本文摘自《业务可视化分析：从问题到图形的 Tableau 方法》第一章，在第二版本中盖章内容会被整体替换，因此发布于博客。
1.1 生活/工作面前，我们都一样
- 日期：2020年1月15日
- 坐标：某城市SP公司会议室
年初，分析部一众人马数日加班之后，终于完成了多位领导指派的“运营分析报告”。不过，谁都不敢松懈，马上就要召开年度运营会议，随时可能会被要求补充数据。这期间，身为总经理助理的小王就负责穿梭在各部门之间沟通问题，尽可能确保数据准确、结论清晰地呈现在总经理甄总面前。
2020年业务虽然不错，但是总经理甄总似乎不太开心，因为他的主要任务并非仅关注销售额增长——毕竟SP公司过去几年一直增长不错。2019年甄总走马上任，给董事会承诺的是利润以及新客户数每年保持15%以上的同比增长，从而扭转过去多年来对部分大客户的过度依赖——这是一家以批发为主的企业用品提供商。
SP公司的产品覆盖办公用品、技术和家具三大类，子类别多达17种，产品SKU达到2000多种。产品行销全国30多个省/市/自治区。
年度运营会议开始。
首先上台的是负责运营业务的Kate女士，她是跟着老板创业多年的干将，从早年的销售员一路成长为运营总监。
“2020年，公司运营实现了28.72%的同比增长，是过去几年增长最快的一年，利润也实现了明显的增长。”Kate很自然地给大家展示了如图1-1所示的图形，虽然这种简单图形明显地阻碍了大家的数据表达，但是大部分人都不打算挑战相对保守，却又有点完美主义的甄总多年来的职业习惯。
图1-1 多年的业绩指标变化
“同时，客户数增长策略也较有成效，从去年的662个，发展为698个。”Kate停顿了一下，望了一下长长的会议桌尽头的甄总。
“看上去，利润的增长似乎不及销售额的增长快。”一脸严肃的甄总一反往常的沉默。
小王在领导一旁如坐针毡，这样的数据汇报已经是公司的常态。每个人都要对自己的工作负责，同时考虑职位的稳定性。因此人性的弱点难免让我们每个人都有意识或者无意识地隐藏一些暗含风险的数据，同时根据领导的喜好对业务汇报做出调整。在每一家公司，似乎最高领导的喜恶、数据习惯和沟通方式才是高层业绩汇报的锚点。在SP公司，大家都乐意所见的是，甄总对数据并不敏感，这减轻了大家的压力和焦虑。
“客户数虽然增加了，但是也没有达成年初设定的达到750个的目标。能重点阐述一下为什么会这样吗？”略微思考后的甄总此时又发话了。努力保持镇定的神情，有一丝丝的不满。
“好的甄总，利润和客户数增长确实慢于销售额的增长。主要是由于部分地区的客户数严重下滑导致的，已经有外部渠道销售经理近期提交了辞职申请。这个您是知道的。”
作为总经理助理，小王虽然接触业务不久，但是天天参加这种高管会议，也逐渐熟悉了公司的人员分工和业务流程。由于SP公司是面向大客户的，而大客户无非就是各地区能直接接触终端企业客户的零售商和二级批发商。早期的大客户都是由创始人的“江湖关系”建立起来的，客户更新很慢，也就没有单独的市场部去开拓市场。所以，客户开发的任务虽然分给了运营中心，但更像是分给了各地区的销售代表——他们都是创始人早年的老兵，甄总也不想对他们大动干戈。
“好的，你继续说吧。”甄总沉默片刻后说道。
“接下来是产品部分。这幅图展示了2020年各产品类别、子类别的主要业绩指标。从中可以看出，除了复印机销售额极微小的下滑，其他均同比增长很好，特别是桌子和书架。当然，复印机和桌子的利润下滑比较大。不过，桌子的客单价（人均客户贡献）也是这里面最高的，这一点值得鼓励。”（见图1-2）
图1-2 多年的业绩指标变化
说到这里，大家都坐直了身子，沿着那个会议室长条桌往前凑了凑身子，试图寻找一些自己关心的指标。
“今年的总体利润率是12.5%，似乎比去年低了好几个点。”甄总说。
“是的，甄总。我们今年新开辟了一些市场，运营成本比较高，而且今年受电商影响，所以利润率下降了两个点左右。”Kate解释道。
“接下来，我说一下各地区的销售情况。2020年，华东地区的销售额占比最高，占公司的28.7%；其次是中南地区。利润占比则正好相反，中南地区最高，为33.5%，华东地区为26.68%。从省份角度看，山东省销售额第一，这是我们深耕十多年最稳定的市场，也是我们的大本营；其次是黑龙江省和广东省。”（见图1-3）
图1-3 多年的业绩指标变化
“接下来，我们计划继续开拓山东省及周边市场，特别是近几年的新进城市，加快扩展客户渠道。加大营销投入，增加更多客户机会。”说到这里，Kate围绕会议室看了一圈，看着甄总放下他冲茶的大铁壶。
每次开会，都是大家最紧张的时候，唯恐领导会问一些难以回答的问题；时不时还要加班整理数据。几年下来，小王已经感觉到了某些不佳的苗头，他总感觉这种凭借“经验性运营”的方法越来越难以适应互联网发展的大潮。甄总最近几年开始读某顶级机构的EMBA课程，也感受到团队转型的无力，数据上的转型就是一个关键而重要的缩影。很多决策缺乏深入数据分析的逻辑指引，经验性的业务假设缺乏验证，这就导致了越来越多的决策失误。
“除了上帝，任何人都必须用数据说话。”
——质量管理专家，爱德华兹·戴明（W．Edwards．Deming）
在职能部门工作越久，小王转型业务的想法就越来越强烈，苦于领导一直不能放行。不过，既然所有的业务都直接或者间接地转化为数据，那么也许数据分析是学习业务的一个不错的“捷径”。
1.2 带着问题启程
耳濡目染两年时间，小王基本了解了各位领导的汇报思路与总经理的思路。过去勤学苦练的Excel已经不能满足分析的展现需求，而且总是无法解决一些根本性的问题。比如，不同中心之间的数据不一致，采购人员说购买5亿元，运营人员说卖出去4亿元，仓库说只有5千万元存货，每个中心的数据看似都准确无误，却拼不成更大的业务。
所以，小王最近开始自学一个全新的工具——Tableau。边学习边用真实的数据做模拟，尝试着回答领导的一些业务问题。
（1）业绩虽然增长，但是利润的同比增长速度明显减慢。销售增长是由成熟市场驱动的，还是由新兴市场驱动的？利润增速下滑，是源自成本增加、管理费用超预算，还是市场费用不加节制？这些都是问题，需要借助层层假设来验证。
（2）几个子类别的销售增长很好，不过据说很多都是因为为了完成销售业绩而盲目打折导致的，甚至很多产品最后都是借助周年庆、创业季等宣传窗口“赔钱甩卖”（特别是一些临期消耗品和常年储存的次品）。在SP公司，虽然运营人员负责销售，但是产品折扣策略却是由采购中心制定的，这样的配合导致问题容易被隐藏、问题发现不及时、责任归属不清楚。运营门店有时为了照顾一些大客户，把客户养成了“不打折不消费”的坏习惯，结果出现了很多“蛀虫客户”。如何精确地量化这些风险？
（3）客户虽然在增长，但是对老客户的依赖度依然很高，高到什么程度？ 大家都是凭感觉，Excel无法处理五六年的数据，所以每次也难以量化。
真正的业务分析，不是把Excel中的图表借“敏捷BI”的名义实现自动化那么简单，技术的进步应该是帮助我们发现更多之前的分析盲区，特别是单一问题分析背后的结构化要素。
敏捷BI实现了“技术的平民化”，让不懂IT底层代码逻辑的业务用户，也可以借助可视化的操作技术和简单易懂的函数计算，加深自己对业务的理解，最后通过数据分析与业务理解的融合，实现业务决策的升级。
本书的内容，就是笔者多年业务思考、精进Tableau的最新总结。
by 喜乐君