爱华网企业经营失败案例分析 数据，企业经营分析的藏金阁
阿里巴巴马云成功预测了2008年的经济危机，是利用数据对环境趋势判断的一个典型案例。他通过阿里巴巴平台发现整个买家的询盘数在急剧下滑，欧美对中国的采购也在下滑。海关是出售货物以后才能获得数据，而阿里巴巴则提前半年时间从询盘上就可以推断出来。 2011年日本大地震发生后仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局NOAA就发布了详细的海啸预警，通过对海洋传感器获得的实时数据进行计算机模拟，制作的海啸影响模型随即出现在YouTube等网站上。 2012年11月，奥巴马在总统选举中以332票对206票击败共和党候选人罗姆尼，获得连任，竞选团队幕后的数据分析团队在此次奥巴马连任的过程中发挥了至关重要的作用，其重要性甚至远远超越了人们的想象…… 沃尔玛是最早利用数据进行企业经营分析而受益的企业之一，一度拥有世界上最大的数据仓库系统，通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为了最了解消费者购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例，在2010年《经济学人》的一篇报道中，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的 167倍。 数据对企业经营分析的重要性 我们知道，企业每天都会面临着许多问题，如资金问题、人才问题、质量问题等，这都需要企业依靠管理来解决，而管理的本质除了对人的管理就是对事的管理，在对事管理的层面中重点是数据管理，如何提高销量（数量），如何节省成本（数值）等都是对数据的管理。企业内外任何事情都离不开数据，企业经营本身就是数据的输入与输出，企业规模越大，对数据的要求就越高。 数据的重要性从古至今一直处于首要地位，在战争时期准确的情报才能保证将军的运筹帷幄决胜于千里之外，如今的“情报”也是如此，只不过现在的“情报”是由大量的数据组成，这种数据的采集取决于企业的战略和管理者的需要，在这个数据充斥的时代，你需要用数据了解市场，需要用数据了解对手，需要用数据了解客户的实际需求，需要用数据提高企业业绩，在这个先进的云技术互联网的企业环境下，如何运用数据有效地为企业经营分析所用，不仅仅是互联网行业企业的“专利”，同样是传统企业面临和思考的问题。 对于企业来讲，经营分析主要是对内部经营信息和外部相关信息进行分析。其中企业的内部经营分析主要是财务类信息（如资产负债表、现金流量表、利润表等财务报告）、业务运营类信息（如采购信息、生产信息、营销信息）等。而对于外部数据的分析，主要来源于国家宏观经济数据、行业内外相关数据资料等。企业内外部数据共同构成企业竞争的基础信息，这些数据信息的质量和有效性从某种程度上构成了企业敏捷市场反应的竞争能力。 那么数据是什么呢？数据是信息的载体，对其的研究主要是对数据进行采集、分类、录入、存储、统计分析、统计检验等一系列活动的研究。数据可以是口头的、纸面的，也可以是信息系统里的，在系统里对数据的存储单位从以前的MB、GB，到TB，再到PB、EB、ZB、YB。举个形象化的例子，红楼梦含标点87万字，每个汉字占两个字节：1汉字=16bit=2*8位=2bytes，IGB约等于671部红楼梦。淘宝每天的活跃数据量超过50TB，共有4亿条产品讯息和2亿多名注册用户在上面活动，每天超过4000万人次的访问，这些都构成了当今社会这个庞大的数据池。 社交媒体、物联网、云计算、大数据和电子商务等的兴起，正在促使众多的传统、新型企业经营战略的重新审视与修订，伴随着传统的商业智能系统向纵深应用的拓展，商业决策已经越来越依赖于数据，利用各种先进的技术手段和方式以挖掘更多数据创造更多的商业价值成为必然，对数据业务的战略意义和高度关注也成为一种趋势。 数据对企业经营分析的影响主要分为几个方面：1.实现企业过程控制管理。企业通过数据的自下而上的收集，满足了基础层、管理层和决策层对数据的需求，由数据形成各种表格、报表、文档等，对企业的日常管理进行规范化、标准化的过程控制和干预，并通过商业智能系统，改变企业决策方式，提高决策质量。2.帮助企业预防经营风险。企业经营风险有授权风险、领导风险、筹资风险、现金风险、持续经营风险等，通过数据提供量化的、客观的依据，助力企业建立顺畅的授权机制，规避因个人拍脑袋产生的决策风险，可实时盘点企业现金流，实现企业持续经营的经营管理数据支撑，帮助企业预防各种经营风险。3.通过IT创新促进管理创新。以科技、互联网等企业应用新型技术带动当代众多企业的IT创新之路，如面向用户的企业长期利用数据来细分和定位用户，通过互联网点击流跟踪个体用户的行为，跟踪其偏好，使得企业实时的、个性化的、贴身的客户服务管理创新成为可能，从粗放到精细再到精准，从产品到服务再到顾客体验。通过移动CRM的引用，增加客户的粘性。4.改变公司旧有的生态系统。数据经济是建立在数字化网络基础上，个性化的价值服务。个性化的意义是通过数据得以挖掘和表现，通过数据分析，对价值的社会化有效程度和功能的有效程度进行一对一的调节。企业对数据的挖掘和价值再造，从某种意义上需要打破原有的价值网络，实现内外部数据的联动反应和信息捕捉，企业的价值链活动将会更加紧密地触及合作伙伴与客户，从而通过数据改变企业已有的生态系统。 企业利用数据进行经营分析，主要分为以下几个步骤： 1．识别信息的需求。对于企业来讲，面对浩瀚的内外部数据，收集哪些数据是先决条件，识别信息需求是企业管理者的职责，应根据决策和过程控制的需要，通过识别需求来管理利用那些基础数据信息为企业经营分析所用。 2．数据收集归类。企业数据除一些纸质的数据信息外，主要通过信息技术的方式（如移动终端、信息系统等）进行收集。采用表格、表单等的方式，对企业业务信息、财务信息、人力信息等数据资源进行收集整理，如互联网企业通过SNS、微博、视频网站、电子商务网站等收集回来的数据信息，数据收集归类是数据对企业经营分析的基础。 3．数据统计分析。是指企业在收集内外部的数据基础上，通过加工、整理和分析，使其转化为信息，通常采用矩阵图、关联图、直方图、控制图等工具对信息进行归类处理处理。通过对数据的统计分析，形成企业的经营分析报告，包含关键指标的总结与标准的对照，经营状态的汇报及其历史状态的对照，存在问题的描述及其造成的原因、结果和下一步的计划。如财务经营分析指标可以从收益性指标、运营能力指标、成长型指标、预算完成指标等几类。 4．评价与改进数据分析的有效性。企业应对提供决策的信息的充分性、可信性进行评估，对数据分析方法的合理性进行评估等，并通过对企业未来新的目标及计划的设定，执行并进行过程监控、总结执行计划的结果并找出问题，对总结的结果进行处理并予以标准化，要做好相关记录，数据统计与分析及其结果的运营应是个不停止的循环。 企业如何利用数据 随着数据对企业的影响越来越重要，而一些先进的企业如沃尔玛等已率先在数据方面获得相关的收益，这种示范的作用有助于企业加强对数据的重视程度。企业应着重关注和加强以下几方面的工作： 1．无论是传统企业还是新型互联网企业，都应加大对数据的重视程度，加大利用信息技术手段对企业经营数据的收集力度。ITValue社区的调研结果显示，57%的中国CIO开始加大数据的关注程度。数据伴随着企业商业智能的普及也越来越被企业的管理者重视。 2．应加大对企业内部经营历史数据的有效分析，并形成自下而上的数据统计分析报表。众多企业通过信息系统来获取企业内部经营数据，在结构化数据、非结构化数据的筛选下，企业根据自身战略与管理需要，对内部数据进行筛选、分析，形成符合企业自身特色管理需要的各种经营分析报告，提高经营信息的准确性和有效性。 3．应加大对企业外部相关数据的收集与分析，利用竞争情报等相关系统实现对行业趋势的精准理解。企业处于数据经济的年代，企业与企业之间的边界日渐模糊，行业内外的相关外部数据对企业的日常运营产生紧密的联系，企业愈发不能单凭内部闭门造车完成企业的价值增值，越来越需要企业利用竞争情报等外部数据抓取技术，实现企业对市场的敏捷反应。 4．应着重加大对云计算、大数据、物联网等前沿技术的研究与本企业创新应用，实现价值增值。社交媒体、电子商务、物联网等新应用已经势不可挡，这样新型的应用打破了企业原有价值链的围墙，企业仅对原有企业价值链各个环节的数据进行分析，已经不能完全满足需求，需要借助于大数据战略、云计算手段等打破数据的边界，扩展数据的应用，了解更为全面和持续运维的生态系统全景数据图，实现企业价值生态系统的创新应用。如EMC公司作为IT科技公司，率先提出大数据作为公司发展战略，IBM则利用其硬件与软件方面的优势，希望在为企业服务时能够提供端到端、整体的数据解决方案。因数据产生的企业核心能力将帮助企业在新型技术环境条件下寻找最优的模式支持商业决策，并且确保做出接近最优的商业决策进行市场反应。 总之，数据对企业经营分析的影响很重要，企业需要加大对数据的收集、统计、分析和有效利用，还应当结合企业实际需要，在数据经济的这次浪潮趋势中，企业应率先进行一些数据战略、IT创新的企业应用，坚持以数据为核心、以数据为动力，来提升产品对用户的引力、强化企业竞争力，创造一些新的商业机遇，才能不被“数据鸿沟”所延宕，在不断风起云涌的数据大潮中乘风破浪。 企业案例介绍 本文以一家电子商务网站为例，来介绍数据对企业经营风险分析的影响。乐林公司是一家电子商务成熟网站，模式为B2C，年销售在1.5亿元左右，员工近百人。其运营的主力就是网站的运营。企业网站运营数据分析可从日常性数据、每周数据分析、用户分析、流量来源分析、内容分析等指标内容展开。 企业日常性的数据是基础，包括流量相关数据（IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例等）、订单相关数据（总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价等）、转化率相关数据（下单转化率、付款转化率等）。 每周数据分析是指把每周的主要数据指标作为比对，对产品和网站运营提出改进: 1．网站使用率中有跳出率、回访者比率、访问深度比率等指标，其中回访者比率为一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较好。太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 2．运营数据。是指将每日数据汇总，每周的数据是稳定的，与上周数据进行比较，来指点运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。 用户分析包括会员状态分析、会员的复购率、转换率。复购率体现企业整体竞争力，包括知名度、口碑、客户服务、包装、发货单等每个细节，好的B2C复购率能达到90%左右，没有复购率的B2C企业是不能实现持续经营的。 流量来源分析采用的是谷歌的Google Analytics，各种统计数据信息较为全面，对网站企业经营也最有意义。包括监控各渠道转化率和挖掘有效媒体。挖掘有效媒体是指通过网站数据，我们了解什么样的渠道效果转化比较好，以此类推，复制成功的营销渠道模式。 内容分析主要有两项指标，退出率和热点内容。退出率是网站企业的好医生，哪里的退出率高，基本能说明一些问题；热点内容是用来指导运营工作的，通过关注什么产品、分类、品牌点击最高的数据信息，进一步在推荐中提供重点指导。商品销售分析是网站企业内部数据，根据每日的数据信息、每周的数据比较，形成销售分析的各种报表，帮助网站企业经营分析决策。
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