先有年度目标还是先有市场策略?数据分析扮演什么角色?

原创 数据小兵  2018-12-24 08:56  阅读 421 次
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12月8日,黄老师通过自己的 @数据化管理 微博讲了和制定年度目标相关的八个策略,包括产品、渠道、价格、促销、人员、推广、生产、财务策略,这个话题在年底讨论最合适不过了。

随后黄老师抛出了一个问题:制定年度目标时到底是应该先有年度目标还是先有市场策略

我干过销售的,想回答这个问题时仍然有些犹豫,有点像先有鸡还是先有蛋。

目标这个东西有时候是有魔力的,在目标的激励下最终的结果可能会大大超出预期。做销售的人会有另外一种困惑,没有市场策略的支撑怎么可能完成目标,企业领导层制定了目标,执行团队如果没有明确市场策略那目标就很难实现了。

年度目标的制定,如果是只由领导层拍脑袋决定,没有和市场、生产等多个团队提前做来年全年市场布局和销售策略,那么这样的年度目标恐怕就是不负责任。

到底是先有目标还是策略呢?

现在看这个问题,我认为前提是企业的决策层和市场执行/部门要有充分的方案讨论,不做没有明确市场策略的年度目标,也不做空谈目标的市场策略。

@数据化管理 黄老师的观点是:年度目标制定策略先行,只有在清晰策略指导下才好去制定下年的销售目标,目标只是策略具体体现。但现实很多公司却先有年度目标再据此制定其他策略,这是种本末倒置投机取巧的方法。

在这场未来市场策略与年度目标的方案讨论中,数据分析人员应该扮演什么角色呢?

我想这和数据分析人员参与年度目标制定的深度、参与市场业务研究的深度,以及能获取的数据有关系。用数据预测年度目标,最直观的是收集哪些用于预测的影响变量。

比如我们预测2019年阿里巴巴双十一狂欢节销售额,对于外部人来说,我们只能获取到最近这些年每年的销售额,参与预测的变量便是年份了,做一个时间序列的预测,甚至是拿年份这个唯一的时间序列作为自变量X,拟合一个非线性的曲线方程,那么你觉得类似这样的预测考虑了2019年阿里巴巴双十一的市场策略了吗?考虑线性回归一大堆适用条件了吗?很显然没有。

但是你会发现,有时候这种预测还挺准确的。

为什么呢?因为我们在做这类预测的时候,实际上心里面默默有一个假设,假设2019年阿里巴巴团队会在2018年双十一市场策略上,甚至是参考历年市场策略,继续做大做好2019年市场策略,做好营销服务。至少会认为,2019年双十一市场策略的强度和创新度不会低于往年。

事实上是,阿里巴巴每年双十一都是提前部署,公关卖家,多渠道推广,精准推送,投入极大的人力物力财力,这是事实,它恰好就是我们用年份时间序列数据做预测时心里面的假设。

所以某个年度目标的制定,一定不是空穴来风,年度目标的实现,也一定不是在执行上架空市场策略。

数据分析人员,除了收集时间序列数据,还要重点涉及市场策略数据,也就是业务层面的数据,把市场策略作为因素变量,投入对未来的预测。

END

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