邏輯，一定的論據(jù)，堆積的答案 4
1.1.4 第3種答案：嚴(yán)密的邏輯，翔實(shí)的論據(jù)，客觀的答案 5
1.2　商業(yè)分析的能力模型 7
1.2.1 商業(yè)分析的三大能力模型 7
1.2.2 邏輯思維能力：貫穿所有的分析流程 8
1.2.3 商業(yè)理解能力：決定商業(yè)分析的高度 9
1.2.4 數(shù)據(jù)分析與整合能力：商業(yè)分析的指示器和量化器 9
1.3　商業(yè)分析的崗位類型 10
1.3.1 經(jīng)營分析師：全局業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)的連接器
全局業(yè)務(wù)中最懂財(cái)務(wù)，財(cái)務(wù)中最懂全局業(yè)務(wù) 10
1.3.2 商業(yè)分析師：局部業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的連接器
局部業(yè)務(wù)中最懂?dāng)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中最懂局部業(yè)務(wù) 11
1.3.3 數(shù)據(jù)分析師：全局業(yè)務(wù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的連接器
全局業(yè)務(wù)中最懂基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中最懂全局業(yè)務(wù) 12
1.3.4 戰(zhàn)略分析師：業(yè)務(wù)人員和決策者的連接器
比決策者更懂業(yè)務(wù)，比業(yè)務(wù)人員更懂戰(zhàn)略方向 12
1.4　商業(yè)分析工作的基本流程 12
1.4.1 總述：商業(yè)分析是“從業(yè)務(wù)到數(shù)據(jù)，再到業(yè)務(wù)”的循環(huán) 13
1.4.2 商業(yè)分析的起源：業(yè)務(wù) 14
1.4.3 商業(yè)分析的量化：數(shù)據(jù) 15
1.4.4 商業(yè)分析的歸宿：用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的優(yōu)化和增長 16
1.4.5 商業(yè)分析的重生循環(huán)：新業(yè)務(wù)/新數(shù)據(jù)/新優(yōu)化增長 17

==第2篇 商業(yè)分析的起源：業(yè)務(wù)
--第2章 知全貌——理解“行業(yè)”的運(yùn)作模式 20
2.1　行業(yè)研究的基本構(gòu)成框架 21
2.1.1 研究行業(yè)的市場規(guī)模，判斷賽道的寬度 21
2.1.2 研究行業(yè)的生命周期，預(yù)估賽道的長度 24
2.1.3 研究產(chǎn)業(yè)鏈，明確身處哪條賽道 25
2.1.4 研究競爭格局，認(rèn)清賽道的崎嶇與平坦程度 28
2.1.5 研究宏觀環(huán)境，知曉比賽的天氣和環(huán)境 29
2.1.6 研究盈利模式，知道如何贏取獎(jiǎng)金 29
2.2 如何在短時(shí)間內(nèi)快速了解一個(gè)行業(yè) 30
2.2.1 二手資料搜集通路 31
2.2.2 一手資料搜集通路 32
2.3　傳統(tǒng)行業(yè)的賺錢邏輯和盈利模式 34
2.3.1 傳統(tǒng)企業(yè)盈利模式概覽 34
2.3.2 星×克優(yōu)勢：先發(fā)者構(gòu)建的品牌和大店直營優(yōu)勢 35
2.3.3 瑞×優(yōu)勢：后來者塑造的價(jià)格和小店加盟優(yōu)勢 35
2.4　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的賺錢邏輯和盈利模式 36
2.4.1 互聯(lián)網(wǎng)公司盈利模式概覽 36
2.4.2 自營電商模式：價(jià)差是主要驅(qū)動(dòng)力 37
2.4.3 平臺電商模式：廣告是主要驅(qū)動(dòng)力 38

--第3章 知彼——研究你的“競爭對手” 40
3.1　6步走做好競爭對手研究 40
3.2　為什么要研究競爭對手 42
3.3　誰才是你的競爭對手 43
3.3.1 旗鼓相當(dāng)：直接競爭對手 43
3.3.2 望塵莫及：行業(yè)領(lǐng)頭羊 43
3.3.3 悄然無聲：潛在競爭對手 44
3.3.4 取而代之：替代者 44
3.3.5 互不侵犯：跨行業(yè)標(biāo)桿 44
3.4 浩如煙海的競爭信息，需要研究哪些內(nèi)容 45
3.4.1 基礎(chǔ)畫像 46
3.4.2 產(chǎn)品 46
3.4.3 用戶 47
3.4.4 運(yùn)營 47
3.4.5 財(cái)務(wù) 48
3.5 從哪些地方獲取競爭對手的信息 49
3.5.1 桌面研究 49
3.5.2 產(chǎn)品親身體驗(yàn) 51
3.5.3 專家訪談 51
3.5.4 用戶調(diào)研 52
3.5.5 技術(shù)和購買 52
3.5.6 大腦強(qiáng)大的整合和測算能力 53
3.5.7 內(nèi)部員工訪談和模擬招聘 54
3.6　如何進(jìn)行多渠道信息的交叉驗(yàn)證 55
3.6.1 CheckList交叉驗(yàn)證 55
3.6.2 注意4種信息陷阱 56
3.7　案例：如何通過競爭對手研究尋找商機(jī) 57

--第4章 知己——剖析“所在的公司和業(yè)務(wù)” 60
4.1　一頁紙梳理自身公司的商業(yè)模式——商業(yè)模式畫布 60
4.1.1 商業(yè)模式畫布是干什么的 60
4.1.2 商業(yè)模式畫布的九大模塊是什么 61
4.1.3 案例：如何描繪抖音的商業(yè)模式畫布 64
4.2　一張圖畫出自身公司的組織架構(gòu)——職能+業(yè)務(wù)+敏捷 66
4.2.1 職能型組織架構(gòu)：注重職能設(shè)置 67
4.2.2 事業(yè)部型組織架構(gòu)：偏重業(yè)務(wù)發(fā)展 67
4.2.3 “大中臺，小前臺”型組織架構(gòu)：追求敏捷高效 69
4.3　3張圖描繪所在業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)模式——邏輯+流程+架構(gòu) 70
4.3.1 一張邏輯圖厘清業(yè)務(wù)是如何賺錢的 71
4.3.2 一張流程圖揭示業(yè)務(wù)是如何運(yùn)轉(zhuǎn)起來的 72
4.3.3 一張架構(gòu)圖展現(xiàn)業(yè)務(wù)是如何被管理的 73
4.4　2種模型對比自身公司和競爭對手的競爭實(shí)力——
五力競爭模型+競爭態(tài)勢矩陣 74
4.4.1 五力競爭模型：判斷自身公司所處的競爭環(huán)境 74
4.4.2 競爭態(tài)勢矩陣：確認(rèn)自身公司相比競爭對手的實(shí)力和優(yōu)劣勢 77

==第3篇 商業(yè)分析的量化：數(shù)據(jù)
--第5章 搭建業(yè)務(wù)的“晴雨表”——數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 82
5.1　“晴雨表”的最小單元：數(shù)據(jù)指標(biāo) 83
5.1.1 數(shù)據(jù)指標(biāo)的3個(gè)構(gòu)成要素：維度+計(jì)算公式+度量 83
5.1.2 數(shù)據(jù)指標(biāo)的類型 84
5.2 “晴雨表”的核心：北極星指標(biāo)到底該怎么確定 86
5.2.1 明確公司的戰(zhàn)略目標(biāo) 87
5.2.2 建設(shè)備選梯隊(duì) 87
5.2.3 遴選最終成員 88
5.3　經(jīng)典問題：你會(huì)用哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)評價(jià)一款A(yù)pp 89
5.3.1 明確App的類型，挑選最熟悉的App 89
5.3.2 針對不同的App類型，羅列備選北極星指標(biāo) 89
5.3.3 判斷App所處的生命周期，確定北極星指標(biāo) 90
5.3.4 對北極星指標(biāo)進(jìn)行下鉆式拆解，明確二級指標(biāo) 91
5.4　眾木成林：數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 93
5.4.1 什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 93
5.4.2 搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的兩大高頻模型：OSM模型和UJM模型 94
5.4.3 7步走學(xué)會(huì)搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 96
5.4.4 數(shù)據(jù)指標(biāo)體系有什么作用 97
5.5　案例：以X短視頻公司旗下的Y業(yè)務(wù)為例，搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 100
5.5.1 平臺的業(yè)務(wù)原理和團(tuán)隊(duì)設(shè)置 100
5.5.2 確定GMV作為北極星指標(biāo) 101
5.5.3 四大策略拱衛(wèi)GMV，形成二級指標(biāo) 101
5.5.4 借助UJM模型梳理行為路徑，形成過程指標(biāo) 103
5.5.5 團(tuán)隊(duì)管理模式打造最小執(zhí)行單元，形成維度指標(biāo) 104
5.6　行業(yè)應(yīng)用：互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 105
5.6.1 廣告主數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 107
5.6.2 營收數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 107
5.6.3 流量/用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 108
5.6.4 創(chuàng)作者數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 108
5.6.5 內(nèi)容數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 109

-第6章 制定業(yè)務(wù)的“指南針”——目標(biāo) 110
6.1　利用“兩大模型”制定目標(biāo) 111
6.2　進(jìn)行寬度測算：用算法模型測算北極星指標(biāo)的范圍值 112
6.2.1 回歸預(yù)測的7個(gè)流程 112
6.2.2 案例：如何制定短視頻公司的廣告收入目標(biāo) 113
6.2.3 回歸預(yù)測的“利”與“弊” 115
6.3　進(jìn)行深度測算：用業(yè)務(wù)模型確定北極星指標(biāo)的精確值 115
6.3.1 搭建北極星指標(biāo)的計(jì)算邏輯和公式 115
6.3.2 確定每個(gè)指標(biāo)的負(fù)責(zé)部門 116
6.3.3 搭建預(yù)估框架 117
6.3.4 開展層級預(yù)估 117
6.3.5 多輪溝通調(diào)整，確定最終值 119
6.3.6 目標(biāo)下發(fā) 120
6.4　借助“3條線路”拆解目標(biāo) 121
6.4.1　橫向拆解：2種方法進(jìn)行“時(shí)間線”拆解 121
6.4.2 縱向拆解：3個(gè)步驟進(jìn)行“管理模式線”拆解 125
6.4.3 漏斗拆解：3個(gè)步驟進(jìn)行“業(yè)務(wù)流程線”拆解 128
6.5 通過“3種策略”平衡各方利益 129
6.5.1 找準(zhǔn)立場，厘清利益鏈條，抓住主要矛盾 130
6.5.2 用數(shù)據(jù)和事實(shí)說話，準(zhǔn)備充足的論據(jù) 131
6.5.3 3種機(jī)制與業(yè)務(wù)部門緊密溝通，防止閉門造車 132

-第7章 布局業(yè)務(wù)的“觀測站”——監(jiān)控體系 137
7.1 如何構(gòu)建監(jiān)控機(jī)制？點(diǎn)線面全方位出擊 139
7.1.1 點(diǎn)的監(jiān)控：篩選5類監(jiān)控指標(biāo) 139
7.1.2 線的監(jiān)控：4條線開展監(jiān)控 140
7.1.3 面的監(jiān)控：點(diǎn)和線的交織網(wǎng)絡(luò) 142
7.2　如何搭建預(yù)警機(jī)制？5W2H法鑒別異常、發(fā)出預(yù)警 143
7.2.1 什么是5W2H法 144
7.2.2 What：找出哪些數(shù)據(jù)異常 145
7.2.3 Where：判斷哪里異常 148
7.2.4 When：判斷什么時(shí)候異常 149
7.2.5 How Much：判斷波動(dòng)幅度的大小 153
7.2.6 Why：判斷什么場景需要開展歸因分析及如何開展歸因分析 155
7.2.7 How：如何進(jìn)行預(yù)警 157
7.2.8 Which：通過何種方式觸達(dá) 158
7.3　案例：如何開展監(jiān)控和預(yù)警工作 159
7.3.1 判斷數(shù)據(jù)是否異常 160
7.3.2 排除非業(yè)務(wù)影響因素 160
7.3.3 下鉆式拆解定位異常原因 160
7.3.4 發(fā)出異常預(yù)警 161
7.3.5 解決異常問題 162

-第8章 掌握數(shù)據(jù)分析的“百寶箱”——方法和模型 163
8.1　授人以魚不如授人以漁：運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法持續(xù)解決業(yè)務(wù)問題 163
8.1.1 對比分析法：發(fā)現(xiàn)差距，尋找增長空間 164
8.1.2 分類分析法：發(fā)現(xiàn)相同群體，尋找共同特征 168
8.1.3 相關(guān)性分析法：發(fā)現(xiàn)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性，尋找關(guān)鍵影響因素 172
8.1.4 同期群分析法：發(fā)現(xiàn)同期群體在不同生命周期的變化特征 177
8.1.5 邏輯樹分析法：發(fā)現(xiàn)層級關(guān)系，尋找解決問題的路徑 182
8.1.6 杜邦分析法：發(fā)現(xiàn)不同ROE背后的財(cái)務(wù)秘密 183
8.2 貼近業(yè)務(wù)的才是最好的：選擇經(jīng)典分析模型高效應(yīng)對業(yè)務(wù)訴求 186
8.2.1 RFM模型：開展用戶分層研究 187
8.2.2 漏斗模型：優(yōu)化產(chǎn)品和用戶體驗(yàn) 190
8.2.3 AARRR/RARRA模型：助力用戶增長和精細(xì)化運(yùn)營 194
8.2.4 BCG矩陣：評價(jià)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)組合 196
8.2.5 生命周期模型：制定生命不同階段的運(yùn)營策略 199
8.2.6 財(cái)務(wù)模型和UE模型：制定年度預(yù)算，評估業(yè)務(wù)可行性 202


==第4篇 商業(yè)分析的歸宿：用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的優(yōu)化和增長
---第9章 商業(yè)分析在“用戶運(yùn)營業(yè)務(wù)”中的應(yīng)用 206
9.1　用戶拉新：獲客渠道評估和獲客成本優(yōu)化 207
9.1.1 如何獲取用戶 207
9.1.2 如何評估獲客渠道 208
9.1.3 5步分析降低獲客成