學習筆記 | 商業思維 business thinking 職涯躍進的唯一解!一次搞懂企業如何高效運轉(上)

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書籍資訊

  • 書名:商業思維 BUSINESS THINKING 職涯躍進的唯一解!一次搞懂企業如何高效運轉!
  • 作者: 游舒帆Gipi
  • 出版社:時報出版
  • 出版日期:2019/01/22

前言介紹

一開頭介紹了作者Gipi出版此書的原因,他認為,在商場上最常遇到的核心問題為,多數人缺乏與不同工作背景之人的溝通能力,繼續追根究底下,主因是人與人間本來就很難在不理解雙方的狀況中,產生同理心與換位思考,所以自然造成了溝通落差。產生落差的原因,可分為兩種層面,一個是組織位階的差異,另一個則是專業領域的差異,這些差異也造成了彼此無法在相同的立足點上思考所遇到的問題。
因此,作者認為最好的方法,就是透過擴展知識學習與經驗的累積,去理解其他腳色的認知,來增強我們的同理心,縮短位階與專業不同所造成的差距,而其中最重要的關鍵知識,就是「商業思維」。
一間企業之所以存在,必然有它要創造的價值或商業目的,圍繞這些商業目的而衍生的知識與思維模式就可以統稱為商業思維。
得出的小結,我們在工作職場上,除了專精於自己某一項技能外,同時也能充實對其他領域的理解,這就是近期業界上常稱做的T型人才,而商業思維就是作者認為此專家式通才必備的通用性知識。

第一章:經營的本質

企業經營的本質就是透過長期盈利來實現願景與使命,因此,理解企業如何盈利也成為一個很重要的課題,作者建議可用財務觀念來進行拆解,大多數的企業盈利結構都可以初步分析成下圖:
企業盈利結構_參考:商業思維 business thinking 職涯躍進的唯一解!一次搞懂企業如何高效運轉
先從盈利起頭,往下拆解會影響盈利的關鍵因子,一步一步地展開來,如此便能清楚知道公司管理時需關注的數據資料,有助於全盤理解企業經營的全貌與本質。整個結構圖,讓我們可以從中掌握四個觀念:
  • 宏觀看出企業經營中關注的事物,以及彼此之間的關係,如此便能理解公司經營的一些重點,例如毛利、週轉率、回購率等。
  • 進一步知道創造這些數據的關鍵行為有哪些,公司如何獲取、啟動、留存、招回客戶,如何發展產品,如何拓展通路...等,這些就屬於運營的範圍。
  • 接著透過關鍵數據的追蹤,我們能理解目前企業的數據表現,若為了讓數據表現可持續成長,就需要策略規劃來想出新的做法。
  • 為了確保策略能穩健的落實,除了要將策略拆解成一個個行動任務外,還要確保目標可達成預期成效,而這時敏捷專案管理法就可派上用場。
以上的觀念就開啟了後面幾章延續的重點,分別從四個面向進行討論:數據力、運營力、策略力、敏捷力

第二章:數據力

作者首先告訴我們要快速掌握公司現況,「重點在於知道企業經營本質是甚麼,然後快速透過那些數據可以獲知目前企業當前的狀況與可能的問題,最後藉由提問來證實與釐清。」這短短的一句話,就點出了〔數據力〕的重要性。而所謂的掌握度,不外乎就是精熟以下三項:
  1. 了解這個產業的關鍵數據
  2. 熟悉創造這些關鍵數據的運營活動
  3. 知道如何調整運營活動來改善關鍵數據
接下來,本章節提出幾個簡單的方法,來觀察公司數據。
第一個,先拆解公司的利潤模式,了解公司為何賺錢?以及為何賠錢?
A公司毛利率:60%,淨利率:10%,客單價:5萬元,營業收入:100萬元
B公司毛利率:20%,淨利率:10%,客單價:5萬元,營業收入:100萬元
A公司毛利為100萬 X 60% = 60萬,淨利是100萬 X 10% = 10萬,變動成本是100萬 - 60萬 = 40萬,固定成本是60萬 - 10萬 = 50萬;B公司毛利為100萬 X 20% = 20萬,淨利是100萬 X 10% = 10萬,變動成本是100萬 - 20萬 = 80萬,固定成本是20萬 - 10萬 = 10萬
若兩家公司的毛利率不變,但營業收入下降為70萬時,A與B公司的變動成本分別變成28萬與56萬,故A公司的毛利有42萬,B公司僅剩14萬,但固定成本不會隨收入而變,所以計算下來,反而A公司虧損了8萬元,B公司則尚有14萬的利潤。
從這簡單的範例就可看出,當公司規模小時,應該盡可能降低固定成本,將成本轉嫁到變動成本上,反之,隨著營收規模變大,就要思考如何降低變動成本。這種利潤觀念雖然很基本,可是卻還是有很多公司容易犯下類似的錯誤。(以上的財務指標概念皆有經過簡化,想理解比較深入的觀念,建議可以參考我另一篇文章:讀書心得 | 怪老子帶你看懂財報選好股。)
第二個,則是掌握公司的收入狀況,可先從產品、通路的一維數據觀察起,接著透過產品 X 通路的二維數據,來看公司的收入結構,再來才能比較清楚了解哪些維度的組合能幫公司帶來長遠的效益。
除此之外,作者另外提到進入了互聯網時代,經營模式已經產生了很大的質變,如滴滴、Uber、蝦皮這些企業,財務面的獲利狀況或許都不是太理想,但他們考慮藉由補貼或低於原價的服務,來達到大量的用戶獲取搶占市場,等到擁有足夠的流量後,才想辦法從其他地方獲取收入與利潤,這反而是不同的策略思維模式。
了解完收入結構後,不能忘記也要用相同的方式去拆解成本結構,此處的觀察重點就是,必須完整的理解不同產品與通路的利潤狀況,發掘那些過去沒有留意到的問題,才可以對症下藥,適時調整管理策略上的優化。
第三個,從客戶面的數據著手。一般公司在分類客戶上,可分為潛在客戶、名單客戶、新客戶、回頭客、流失客戶、口碑客戶...等。其中,新客的獲取成本通常比舊客高6-10倍,但不代表企業就要捨棄開發新客戶,因為不論產品或服務多好,舊客仍會有一定比例的流失,因此在維繫舊客的同時,新客也要持續成長。
潛在客戶也是我們應當特別留意的一環,因為這些人曾與我們接觸過,了解過產品,也可能曾經想過要購買,但或許是當下時機不對,以及其他種種原因而沒有成為我們的客戶。過了一陣子後,隨著時間的變化,這群人的狀態和需求也會改變,假若使用再行銷的方式重新接觸這一群人,在正確的timing出手,遲來的緣分就可能完美的促成了一次商機。
在這裡還有二個重要的客戶相關指標,在工作實務中要反覆的放在心裡,第一個就是獲客成本(Customer Acquisition Cost, CAC),第個二是客戶終生價值(Customer Life-time Value, CLV)。而要有效計算公司從每個客戶身上是否有賺到錢,一個簡單的算法CLV/CAC是否>1即可。
以Netflix為例,假設他的獲客成本約為台幣1,200元,客戶平均訂閱金額若為330元,每個用戶評均訂閱20個月,這樣CLV就高達6,600元,CLV/CAC=5.5,這數字遠高於1,看起來Netflix就算是一個蠻賺錢的商業模式。
我們希望數據能在經營管理上幫上甚麼忙?
這個相信有從事數據分析相關的朋友,都曾經面對過這個問題,本書作者也藉由他過去的經驗,給出了幾個回應這問題的可能解答:
  • 以數據觀察來訂定目標,透過價值脈絡先從下游觀察落後指標【結果】,定義公司主要想解決甚麼問題,再深入往上游探索領先指標【過程】,做甚麼才能從源頭改善問題,接著才有辦法設定符合SMART原則的目標(Specific具體明確的,Measurable可衡量的,Attainable可達成的,Relevant相關聯的,Time-bound具時效性的),且找出對應的數據比較基準(特定基準、計畫基準、時間基準)。
我們訂定了目標後,接下來還要落實數據化管理的五步驟:
  1. 依據策略提出數據需求
  2. 確認數據處理標的
  3. 盤點與彙整既有數據
  4. 盤點新數據採集需求
  5. 擬訂數據行動方案
  • 使用數據進行客戶分群,一種是按屬性分群,另一種則是按行為分群,屬性分群通常藉由資料庫進行記錄與處理,分為固定屬性(性別、生日、血型、註冊時間...等),以及變動屬性(年齡、職業、收入、會員身分別...等);行為分群則比較複雜些,一般就會透過網路分析工具(如GA)進行數據採集,包括了消費行為、使用互動行為、服務行為、RFM行為分析...等。其中,以最常見的RFM行為分析做為範例:
RFM客戶分群_參考:商業思維 business thinking 職涯躍進的唯一解!一次搞懂企業如何高效運轉
由上圖的分群模型,若我們希望過濾出潛在流失的客戶名單並提出改善,就可進行客戶慰留計畫,或是在後續的運營工作上,要盡可能的避免客戶滿足流失模型的條件,藉由這種數據分析方法,我們就能提出超前佈署的管理行銷策略。
  • 屬性與行為的分群化,發展到一定的階段,就會開始替物件進行標籤化,標籤可貼在任何東西上,包含產品,通路、客戶、網頁、簡訊、eDM...等,有了這些蒐集的資料,後續才有辦法踏入精準匹配行銷的領域。以eDM為例,針對舊名單進行基本分群,接著透過貼好許多標籤的eDM(主旨、內文、圖片、連結...等),逐一觸及這些潛在客戶,當客戶開信、點擊、造訪連結的每一個行為,也會被貼上對應的標籤,這些偏好的動作事件,都會一直動態調整對應的標籤,透過這樣的測試修正,最後達到轉化率的提升。

第三章:運營力

緊接著數據力之後,我們就要進一步理解,這些數據是透過哪些運營活動創造出來的。常見的運營分成幾大類:
  • 用戶運營:就是如何達成用戶的拉新、留存、促活躍。
  • 產品運營:產品上線後規劃運營活動,想辦法讓客戶去使用那些功能或服務,並透過客戶的回饋,清楚知道產品能否滿足客戶需求,以及下一個階段要做甚麼調整優化。
  • 內容運營:提供甚麼樣的內容,透過甚麼形式,傳遞給正確的客戶,並進一步誘發客戶產生往下轉換的動作。
  • 社群運營:藉由社群媒體來促使客戶對品牌的好感度與忠誠度提高,另外也可讓拉新、留存、促活做得越來越好。
  • 服務運營:儘可能以客戶偏好的方式來服務客戶,以創造高滿意度為目標。
  • 數據運營:重要性在於,當策略上需要仰賴某些特定數據或大量數據才能做某些事情時,能透過數據運營來蒐集資料,讓數據快速累積。
作者另外強調,流量紅利消失的年代已經來臨,企業經營重心應該從新客戶(增量)轉移到既有流量、客戶(存量)上。所以品牌、SEO、內容行銷等自有媒體的力道應該更為加強,不能過度依賴付費媒體,這就是流量池的主要概念,簡要來說:
  1. 對新流量獲取的重視度下降,尤其是付費流量上,更多的把焦點放在既有流量上。
  2. 運用數據與技術手法來持續提高轉化率,全面思考產品、行銷、網站、文案、素材等各層面。
  3. 對於那些未成功轉化成訂單的流量持續運營與開發,不斷努力讓這些流量往漏斗的下個階段轉化,直到成為訂單為止。
  4. 對於已經成交的客戶,要不斷提高他的LTV,企業必須持續運營,確保他們對產品與服務滿意,對品牌保持正面觀感,使其可主動去創造回購與推薦,而非被動等待客戶自然回購、推薦。
行銷大師菲利浦.科特勒在《行銷4.0》書中所提到的客戶生命週期五階段,其實就可以貫穿以上所說的整個運營活動架構:
  • Aware認知階段
  • Appeal訴求階段
  • Ask詢問階段
  • Act行動階段
  • Advocate倡議階段
而這五個階段還可以分成三大主類:客戶獲取(Aquisition)客戶留存(Retention)以及客戶忠誠(Loyalty)(我在其他主題有特別討論留存的概念,建議可跳轉這兩篇產品實戰演練 | EP4:你的產品沒有不好,只是因為用戶根本沒有Onboarding打造你的專屬流量池,讓用戶養成「上癮」的習慣一同服用)。
運營的工作,其實就是在每個客戶階段,都為客戶精心設計好主動與被動的接觸點,讓客戶一步一步往我們的期待前進。前面兩個章節,談了數據力與運營力,已經大致理解公司的本質與基本的運作機制,接著下半篇就會介紹另外兩種力:「策略力」與「敏捷力」。
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在瞬息萬變的數位宇宙中,不堅持永遠的Yes或No,自許以流量成長的阿甘精神,碰撞激盪出各種有趣的科技行銷手法,涵蓋產品數據、社群互動、廣告技術、內容創造、會員經營...等面向,一點一滴的帶大家進入產品Martech的領域中。
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