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互聯網 VS 傳統行業,數據分析有何異同

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編輯導語:不論是哪個行業,數據分析需求都是很必要的一個部分。有人認為,數據分析不管在哪個行業其實都一樣;事實上,并不是這個樣子,互聯網行業與傳統行業相比,數據分析之間就有著很大的區別。本文就互聯網和傳統行業的數據分析差異展開分析,希望對你有所幫助。

互聯網 VS 傳統行業,數據分析有何異同

很多同學好奇:總說互聯網數據分析,到底啥是互聯網數據分析?和傳統企業有啥區別?今天系統講解下。

一、典型的傳統企業

典型的傳統企業,以制造業為代表的,商業模式是:

  1. 進原料,生產成產品
  2. 通過經銷商,賣到全國
  3. 承擔產品的售后、服務工作

因此,其部門劃分通常如下,分為:供應、研發、營運、營銷、銷售五大板塊。

互聯網 VS 傳統行業,數據分析有何異同

這五大板塊,也帶來了相應的數據分析需求(如下圖)。

互聯網 VS 傳統行業,數據分析有何異同

傳統企業之間也有差異,主要在于供應鏈。比如汽車、地產、家電、家具等重資產的傳統企業,生產線、原料、裝配、庫存都是大工程。因此分析任務很重,不但要監控質量,控制成本,還得考慮合理分配任務,控制庫存,等等問題。

在銷售端,隨著渠道形式的不同,也有分析差異。自營門店、電話銷售、業務員跑單,是三種典型的銷售方式,分析思路略有區別(如下圖)。

不過,隨著互聯網+的深入,傳統企業也沒有那么傳統化了,有很多方面在向互聯網看齊。

二、互聯網+以后的傳統企業

互聯網對傳統企業最大的改造在于銷售和營銷端。在銷售端,傳統企業也能自建電商APP/小程序,直接做toC的生意。也能入駐電商平臺,通過平臺銷售。在營銷端,現在傳統企業也很流行做自媒體矩陣,在各個新媒體平臺上建賬號,搞運營,搞社群。

這使得:

  • 傳統企業對自營APP的分析,從技術手段到思路上都和互聯網行業是一樣的。
  • 平臺店鋪的分析,則和天貓/京東/拼多多等店鋪運營的分析思路是一樣的。
  • 傳統期內的新媒體內容傳播,和互聯網的內容運營、新媒體運營思路是一樣的。

所以,即使目前身在傳統企業,也是有和互聯網一模一樣的地方,不要妄自菲薄哦。

那互聯網企業,又有哪些特點呢?

三、典型的互聯網企業

典型的互聯網企業,是短視頻、直播、社群論壇、游戲、影視、音樂這一類應用。因為這一類應用提供給消費者的,壓根就不是實體商品,而是游戲體驗,音樂/視頻體驗,文字閱讀,主播表演,激情互噴……

由于沒有實體產品,導致了整個供應鏈的分析完全不存在,實體店、售后自然也不存在了。同時,由于要交付虛擬商品給用戶,所以技術開發的工作量特別大,相應的,分析的重點,也轉移到我設計的APP用戶體驗如何?使用情況如何上。產品分析是一個重要議題。

在銷售端,銷售的形式也有巨大變化。這些虛擬產品,不再需要銷售員推銷,如何讓用戶用上APP,才是難題。因此互聯網的推廣部門,起到了類似傳統企業銷售的角色:通過應用商店、百度搜索、短視頻廣告、用戶裂變等各種形式,把APP推廣出去。相應地,推廣成本也非常高昂,和實體企業渠道費類似。

這些是互聯網和實體企業的最大差異了。不過有一些互聯網企業,和實體企業差異沒那么大。

四、O2O以后的互聯網企業

很多互聯網企業,提供的是O2O服務,為線下企業提供交易平臺。一旦開始涉及線下,就有很多類似常見出現。比如倉儲、物流等分析。

這些平臺型互聯網企業,需要向傳統企業銷售自己的服務,也離不開傳統的電話/業務員銷售渠道,因此衍生出:銷售管理/銷售運營類崗位,這些崗位對應的數據分析任務,和傳統企業是類似的。

綜上,可見:雖然名為互聯網/傳統企業,可在互聯網+的大趨勢下,有越來越多的場景是相通的。想要找到更高薪資,更合適自己的機會,不是簡單分成互聯網/傳統,而是結合自己的經驗,在某個領域多積累經驗,才能拿到高P崗位。不認真研究場景,單純刷SQL題,背誦AARRR,不但體現不出優勢,還會因為競爭力差,被各路人馬排擠。

當然,以上還只是簡單的分類。有可能有些公司規模很大,旗下事業部都有很多分支,業務形態也更復雜。如果真的想一一具體搞清楚:到底這里是不是一個好的機會,那就直接帶著理想的崗位JD,來知識星球問我吧,具體問題,具體討論,進步更快。

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#專欄作家#

接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂,人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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題圖來自 Unsplash,基于CC0協議。

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