做生鮮配送?如何利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)決策？
時間：2024-06-20 09:57來源：
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在日常的管理工作中，我們決策往往憑借的是感覺、經(jīng)驗。但很明顯，感覺很多時候會不靠譜，讓我們決策失誤。如果能有個決策模型，確定的條件出現(xiàn)就觸發(fā)特定的行動，那我們的決策水平就會高很多。
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我們在做數(shù)據(jù)決策時要找到需要的數(shù)據(jù)，有些信息是決策的關(guān)鍵量雖不是以數(shù)據(jù)的方式呈現(xiàn)，但都可以量化。而量化的實質(zhì)就是降低不確定性。所以我們在管理時也要建立一個信念，沒有不能量化的事物，有了這個信念就可以更好的開展數(shù)據(jù)決策。
比如損耗數(shù)據(jù)差異很大，首先我們看到的倉庫的盤點數(shù)據(jù)，由盤點數(shù)據(jù)核查入庫數(shù)、出庫數(shù)。如果是因為入庫環(huán)節(jié)引起的數(shù)據(jù)差異過大，那管理者就需要調(diào)查采購的工作是否到位？
如果是因為產(chǎn)品品質(zhì)問題引起的分揀損耗過大，那管理者就需要調(diào)查采購價與品質(zhì)是否匹配、倉管驗收是否合理、品控抽查是否到位等相關(guān)問題。如果是出庫數(shù)據(jù)有漏報造成配送單數(shù)據(jù)失真，那就核查配送司機(jī)是否與客戶有利益關(guān)系。
從管理系統(tǒng)里調(diào)取的運營數(shù)據(jù)：
上圖中的數(shù)據(jù)，可以判斷我們客戶的下單情況、客戶活躍度、平均客單價、商品占比等信息，以此來做客戶維護(hù)、商品調(diào)整等經(jīng)營決策。
怎樣識別數(shù)據(jù)中的陷阱？
我們以數(shù)據(jù)思維做管理決策時，也要注意不能被數(shù)據(jù)操縱，更不能被數(shù)據(jù)誤導(dǎo)。學(xué)會運用數(shù)據(jù)更要會識別數(shù)據(jù)中的陷阱。舉幾個可以幫助我們識別數(shù)據(jù)陷阱的例子：
用平均數(shù)掩蓋分布：“某農(nóng)產(chǎn)品配送公司年銷售額3000萬，平均毛利潤是15%”，單看平均毛利潤很低。如果用這個毛利潤來設(shè)定下一年的利潤目標(biāo)顯然是不科學(xué)的，因為忽略了重要的一條，產(chǎn)品的分布與銷售占比。3000萬的銷售額是糧油米面類商品占比50%以上，已經(jīng)拉低了公司的平均毛利潤，所以我們在做下一年目標(biāo)時，要做分項利潤目標(biāo)這才合理。
用百分比掩蓋規(guī)模：“人力資源部的人員流失率達(dá)到了50%?！钡鋵?，整個部門才2個人，前幾天剛離職了一個員工。
用短期波動代替長期效應(yīng)：”本月銷售額突破300萬營業(yè)額,業(yè)績增長率20%“，這是因為銷售部推廣帶來的嗎？下個月業(yè)績是不是也會以20%的數(shù)值增長？其實是公司的一個客戶有了臨時的項目，才有了這么快的增長，是短期波動，而非長態(tài)。
偷換概念：市場部某業(yè)務(wù)員對業(yè)務(wù)評比數(shù)據(jù)有異議，為什么小張的客戶只有19個點的毛利潤卻得到了公司獎賞，而他自己維護(hù)的客戶毛利潤達(dá)到26個點還要受處分。但其實真相是19個點的毛利潤回款率100%，26個點毛利潤的客戶賬期長不說，回款率不到20%，嚴(yán)重占用了公司的現(xiàn)金流。
定義不統(tǒng)一：采購人員要核算采購單價時，毛重與凈重未做統(tǒng)一，表面上看采購員A的價格比采購員B便宜了0.1元，統(tǒng)一換算成凈重之后卻貴了0.1元。這就是定義不統(tǒng)一造成的。