编辑导语：由于疫情，许多企业的发展都受到了影响，从而导致很多企业提出了降本增效的口号。但是想实现降本增效，不是只靠一条数据两条公式那么一计算就可以的，那么究竟该如何有效的降本增效呢？本文从数据分析的角度进行了系统的讲解。让我们一起来看看吧！
今年环境不好，很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析，该如何实现降本增效？今天系统讲解下。
一、降本增效的错误姿势1. 错误1：前台增效，后台降本有些人一提“降本增效”，本能的反应就是：
增效是前台的事，销售、营销多赚钱降本是后台的事，研发、生产、供应多降本听起来非常合理！
可真这么干了，很快就会发现：“成本竟是我自己！”裁员、停产就是后台最快的降本办法。可后台再裁员停产，也抵不过前台随意打折，降价促销让出去的成本。结果就是“前台乱花钱，后台没支撑”，严重的直接把公司折腾没了。
2. 错误2：全员营销有些人一提“增效”，就开始喊“狼性！全员营销！ALL iN！”然后开始逼着员工去推销。结果不然遭人反感，而且非专业的销售一没渠道二没资源，他能卖动就见鬼了。也没啥产出。
3. 错误3：全员省钱有些人一提“降本”，就开始拉出“全员思考如何在低毛利下生存”的打横幅，员工福利也不发、出差打车要在小票背后写起点终点——还一张张算钱。结果就是拿不出爆款产品，有本事的人都离职，最后越做越low。
二、问题症结在哪里以上种种乱象，本质在于：抓错重点。就像学渣听学霸的故事，只记住了学霸通宵学习一样。学霸之所以成为学霸，不是因为丫通宵，而是丫至少有一套成功方法。不去学方法，大眼瞪小眼熬通宵是没屁用的。
对企业也是，要知道，真正的增效，在于：
真正的降本，要砍的是：
以上三点任一点，都是灾难级的问题，会引发前期投入浪费、库存增加、资金周转慢等一系列次生灾害。相比之下，出差费、住宿、员工福利算个毛线。
因此，破局的关键在于：对产品、渠道、用户的成本进行清晰的核算，对运营过程进行及时的把控，避免烂到不可收拾。这就需要做精细化的数据分析。
三、用户分析怎么做1 .支持降本的分析新用户的转化率分析，剔除劣质渠道老用户的复购率分析，避免用户流失促销敏感型用户识别，减少被薅羊毛其中1可以和渠道分析合并来做。这里重点讲解一下第3点。薅羊毛有显性和隐形两种，显性的经常是营销规则不合理导致的，比如滥发无门槛代金券、同一用户多次叠加优惠、白金卡优惠力度过大导致用户凑单等等，这些在项目开始前，就可以主动识别。
在活动开始后，作为数据分析师，要主动监控异常订单，当订单出现：
单笔过高、过低金额同一用户反复下单，下单总量过大商品实际成交价低于标价比例过大可以直接做订单拦截，先抓住典型问题，再查源头，能有效避免风险。
2. 数据分析隐形的羊毛更难受。比如很多公司做促销活动，总喜欢搞“全场大促”，心理感觉可以多覆盖用户，可实际上参与的都是同一批人。结果经常是有活动的产品销量大涨，没活动的一蹶不振，总业绩也不见涨。
这时候，数据分析可以：
对用户分层，区分高中低用户对活动打标签，区分各个目的活动交叉观察用户参与活动情况，识别每个活动参与人群关注频繁参与活动用户群，建议砍掉其中边缘活动关注从未被覆盖的用户群，分析用户潜在需求这样既能避免隐形薅羊毛，又能找到潜在机会点，把营销资源用到地方。
3. 增效分析为利润款商品/搭配款商品找潜在用户，直接拉升商品销量。分析用户互动习惯，为私域/社群/APP找高粘性用户，降低渠道成本。识别高价值用户，直接推高档商品，拉升用户消费金额。这里需要用到用户画像，价值分层，关联推荐等分析手段，不一一列举了。
四、商品分析怎么做支持降本的分析：上市阶段：识别劣品，及时止损热销阶段：控制促销，多赚现金衰退阶段：尽早清货，减少损失这里虽然写了三条，但是核心是第一条。商品质量的判断是核心，越早发现问题商品，越能早进行区域调配，不同渠道的调配，及时止损。拖得越久，积压带来的损失越大，后期清货得越花本钱。
商品分析和用户分析不同，需要看商品从上市开始，全生命周期数据。并且商品上市经常伴随推广活动，因此核算成本，不应只核算每个阶段的商品成交价/商品生产成本，得拿到商品推广计划表，把广告成本，活动成本等全部都算上，这样才能还原商品的真实利润，从而支持决策判断。
商品分析，是可以和用户分析交叉来做的，这样能发现增效的机会点。指望一个爆款打天下不是很现实，因此商品需要区分流量款、爆款、利润款、搭配款，有了商品分级后，再看每一类商品覆盖用户数量，比例，就能发现：
引流款是否对新用户有足够吸引力利润款是否覆盖足够多老用户还有哪些款没有覆盖到高价值用户机会点就是这么找出来的（如下图）
五、渠道分析怎么做渠道分析比用户和商品更直接：
砍掉高成本、低质量劣质渠道将用户向低成本的渠道引流做大低成本、高质量的渠道在渠道分析上，一般对拉新的关注度比较高，各个投放渠道的拉新成本，拉新后的用户价值计算是重点。不过要注意的是，由于现在渠道日益分散（实体店、电商平台、外卖平台、自建APP、小程序、短视频平台、社群、私域……），很有可能一个用户同时在多个平台活动， 一个平台会同时覆盖多个用户，因此区分出不同渠道覆盖用户类型，是进行优化第一步。
同时，渠道质量并非一个稳定数值，很有可能随着业务行动优化，因此，记录优化结果，建议优化方向，又是一个典型的增效的点。只不过，对每次优化动作，需要有业务标签库进行监控，才能看清楚到底在往哪里优化。
六、小结综上可见，想实现降本增效，不是只靠一条数据两条公式那么一计算，就咣当得出一个神威无敌大将军建议。
降本增效的本质，是通过数据手段，量化业务行为，核算业务成本，监控业务收益。量化才是最重要的一步。相应的，业务标签库，业财一体化流程，才是保障降本增效的根本。否则账目都是纸质单张，里边的描述和业务实际脱节，业务动作无法被数据监控，连基础的数据都核算不清，降本增效更无从谈起。
七、一个更深层的问题在知识星球内，有同学问了我一个灵魂问题：“我们公司的运营做事根本不和数据分析通气，数据分散在各个平台收集不上来，每天核算进销存和财务数据已经累死了，老板还觉得数据好大，能一下分析出很厉害的结论……咋办？”
这就是降本增效更深刻的问题：有些公司的管理就是很混乱，领导就是很自大，老板就是靠吃行业红利起家的，没啥科学经营理念。
客观的说，数据是无法拯救这么混乱的公司的，作为个人，能做的就是多积累能力，换个更好的环境了，这也算我们个人降本增效的好手段。而积累能力，是从日常学习中逐步提升的，欢迎加入我的知识星球，一起爆肝学习，每天都有进步。
#专栏作家#接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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