为什么80%企业忽略了业务指标的核心价值？

一、为什么需要经营分析

经营分析对于企业来说，就好比是航海中的指南针，能帮助企业在复杂多变的市场环境中找准方向。在电商这个竞争激烈的领域，经营分析更是至关重要。

首先，经营分析能让企业清晰地了解自身的运营状况。以电商企业为例，通过对业务指标的分析，如销售额、订单量、客单价等，企业可以知道自己的销售业绩是好是坏。假设行业平均销售额基准值在每月 50 万 - 80 万之间，而某初创电商企业在某个月的销售额为 40 万，这就明显低于行业平均水平。通过经营分析，企业能及时发现这个问题，进而去探究原因，是产品质量问题、营销策略不当，还是竞争对手抢占了市场份额。

其次，经营分析为企业的决策提供支持。在电商场景下，企业需要决定是否推出新产品、是否调整价格策略等。通过数据挖掘，分析历史销售数据、用户行为数据等，企业可以预测不同决策可能带来的结果。比如，通过对用户购买记录的分析，发现某类产品在特定地区的销量一直呈上升趋势，且用户对价格敏感度不高，那么企业就可以考虑在该地区加大这类产品的推广力度，甚至适当提高价格。

最后，经营分析有助于企业发现潜在的机会和风险。通过对市场数据的分析，企业可以发现新的市场需求，从而提前布局。同时，也能及时发现市场中的风险因素，如原材料价格上涨、政策法规变化等，以便企业采取相应的应对措施。

二、电商场景下的经营分析应用

在电商领域，经营分析有着广泛的应用。

先来说说销售预测。这是电商企业非常关注的一个方面。通过数据挖掘技术，对历史销售数据、市场趋势、用户行为等多方面的数据进行分析，可以预测未来的销售情况。例如，某上市电商企业，通过对过去三年的销售数据进行分析，发现每年的双十一期间销售额都会有大幅增长，且增长幅度在 30% - 50%之间。基于这个规律，结合当年的市场情况和营销策略，企业可以较为准确地预测出今年双十一的销售额，从而提前做好库存准备、物流安排等工作。

再看看用户行为分析。电商企业可以通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索关键词等数据，了解用户的偏好和购买习惯。比如，某独角兽电商企业发现，很多用户在购买手机时，会同时浏览手机壳、耳机等配件。那么企业就可以针对这些用户，推出手机和配件的组合套餐，提高客单价。

此外，经营分析还可以应用在产品分析上。通过对产品的销售数据、用户评价等进行分析，企业可以了解产品的受欢迎程度、存在的问题等。某初创电商企业在推出一款新的护肤品后，通过经营分析发现，虽然产品的销量还不错，但用户评价中关于产品包装的负面评价较多。企业及时了解到这个问题后，对产品包装进行了改进，从而提高了用户满意度和产品的复购率。

三、如何选择经营分析工具

面对市场上琳琅满目的经营分析工具，电商企业该如何选择呢？

首先，要考虑工具的功能是否满足需求。不同的电商企业有不同的经营分析需求，有的企业更注重销售预测，有的企业更关注用户行为分析。比如，某独角兽电商企业，由于业务规模较大，需要对多个地区、多个产品线的销售数据进行实时分析和预测，那么就需要选择一款功能强大、能够支持多维度数据分析和实时数据处理的经营分析工具。

其次，要考虑工具的数据处理能力。电商企业的数据量通常非常大，包括用户数据、销售数据、物流数据等。因此，选择的经营分析工具必须具备高效的数据处理能力，能够快速处理大量数据，并生成准确的分析结果。某上市电商企业在选择经营分析工具时，就重点考察了工具的数据处理速度和准确性，经过多次测试和比较，最终选择了一款能够在短时间内处理海量数据，并生成详细分析报告的工具。

再次，要考虑工具的易用性。经营分析工具的使用者通常包括企业的管理层、业务人员等，这些人员可能没有专业的数据分析背景。因此，工具的操作界面应该简单易懂，易于上手。某初创电商企业在选择经营分析工具时，就选择了一款操作界面简洁、功能模块清晰的工具，使得企业员工能够快速掌握工具的使用方法，提高工作效率。

最后，还要考虑工具的成本。不同的经营分析工具价格差异较大，企业需要根据自身的预算来选择合适的工具。某初创电商企业由于资金有限，在选择经营分析工具时，就选择了一款价格相对较低、功能又能满足基本需求的工具。

四、经营分析与数据挖掘的关系

经营分析和数据挖掘是相辅相成的关系。

数据挖掘是经营分析的重要手段。在电商场景下，企业拥有大量的数据，如用户数据、销售数据、市场数据等。这些数据就像一座宝藏，而数据挖掘就是挖掘这座宝藏的工具。通过数据挖掘技术，如聚类分析、关联分析、预测分析等，企业可以从海量数据中发现有价值的信息和规律。比如，通过聚类分析，企业可以将用户分为不同的群体，了解每个群体的特征和需求；通过关联分析，企业可以发现不同产品之间的关联关系，从而进行精准营销。

经营分析为数据挖掘提供方向。数据挖掘虽然能够从数据中发现很多信息，但这些信息并不一定都是企业所需要的。经营分析则可以根据企业的经营目标和需求，为数据挖掘指明方向。比如，企业想要提高销售额，那么经营分析就会确定数据挖掘的重点是分析影响销售额的因素，如产品价格、促销活动、用户满意度等。

总之，经营分析和数据挖掘相互结合，能够为电商企业提供更准确、更有价值的分析结果，帮助企业做出更科学的决策。

五、数据挖掘在电商销售预测中的应用

数据挖掘在电商销售预测中发挥着重要作用。

电商企业可以通过数据挖掘技术，对历史销售数据进行分析，发现销售数据的规律和趋势。例如，某独角兽电商企业通过对过去五年的销售数据进行分析，发现每年的春节期间销售额会有明显的下降，而在春节后的一段时间内销售额会逐渐回升。基于这个规律，企业可以预测今年春节期间和春节后的销售额，从而合理安排库存和营销策略。

除了历史销售数据，数据挖掘还可以结合其他数据进行销售预测。比如，结合市场趋势数据、用户行为数据等。某上市电商企业通过分析市场趋势数据，发现某类产品在未来一段时间内市场需求会大幅增长；同时，通过分析用户行为数据，发现很多用户对这类产品表现出了浓厚的兴趣。综合这些数据，企业可以预测这类产品在未来的销售额会有较大幅度的增长，从而提前做好生产和采购准备。

数据挖掘还可以通过建立预测模型来提高销售预测的准确性。电商企业可以利用机器学习算法，如回归分析、时间序列分析等，建立销售预测模型。某初创电商企业通过建立回归分析模型，将产品价格、促销活动、用户评价等因素作为自变量，销售额作为因变量，对未来的销售额进行预测。经过多次验证和优化，该模型的预测准确率达到了 80%以上，为企业的决策提供了有力的支持。

六、业务指标在经营分析中的作用

业务指标是经营分析的重要依据。

在电商场景下，有很多重要的业务指标，如销售额、订单量、客单价、转化率等。这些指标从不同的角度反映了企业的运营状况。

销售额是最直接的业务指标之一，它反映了企业的销售业绩。通过对销售额的分析，企业可以了解自己的市场份额、销售增长情况等。假设行业平均销售额基准值在每月 50 万 - 80 万之间，某初创电商企业在某个月的销售额为 60 万，虽然处于行业平均水平，但与上个月相比下降了 15%。通过进一步分析，发现是由于竞争对手推出了更有竞争力的产品，导致企业的客户流失。

订单量反映了企业的销售规模。通过对订单量的分析，企业可以了解市场需求的变化情况。如果订单量持续下降，可能意味着市场需求减少，企业需要调整产品策略或营销策略。

客单价是指平均每个客户的购买金额。提高客单价是电商企业提高销售额的重要途径之一。通过对客单价的分析，企业可以了解客户的购买能力和购买习惯，从而推出更符合客户需求的产品和服务，提高客单价。

转化率是指潜在客户转化为实际客户的比例。转化率的高低直接影响企业的销售业绩。通过对转化率的分析，企业可以了解自己的营销活动是否有效，网站的用户体验是否良好等，从而进行相应的优化和改进。

总之，业务指标在经营分析中起着至关重要的作用，企业通过对业务指标的分析，可以及时发现问题，采取相应的措施，提高企业的运营效率和竞争力。

七、决策支持在经营分析中的重要性

决策支持是经营分析的最终目的。

在电商企业的运营过程中，会面临很多决策，如产品决策、价格决策、营销策略决策等。经营分析通过对数据的分析和挖掘，为这些决策提供支持。

以产品决策为例，电商企业需要决定是否推出新产品、是否淘汰旧产品。通过经营分析，企业可以了解市场需求、产品的销售情况、用户的反馈等信息。如果市场上对某类新产品的需求较大，且企业自身具备生产和销售这类产品的能力，那么企业就可以考虑推出新产品。反之，如果某类旧产品的销售额持续下降，且用户对该产品的评价较差，那么企业就可以考虑淘汰该产品。

价格决策也是电商企业非常重要的决策之一。通过经营分析，企业可以了解产品的成本、市场竞争情况、用户对价格的敏感度等信息。如果产品的成本上升，而市场竞争又比较激烈，企业就需要权衡利弊，决定是否提高产品价格。如果用户对价格的敏感度较高，那么企业在提高价格时就需要谨慎，以免导致客户流失。

营销策略决策同样离不开经营分析的支持。电商企业需要决定采用哪种营销策略，如广告投放、促销活动、社交媒体营销等。通过经营分析，企业可以了解不同营销策略的效果，从而选择最有效的营销策略。比如，通过对广告投放数据的分析，企业发现某个广告渠道的转化率较高，那么企业就可以加大在这个广告渠道的投放力度。

总之，决策支持在经营分析中起着至关重要的作用，它能够帮助电商企业做出更科学、更合理的决策，提高企业的竞争力和盈利能力。

八、误区警示

在进行经营分析时，电商企业需要避免一些常见的误区。

误区一：过度依赖数据。虽然数据在经营分析中非常重要，但并不是所有的决策都可以完全依靠数据来做出。有时候，市场环境的变化、竞争对手的策略等因素是无法通过数据来准确预测的。因此，企业在进行经营分析时，需要结合实际情况，综合考虑各种因素，不能过度依赖数据。

误区二：只关注短期指标。很多电商企业在进行经营分析时，只关注短期的业务指标，如销售额、订单量等，而忽视了长期的发展。这样可能会导致企业为了追求短期利益而采取一些不利于长期发展的策略。因此，企业在进行经营分析时，需要同时关注短期和长期的指标，制定可持续发展的战略。

误区三：忽视用户体验。用户体验是电商企业成功的关键因素之一。很多企业在进行经营分析时，只关注业务指标，而忽视了用户体验。这样可能会导致用户流失，影响企业的长期发展。因此，企业在进行经营分析时，需要将用户体验纳入考虑范围，通过提高用户体验来提高企业的竞争力。

九、成本计算器

在电商企业进行经营分析时，成本是一个非常重要的因素。以下是一个简单的电商成本计算器，帮助企业计算运营成本。

企业可以根据自己的实际情况，填写相应的成本项目和金额，计算出总的运营成本。通过对成本的分析，企业可以了解自己的成本结构，找出成本控制的重点，从而降低成本，提高利润。

十、技术原理卡

在经营分析中，数据挖掘技术是非常重要的。以下是一些常见的数据挖掘技术的原理。

• 聚类分析：聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间具有较低的相似度。聚类分析的方法有很多，如层次聚类、K - 均值聚类等。
• 关联分析：关联分析是发现数据中不同项之间的关联关系。例如，在电商销售数据中，发现购买手机的用户同时购买手机壳的概率较高，这就是一种关联关系。关联分析的常用算法有 Apriori 算法、FP - growth 算法等。
• 预测分析：预测分析是利用历史数据和统计方法，对未来的趋势和结果进行预测。例如，通过对历史销售数据的分析，预测未来的销售额。预测分析的常用方法有回归分析、时间序列分析等。

了解这些数据挖掘技术的原理，有助于电商企业更好地理解经营分析的结果，从而做出更科学的决策。

本文编辑：帆帆，来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作