面对收入下滑、新增用户减少及成本上升的挑战，许多企业和团队都感到困惑，不知道如何进一步深入分析。对此，有一种简单而实用的分析模型值得推荐，它就是“人货场”模型。
“人货场”模型并非算法模型，无需深入理解复杂的统计学原理，只需对业务有充分了解即可运用。这一模型为问题分析提供了一个固定的分析框架，帮助我们从三个核心维度——人、货、场进行深入分析，从而找到问题的答案。
一、人：关注客户与业务员
- 客户：了解我们的客户，包括C端客户和B端客户的分类和特点。
- 业务员：分析业务员的经验、业绩以及手头持有的等情况。
二、货：审视商品结构与价格
- 商品结构：根据商品的自然属性进行一二三级的分类。
- 商品价格：关注商品的定价策略以及与竞品的价格对比。
三：场：销售渠道与推广方式
- 销售渠道：对线下渠道按地区、位置、营业面积等进行分类，线上渠道则按推广平台和投放费用进行分类。
- 推广方式：分析不同渠道的推广效果和转化率。
通过这一模型，我们可以将复杂的问题分解为具体的分析步骤，从而找到解决问题的切入点。
第一步：基础数据梳理
了解公司有哪些客户、销售、商品和渠道的基础数据。
第二步：数据标签化与分类
对数据进行标签化处理，进行概括性分类，便于后续的分析和对比。
第三步：明确分析目标
在开始分析前，需要明确具体的分析目标，如销售额、新注册用户数等。
第四步：从人货场维度拆解问题
按照人货场的维度，逐一拆解问题，寻找问题的主要原因。
第五步：深入分析原因
结合过程指标，深入挖掘问题背后的原因，需要具体的数据支持。
不同行业在应用人货场模型时，会根据行业的特性进行差异化的分析。例如，有实体店的行业会特别重视门店的位置和打标签分类；而toB业务会优先对客户行业和规模进行分类。
通过这样的分析模型，我们可以将复杂的数据转化为具体的业务行动指导，从而实现数据分析与业务行动的有效结合。在实际操作中，需要不断调整和优化分析模型，以适应不断变化的市场环境和业务需求。