CDA数据分析师

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电销领域 | 电销呼出有哪些管理难点?利用数据分析如何解决这些问题?

2022-11-15

采访老师:大家好,今天我们邀请到了宋利宝来参加我们的CDA持证人专访!利宝可以和大家打个招呼!

嘉宾:我叫宋利宝,毕业于北京工业大学,目前就职于宜人珩晟科技发展有限公司,电销部门数据运营岗,主要负责部门数据报表维护,问题分析等工作。


问题1:您这个岗位具体是做什么呢?可以给大家介绍一个实际案例吗?

嘉宾:1输出日常经营性报表,像自营外包业绩达成日报,团队排名日报,坐席业绩排名日报等;2输出日常分析性日报,像激励追踪日报,绩效佣金预警日报,单月考核日报等;3目标管理,根据数据源的不同,参与制定促进营销的激励方案,并跟进产出的结果和目标达成情况进行复盘分析;4项目数据支持:各类阶段性项目数据支持。

举一个项目的数据支持的例子:有一个项目需要清洗一波新来的数据源,目标是确定这些数据是否可以用来进行日常营销。提供数据支持,最开始的一步就是跟项目方进行沟通,需要了解整个项目的操作流程,目标是什么,项目需要那些数据,需要观测哪些指标,最后按照要求产出包含各种过程指标和目标指标值的数据报表。报表是围绕着业务需求进行,报表需要更新,完善的。


问题2:平时运营数据报表太多,如何批量抓取数据呢?

嘉宾:每天需要接触很多报表,其中有30/40%的报表数据临时性的报表,就是CDA里边解释专题通报类的报表,没有固定的周期,他的需求点来源于业务部门或者领导的临时需求。像这种数据的抓取数据主要是通过SQL从数据库里查找,excel加工。 50%左右的报表就是CDA里边解释的日常通报类和周期回顾类的报表,其中对于没有紧急时效性的报表直接手动SQL跑出就可以了,对于实时要求较高的直接找技术同事,给需求让他们开发线上化自动报表,可以满足实时更新观测。最后10%左右的数据是非数据的数据,对于这个些数据库数据通过excel进行加工处理。

 

问题3:电销呼出有哪些管理难点、重点,利用数据分析能解决哪些问题?

嘉宾:难点:名单策略多复杂(用户运营的团队对数据进行了类多种多样的分类,贷前/贷中/结清,新客/老客,根据时间维度进行分类,操作流程维度进行划分,数据分类还是比较繁琐的。),对于数据量级较大较多的情况可以用帕累托法则从中找到产出业绩占比百分之八十的前几名数据名单,对其进行重点观测。通过指标分析法定位问题点,拆分到现场问题或者是策略问题,若是现场问题的话,需要追踪团队坐席的过程指标,分析产生问题的原因,是拨打策略的问题导致还是坐席话术的问题导致。如果是策略问题,需要跟数据上游进行沟通,看是否有一些变动导致整体的变化,此次策略调整会对整体的业绩产生什么样的影响。

 

问题4:电销过程中,你们会用到哪些数据分析方法呢?

嘉宾:目前主要用的分析方法在CDA一级中基本都有涉及,比如像销售漏斗模型(从客户被营销到客户进入到app操作最后到放款成功,中间涉及到多个操作流程),从不同阶段转化率来看,漏斗模型可以帮我们更清楚的认知到客户的类型,同时也可以帮助我们认知到机会点,哪个环节需要进一步提升,从而达到最终提升业绩的目的。比如说数据源的授信率相比于其他数据源高一些,说明客户有需求,但是他的放款率相比于其他数据源低一些,通过对比发现此数据源的件均比其他数据源,由此假设可能是件均太小导致的客户没有提款的欲望,随机取一部分客户对其营销的过程增加提额环节,另一部分正常营销作为对照组,通过A/Btest看结果,如果结果和预测的一样调整这个数据源的拨打逻辑。对于销售团队,我们可以使用目标比分析,同环比分析 ,找到问题点,根据根因分析进一步发现问题点,产出解决问题解决方案。


问题5那想要收到您这个部门(岗位)的offer,应该具备哪些能力或技能呢?

嘉宾:其实对于我这个岗位来说,技能方面的话需要会excel,并不是说我用过它就可以,其中数据可视化的使用要熟练,一些常用的函数要非常熟练(查找类vlookupmatchindex等,汇总类的sumifscountifs等,逻辑ififerror等),sql(基础的增删改查)对数据库数据表,表关系有一定的了解,否则跑出来的数会不准确的,会python或者BI的话更好。需要有一定统计基础,需要有一定的数据洞察能力和良好的逻辑思维能力。有数据分析类的证书,高你在面试人员前的好感。其实技能类的学习在CDA课程当中都可以学习到的。

完 谢谢观看