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采购数据分析的8个流程与常用7个思路

在采购环节，数据分析扮演着至关重要的战略角色，是优化供应链和采购决策的核心。做好数据分析是采购环节中极为重要的环节。接下来，我们将介绍数据分析的8个流程以及常见的7种分析思路。在开始数据分析之前，最好与主管或数据经验丰富的同事确认每一步的分析流程。

一、数据分析八流程：

1、明确分析目的：首先要了解为什么进行数据分析？明确此次数据分析的目的。例如，找出哪些类型的客户交货期总是拖延，所有的分析都应围绕这个目的来回答，避免因目标不明确而反复返工。

2、确定分析目标：明确分析目标是谁？要清楚分析因子，统计维度是金额、产品、供应商行业竞争趋势还是供应商规模等，避免混淆维度导致结果差异。

3、预期效果：通过分析各维度产品类型、公司采购周期、采购条款，找到真正的问题。例如，分析出供应商集中采购与保持现状都不符合利益最大化原则，通过分析发现精细化采购管理非常必要。

4、数据需求：梳理采购过程中涉及的数据，例如采购总额、零部件行业竞争度、货款周期、采购频次、库存备货数、客户地域因子、客户规模等，避免不断增加新的因子。

5、数据采集：从数据库中采集供应商信息，如供应商各种信息录入、产品特性录入等，确保有充足的数据作为分析基础。

6、数据整理：数据整理是技术活，熟练使用Excel数据透视表和各种函数公式，提高数据整理效率。Spss也是数据处理的好工具，尤其在数据量大且字段包含特殊字符时。

7、数据分析：对数据进行综合分析，需要逻辑思维和推理能力，熟悉产品、供应商、采购流程。分析过程中要关注技术层面、全局观和专业度，不断提高数据分析能力。

8、数据展现和输出：数据可视化是关键，选择合适的图表展现数据。列举常用图表：折线图、柱型图、堆积柱形图、线-柱图、条形图、饼图、复合饼图、母子饼图。图表简洁明了，避免堆砌数据。

二、数据分析七思路：

1、简单趋势：通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况，如产品类型、供应商区域、采购额、采购额对供应商占比。

2、多维分解：从多维度对指标进行分解，如产品采购金额、供应商规模、产品复杂程度等。

3、转化漏斗：借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况，如不同供应商及时交货率趋势等。

4、用户分群：对有特定行为的供应商群组进行分析和比对，优化供应链，提升供应链稳定性。

5、细查路径：观察供应商行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程，发现问题、激发灵感或验证假设。

6、留存分析：探索用户行为与回访之间的关联，分析不同供应商群组的留存差异，找到供应链优化点。

7、A/B测试：同时进行多个方案并行测试，选择最优方案。数据分析需选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

数据分析不仅适用于供应商及时交货，其他数据分析流程和思路也适用，但需更清晰的思路和大局观，避免陷入数据海洋。