好的，看到?家這么熱情，那班班接下來就化身Johnson
?師，給?家帶來這次價值連城的分享哦！
?家好，歡迎參加這次分享，作為數據分析正式課程的主
講?師Johnson，?常開?能和你們?起提升數據思維，
做好業務決策。
在學習這?課之前，你?定聽過許多關于?數據的神奇故
事，?如Netflix（奈?公司）如何??數據打造爆款美劇
《紙牌屋》，Google（?歌公司）如何??數據準確預測
流感，拯救千萬?的?命，還有美國?選如何利?數據預
測結果等等……
知乎和微博上，?今還流傳著“雙??”銷售額是不是“摻
?造假”的熱聞。
因為數據???前5年的銷售額，提前預測2019年“雙?
?”的最終銷售額是2581億，跟阿?官?最終公布的銷售
額相差不到4%：2684億元。?時嘩然，還引發阿??管
官?出來辟謠。
你?定也希望，有朝??，??能?數據分析的?法，做出勝??籌的業務決策，洞察別??法發現的趨勢和機
會。
那么回到?作?，我們有沒有需要做分析和預測的場景
呢？
?如：
- 年初，?板讓你提前制定2020年全年的團隊業績?標
- 2020年初的疫情，到底會不會對接下來的“?三銀四”求
職季有所影響
- 如何判斷我所在的?業到底有沒有前景，要不要看看別
的機會
……
你會發現，?到?戶需求，?到?業發展趨勢，職場?需
要我們提前預測和判斷的事情，可謂?處不在。如何利?
數據做出科學的預測，?不是?云亦云，或者憑經驗拍腦
袋呢？就是這?節課程需要解決的問題。
典型的數據預測場景? 需求分析
從數據預測的應?場景來分類，我認為典型的預測有三
類：第?類是需求預測，也就是判斷?戶需求或者市場需求的
變化趨勢，常常應?在市場營銷、互聯?產品、?媒體等
領域。
典型的例?就是利?百度指數、微信指數、?歌趨勢等為
代表的數據分析?具，通過搜索指數的?低和變化，預測
未來同?時期的需求發展趨勢。
以“百度指數”舉例。在百度指數???搜索關鍵詞“職業
規劃”，把時間設定為2019年全年，你就會發現它的搜索
熱度呈現出以年為周期的趨勢變化。
從3,4?求職季開始，搜索頻率會明顯上升。年中關注職
業規劃的熱度會逐漸下滑，直到9、10?份年底求職季再
度回暖，并在春節前后斷崖式下滑。
所以如果你想設計??職業規劃類的線上課程，最適合發
布課程的時間就是每年求職季之前，?定要避開的就是年
尾，?家都等著企業發年終獎，回家開開??過節，職業
發展和規劃的需求就會??降低。
你還能看到關注“職業規劃”的?戶集中在20-29歲，他們
同時還會關注休閑娛樂、教育培訓、旅?閱讀等領域的資
訊。這些信息，不但可以幫助你預測趨勢，還可以為你準
確描繪?戶畫像，精準觸達有需求的?戶。這?只是簡單舉例。事實上，?來預測市場需求的關鍵
詞，?定具有周期性或者季節性。
?如在職場?群中，?娛類的需求往往會呈現出按周變化
的規律，周末會?幅??，你可以?當周數據預測未來同
期的需求變化；
但像年貨、體檢這?類的需求，通常會呈現出按年變化的
規律，在分析時你可以根據??所在的市場和?戶屬性，
選擇不同的關鍵詞，設置合理的預測周期進?分析。
類似的?具還有新媒體領域的微指數，電商領域的阿?指
數、視頻領域的中國?絡視頻指數、APP領域的艾瑞APP
指數和App Annie等等。
這些數據平臺?帶海量、開放的數據庫，每個?都可以?
助查詢，使??常?便，除了追蹤熱點，也能?來做市場
競爭分析等，我們在下?節?會進?步介紹。
第?類應?在業務預測上，也就是?個產品或者?個組織
的業務發展趨勢。
從最常?的銷售業績、產品銷量到公司營收增?，每年每
家公司都會對??的業務進?規劃和預測，另外有些數據分析能??夠成熟的公司，還能夠把數據?作業務的探照
燈，提前預測最佳的業務決策時間。
Uber（優步）就是如此。作為?家橫跨歐美亞200多個城
市的年輕跨國公司，業務復雜度極?，需要?效匹配乘客
和?主的需求，處理和各地出租?公司、司機?會、競爭
對?、法院、政府、?業監管部?的利益和摩擦。
但Uber“帶有侵略性”的擴張，從來沒有停下腳步，曾經依
靠“三??分隊”的開城模式，快速打開中國市場，從2014
年進?中國開始，短短兩年就在60多個城市扎根。Uber
的成功，依靠的就是?套?效的數據管理機制。
因為各地市場差異化極?，依靠傳統的管理模式復制極
慢，Uber索性把總部的關注點放在管理流程和業務系統搭
建上。
?于當地市場的運營，總部如果都要??深?了解再做決
策，?定會延?決策周期，降低業務靈敏度。所以索性充
分授權給了當地團隊。當然，這?些都依靠?度數字化的
管理模式。
?如，Uber會規定，?個新?戶的成本，最?不超過25美
元，只要在這個預算范圍內，當地團隊可以?由選擇采?
什么樣的渠道和?式去獲取?戶；
對于每公?定價，Uber也會設定好計算公式，只要輸?當
地的?均收?、出租?起步價、每公?計價等參數，就能計算出價格。
同時，Uber也會通過業務數據的反饋，不斷迭代和優化?
?的這套管理系統。
舉個例?，Uber會每天分析區域內各個城市的?然?戶注
冊量，?旦達到設定的數值，就會通知到業務團隊進?新
市場開拓市場，也就是?數據就能預測開城的決策，提前
規劃資源和預算，搶占市場先機。
在這節課?，我們會通過?個企業案例，講講如何進?業
務預測。
典型的數據預測場景? 趨勢預測
第三是趨勢預測，?如判斷宏觀趨勢，例如對?業發展前
景的預測。
在講需求預測時，你可能注意到，其實市場需求是很容易
受到突發因素的影響，?如2020年的?三銀四求職季可
能就會因為疫情?延遲。
營銷、?媒體、電商等領域的需求分析，通常借助數據?
具追蹤和預測市場需求的變化，就能成為?常有?的決策武器。
但如果投資機構需要預測?業發展趨勢，或者分析宏觀經
濟?勢，就需要進?精準的趨勢分析。這種分析?式會需
要更多的分析數據和信息，更加專業的?法論?持，分析
框架和結論也會復雜很多。
這?講，我們會聚焦在最常?的業務預測場景?。下?
講，我會重點說?說，如何?數據進?基本的?業分析，
幫助你快速判斷?業發展前景。
業務預測的兩種?式
年初，你所在的公司或者部??定會做2020年全年預
算，這就是?個典型的需要?數據預測業務的場景。回想
?下，你或者你所在的部?是怎么做的呢？
其實?致來說，有兩種可能，?種是?上?下，CEO給出
?個明確的營收或者增??標，各個業務部?再圍繞公司
的??標進?評估，看看需要哪些努?和資源，才能達成
這個?標；另?種?法是?下?上，也就是各個業務部?先對??未
來?年的產出進?評估，設定?標，再匯總到公司統?審
核和調整。
那么問題來了，假如你是Q公司銷售部?的負責?，2019
銷售?標是800萬，實際達成692萬，達成率87%。那么
在這兩種情況下，分別應該怎么樣制定2020年的銷售?
標呢？
?上?下的業務預測
第?種場景?，公司給定了?個?標，2020年銷售?標
是1000萬，需要你按照?標完成業務預測。
?先，我想問問你，這次業務預測的結果是什么？這?我
會留給你5秒鐘時間，思考?下，你給?板的答案是什
么？
你可能會說，當然是通過更加客觀全?的數據分析，幫助
?板判斷這個?標是不是可?？如果你的回答重點是圍繞?標是否達成，那么基本上你已經偏離了實際?作場景?
業務預測的分析?向。
事實上，在?上?下設定業績?標的溝通場景?，公司和
?板會傾向于給出他們“希望達到”，?不是業務部?覺得
“可能達到”的數值。
還記得嗎？2019Q公司的銷售?標是800萬，去年?家那
么努?也沒有達標，只完成了原定?標的87%，也就是
692萬的業績?標。
今年能把去年的?標完成就謝天謝地了，萬?做得不錯可
能還有?幅增?，現在居然在去年?標基礎上還要再漲
25%，1000萬的指標根本就不可能達成。
我相信這可能是業務部?聽到?標的第?反應，事實上，
?多數時候，業務部?永遠覺得公司給出的業務?標?法
達成，就是拍腦袋瞎指揮，這?乎是?標管理上永遠的?
盾。
但最后?標聽誰的呢？?然是?上?下，當然是公司和?
板說了算。所以，當我們做業務預測的時候，?先要記得，?板給出的??標是?定需要達成的，我們需要預測
的是預期和現狀之間的差距，以及如何做才能縮?這個差
距，促使?標達成。
在明確了?上?下的場景?，業務預測的結果不是回答
Yes和No之后，我們來看看業務預測到底包含哪些內容和
步驟。
第?步是對公司的??標進?拆解，找到影響??標最關
鍵的3到4個?級指標；
第?步是對?級指標進?評估，分析?級指標能夠達到什
么?平；
第三步是對?級指標進?分析，看看為了達成??標，需
要投?哪些資源；
第四步是驗證投?資源之后，??標是否能夠達成。
這個步驟可能需要多次循環，以確保最終讓?標預測達
成。我們回到Q公司的案例，作為銷售負責?，?先你可以把
公司的??標，?級級拆解，找到影響?標完成的關鍵指
標，這種?法，也叫杜邦分析法。
經過拆解，你發現影響銷售額的?級指標主要有三個，分
別是客戶總數、客戶轉化率和平均客單價；??級指標?
可以進?步拆解，形成三級甚?更多層級的指標。
注意，如果預測的指標過細，會陷??量細節的業務數
據，從數據收集、整理到分析都會耗費?量的時間，對預
測結果影響不?，但層層匯總起來，統計誤差卻會越來越
?。
所以，我們在業務預測時，通常只會關注最重要的3到4個
?級指標，最多拆解到第三級指標。
為了后續的?作，你可以對?級指標進?步拆解，發現客
戶數包含新客戶和?客戶。新客戶的平均客單價很?，但轉化率很低，耗費?量銷售
時間，但對總營收的貢獻度只有25%；??客戶雖然看起
來單??，但是勝率很?，對于總營收的貢獻度達到
75%。
接下來我們就需要對?級指標進?評估，我們可以通過預
測模型，?如線性回歸?程，判斷
?級指標的?然增?，也就是業務部?預期可以達成的數
據；
接下來，估算為了達成1000萬銷售?標，我們實際需要完
成的業務指標數值，也就是公司希望可以達成的數據：
現在我們能直觀看到兩個數值之間的差距，第三步就需要
結合業務可?的?案，看看為了達成??標，需要投?哪
些資源。
第四步，也是?常重要的?步，我們需要對?案進?驗
證。除了?案的可?性，也要結合業務數據，看看投?對應資源之后，??標是否能夠達成；如果不能，就需要回
到第三步，尋找新的可??案，直到預測達成。
好，我們來?結?下。在?上?下的場景?，業務預測通
常不是回答?標是否能夠達成，?是分析預期和現狀之間
的差距，評估可??案，預知潛在?險，看看如何才能縮
?差距，促使?標達成。
這樣的好處是，圍繞??標，各個部?可以預先拆解?
標 ，策劃?案，并且評估所需資源，這樣就為團隊?標的
制定和績效的管理提供了基礎。
在?常管理中，只要定期回顧核?指標，看看和預測值是
否存在偏差，就可以及時發現問題，促進?標達成。
這也是為什么既然有了??標，還需要進?業務預測，核
?也是幫助公司提前規劃資源分配，預知業務?險。
那你可能會問，萬??板制定的?標?險很?，能不能和
?板談?標？憑多年業務預測的經驗，我?乎沒有看到過可談的業務?
?標，尤其是關系到公司?戶數量、GMV、利潤率和?戶
價值的核??標，但是實現?標的路徑以及資源是可以被
調整的，公司也會結合業務預測的結果，追蹤和調整最終
的經營?案。
所以，現在你知道了，業務預測產出的結果，不是?標是
否可達成，?是需要達成?標所需的資源，包括??、物
?和財?，以及指出達成?標存在的業務?險。這樣才能
幫助企業和組織提前規劃，應對挑戰，達成?標。
?下?上的業務預測
有沒有另外?種可能，就是?板沒有明確的?標，讓你?
?預測?下2020年的銷售結果，也就是讓你先提預算。
這就是典型的?下?上的業務預測。
?先，有了前?的基礎，你應該知道，業務預測的結果不
是?個數值，哪怕這個數值??板??的?標還?。公司
和?板需要的，是滿意的業務結果，以及?持業務結果達成的可??案，包括業務規劃、所需資源和?險評估。
操作的步驟也和上?的場景類似，?先明確?級指標是否
發?變化（?如從銷售額增?變成了?戶增量），然后找
到影響??標最關鍵的3到4個?級指標，對?級指標進?
分析，提出并驗證可??案，評估資源投?和業務?險。
這?主要有三點差異：
?先，在?下?上的場景?，業務預測?由發揮的空間更
?，調整指標的思路和可能性也更多，所以?定要清晰定
義和聚焦在?級指標上，避免陷?業務細節。可以說如何
定義?標，直接決定了預測效果；
其次，在?下?上的場景?，業務經驗對于結果的影響可
能會更?，所以對于?級指標的預測，盡量依賴公司內部
的歷史數據、市場上相似公司的實操數據、以及預測模型
來判斷，控制個?經驗對于結果的影響；
最后，通過?下?上的?式得到的業務預測結果，?定會
匯總到公司層?統?討論和調整，再重新下發到業務部
?。所以后續可能會需要結合?上?下的?式，調整業務
預測結果，向公司的??標看?。?結
現在你知道了，?論是?上?下，還是?下?上。本質
上，業務預測就是縮?公司發展?標和業務實現能?之間
的差距。
?論作為專業的數據分析?員，還是業務部?的操盤?，
都需要理解，沒有完美的?具和模型，可以脫離業務解決
實際問題；也沒有絕對的權威，可以脫離數據做出正確的
決策。
?景（Netscape）公司前任CEO Jim Barksdale的話，就
可以概括這種平衡：
“如果我們有數據, 就讓數據來發聲。如果我們僅僅是意?
不?，那就得聽我的。”
好，學完這節課的你已經掌握了業
業務預測的基本?法，可以通過指標拆解、評估、分析和驗證四個步驟對公司或者
部?的業務進?更加準確和全?的預測，為全年業務?標
的實現打下扎實的基礎。
?數據思維武裝頭腦、洞察商業，做?個萬事?中“有數”
的思維??。
今天的分享，你學會了嗎？
