Modelos de negocio que los principiantes también deben comprender: construcción de modelos de datos en capítulos prácticos

Introducción: si su impresión sobre los modelos de datos todavía se limita a lo que el jefe quiere leer y lo que los profesionales usan como arma poderosa, léalo cuando tenga tiempo. Este es definitivamente un artículo que no puede perderse, porque subvertirá su imagen. Comprensión original de los modelos de datos, ¡le enseñará cómo implementar operaciones basadas en datos en su trabajo!

Primero, hablemos de por qué necesitamos crear un modelo de datos:

? 1. Visualización cuantitativa de todas las situaciones actuales: normalmente, lo que más nos preocupa son las ventas finales de los comerciantes, pero lo que quiero decir aquí es que los pedidos perdidos son mucho más importantes que los pedidos finalizados. ¿Por qué dices eso? Principalmente porque los usuarios que han completado transacciones han reconocido subjetivamente nuestros conceptos, precios, productos, servicios y otros atributos, mientras que los usuarios perdidos que no han completado transacciones pueden ser nuestros clientes potenciales. ¿Y si sólo se conoce un modelo de negocio?

? 2. Base teórica de todos los objetivos: después de que el negocio se haya lanzado por un período de tiempo, todos los aspectos del negocio básicamente podrán funcionar sin problemas. Los datos históricos son el único criterio para establecer objetivos. Por ejemplo, la tasa de conversión de transacciones de usuario actual es 10 y queremos aumentarla en 20. Todas las estrategias y métodos mejorados solo pueden proponerse optimizando el modelo actual y no pueden extender nuestro pensamiento a otros métodos no relacionados;

? 3. La base para la discusión de todo: esta función del modelo de datos básicamente puede resolver más de 80 razones que son consistentes con los argumentos. Independientemente de si existe soporte de datos específico, aún es necesario utilizar un modelo razonable para limitar el alcance y los límites de los discursos de la conferencia. Si sus reuniones están llenas de “Creo”, “Creo”, “Nadie haría eso”, etc., un modelo con datos puede ser una buena bofetada y hacer que la reunión vuelva a la normalidad.

A continuación, hablemos de los modelos de datos más utilizados:

? 1. Modelo de embudo: Este es probablemente uno de los modelos más utilizados en nuestro trabajo diario. Su función principal es representar el estado comercial y la tasa de conversión de cada enlace, y mostrar de manera integral el desarrollo de un negocio mes a mes o año a año. Todos los negocios que implican pérdidas se pueden estructurar utilizando el modelo de embudo. Las situaciones comunes incluyen: modelo AAARR (adquisición, activación, retención, ingresos y difusión) y modelo de retención.

? 2. Modelo de distribución: Su función principal es representar la distribución de datos dentro de un cierto rango e integrar los datos en forma de clasificación. Los escenarios comúnmente utilizados incluyen: distribución del consumo, distribución de ventas de productos, retratos de usuarios, la regla 80/20, etc.

? 3. Análisis de ruta: la función principal es indicar la situación comercial en cada etapa y, finalmente, seleccionar la ruta óptima mostrando el estado actual de todos los nodos;

Los siguientes son algunos principios para construir un modelo de datos :

? 1. Todos los enlaces o nodos deben estar directamente relacionados con el resultado. Ya sean embudos, lanzamientos o análisis de rutas, cada vínculo en el proceso de creación del modelo de datos es directamente responsable de los resultados. Por ejemplo, somos una empresa orientada a las ventas, por lo que si los empleados están dispuestos a trabajar horas extras no está directamente relacionado con los resultados, por lo que no utilizaremos horas de trabajo extendidas como punto de evaluación para un modelo de datos;

? 2. Cuanto más detallado sea el modelo, mejor. Una atención excesiva a los detalles puede conducir fácilmente a un control general insuficiente o a desperdiciar mucha mano de obra y recursos materiales en enlaces que tienen poco impacto en los resultados. Cuando construimos un modelo por primera vez, a menudo solo nos centramos en módulos grandes. Sólo cuando realmente necesitamos mejorar la tasa de conversión o la base de un módulo específico, es necesario un análisis en profundidad;

? 3. No se recomienda el uso del modelo de datos en pequeñas y medianas empresas sin soporte del sistema, porque el modelo de datos necesita recopilar datos en nodos clave. Sin la automatización del sistema, el trabajo manual es básicamente imposible, especialmente cuando colaboran varios departamentos. Sin embargo, si solo hay unas pocas personas, alguien puede estar familiarizado con toda la línea de negocio y también puede utilizar Excel como soporte para construirla.

Finalmente, hablemos de cómo construir un modelo de datos empresariales:

Tomemos como ejemplo una plataforma puerta a puerta O2O.

Luego de que el usuario deja su número de teléfono en la plataforma, el personal de televenta hará un seguimiento para adecuar las necesidades, y finalmente seleccionará al personal adecuado para brindar el servicio puerta a puerta:

1. objetivo, entonces debe establecer El modelo de embudo, en última instancia, aumenta las ventas al analizar los canales de adquisición de clientes, las conversaciones telefónicas, las coincidencias comerciales y otros vínculos. Éstas son las cuatro palabras de la operación: "aumentar los ingresos y reducir los gastos". El código abierto significa ampliar los canales de adquisición de clientes y aumentar la base de usuarios, y reducir los gastos significa, en última instancia, mejorar el desarrollo de todo el negocio al aumentar la tasa de conversión de cada enlace;

2. Necesito establecer Un modelo de análisis de ruta, en última instancia, mejora la tasa de recomendación del usuario al analizar las motivaciones del usuario (servicio en sí, calidad, precio, etc.). ), la calidad de los canales para compartir y los usuarios recomendados. Como se puede ver en la figura siguiente, las recomendaciones basadas en intereses representan aproximadamente el 20% del total. El mayor canal de conversión es WeChat, con más de 65.438 recomendadores.

3. Si el objetivo es incrementar el precio unitario por cliente (seguir consumiendo otros servicios de alto valor después de la limpieza), entonces es necesario construir un modelo de distribución e introducir diferentes políticas preferenciales analizando el Características de consumo secundario de diferentes usuarios. Empujar a los usuarios a promover su consumo. Como se muestra en la figura siguiente, si desea aumentar el precio unitario por cliente, la mejor manera es comenzar con todos los grupos de edad de 41 a 50 años. Dado que su poder de consumo es obviamente más fuerte que el de otros grupos de edad, este grupo de consumidores obviamente no puede utilizar los incentivos como referencia (principalmente desde la perspectiva de los costos de marketing). Por lo tanto, la construcción del modelo de datos no debe considerar solo el modelo actual. pero también es necesario asociar otras opciones y diseñar Desarrollar un modelo que se ajuste a la forma de negocio;

? En resumen, todos los modelos se basan en objetivos y pueden completarse antes de que avance el negocio. De lo contrario, los datos recopilados posteriormente no solo no garantizarán la puntualidad, sino que también causarán muchos problemas, como datos incompletos, datos mixtos que no se pueden limpiar, etc.

Resumen:

Este es un trabajo de tapar huecos. Creo que el software de oficina que los principiantes también necesitan conocer estará disponible pronto. Sin embargo, la primera serie de modelos de negocios que los principiantes aún necesitan comprender tiene 1 introducción al modelo de negocios y 2 estudios de caso que aún no se han completado, por lo que completaré este pozo recientemente. En el próximo número, nuestro contenido será "Esos". ¡Quién murió debido a una elección incorrecta del modelo de negocio"producto"!