本质上看，想拉动业绩增长，要达到两点：
●业绩真的在增长
●所有人认为业绩是我们在拉动增长
标准定好，下边带大家看5个经典例子
1
销售团队效益提升（业务员收入提升）
曾经有一个销售团队提升的项目，目标是提升销售团队业绩。大家知道，和销售部门打交道，最难的不是数据分析过程，而是这帮大爷很难沟通。
做得好的销售总是居功自傲，做得不好的人员素质太差，你跟他讲数据分析丫根本听不懂，也听不进去。那怎么影响他们呢？
对数据分析不感兴趣，对收入感不感兴趣？——从这个角度切入，我设计了一个战术：先找HR拿了销售团队的人员名单和收入情况，然后做了一个分类。先把Top20%的人踢出去，然后只看剩下的弱鸡们。分析的思路，不是如何帮弱鸡们成为Top20%的高手，而是如何帮弱鸡们达到一个小目标：一年6个月以上月薪。
这就像给差生补课，如果一开始就教他如何考分，丫从心理上就抗拒：那些考分的都是怪物，与我何干。但如果一开始教他：你考到60分就不挨打了。他就会很有动力去学习。
分析结果出来，销售部领导们看了两眼直放光。所有人立刻表示分析这个思路好，要立即执行。结果团队平均水平大幅度提升，总业绩自然出来了，更关键的是：所有人都认可这是分析的成绩。
这个例子第一个讲，是因为它体现了两个数据驱动业绩的基本思路：
●从业务部门感兴趣的角度，先引起足够重视
●帮助业务从0做到60，优先解决最大多数的问题
●后续很多案例，都是在这个基础上的延伸和扩展。
2
门店效益提升（大家都来看美女）
曾经有一个门店效益提升的项目，看起来和实例1差不多，但面临的问题不一样。
解决一个人的问题，比解决一个门店的问题要简单。一个业务员只要话术、知识点、行动力到位，怎么着都能及格。
但门店考虑进销存，考虑不同产品布局，考虑因素更复杂。而且，门店总有理由：我们这个店的位置不好，情况很特殊，不能一概而论。还动不动冲着我们咆哮“你开过几年店！”。
怎么办呢？
如果我说不服他，邻居家的孩子能不能说服他呢？——从这个角度切入，我设计了一个战术：先建立一套标准的门店数据考核指标。之后，对每个大区经理下边的门店排名，排出1,2,3以后，如果哪个门店的导购小妹当日业绩大区第一，就直接把小妹的头像在BI里置顶给所有人看，大区经理亲自发红包表示嘉奖。
于是引发了一系列连锁反应：
●先是小妹知道了置顶人人都能看到，就把自己的照片PS得像安吉拉宝贝儿晒出来；
●其次是大家为了看美女，天天都打开BI看报表，解决了报表打开率问题；
●再往后，所有店长都在问：她是怎么做到的？于是查看这个小妹所在门店的产品销售结构，促销参与率，会员到店率等指标。
为了体现是数据分析的作用，我专门把这些数据隐藏起来，做个大按钮：猜猜她咋做。非得让店长们点击才能看，结果这个按钮的点击率从0%迅速增长到70%。大家一致表示这个数据才好用的，简直是业绩增长百宝箱。
这里又有两个数据驱动业绩的基本思路：
●借力打力，利用数据树立标杆，让业务更容易信服。
●使用率是第一指标，有使用率才有重视度，有重视度才能产效益。
实际上失败BI项目，大部分死在这两点。一般的BI系统，每日报表打开率只有10%左右，根本没有被充分用起来。业绩指标好与坏，是数据分析师自己拍脑袋拍出来的，没有和一线情况结合。导致推出一线后根本没人例会，该怎么做怎么做。最后BI沦为一个空架子，业务部门要取数的时候，还是下单跑sql。
3
商品销量提升（背后的秘密）
这个是很常规的，电商提出的提升商品销量的需求，只不过实现目标的方法很鸡贼。接这个项目的时候，推荐系统还没有今天这么多花样。某公司数据部花大力气做了这个功能，却没有实现“啤酒与尿布”一样的效果，急得团团转。
问题就出在啤酒与尿布上！如果真是两个销量好的大品类相互关联，怎么体现是“数据”的作用呢？——回顾一下，我们开头说的定义：既要真的见效，又得让大家认为是数据做的。真找啤酒与尿布这种大品类，费尽力气涨个2%，5%，还要和别人争论这到底是数据做出来的还是自然波动。为啥不找小品类呢？
于是，还是做关联分析，但是我们缩小了商品范畴，找小品类、高毛利的商品；我们也缩小了用户范畴，从存量用户里找潜在用户群体，尽可能一网下去多捞一些用户，让活动声势做大。
小品类日常销售额低，一做活动就能看到效果。而且小品类库存多，即使没有增加额外利润，清库存本身也是大功一件。高毛利意味着补贴力度相对大一些，重赏之下必有勇夫。结果一打一个准，连续清了数个品类的库存，引起领导的
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