可以按销售渠道做拆

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这样才能知道：哪些是真正的异动，哪些是正常波动。 一、看似异常的正常波动 有三类波动，是典型的看似异常，实则正常： 业务指标季节性波动 业务指标生命周期变化 业务主动行为引发变化 因此，在做异常波动识别之前，应该主动对业务指标历史走势进行分析，发现其中季节规律/生命周期趋势，分析业务动作对指标的影响，这样才能建立起基础判断标准，避免犯诸如低级错误（如下图）： 真正要关注的，是长期、持续性、违背发展常规走势的变化。


这些情况常常意味着业务出了问题，需要深入追查（如下图）。 二、即使 欧洲手机号码列表 很小，也要关注的波动 典型的，比如对收入/成本两个关键指标的异动。收入/成本是大部分企业的PI指标。增收减支是企业核心任务，因此这俩指标都有具体到月/周/日的明确要求。哪怕波动很小，也得追查，这样才能让业务安心。 比如今日销售收入PI：万，实际完成万，那就肯定是异动了，没得跑。至于少的万去了哪？解，找到问题源头（如下图）。 短期内的PI异动，都能解释为：“业务没发挥好”，但是如果某个连续数周表现不佳，则可能存在业务能力不行/方法不对等等深入问题，需要做进一步追查。





隐藏问题：ROI异动 收入/成本指标是可以连起来看的，这时候会有更多发现。因为理论上，有成本投入，才有收入产生，收入/成本应该按一定比例，同步发生才对。 如果两个指标的关系发生错位，就很有可能存在异常，比如： 投入持续增长，收入不见涨…… 投入没有到位，收入还在涨！ 这都是问题。 这些时候，典型的表现就是业务的ROI异常，要么异常高，要么异常低。这时候都得查原因。ROI异常低意味着需要做优化，提升业务表现。