很多企业都举起了降本增效的大旗，口号喊的响亮，但结果似乎除了裁员没有别的手段，那么，作为数据分析师，在企业降本增效这项大计上，能做些什么呢？今天我们就来系统讲解一下。

我们先来了解一下众多企业降本增效效果甚微的原因，主要由以下3个误区造成：

误区1：台前增效、幕后降本

详细说来，就是认为增效是站在前面的销售、营销的事情，就需要他们多赚钱，而降本则是幕后岗位的事情，比如对研发、生产、供应链等进行降本。

那么在这样的错误认知下，就会做出对幕后部门裁员 、部分业务停产等动作，而幕后的裁员与停产降下来的本，远远少于台前一通王八拳打折促销的开销。

误区2：全员营销

全员营销与误区1中的台前增效其实有异曲同工之处，都是认为增效就需要通过销售来完成目标，这个认知下，所谓全员营销口号就喊起来了，逼着所有员工都去做销售，结果必然达不到想要的效果。

误区3：勤俭持家

通过全员省钱的方式去“降本”，减少员工福利的发放、全员思考如何在低毛利下生存，因为节省，拿不出爆款产品，有能力的人离职，最后只能是越干越差。

这些误区的产生，核心是抓错了重点。对企业而言，真正的增效，应该是找到蓝海渠道、深耕优质客户以及打造爆款产品；真正的降本是要砍掉烂产品、砍掉烂渠道、砍掉烂客群，以上三点中的任意一个，都可能造成库存积压、投入浪费、资金周转慢等灾害性的问题，相比之下员工福利等这些都是微不足道的开支。

从3个误区中可以清晰地看出，降本增效的关键是对产品、渠道、用户的成本进行清晰的核算，从而对于公司的整个经营过程进行细致把控，在不产生效益，或者不益于业务发展的节点上采取有效措施。

而这个时候，就需要做非常精细化的数据分析了，数据分析师在降本增效上的重要性也就体现出来了。下面我们就从产品、用户、渠道这3个角度去说说，数据分析师应该怎么做。

首先：产品分析

在整个产品阶段，支持降本的分析有以下3个环节：

1、上市阶段：识别劣品，及时止损

2、热销阶段：控制促销，多赚现金

3、衰退阶段：尽早清货，减少损失

其中第一条上市阶段是整个降本增效的核心，产品质量的判断是核心，存在问题的产品，越早发现，就能越早进行区域调配，也能越早进行不同渠道的调配，起到及时止损的作用。如果发现的晚，拖得越久就会形成积压，随之而来的损失也就更大。

产品分析需要关注产品整个的生命周期的数据，而且在上市后，就会伴随着很多的推广活动，在核算成本时就会更复杂，需要把广告成本、活动成本等全部算上，而不是简单的核算成交价/生产成本，这样才能还原真实利润，从而支持决策。

关于关注产品的整个生命周期，需要提前做很多准备，如下4点：

1、对产品进行分类、分级

2、对产品上市后各个阶段销量有统计

3、对新产品进行预分级，并监控走势

4、对每个阶段推广、促销成本监控

只有前期做好了这4点，才能区分清楚新产品是否真的到达了所属级别的要求，如果发现预判错误，就可以及早采取“控库存、找客源”的行动。

想要靠一个爆款打遍天下无敌手是不现实的，因此产品也要有所区分，比如：流量款、爆款、利润款、搭配款等等，有了产品的分级，再看每一类产品的覆盖用户量，结合用户分析，就能发现更多增效的机会点，比如：

1、利润款是否覆盖了足够多的老用户？

2、引流款是否对新用户有吸引力？

3、还有哪些款没有覆盖到高价值用户？

增效的可能性就是通过数据分析师这么细致的分析中一步步找出来的，而不全员营销就能实现的事情（如图）。

其次：用户分析

在用户层面，支持降本的分析有以下3点：

1、新用户的转化率分析，剔除劣质渠道

2、老用户的复购率分析，避免用户流失

3、促销敏感型用户识别，减少被薅羊毛

其中新用户的转化率分析可以结合渠道分析来做，虽然促销会产生大量的羊毛党，但是羊毛党也是值得被关注的群体，因为羊毛党也是有显性和隐性两种的，显性的羊毛党通常是因营销规则不合理导致的，比如盲目乱发无门槛优惠券、普通会员优惠力度过大导致拼单等，如果是因为这些造成的羊毛党，其实在促销活动开始前就可以通过数据分析去识别进行调整的。

在活动开始后，作为数据分析师，要主动监控异常订单，当订单显示出：

1、单笔过高、过低金额

2、同一用户反复下单，下单总量过大

3、产品实际成交价低于标价比例过大

出现以上3中情况的任意一种时，数据分析师都可以直接做订单拦截，先抓住典型问题，再查源头，能有效避免风险。

这种分析适用于有一定购买频次（比如3次以上）是用户、购买频次多才好通过累计购买区分，如果购买频次在2次以下，用户的忠诚度很低，很可能需要用爆款来驱动用户购买。

隐性的羊毛党才是让商家最难受的，比如很多公司总喜欢搞大促，越轰动越好，但是却对用户没有进行分层，总在追求副高更广的用户，可实际上每次大促参与的都是同样的人，结果自然就不尽如意。

这时候，数据分析可以从以下这些方面对整个经营进行优化：

1、对用户进行分层，区分出高中低用户

2、对活动打标签，区分清楚各个活动的目的

3、交叉观察用户参与活动情况，识别每个活动参与人群

4、关注频繁参与活动用户群，建议砍掉其中边缘活动

5、关注从未被覆盖的用户群，分析用户潜在需求

通过以上5种手段，既能避免隐形薅羊毛，又能找到潜在机会点，从而把营销资源运用到最佳的地方 ，实现效益最大化。

同时，在增效这个层面，还可以做到更多，比如：

1、为利润款产品或者搭配款产品寻找潜在用户，直接提升产品销量及销售额。

2、分析以往用户的互动习惯，为私域寻找高粘性用户，降低渠道成本。

3、对高购买率用户进行关联产品推送，拉升用户消费金额。

4、对高价值用户，直接推高端产品，拉升用户消费金额。

实现以上这些分析，就需要用到用户画像、价值分层、关联分析等等手段，这每一个都是做数据分析的常用手法，需要大家结合企业业务去实现结果。

最后：渠道分析

在增效这个层面上，渠道分析要比用户和产品更直接，比如：

1、直接砍掉成本高且质量低的劣质渠道

2、将用户向成本比较低的渠道引流

3、将成本低却质量高的渠道做大

渠道分析一般都是对拉新的关注都比较高，重点考核点在在于拉新成本和新用户价值上。不过随着现在渠道越来越多，同一个用户同时存在在不同渠道已经是常态，因此，区分出不同渠道覆盖的用户类型，是做渠道优化的第一步。

每一个渠道的效果都不是一成不变的，需要随着业务的变化而变化，也需要随着渠道的变化而变化，因此，记录优化结果，建议优化方向，是一个非常典型的增效的点。这个需要对业务的标签库进行监控，才能找到需要去优化的地方，从而实现增效的结果。

【总结一下】

降本增效不是套用某个公式计算一下就能得出的结果，其本质是通过数据手段，量化业务行为、核算业务成本、监控业务收益，通过这一些列的量化，最终找到可以优化的地方，从而实现降本增效的预期效果。