100种分析思维模型(006号)

林骥
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2021-08-2515:16:26 评论 14 1966字
摘要

你好,我是林骥。今天介绍第 006 号分析思维模型:销售漏斗模型。

 

1. 模型介绍

1898 年,美国有一个叫 Elmo Lewis 的人,提出了漏斗模型的概念,后来被总结为 AIDA 模型,也称为「爱达」公式,首字母分别代表:

(1)注意 Attention

(2)兴趣 Interest

(3)欲望 Desire

(4)行动 Action

从吸引客户的注意,到引起客户的兴趣,再到产生拥有的欲望,最后形成购买的行动,每个环节都会有客户流失,越靠后的环节,客户数量往往就越少,画出来的图形,就像一个漏斗。

 

2. 应用举例

以常见的销售过程为例,我们可以把客户细分为目标客户、意向客户和订购客户:

100种分析思维模型(006号)

从销售漏斗图的形状,我们就能比较直观地看到每个环节的转化情况。通过横向或纵向的对比,发现业务中可能存在的问题,然后进一步分析原因,从而有针对性地提出解决问题的建议。

一个好的模型,可以促进沟通和行动,从而产生良性循环的好结果。

你可以根据自身业务的实际情况,细分为更多的环节。

下面是用 Python 绘制销售漏斗图的代码:

# 导入库import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Funnel# 定义数据x_data = ["目标客户""意向客户""订购客户"]y_data = [1008020]data = [[x_data[i], y_data[i]] for i in range(len(x_data))]# 画漏斗图c = (    Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))    .add(        # 系列名称        series_name="",        # 系列数据项        data_pair=data,        # 数据图形间距        gap=2,        # 标签配置项        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside", font_size=18),        # 图元样式配置项        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#00589F", border_width=1),    )    .set_global_opts(        # 设置标题        title_opts=opts.TitleOpts(title="销售漏斗模型", pos_left="center",                     title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=26)),        # 隐藏图例        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)    )    .render("销售漏斗模型.html"))

 

3. 分析思考

在应用分析思维模型的时候,我们不要停留在问题的表面,而要透过现象看本质,思考模型背后的逻辑。

(1)过程重于结果

结果是由过程产生的,如果每个过程都做好了,那么结果通常不会太差。

比如说,如果把销售的每个阶段都做好了,目标客户定位精准,营销的转化率高,那么订购客户通常不会少。

(2)预防重于纠错

在问题发生之前,提前预测到可能出现的问题,并采取相应的预防措施,这比问题发生之后再进行纠错更加重要。

有一个「扁鹊三兄弟」的故事,据说扁鹊的大哥医术最高明,因为他能预防疾病的发生。

(3)该说的要说到

让过程变得制度化、规范化、程序化。

如果不能实行法治,那么过程就会变得随意。

(4)说到的要做到

凡是制度化的内容,都必须严格执行。

如果有制度却不执行,那么还不如没有制度。

(5)做到的要见到

凡是已经发生的过程,都要留下记录。

如果没有记录,那么就不利于管理决策。

(6)让流程标准化

在深入细致研究的基础上,借鉴优秀的经验,制定标准化的流程。

如果没有标准化的流程,那么就难以沉淀成功的经验。

 

小结

销售漏斗模型,是科学反映销售效率的一个模型,本质上是对销售过程的细化管理,可以帮助我们把流程标准化并沉淀下来。

最后,提醒一下:任何一个分析思维模型,都不可能解决所有的问题我们应该根据实际情况,把更多的时间和精力,用来灵活地选择和应用多种分析思维模型,从而做出更加科学的决策。

 

 

End.

爱数据网专栏作者:林骥

作者介绍:数据赋能者,专注数据分析 10 多年。

个人公众号:林骥(linjiwx)

本文为挖数网专栏作者原创文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:lovedata0520)

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