互联网行业数据化运营6：订单1

在全篇开始处介绍了互联网企业的盈利模式大抵可以分为三种：向用户出售商品或服务类、广告盈利类、直接收取费用类。这种“向用户出售商品或服务”类公司所涉及的分析，可以拆分为“用户、订单、商品/服务”这三个模块。

前面五篇，是从用户的角度出发，来分析数据的。那么用户都来了，该产生订单了吧，否则要“你（用户）”何用？

第一篇也提到了，我们分析数据，是要有价值的，什么样的价值？可以提高收入、可以降低成本、可以避免风险。分析订单相关数据，主要还是为了能够提高公司的收入的。那这一块的数据要怎样分析，才能够对提高收入有促进作用呢？这个问题，还要有点耐心，听我慢慢道来，因为平时比较忙，整理文章又是一个费时费力的事情；同时还要有点气度，看到不对的地方，不要砸电脑砸鼠标，从经济学的角度来看，不划算；最好还有点热心，可以与我交流，一起完善这样的话题，顺便还能体现社会主义核心价值观。

从指标分类的角度来看，相比于用户数据，订单数据更复杂一点，毕竟连接着用户和商品／服务两大模块。我们先用下面这句话来定义订单。

订单：谁在什么时间、地点把什么东西以什么样的价格、方式卖给了谁。

我们可以从这句话中解析出下面几个维度：

谁：B端商家或者线下团队
在什么时间：订单时间
在什么地点：地点
把什么东西：商品或者是服务
以什么样的价格：商品或服务的价格
什么样的方式：交易方式
卖给了谁：最终用户

（上面的每个维度都可以进一步分解出更多、更细的信息，例如商品可以分为类型、品牌等，但大体上分为上面的几类，更细节的后面讨论。）

同时，订单也可以分成几个状态，例如：等待受理、发货订单、成功订单、取消订单、退货订单、投诉订单等等。这个状态也是根据业务不同而不同的，但是多一个少一个也并没有多大的区别，分析思路都是一样的。

介绍了上面的内容，我（jiago王）整理出下图，这样看起来更加直观。

在知道以上内容后，我们聊聊怎样分析数据，有助于提高公司的收入吧。先问个问题，在各公司中肯定都有对订单数据进行分析，这些分析报表，都产生价值了吗？相信有的公司做的比较好，但一定有这样的情况，就是一部分、甚至好大一部分的分析报表，仅仅是满足了业务人员或者领导的好奇心，别的并没有什么卵用。所以我喜欢从目的出发，再进入到方法。

在订单这个层面上提高收入，无非是两条路，一是扩大订单量，二是提高客单价。要提高客单价，要么是降低折扣、提高件单价，要么是提升连带率。如下图所示：

此外，我整理了以下四个方法，辅助提升订单额的实现：

通过数据对比、数据追踪，形成压力和刺激
精准运营，在对的时间把对的商品／服务卖给对的人
调整商品／服务的结构和价位，优化布局，促进成单
少犯错误，减少问题的发生避免流单（提升体验在此范围）

（上面几种方法中，具体的分析场景与前面五篇文章中内容有很多交集，具体遇到的地方会加以说明）

本篇先介绍第一种方法，要怎样分析和展示数据。（我们终于进入了正文，我去倒杯水先）

通过数据对比、数据追踪，形成压力和刺激

这种方法最常见了，无论是传统企业或者是互联网公司，很多报表都是服务于这个方法的。为什么使用面这么广，因为又简单又好用啊～

对比，一般是以下几个维度的对比

实际值与目标值的对比
地区之间的对比
商品／服务类型之间的对比
不同时间的对比
不同交易方式的对比（交易平台、支付方式等）

数据追踪，也就是把数据按时间的维度拉开，发现其中的规律和异常。

先按照上面思路来看几个栗子

1.实际值与目标值的对比（这个值可以是订单量，也可以是金额）

这种对比分析，常见到一点新鲜感都没有了是不是？它太容易被想到了，定目标，然后进行监控，没完成就批评，完成就奖励，刺激任务的达标。但是较起真来，目标的设定也是有难度的，前面我列出了很多的维度，目标要细到每个维度都设值吗？时间维度，是细到日目标，还是月目标就够了呢？如果设置月目标，会不会有销售或运营团队产生月末刹车的情况呢？那改设置日目标，又要怎样设计呢？

以终为始，我们为何设置目标值，是为了通过目标值的设置，与实际值的对比，产生压力和刺激，以此来激励业绩的提高，也就是订单量的提高。那思路就清晰了，是否选定为目标维度，就看这个维度是否可被刺激。我们从上面的维度中逐一筛选一下：

B端商家或销售：如果是阿里巴巴或者饿了么那种平台应用，订单出售端是B端商家，这类B端商家肯定就不需要设定目标值了，那么多商家，怎么设置的过来，另外，你就算设定了目标值，人家也不甩你呀；如果有销售，也就是线下地推团队，比如家装类的、p2p类的，那这个值就有意义了。

时间：这个明显是有意义的，但问题在于时间粒度怎样选择。实际情况，也是根据业务场景来的，有的业务月目标就可以了，有的要设置日均目标，甚至有需要设置小时目标的。（我如果只写到这里，一定会挨骂的，上面抛出了那么多问题，这里该接上去了）

有些设置月目标有点大，员工可能会有月底刹车的行为，日均目标又不合适，周一和周日的订单量差距太大。可以这样设置，取出前面3个月或者半年的数据，以周为周期，算出周一到周日的订单量的系数比例，例如：1.1，1，1.3，1.2，1.5，1.6，1.4。可以看出周二的订单量最小，给这个最小的目标设置一个值，比如2000单，那么从周一到周日的目标订单量分布就是，2200，2000，2600，2400，3000，3200，2800。然后目标值与实际值的对比，就按照这样的分布走，相对就要合理一些了。

地点：如果是有销售团队，那么只需要细化到地区负责人就可以了，地区可以不再单独设置。总之，人才可以被刺激，设置地区，也是为了挂到某个责任人身上。

商品或服务：如果有人对商品或者服务的订单数量，或者比例健康度负责，那么可以对该维度设置目标，否则我也认为没有意义。

价格：想不到什么情况下需要对这个维度设置目标。

交易方式：如果为了避免交易数据垄断，控制交易平台占比，可以对该维度进行设定目标，否则不需要。

最终用户：你如果觉得他是可控的，那就设置吧。

如下图：目标粒度为‘销售团队’、‘日期’、‘交易’方式三个维度。

上图中，分别列出了完成任务的团队、未完成任务的团队。通过这样的对比，配合以激励政策，对销售团队形成压力，促进销售团队订单的推广。