全面认识现状总结
更新: 7/18/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
本篇文章为全面认识商业现状总结，下面文章中首先会从一个简单的商业故事开始，循序渐进介绍了以下内容。
- 商业分析的作用：如何基于清晰的分析思路，辨别商业机会的真伪。
- 商业的基本常识：商业模式、行业分类、组织架构、成本/收入形态。
- 商业分析的4种基础方法：趋势分析法、自然周期法、生命周期法、主动行为法。
- 商业分析的8种初级方法：结构分析法、分层分析法、同期分析法、ROI分析法/比率分法、矩阵分析法、盈亏平衡分析法、对比分析法、多指标综合评估法。
这些都是商业分析的基本概念。有了这些基础，才能继续后边的深入分析。介绍的方法之所以称为基础方法和初级方法，是因为这些方法都不需要高级的数学公式或复杂的分析逻辑，只要简单训练即可掌握。正因为方法很简单易用，所以这些方法可以在工作/生活中大放异彩，对创业者、职场人、数据分析师，都很有用处。
创业者：利用初级方法考察创业项目
对创业者来说，掌握介绍的初级方法，是识别项目好坏的重要手段。创业本是一件艰苦的事，成功来之不易，创业者要对经营的各个细节了解全面，才能做好充足的准备。因此，用初级方法深入了解业务发展的各种规律，直观感受各种影响因素的大小，是开启创业之路的第一步。否则，即使遇到一个好的项目，全生命周期来看利润丰厚，也有可能因为在某个阶段没有控制好投入/产出的节奏，使得最后功亏一篑。
初级方法更大的用处在于识别骗局。本质上，各种创业骗局就是采用瞒天过海、一叶障目、移花接木等手段，包装一个金光闪闪的案例，骗取公众的信任，之后大肆敛财。等到受骗群众亲自操作的时候，才发现根本不是这么回事。
当然，如果个人悟性很好，行业知识很丰富，能够凭经验规避掉一些风险。但利用初级方法可以快速、量化识别项目，即使没有丰富的经验，也能从数据对比中发现问题，从而帮大家擦亮眼睛。只有掌握了识别项目的发展周期、真实投入/产出、真实成功率的能力，才能找到适合自己的创业项目。
综合利用初级方法考察项目，可以分为以下4步。
第一步：识别商业模式
识别商业模式是B2C、B2B、B2B2C、B2VC、B2RI中的哪一种。如果发现这个模式本身就是没有实体产品销售的“拉人头”模式，就及时停止。识别商业模式，可以顺便了解该模式主要服务的客户群体特征、群体数量、支付能力等，从而为评估投入/产出打下基础；也可以顺便了解该模式的渠道特征，从而为区分固定投资与经营成本打下基础。
第二步：识别项目的投入、产出指标
抛开各种华丽的背景介绍、高大上的商业模式说明烦琐的运作流程、花里胡哨的产品推荐，先简简单单地计算清楚下面的几项内容。
- 投资多少钱?
- 投资到什么地方?
- 固定投资多少钱?
- 日常消耗多少钱?
- 产出多少钱?
有了这些基础账目，才好进一步思考。
第三步：识别项目生命周期
对于成熟项目(实际经营时间在3年、5年、10年以上的)，可以选取一个样本，观察其全生命周期的表现，了解投入/产出的发展趋势，计算盈亏平衡点。
对于新兴项目(实际经营时间在3年内，甚至当年新出的，俗称“网红项目”)，可以用同期群分析法，对比其项目开始后第1周至第n周的表现。
这样能掌握投入/产出的基本规律，既能鉴别项目是否靠谱，又能找到实际经营的参照物如果自己开始经营了，就能根据这些参照数值，判断经营效果。
第四步：识别成功案例的成功概率与可复制性
所有招商中的项目，都会向人们展示它的成功案例。这时，人们要保持头脑清醒，过滤掉那些没有数据支持的、没有其他参照物做参考的、个人声泪俱下讲成功心得的案例，无论表演得多卖力，记住:孤证不立。
有了以上4步，就能掌握一个项目的基本特征，从而评估下面的几项内容(见下图)。
- 投入的资本自己是否具备?
- 产出的价值是否能满足期望?
- 从投入到产出需要多久，是否能等得起?
- 投入/产出的发展规律如何，要保持何种节奏?
有了这些判断，就能最终定论:“是否适合自己从事”？
当然，获取信息的过程是辛苦的。需要大量的调研、实地走访、观摩、计算，还需要观察不同类型的店铺，更要观察一段时间后才能看出趋势性。但是，不了解是失败之源，做好基础功课，只抓问题本质，避免陷入各种琐碎的细节之中，才能找到创业的生存之路。
职场人：利用初级方法开展企业工作
对职场人来说，用数据说话是必备的技能。但和业务相关的数据指标非常多，常常让人困不知道用哪个合适？在不了解情况的时候，随便引用数据，还经常被人诟病:
- 数据没有代表性。
- 数据没有可比性。
- 数据用错了。
因此，掌握一套简单容易上手的分析数据的思路是很重要的。利用初级方法，可以实现突出重点、快速上手的效果。
第一步：厘清自己部门的产出指标
产出指标往往是部门的KPI，是工作的指挥棒，因此需要第一时间了解清楚，并且牢牢谨记这是考核工作的标准，时刻盯紧。
第二步：观察产出指标的趋势
用趋势分析法、生命周期法、自然周期法、主动行为法等手段，观察产出指标过往发展态势。这样看到指标波动的时候，能有所准备，识别出哪些是自然波动，哪些是人为操作，为进一步分析做准备。
第三步：观察产出指标的结构
当自己负责多个产品、多个渠道、多个团队时，用分层分析法、同期群分析法，观察出哪些是骨干、主力部队，哪些是陪衬、杂牌部队，这样更容易找到工作重点。
第四步：观察投入指标
一般很难核算清楚公司整体成本，当你在一个部门任职时，关注自己部门的主要成本即可。比如，销售部门关注人手是否充足、营销部门关注活动经费是否足够、研发部门关注高素质人才是否足够等。
第五步：观察投入、产出之间的关系
了解投入/产出比，既能发现问题，也能找出表现好的标杆，为深入研究“为什么做得好”做准备。
第六步：观察投入、产出之间的重要过程指标
一般是供给、销售渠道类指标，从而理解投入/产出是怎么做出来的。
第七步：观察对过程指标有影响的附加动作
一般是产品设计、营销类指标，从而理解如果想加速业务，可以怎么额外发力。
以上7步，可以归纳为如下图所示的观察步骤。第一至五步都能用初级方法了解清楚并且由浅入深，从最直观、最核心的KPI指标出发，从而更容易厘清思路，避免一上来就陷入细节里无法自拔。
数据分析师：初级方法是基本功
初级方法对专业数据分析师而言非常重要。
第一，它为数据分析师树立了目标意识
因为不直接负责业务KPI，所以比起业务部门，数据分析师的目标意识显得很薄弱。经常见到某个数据分析师，提起数据指标张口就来，一讲一大串，对于分析的目标却一无所知。更有甚者，数据分析师连自己服务的部门是干什么的都不清楚，只会盲目罗列指标然后甩出去，根本谈不上分析问题、指导业务。
所以，看完本篇后，希望能认真梳理下面的问题:
- 在服务哪些部门?
- 这些部门的KPI是什么?。
- 这些部门今年KPI数值是多少?
这样才能从源头上了解业务，做业务需要的分析。
第二，它为数据分析师提供判断依据
很多时候，业务方自己没有判断能力，需要数据分析师帮忙做出判断。常见的问题如下:
- KPI定多少合适?
- 波动多大才算大?
- 连续下跌是不是不行?
初级方法大部分都自带判断标准。这样即使没有了解那么多的业务知识，也能单纯地基于数据下结论。有了结论再与业务方讨论，能更快厘清业务思路，也能为后续分析留下方向，这一点非常重要。很多数据分析师没有做出判断的意识，只会罗列流水账：昨天数据跌了今天数据升高了。对于数据跌了好不好，数据升高了行不行，完全没有判断，有时甚至判断错误，原本是正常波动的被当成重大问题大书特书，这就无法继续分析了。
第三，它为数据分析师提供基本分析手段
初级方法中对单指标的分析方法，适合所有单指标分析，对于两个指标间关系的分析方法，也适合简单的多指标分析—先找两两关系，再找多个指标间的复杂关系。这些方法在更高级的分析方法中也会用到。
从初级方法到中级方法：更精准地商业分析
初级方法之所以初级，是因为分析的指标少，分类维度也少。当用初级方法分析投入、产出指标时，指标本身业务含义清晰，因此很容易直接推出结论。当考虑业务过程的时候，流程会变长，环节会增多，过程指标会增多，这时初级方法就不太够用了。
比如，一个B2C模式的实体零售店，在考虑过程指标时，就得考虑销量、库存。
对库存而言，并非越多越好，或者越少越好。
- 季度性销售商品：旺季到来提前备货，淡季来临提前清仓。
- 商品生命周期：成长期大量进货，稳定期控制库存。
- 促销活动：活动之前储备足够的库存，活动后慢慢消化。
总之，指标好坏，要看全流程的节奏而定，有一个合理的范围。库存太高了会积压商品，库存太低了会造成缺货。
比如，对于B2B模式的互联网SaaS业务的销售来说：
- 意向客户多了，很可能只是客户随口答应，实际上没有需求。
- 体验流程转化高了，很有可能只是客户想自学产品功能，不会采购。
- 跟进流程转化率高了，很可能只是销售员为完成要求主动打电话联系，客户并不开心。
- 如果抛开最终转化，只看过程，就很容易制造虚假繁荣，结果“一地鸡毛”。
综上所述，当考虑过程指标时，要优先梳理清楚从投入到产出的全链路逻辑，将指标间的关系缕清，之后基于全链路平衡发展的角度，定义指标数值的好坏，最后寻找优化提升的方法。