在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。促销的效果如何不能只凭感觉，必须通过数据分析来验证。

　　尽管啤酒与尿布的经典案例让人们认识到数据分析的神奇，然而在实际应用中，数据分析往往没有那么神奇，不过也并不容易实现。

　　对于企业负责人而言，在进行信息系统相关的投资决策时，并不容易。一方面，若不投入资金，企业的发展可能会受到限制，毕竟人工管理相对信息系统管理，不仅成本高而且效率低下; 另一方面，若投入资金，又感觉难以准确把握信息系统的投资收益。零售企业在数据分析方面的投资就最能体现他们的这种两难境地。数据分析被公认为是提升信息系统价值的有力工具，但很少见到真正成功的案例。投还是不投，真是很为难。不过，在笔者看来数据分析的效果是很显著的，关键在于如何使用它。

　　数据分析并不神秘

　　事实上，数据分析曾经困惑笔者多年。十年前，第一次看到啤酒与尿布的案例时，笔者就深信不疑地认为，数据分析大有可为，只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出另一个神话。今天，这个案例仍然被笔者奉为经典，不过笔者已经不太相信能够创造出这样神话般的奇迹了，反而更愿意相信某个大类的客单价这样一个简单的统计数字。实际上，笔者甚至认为自己被这个案例误导了，它过分神话了数据分析。其实数据分析就存在于报表的字里行间中，关键是要去发现它，了解它。

　　笔者曾经接触过一个企业并和他们的管理人员进行了一些探讨。他们的店长凭借着多年的经验管理着门店。店长每天关心门店的销售额多少，当某天销售额低落的时候，店长总会分析周围竞争店的促销活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。

　　这些变化真的影响了门店销售吗?如果是，具体影响了哪些商品的销售呢?这些店长却说不清楚，只是一种感觉。其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因为它只是一个经营结果，而非经营优劣的原因。我们企业的老总每天关注的公司销售额，但业务部门不能像企业老总一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。

　　笔者的习惯做法就是分析门店哪些大类的销售占比和以往的销售占比相比偏低?影响这些大类销售降低的原因是哪些?用促销额占比来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足; 用大类客单价来分析大类商品的价格带是否符合周围消费者的消费能力; 用捆绑来增加客单数和客单价; 用某个惊爆价商品的客篮商品资料分析它是否对某类商品的销售起到了带动效应等。还有很多数据都可以带给我们意向不到的信息，这些信息提示我们如何去改善经营方式。笔者认为，这就是数据分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，关键看如何使用它。

　　将信息技术与业务知识融合

　　在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业的老总或采购部经理常指责信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是能够从数据报表中发现“不懂业务的痕迹”。

　　有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的数据信息转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。

　　是的，目前信息部门确实缺乏与业务经营有关的业务知识，但是这种差距还远没达到不可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个部门的问题。例如，曾经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括: 某些暂时缺货的商品销售量肯定低的; 某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰; 某些商品包装偏大适于在节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰……种种理由说得头头是道，似乎件件都是信息部门的弱项，但是听听信息部门是怎么说的: “采购部门只在口头上批判我们不了解商品特性，但是就是不肯在系统的商品资料里进行标识，而我们也不可能了解每个商品的特性，就算记住某个也不可能全部记住，因此每次我们都被驳斥得哑口无言，久而久之公司老总就认为信息部确实不懂业务，也就不再重视信息部门的意见了。”

　　业务部门往往利用某些特性来驳斥信息部数据的这种情况太普遍了，然而，问题的实质是业务部门总是不将商品特性经验贡献出来，并输入信息系统中，也难怪信息部门就显得永远不懂业务了。其实这时各位老总需要关心的重要问题是: 为什么业务部门不愿将业务经验变成系统数字呢?

　　再来看问题的另一面。离开了信息部的数据分析，业务部的决策也将容易变得非常盲目。某些企业的信息部门经理经常会有这样一种苦恼。举个例子，某个企业的报表中发现某个大类的促销额占比50%以上，同时它的毛利亏损20%，通过数字可以分析出某些商品可能促销力度太大，导致了报表数据异常。结果一查数据，果然某些商品正在大幅度促销，促销差价达到了50%。进一步分析发现，由于这些商品的促销已经大大地影响到了其他同类商品的销售，销售额全部集中到这几个商品上。这样商品销售越多，毛利亏损就越多。另外，通过分析这类商品的客篮品种，发现这些商品的同篮商品没有规律性，并且数量也没有大的增长，因此，可以断定这类商品的促销不但无益于其他商品销售的增长，而且还进一步影响了其他商品。当我们的信息部经理把这个情况告知采购部经理的时候，采购部经理说这些商品是换季打折商品，而且厂方贴补其中的促销差价。这就是采购部的正当理由。

　　现在让我们来看看不支持这样解释的理由。商场仅仅为了使这家厂商处理过季商品，却牺牲了其他同类商品，其余的商品成了衬托这些换季商品的摆设。如果这种促销可以带动其他商品的销售，也还说得过去。但是它并没有为其他的商品带来客流量。如果这是鞋子的话，连一双袜子和鞋油的销售都没有带动。结果这些商品只是满足了贪便宜的顾客和挽回损失的厂商，却使这个季节商品的正常销售受到换季商品的影响。难道这会提升门店的商品和价格形象吗?如果商场卖不掉这些商品，对它没有多大损失，商场完全可以捆绑其他东西进行销售，例如，如果是鞋子，可以捆绑袜子或鞋油，反正卖不掉不是商场的损失，卖掉了还可以带动其他商品的销售。

　　在这种情况下，如何进行判断呢?如果企业老总能够认真分析供应商补差的毛利和同类商品由此损失的毛利，多问几个为什么，也许信息部门的一些意见是可以参考的。否则只用“业务是灵活的”作为解释，信息部门会失去积极性的，今后无论数据准确与否，业务部门都有理由，那么数据分析就会成为装点企业管理门面的一种工具。

　　从以上这些企业的信息部门经理处可以了解到这么一个现象，不是企业没有信息数据，而是我们的业务部门甚至企业老总没有重视信息数据。有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的信息数据转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。

　　以考核促进数据分析

　　对于数据分析的理解，外资企业无疑要远远胜于内资企业，原因在于外资企业对于数字化管理方式有深刻的理解。外资企业的老总通过考核指标来管理业务部门，而内资企业老总是通过具体事情来管理业务部门。针对每件事情都会有各种各样的业务灵活性借口，久而久之对数据分析结果就不重视了。

　　根据对外企管理方式的研究，笔者认为只有建立了科学合理的考核体系，企业才能更好地进行数据分析，没有考核体系，数据分析也就没有了检验标准。以品类管理为例。相信不少企业做过品类管理的计划，甚至有些企业已经在进行品类管理。品类管理很难，同时也很简单，这要看你怎么来看这个问题。如果简单地来看待品类，那么把品类角色定义正确，然后把品类的考核细分，把SKU固定，接下来就是数据管理: 信息部门把考核指标分解到每天，业务部门每天了解考核的情况，业务部门经理每周总结分析考核数据，老总每月根据考核数据听取业务部门的报告。一个企业只要把科学的考核体系建立起来，在经营过程中就会省去很多的精力。考核不仅仅是用来分配薪资，更重要的是帮助管理，是用来避免借口的方法。如果确定的考核指标是正确的，那么大部分的借口我们就会发现是非常苍白的。

　　最后，我们回过头来重新看待如何进行数据分析这个问题。笔者认为，首先，信息部门对数据的理解和驾驭是一个亟待解决的瓶颈，但是更重要的是企业必须要建立起对信息部门的信心，提供信息部门学习和成长的平台空间，真正地让信息部门参与到业务部门的管理中去。其次，企业一定要重视数据分析的结果，千万不能拿到了报表，看上一眼就扔在一边了，而是一定要督促相关部门一起来分析报表、研究对策，否则信息部是无法在业务经营方面提供帮助的。最后，也是最重要的是企业老总们要改变管理方式，真正学会用数据来管理，而不是仅仅是凭借经验来进行管理。在未来的竞争中谁越快学会数字化管理方式，那么谁就会赢得越强的竞争力。

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