商业分析方法导读
更新: 7/18/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
商业分析最重要的是使用数据分析方法解决商业问题。理解了商业分析相关概念后，接下来具体介绍一下商业领域的数据分析方法。以下数据分析方法为导读内容，分基础方法、初级方法、中级方法、高级方法，共24个数据分析方法。
一、基础方法：认识现状
1、读懂数据含义
基础方法考察的是一个指标在时间维度上的走势，描述业务发展状况，从而总结出发展规律特征。掌握了基础分析方法，也就具备了所谓的“数据敏感性”。
要想读懂数据的意义，数据必须要配合评价标准来解读。 数据本身并不会“说话”，只是“冷冰冰”地展示状况。单单靠一个数据，也不能带来商业回报，数据要配合评价标准使用，才使数据有意义。只有基于数据标准作出正确判断，才能让商业经营越做越好。
然而建立数据判断标准最简单的办法往往是“拍脑袋”，直接给一个数据标准，如本月目标100万。但是在大部分情况下并没有人直接告诉你：某个数据指标做到某个数值，就能生意兴隆，直接“拍脑袋”给到的数据很有可能也是错误的。
通常情况下，人们能看到的是一个数据，或者很多数据组成的曲线。让整体数据走势曲线成为“评价标准”，从曲线中读出数据的含义，总结出业务发展规律。
2、方法
下面有4种常用的基础分析方法，可快速从曲线中读懂数据的含义：
- 趋势分析法：用数据描述业务发展态势，通过数据走势判断业务发展的好坏。
- 自然周期分析法：用数据描述业务随着季节更替产生的变化，发现业务的季节变化规律，从而判断业务发展的好坏。
- 生命周期分析法：用数据描述业务全生命周期的变化趋势，发现业务的生命周期规律从而判断业务发展的好坏。
- 主动行为分析法：用数据衡量，业务受主动行为影响而产生的变化规律，从而判断不同行为的好坏。
3、作用
以上4种方法的底层逻辑都是通过一段连续的数据走势，描述业务发展的状况，从而总结出发展规律性的。比如，只要连续3天的收入下跌，就会引起人们的恐慌！哪怕下跌得并不多，哪怕过往也经常出现，哪怕这本来就是淡季，也会让人怀疑“是不是哪里出了问题？”
因此，一段连续的数据，不能割裂来看，而是要作为一个整体来看。通过整体的走势，建立评价标准，判断指标的波动是正常的还是异常的。如果是异常波动，再结合指标具体含义，判断波动是有利的还是不利的。
如果不从这些连续的数据走势中找出规律，就会让人陷入无穷的纠结中。如果仅仅因为一两天的数据波动就展开细节分析，很有可能分析报告还没写完，数据就已经涨上去了，空耗精力。所以，从数据走势中总结发展规律，是所有商业分析的第一步。
二、初级方法：发现问题
1、多指标、多维度分析
在实际工作中很有可能有以下需求：
- 观察整体指标的内部构成，发现细节问题/机会点。
- 综合多个指标对业务进行考察，从多方面做出判断。
- 对比不同业务的表现，找出表现更好的业务。
这时需要观察子指标，并考察多个指标间的关系，另外还需要考察多个分析维度，再选取合适的对比对象。此时，需要更加复杂的分析方法。
2、方法
如下下面8种初级分析方法：
- 结构分析法：通过认识内部结构发现问题。
- 分层分析法：通过区分高/中/低用户群群体发现问题。
- 同期群分析法：通过与同期对照发现问题。
- ROI/比率分析法：通过综合对比投入/产出发现问题。
- 矩阵分析法：通过两个维度矩阵发现问题。
- 盈亏平衡分析法：通过盈亏走势发现问题。
- 对比分析法：通过树立正确的对比标杆发现问题。
- 多指标综合评估法：通过综合多角度做出判断。
3、作用
商业分析中的数据指标非常多，如果指望一次看清楚所有问题是不可能的。因此，建议按以下顺序来分析，如图所示。 
按照这样的顺序，可以由浅入深，每一步都有分析结论，可以有效避免陷入数据泥潭。
三、中级方法：解决问题
1、理清分析逻辑
当要深入分析业务细节时，仅仅考虑收入/成本指标就不够了。如果分析的问题还需要考虑销售渠道与供给情况、以及考虑成本转化收入的过程时，需要分析的指标和分类维度就大大增加，这时候就需要一清晰的分析逻辑。
2、方法
如下5中种中级分析方法：
3、作用
中级方法的第一步：是要厘清成本、过程、收入之间的关系，清晰地展示以下内容：
- 投入多少成本？
- 做了哪些事情？
- 做到什么程度？
- 得到多少收入？
这样清晰、有条理地展示现状，才能为后续的工作打下基础。
中级方法的第二步：是监控过程。在有了清晰的逻辑以后，就要对执行的过程进行监控。监控是发现问题、确定解决方案、寻找标杆的基础。
中级方法的第三步：是定位问题的发生点。就如同某种疾病会引发人体发烧一样，造成指标的波动可能有各种原因，在分析原因之前，得先定位真正的问题点。
中级方法的第四步：是确定解决问题的顺序。问题分轻重缓急，解决问题也得有先后顺序。在着手行动之前，得先看清楚哪些是主要问题，哪些是次要问题，这样才能有重点。
中级方法的第五步：是找到优秀的销售标杆。 销售与供应都需要专业的技能才能实现。数据分析再细致，也不能替代这些技能，但数据分析可以帮助人们找到优秀的销售标杆，从而复制它的成功经验，可以帮助人们了解供应的基本规律，从而在发生货品积压、缺货之前，就做出预判。
整个中级方法的原则是厘清逻辑、分清先后，如下图： 
四、高级方法：洞察业务
1、洞察业务逻辑
商业分析的难点在于影响业绩的各种因素相互交织，难以区分。这一点在运营、营销、产品设计等工作上体现得尤为明显。这些工作就是叠加在正常的产品进销存之上才起作用的，因此很难区分清楚：在1亿元的业绩里，促销额外贡献了多少金额，产品设计又贡献了多少金额。
从本质上看，用户决策就是综合性的。当用户花100元买一件产品的时候，是不会区分以下信息的：50元付给产品本身，30元付给门店的装修，10元付给产品包装，10元付给销售员的微笑......产品价格、包装、门店装修、销售的服务、优惠活动、品牌口碑，共同促成了这100元的消费。
但是，如果能区分出哪一点是真正驱动用户消费的关键因素，就能实现四两拨千斤的效果因此才衍生出了商业分析的高级方法。几乎所有的高级方法都是围绕着厘清复杂因素、找到关键驱动因素进行的。
2、方法
如下7种高级数据分析方法：
- 自然增长率：分析在没有外力作用下的业务增长
- 单维度分析：从单维度检验业务假设
- 多维度分析：用MECE方法处理多维度业务假设
- 数据测试分析：测试分析结论的正确性
- 因果关系分析：追溯问题源头
- 指标异动的关键原因分析：从多种原因中锁定关键原因
- 前瞻性分析：预判未来走势，发现商机
3、作用
在自然科学领域，厘清复杂因素有标准的实验方法：控制变量法。比如培育种子的方法。科学家们会把不同类型的种子放在封闭的实验室，逐一调节光线、土壤、温度、水分、养料等因素，一项项地进行实验，测试清楚一种因素的影响后再测试下一种因素的影响。这样才能获得翔实的数据，还能在后续逐步添加新因素，从而发现各种因素之间的交叉影响。
对于商业问题，这么做显然不现实，没有企业能把用户关在实验室里为其做实验。而且很多红极一时的广告、营销创意、商业活动，都是利用了用户的冲动情绪，在这种环境下，用户的决策本身就是非理性的，既难以用数据量化，又难以总结经验、复制使用。一旦某个举措被证实有效，竞争对手也会快速跟上，从而引发外部环境的改变。这些都让商业分析无法直接复制自然科学实验的方法。
在使用商业分析解决这些复杂问题时，首先要从排除自然增长率开始，也就是要区分出在没有内部的运营/营销动作，也没有外部环境的影响情况下，用户到底有多大概率进行自然消费。自然增长率的衡量是评估运营、营销、产品设计等因素的基础。
其次，利用单维度分析方法对单个业务的假设进行检验。如果某个因素的影响特别大，以至于超过其他所有因素，就能在这种单维度检验中得以验证。这样有利于发现重大的影响因素，先抓重点问题。如果想进一步区分其他因素的影响，则需要借用多维度分析方法，建立复杂的分析假设。
最后，分析结论很有可能无法完全通过事前分析确认，此时需要进行事后测试检验来分析结果的真实性，这就需要用到数据测试的方法了。
有了自然增长率、单维度分析、多维度分析、数据测试这4种方法，就有了解决问题的基本思路。利用这些方法，可以对因果关系、指标异动、关键问题、未来趋势等进行分析从而在一定程度上解决复杂的问题分析。