BI团队如何高效应对快速扩张的公司的需求

摘要：根据提到BI同学两个层次： 第一：我们会接受业务方哪些需求帮他实现需求； 第二：我希望我们这边团队有更多的主动性； 给大家举两个例子，我们在公司的发展过程当中，会把一些成型的东西沉淀下来。

　　上一篇提到，作为数据分析的从业者，在这个公司发展过程当中，给他们的建议。

　　根据提到BI同学两个层次：

　　第一：我们会接受业务方哪些需求帮他实现需求；

　　第二：我希望我们这边团队有更多的主动性；

　　给大家举两个例子，我们在公司的发展过程当中，会把一些成型的东西沉淀下来。

　　第一个例子：节假日

　　当时公司的商户有一定规模之后碰到的第一个节假日，

　　节假日的时候交易会有一定的下降，这是很正常的。

　　因为线下支付的场景，有些人假期的时候在家里。

　　有一些这种商圈，上班期间，有很多这种白领用餐，放假了，有一些人节假日出国旅游了等等。

　　但是节假日回来之后，

　　什么时候我的商户的交易恢复到原先的水准算是正常？

　　什么时候没有恢复过去，就需要警惕？

　　第一次碰到节假日的时候，我们缺乏一个标准线

　　

　　所以当时就是等，第一天没有恢复，第二天第三天又没有恢复，开始担心。

　　而且看到一个很奇怪的数据，活跃商户数已经恢复恢复到了节前的水平，但是交易却没有跟着回到节前水平。

　　这说明什么问题？

　　说明我的户均笔数下降，户均笔数没有恢复到节前水平

　　户均笔数这个值，表征了很多东西

　　1. 它表征了一个城市，线下移动支付这个行业的热度；

　　两个城市，它的经济发展状况类似，但是一个城市对线下线下移动支付的接受程度更高，那么它的户均笔数可能会更高；

　　2. 户均笔数也可能表征了一个城市的商户结构；

　　比如说两个城市，交易水平类似，他们对于移动支付的接受水平也类似

　　可是我们BD去开拓商户的时候，商户结构不一样，比如一个城市的商户1个月能达到三千笔的商户占比50%，

　　另外一个城市一个月能够达到三千笔的商户占比30%，那么一定是第一个城市，他的户均交易笔数更高

　　户均交易笔数还可以受什么的影响？

　　1. 支付源头的活动影响

　　大家说微信跟支付宝，他们在大力的推进自己的移动支付的过程中，会提供一些力度很大的活动，这个时候消费者受到刺激。

　　户均笔数会增长很多，但是这里面可能有刷单的情况。

　　2. 竞争对手对我们影响

　　为什么竞品会影响我们的户均交易笔数？

　　我之前去拜访商户的时候，看到这样的情况，我看到一个商户，

　　它的不是很长的桌子上放着四个牌子，商户可能是一个据交易情况非常好的商户。但是今天消费者去扫码的时候，他也许直接取决于他喜欢的一个颜色去扫码，

　　那么你的这个概率就是100%变成25%了，所以这个时候你的商户户均交易水平会下降。

　　这其实也是我们当时最担心的一个情况

　　因为正常来讲，一个城市行业的热度，一个城市商户比例结构，不会在短期内发生变化。而那个时间用没有支付通道的活动，并且支付通道的活动的影响是上升不会下降，所以最担心的事情说是不是在这期间，竞争对手针对我们产品做了一个扫荡。

　　这事情之前是发生过的，当时我们被扫荡的时候，是在我们某一个城市的某几个特定区域，竞争对手进行了有针对性的扫荡，

　　并且只针对了两个行业，一个是水果行业，一个是便利的超市行业。

　　当时非常明显的数据特征，就是这个城市的这几个区域的这些行业商户流失率突然飙高，后来我们发现是竞争对手在有针对性的打。

　　可是当时我们把数据拆下来看的时候，并没有发现这种集中性特征。

　　比如说在某个城市有很高的优质商户流失，或者在某个行业，没有发现任何集中性特征。

　　这个情况，让我们觉得可能不是竞争对手的问题，因为没有人有精力打理的全量商户，竞争对手去扫荡的时候，一定是有针对性的。

　　我们日常考虑的一些常规因素都无法解释这个原因

　　所以当时有一点陷入困境，然后到第五天的时候，仍然没有恢复。

　　后来有个契机是什么呢，我有个朋友五一假期的时候出国玩，但有时候大家会多请几天假期搓成一个小假，然后到国外去玩。

　　当时第五天的时候，他正好回上海，我突然在想有多少人是像他一样？因为他在五一假期结束之后的这几天在国外，所以没有贡献线下移动支付的交易量。

　　如果这样的人很多的话，会不会是我交易迟迟没有到原来水准的一个原因，这其实是我们的一个盲区

　　我们针对提供服的对象是商户，我们很少关注消费者，很少关注C端，我们去拉了消费者的数据来看：

　　果然是消费者的人数的恢复，其实比商家要慢半拍。

　　最后我们看到的时间节奏是这样：一般清明/端午/五一这样的假期，商户的恢复速度是在节后回来3天，消费者恢复速度是商户的2倍，会在第6天，所以在第6天的时候交易也会对应到节前的水平。

　　那么，这个就是发现数据的问题，然后去找原因，最后定位一个结论之后，我们会把这个设成一个常规的事情。

　　在这样的时间节奏范围内，我都认为是正常，这是关于节假日的其中的一个例子。

　　关于节假日非常多的东西，在节前商户的提现，提现的次数，提现的金额，会跟平时有不一样的模式。

　　在节假日期间，商户的交易会有不一样的特征，节假日结束之后，商户的交易恢复，有它固定遵循的一个模式。

　　甚至在交易恢复之后的2到3周，还会出现因为节假日导致的一些商户特定行为，会引发一些数据异常。

　　所有这些东西总结起来，作为一套节假日期间商户交易行为的一个专项，我们会把它沉淀到报表里面

　　类似这样的专题有很多，除了我们平时的一些日常管理的数据，然后会出现各种各样的专题。

　　再有新的人进来的时候，我们会把这一套数据的东西推给他。

　　这个时候，其实就是把我们以往的一些最佳实践，通过数据产品的方式反灌给这些新加入团队的人

　　这是一个分析的举例

　　第二个例子，也是跟这个快速扩张相关的。

　　我们在提供一个报表的时候，其实有两个层次东西：

　　1.第一个是我提供什么内容给你，提供的内容后面蕴含的是我的最佳实践，是我的方法论；

　　2.第二个是我用使用什么方式提供数据给你；

　　在我们今天的直营渠道下，有18个分公司，大概700多人的销售团队。

　　我记得在还只有8个分公司的时候，

　　那个时候没有引入阿里云QuickBI产品，当时公司报表的研发主要是技术团队来做，大家一定知道，如果技术团队的去做这些事情，响应周期是比较长的。

　　要从需求的沟通，到开发的实现。

　　但是，技术团队在做研发的时候，业务部门是无法等的，

　　当时经常出现一个场景，是技术部门在帮我们实现报表，然后业务部门在没有拿到正式的数据产品之前，先自己用excel做手工报表。

　　我去参加销售管理的周会，很痛苦。内容非常多，我随便放了几个，比如说每一个分公司，他可能会看非常多的数据

　　我的新增商户这一周怎么样

　　我的高价值商户有无流失

　　我的这个公司下面团队怎么样，商圈团队怎么样

　　哪些销售人员的表现不佳等等

　　

　　一个Excel有非常多的tab，每个tab的报表都特别长。

　　他们要把公司的数据都放进去，然后我就听到每个分公司的老大会挨个的分析自己城市的情况，我就需要在一堆报表里面去找他说的数据，在一个海量的数据报表里面，涉及到的报表里面一条一条的去找，现在是8个分公司，如果公司更多，我就要疯掉了。

　　后来，我会给每一个新进来的人，给它赋予它自己城市的权限，也就说他进来看到的是自己城市公司的数据，不会被其他的数据打扰。

　　所以我来说，我们认为提供的内容是一个方面，这方面提供的方式也很重要，提供数据的方式，这里面很重要的一点，

　　就是要有相关的人看到自己相关的所有数据，但是不要看到跟自己不想出去，也不要看到不相关的数据

　　

　　下一篇将详细讲述，收钱吧快速发展情况下，BI团队如何结合阿里云QuickBI解决“成长的烦恼”

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