企业数据分析的维度一般有哪些?

基础数据 工商信息

在很多场景下,都会进行企业的一个分析,来反应我们的问题。常见的需要分析企业数据的场景有:业务优化(月度季度),需要做投资决策时,有融资需求,或者战略上出现了改变时,都会需要一个企业分析报告。

通常做企业数据分析都会涉及到多个维度:

财务数据:包括资产负债表、利润表、现金流量表等,可以揭示企业的盈利能力、偿债能力以及运营效率等关键指标。

市场数据:市场规模、市场增长率、消费者行为等信息能够更好地帮助企业了解所处的市场环境以及市场对企业产品的接受程度。

销售数据:能够直接反映产品销售状况,包括销售额、销售量、销售渠道等,用于评估企业的销售业绩,并制定相应的销售策略。

客户数据:客户的基本信息、购买历史、偏好等数据有助于了解客户需求,提供个性化的产品和服务,增加客户满意度和忠诚度。

运营数据:企业的生产、物流、库存等方面产生的信息。可以了解企业的运营效率,识别潜在的瓶颈和问题,并提出改进方案。

人力资源数据:员工的数量、结构、流动率以及薪酬福利等数据可以帮助理解企业的人力资源管理状况,以及员工对企业发展的影响。

供应链数据:供应商信息、采购成本、运输费用等,对企业供应链管理和成本控制能力有提升。

常用的企业分析模型有:

ROSRMS矩阵:也称做销售回报和相对市场份额矩阵,主要是用来分析企业的不同业务单元或产品的发展战略。

价值链模型:用来详细描述企业营运或功能行为的顺序。为了获得更高的生产效率,人们可以同时使用两个或多个价值链。如概述图,就是使用了波特价值链模型。

SWOT分析模型:即基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性。

运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。

S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势、O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁。按照企业竞争战略的完整概念,战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。

GE矩阵:麦肯锡矩阵(McKinsey Matrix)是对公司的战略事业单元进行业务组合分析的一个管理模型。 它亦被称作为: GE矩阵(GE Matrix)、业务评估矩阵(Business Assessment Array)以及GE业务荧屏(GE Business Screen)。

BCG矩阵:波士顿矩阵(BCG Matrix),又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等。

波士顿矩阵认为一般决定产品结构的基本因素有两个:即市场引力与企业实力。市场引力包括整个市场的销售量(额)增长率、竞争对手强弱及利润高低等。其中最主要的是反映市场引力的综合指标——销售增长率,这是决定企业产品结构是否合理的外在因素。

企业实力包括市场占有率,技术、设备、资金利用能力等,其中市场占有率是决定企业产品结构的内在要素,它直接显示出企业竞争实力。销售增长率与市场占有率既相互影响,又互为条件:市场引力大,市场占有高,可以显示产品发展的良好前景,企业也具备相应的适应能力,实力较强;如果仅有市场引力大,而没有相应的高市场占有率,则说明企业尚无足够实力,则该种产品也无法顺利发展。相反,企业实力强,而市场引力小的产品也预示了该产品的市场前景不佳。

SCP分析模型:SCP分析模型,即SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩、谢勒等人建立于20世纪30年代。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的市场结构(Structure)一企业行为(Conduct)一经营绩效(Performance)的产业分析框架。

麦肯锡7S模型:是麦肯锡顾问公司研究中心设计的企业组织七要素,指出了企业在发展过程中必须全面地考虑各方面的情况,包括结构(structure)、制度(system)、风格(style)、员工(staff)、技能(skill)、战略(strategy)、共同的价值观(shared values)。

如果您对我们的服务感兴趣,或者想要了解更多数据资讯,请通过以下方式联系我们:

微信:helixyz                                                                                                                                                                                                                我们期待着与您合作,共同开启数据驱动的智慧未来!

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注