微小区运营实战 – 数据统计之欠费分析篇

传统的物业运营决策多依赖于管理人员的经验、眼光及洞察力。这也是为什么一个优秀的项目经理能够将一个项目经营的非常好，而更换另一个没经验的项目经理去管理，没多久就会出现问题。

我们要知道，物业项目管理是一个在动态环境中不断变化工作，如果没有丰富的经验和敏锐的洞察力，是很难在不断变化的环境中，找到问题并作出应对的。但是，依靠科学的数据分析，却能够将复杂的环境变化转换成数字，拉平眼光和洞察力的差距。

简单来说，数据分析就是利用数据来理性思考和决策的过程。

下面，我们就结合微小区报表统计功能，向大家讲解一下如何在物业工作过程中，使用数据分析来进行理性思考与决策，帮助运营管理。

欠费统计，是物业管理工作中最常做的事情，它可以帮助物业管理人员了解小区欠费情况，发现小区整体运营是否出现问题。

单一维度数据统计

通过欠费统计的五个维度：小区、费用类型、收费项目、欠费额度、欠费时长，以及两个指标：欠费金额、欠费数量，这两项的单一比较，我们能够得到当前小区欠费的具体情况。

我们以一组模拟数据为例，在一级维度中选择欠费额度，指标中选择欠费数量。

点击查询后，就能够通过生成的饼状图了解到当前小区中主要欠费的额度集中在500-1000元的区间中。此时，我们可以考虑，是否通过做一些活动，让业主缴纳欠款。

同理，我们也可以通过其他的几个维度，用数据的方式掌握小区欠费情况。

二级维度数据统计

如果选择通过两个维度进行二维数据统计，能够更加精确的了解小区欠费的具体情况。变量的增加意味着可能性的增加，多维度的横向比较，能够更准确的找到问题所在。

同样以一组模拟数据进行举例，我们将一级维度设置为费用类型，二级维度设置为欠费额度，指标设置为欠费数量。生成可视表单后，我们就能够很清晰的知道当前小区欠费中，哪种类型的费用拖欠最多，每个类型中，是大额拖欠比较多还是小额拖欠比较多。从而了解到小区的欠费问题在哪里。

查询之后，从生成的柱状图中，我们可以很轻易的发现主要的欠费情况集中在500元以下的小额欠费，而主要欠费主要发生在车辆车位上。那么，会不会是相关住户忘记缴纳费用呢？此时，我们可以采取有针对性的发信息提示缴费，同时附上手机缴费的链接。

报表分析欠费数据的意义

数据分析的意义非常重要，如果不进行数据分析，我们将很难了解到问题所在。如果没有数据分析，传统物业的做法将会是不断的通过电话，上门催费的方式，收缴费用。这样极有可能，让住户和业主之间，因为一些很小额的欠费问题，产生矛盾。

进行单维度的数据统计，能够了解当前小区出现了哪些问题，管理的小区中哪个小区欠费较多，哪些费用拖欠最多，是大额欠费多还是小额欠费多，是短期拖欠多还是长期拖欠多。

而多维度的数据统计，就是针对单维度数据呈现的问题，精确具体的找到原因。例如具体欠费时是出现在哪些地方，哪一类收费拖欠时间长等问题。找到具体的原因之后，结合实际进行分析，就能够很快的找到相应答案。

理性数据分析能够帮助我们了解到一些光用眼睛看不到的问题。如果没有欠费统计的功能，我们在日常的工作中，能够的得到的信息就只有存在欠费。其他的一无所知。

而通过欠费统计，我们可以很轻易的了解到，是哪一类欠款比较多。是物业费拖欠还是车辆管理费的拖欠，原因是完全不同的。确定原因之后，再有正对性的进行处理，才能使得工作事半功倍。

其实这个世界上不存在难题，找到问题的所在，通过数据分析寻根溯源就能找到解决的方法。