企業自動化數據決策平台建設的成敗經驗談!

週五, 八月 18. 2017

近年來,人們對資訊的關注已不僅限於數據本身,而是通過一系列統計工具及分析手段去挖掘其背後隱藏的價值,從而帶來諸如減人增效、輔助決策的效果。

傳統的電子電氣製造業是典型的人口密集型生產行業,企業轉型離不開自動化和數位化,而其中物流、資訊流、資金流的整合是必不可少的過程,這就需要通過制定有效的管理手段並輔以強大的[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]工具來實現。

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很多人不明白自己企業當前階段需要什麼程度的數據分析工作,這就會導致數據分析平台搭建出來後,沒人用、不好用、沒價值的尷尬情況,明明花費了很多人力物力,但最後效果卻不盡如人意,基層業務部門反饋不好用,領導也不關注,項目爛尾甚至失敗都是可能的。

[b]是否認識到這些誤區?[/b]

[b]誤區一:[/b]以多取勝。有些企業在建設數據分析平台時,從業務部門獲取到大量的分析指標,開發出成百上千張分析報表,並沒有從實際使用者的角度去考慮,容易導致使用者的精力分散。
比如生產車間主任要看某一車間昨日的生產情況,可能就要從產能報表、質量報表、工時效率報表、庫存報表等繁多的[url=http://www.finereport.com/tw/]報表[/url]中去尋找自己關心的某一車間某一產品某一工單的信息,費時費力,甚至覺得還不如以前Excel報表方便。

[b]誤區二:[/b]單打獨鬥。電子電氣製造行業的數據分析平台,往往涉及到多個業務部門的數據,包含採購、生產、倉儲、物流、銷售在內的供應鏈流程,以及研發、財務、人事等技術或支撐部門,現在很多企業的一些部門會單獨建設某一模塊的數據分析工作,過於強調各個業務部門的獨立性,往往會忽略管理者的使用場景。

比如企業總裁想看目前公司的產銷存情況,他可能要從生產、倉儲、銷售三個部門的報表中找數據,而且還要自己做對比等分析,不能快速的幫助他獲取想要的管理數據和分析結果,他主觀上可能就覺得這個平台比較雞肋。

[b]誤區三:[/b]依賴工具。對於大多數企業來說,擁有一款強大的數據分析工具可以事半功倍,但是過分的依賴工具和強調工具的作用會讓管理工作懈怠下來。做數據分析工作必須包含管理的理念在其中。從經驗來看,像FineReport報表與[url=http://www.finereport.com/tw/]BI系統[/url]這類的數據分析平台,其意義在於輔助管理決策,而其價值在於可以將一些戰略化、口號化的管理理念進行分解可執行化。
比如某一企業的階段性戰略目標是降低成本,在分析庫存成本時,通過分析往年產銷存情況以及期初期末庫存和安全庫存,調整最佳平衡點、優化庫存結構、提高周轉效率、縮小庫存空間,來達到降低庫存成本的目的。

[b]是否充分了解使用者的需求?[/b]

現在很多企業會從客戶需求的角度去創造產品,其實我們做數據分析工作也應該這樣。筆者這裡分析了10個行業,總結了32家企業數據平台建設的成敗經驗,考慮企業各職能層級的工作性質,將數據分析工作分為三個層次,逐層遞進、相互補充。

[b]1、基層。[/b]一般基層的使用者大多是銷售員、採購員、生產班組長之類的業務人員,由於大多數業務流程是在各個業務系統中完成的,所以數據分析平台對於他們來說,主要是起到數據補錄和數據查詢的作用(基層使用者多數不會分析或者不需要分析,所以在基層開發分析報表作用不大)。

其中數據補錄是用來彌補老舊的業務系統中缺失的數據項,數據查詢不只是業務系統查詢內容的遷移,更重要的是基礎信息的整合。如果一項反覆工作涉及多個業務系統的查詢操作,那麼將這些數據整合到統一的[url=http://www.finereport.com/tw/]商業智慧[/url]平台上來查詢可以極大的提高工作效率。

基層報表可以按照業務流程或工種性質來分類,這樣更符合他們的使用習慣,所以對基層[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]的開發重心是提高工作效率。

2、中層。在不同規模的企業中中層人員可能是某一業務部門負責人、部門中某一模塊的負責人,他們對業務系統的依懶性相對基層人員來說是比較低的,他們更關注匯總的數據、整體的情況以及趨勢,傳統的彙報模式已無法滿足他們對數據準確性以及分析靈活性的要求,所以在中層按照關鍵指標模塊化來分類分析報表是更明智的選擇。

例如將生產分為工單、庫存、物流、設備、質量、成本等模塊,每個模塊可能涉及一個或多個業務流程的信息。

絕大多數的分析類報表是在中層使用的,通過對比、預警、監控等方法去發現部門工作中的問題,所以對中層報表的開發重心是讓管理有理有據。

3、高層。對於企業的決策者和領導者來說,他們更關注結果,關注他們制定的企業戰略方針有沒有被很好的細化和落實下去,所以按照戰略目標的分解和量化來分類報表是很有必要的,報表所展示的資訊一定不能脫離企業的戰略目標,否則領導不會關注,開發人員白忙活。

高層領導不會關心太細化的指標,他們要的是以幾個指標就能掌控全局,所以高層報表不能太多,以3~6張為宜,比如行銷情況總覽報表中應體現銷售總額、利潤、計劃按時達成率、庫存總額、銷售效率等指標。

決策者所處的位置讓他們沒有精力去關注到所有部門的實時情況,可以通過監控、排名等分析手段來輸出壓力並傳達給相應負責人,例如對生產班組或銷售小組做top/last分析。

以上我們得出結論,對高層報表的開發重心是弱化分析、結果導向、壓力輸出。

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[b]是否了解數據分析的價值 ?[/b]

一個完善的企業級數據分析平台的價值是不可估量的,由於其數據來源於各個業務系統,所以其價值有時很容易和業務系統的價值混淆在一起,無法很好的量化。

之前和一大型家電企業CIO聊過這個話題,他基於其公司採用的的帆軟數據分析平台總結了以下幾點價值:

1、打通數據壁壘,實現信息透明。底層搭建數倉,統一數據編碼,將多個業務系統數據進行整合,加強部門間信息互通,實現層級間信息垂直透明,促進協作共贏的良好工作氛圍。

2、提高工作效率,促進業務增值。代替傳統手工報表,減少人為干涉錯誤,提高數據準確性;人效分析,提高生產效率,節約人力成本;產銷存平衡分析,縮短周轉周期,提高庫存周轉率、銷售轉化率,促進業務不斷增值。

3、數據驅動產品,引導創新改良。維修數據分析,反饋質量問題,促進生產、工藝或設計改良;客戶需求反饋分析,定位目標功能,引導產品創新。

4、輔助管理預測,提高決策成功率。銷售預測分析,輔助市場決策,提高投入產出比;採購預測分析,輔助物料訂單管理,提高物料周轉率,防止供應商過多備料、物料獃滯。

5、內外數據整合,提升市場競爭力。競品分析、價格帶分析、客戶滿意度分析,作為企業調整戰略目標的參考依據,及時抓住市場機會,提升市場競爭力。

筆者認為其中最大的價值在於能將各個業務系統的價值更高效更直觀的體現出來,它提供的是一種分析手段、管理思路和決策方法,而這也正是現在大多數企業所急需的。對於企業,如何讓高層管理決策、輸出壓力;讓中層有據管理,對高層負責;讓基層量化任務,精準執行?我們可以從管理角度來搭建數據分析平台,讓數據分析展現的數據驅動業務管理流程的前進。數據分析平台的搭建方法經驗,有機會整理成文字分享出來,或者和大家當面交流。

如果將數據比作海洋,那麼各個業務系統就是輕舟、船舶,而數據分析平台則是船槳、發動機。

文 | 帆軟數據應用研究院 任敏 [url=http://www.finereport.com/tw/]http://www.finereport.com/tw/[/url]

醫院院長使用資料分析系統,優化醫院營收和體驗

週四, 八月 10. 2017

[b]1、醫院院長查詢系統的價值[/b]

目前,大中型醫院的信息處理正從傳統手工方式飛速向電腦信息化建設方案轉變,一個大中型醫院擔負著繁重的醫療和科研任務,以及繁雜的事務性工作,院長必須時刻與各科室保持密切的連續,以便隨時了解全院的情況,及時發現問題,方案並解決問題。

院長是醫院的首腦決策工作部分,其工作效率、工作質量關係到醫院的社會效益和經濟效益。在以往手工管理模式下,難免有因[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]量大,醫院情況反映不及時,或因為事物繁多,以至於出現不能全面及時理解全院情況,做好統計工作,發現問題,提出決策性意見,指導醫院各部門協調工作的情況。

通過醫院院長查詢系統,將院長辦公室微機網路化管理,對各部門的資料信息統一管理、統計。分析查詢各個科室病人數、醫生工作量、護士工作量及特種科室人員工作量等情況,以及在院、出院或住院未結病人情況,醫院的財務收支狀況,藥品價格、報銷、報缺等情況。提高院長掌握信息的及時度和準確度,幫助院長對醫療、財務、人事各部門的信息提供動態的查詢並提供輔助決策支援。

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[b]2、看圖知FineReport的用途
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說到統計分析,便是FineReport的拿手絕活了,不管是多複雜的[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url],還是要美觀度的報表(當然示例沒那麼好看),FineReport都輕鬆搞定。

(1)全院收益綜述
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(2)門診排隊分析
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(3)手術收入分析
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(4)醫院總收入分析
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(5)預約人次統計
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因為缺乏計劃和資訊流通,沃爾沃也曾積壓庫存!——如何做好庫存分析?

週二, 八月 8. 2017

一直以來,庫存管理都是影響企業盈利能力的重要因素之一。管理不當可能導致大量的庫存積壓,佔用現金流,半成品庫存的缺失導致生產計劃延後,成品庫存的缺失導致銷售訂單的延誤等問題。當我們撇開單純軟體對庫存管理的優化、個人高超的管理能力時,企業長期積累的數據能給我們帶來什麼價值?以及企業要如何開展對庫存管理的可視化分析?

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上述的思維導圖是在做項目的過程中總結的一些問題,下面主要針對三方面談談:庫存可視化的價值、企業如何推動庫存可視化項目、如何設計庫存可視化項目。

[b]一、庫存的可視化分析有什麼意義?[/b]

行動的前提是有明確的目標,一般庫存[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]的目的不外乎以下幾點:

[b]1、分析現有的庫存體系,為決策提供數據支援,重點是對數據的多維度展現,還原庫存體系原貌。[/b]比如:企業想要實現駐外庫對全國的全面輻射,那麼就要分析現有的駐外庫是如何分布的,各個駐外庫的庫存量是多少,現有各個駐外庫的輻射能力等。

[b]2、對現有的庫存體系進行優化,重點在問題的探勘和分析。[/b]比如:在保障企業採購、生產、銷售的前提下,如何提高庫存周轉率,節約成本,增加現金流,避免不必要的損失。

舉個簡單的例子:帆軟數據分析平台的區域倉庫利用率分析圖如下,採用銷量、庫存金額、存銷比來衡量地區庫的利用率,初步判斷地區庫是否存在滯銷情況

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從總體上看,75%的地區(位於紅色箭頭的上方的區域,有西安、南京、深圳、上海等6個地區)處於低銷量、高庫存的警戒狀態,需要深入分析是否有平銷、甚至滯銷的風險,其中屬成都最為嚴重。而新疆地區庫則是另外一個極端,存銷比過低,可能會對接下來的銷售計劃有影響。

同時,也要注意:高庫存、低銷量並不一定都是業務異常。我們知道,實際業務中存在著各種情況影響著產品的銷量,比如:新款產品剛剛上線,季節性產品等因素。為此,我們需要再進一步的對產品、庫齡、庫存結構、運輸方式等深入分析,進一步驗證企業是否存在滯銷情況。
[b]
3、保障採購、生產、銷售的正常運行,重點在合理庫存的衡量、預警以及信息在各部門之間的流通。[/b]一般合理庫存的值完全是憑照經驗來設定,缺乏足夠的數據支撐,這時我們就可以可以通過一定期間預警的次數判斷和優化合理庫存值。同時預警可以判斷哪些原材料需要採購,哪些半成品的庫存不足以支撐接下來的生產計劃,因為季度性或其他原因哪些產品需要拋售、加大存貨等。

到這裡,大家可能會問:為什麼要保障信息在各部門之間的流通?舉個沃爾沃公司的例子:在一段時間內,他們綠色汽車積壓了大量的庫存。銷售和營銷部門就採用了各種促銷手段進行拋售,但是生產部門並沒有收到相關的信息,為此生產部門把綠色汽車的生產量擴大了一倍,導致庫存大量積壓的狀況,這就體現了信息在各個部門之間流通的重要性。

[b]二、如何推動庫存可視化項目?[/b]

[b]1、明確目的[/b],我們的目的就一個:提高企業盈利能力。解釋這個答案之前我們先了解一個現狀:究其根本,庫存產生的原因是為生產、銷售服務的。而且很多企業認為以自身的發展狀況,擴大市場和穩定生產才是影響身家性命的重要因素,營銷、生產、採購等部門往往只關心自身的利益,希望隨時都有足夠的庫存供自身使用。這時我們以減少庫存、節約成本往往會受到各相關部門不同程度的抵觸。所以我們的目的是從企業全局出發,最終目的是提高企業盈利能力。

[b]2、分清目標[/b],我們做的是庫存管理不是倉庫管理。首先,庫存管理和倉庫管理沒有高低之分,都是企業經營重要的一環。庫存管理主要體現在庫存計劃的設定和庫存風險的管理,倉庫管理主要涉及物品、倉庫、倉庫人員的管理,如先進先出、庫位擺放、帳卡物一致等等。可以看出,庫存管理重在分析,倉庫管理重在流程。術業有專攻,在可視化方面,相對於倉庫管理,庫存管理帶來的價值更直觀。

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[b]三、庫存的分析有哪些重要指標?[/b]

篇幅有限,下面僅以上述的第二個模塊即對庫存體系進行優化的角度對指標進行介紹。

[b]1、預設指標[/b]

預設指標其實就是對企業現存庫存管理規範的數字化,主要目的是為了從整體上衡量企業現有庫存是否存在異常,此指標因企業的不同而有不同的規範。舉個列子,雖然他們的這個設定不一定合理:有的企業以庫存物資總額和公司銷售的比值,作為衡量整個企業庫存是否合理的依據,超過這個比例就視為庫存存在問題。

這時候可能會有疑問,有的企業原本很少對庫存進行管理,之前的預設指標主要都是為了保障採購、生產、銷售的該怎麼辦?如果是企業自己做的且原本沒有一個很好的管理規範時,最好不要一上來就整一些高大上的指標,完全可以用一些常用的指標來輔助企業發現問題。

舉個簡單的例子:企業想要看到現有的駐外庫體系是否有問題,發現代銷庫的庫存金額遠遠大於駐外庫、且待銷庫和駐外庫的總和遠大於銷售額。至此,通過庫存金額和銷售額的對比分析已經初步完成了他所擔負的使命:驗證駐外庫體系是否存在問題。

[b]2、固有指標[/b]

庫存管理模塊的固有指標不多,比如:庫存變化率、庫存周轉率、庫存周轉天數、交付及時率、獃滯庫存比率等。簡單介紹下各個指標的計算。各個企業對庫存周轉率的定義不同,基本上是以銷售的物料成本除以平均庫存,也是財務一般對庫存結構的衡量方式。庫存周轉天數,指定期間除以庫存周轉率。

上面簡單的列了幾個指標,但是庫存的可視化不是指標的簡單羅列,而是根據不同的主題進行的組合分析,例如:財務方面的賬期和庫存周轉天數的對比,分析企業經營現金流的狀況。產品的庫存量、庫齡、銷量對比、趨勢分析,從而找到哪些屬於滯銷產品。

[b]四、如何設計庫存的可視化分析?

1、明確目標[/b]

企業在做庫存管理模塊時,目的一般不單單是優化庫存體系,有時還會涉及輔助決策、保障採購、生產、銷售等目的。但是三個模塊中一定要有一個作為主導,以此對數據進行整合、分析。如果企業在推動過程中有阻力,建議以保障生產、銷售為主要目標,其他目標輔助進行。

[b]2、明確受眾[/b]

大家可能會問,我只要把指標按照公司產品、區域等架構都展現出來不就行了,還用考慮給誰用的?其實不然,不同領導層對數據深度的要求不同。總經理往往想要看到各個模塊之間的聯繫,希望隨著他思路的層層遞進,都有相應的分析,而且不花費他的時間。比如:發現庫存體系有問題,哪些產品、分公司、區域有問題,以現有的庫存體系對現金流是否有影響等等。因為他們只需知道哪裡有問題、負責人是誰,然後相關負責人會緊接著處理這個事情。而各模塊負責人不僅要看到哪些模塊有問題,還要看到這些模塊具體有什麼問題,有沒有更多的數據來支撐這個問題研判,因為他們不僅擔負問題的處理,還要對發現的問題進行上報。

[b]3、結構深入、前後關聯[/b]

根據項目所定的目標,對分析體系進行劃分設計。比如:企業目的是對整個的庫存體系進行優化,如果單單的拿出一個模塊來對企業不同的產品的庫存問題進行分析,沒有深入到各個庫存種類、區域、分公司等。可能給大家的感覺就是,這個產品滯銷太嚴重了,要趕緊促銷了,可能就會導致上述沃爾沃的狀況。所以不要單單為了分析而分析,而是對企業整體的庫存體系進行分析,保障數據的準確性和信息的流通性。

[b]4、問題的執行[/b]

這個模塊是在浙江衛星石化得到的啟示,做為信息部門我如何確定自己的工作是否有價值,以及問題是否被及時的處理。簡單介紹下他們的場景,首先通過填報設置相關的庫存預警值,當庫存物料不足時,預警推送相關採購負責人,同時也擔任著問題的處理的確認,不然會一直預警推送相關採購負責人。帆軟數據分析模版示例如下:

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[b]5、系統優化[/b]

緊接著上個模塊,我們如何對已有的體系進行優化,不僅是因為需求調研的誤差,更是因為企業經營管理的變化。主要關注兩個方面即可,一個是預設指標的優化,根據企業自身的狀況設置指標優化體系,如通過指標在一定期間的預警次數判斷預設指標是否需要優化,後續通過對歷史數據的對比、趨勢分析對指標進行調整。二是模版的優化,對模版的使用人員、進行行為分析(使用頻率、使用方式等),對模版建議進行收集,不斷進行優化,使各個模塊的關聯更加密切,更符合企業實際的業務場景。

文 | 帆軟數據應用研究院 陳明明

一個案例告訴你,精細化管理為何先從財務下手?

週一, 八月 7. 2017

青島蔚藍生物股份有限公司(簡稱蔚藍生物)成立於2005年,總部位於青島,旗下14家子公司,26個經營單元,共有員工約1400名。公司主營業務為酶製劑、微生態、動物保健品的研發、生產和銷售。以「生物科技還原生態世界」為宗旨,致力於為生物製造提供核心技術支援,為傳統產業提供清潔節能技術,為食品安全提供綠色解決方案,全程服務農牧、紡織、食品等多個產業。

某子公司,2016年銷量增加1,350萬,銷售費用率下降4.55個百分點,2016年利潤916萬,比2015年增加457萬,利潤的增長來源於銷量的增長,兩年實現利潤1,532萬!

——青島蔚藍生物股份公司財務總監助理 張傳彬

在「大智移雲」時代里,新技術被加速應用,這場「技術地震」引發了「商業地震」,企業要更好、更快、更有效地響應客戶需求,挖掘潛在需求。財務如何應對這場顛覆性的變革?

蔚藍生物從財務角度切入,統一了企業信息平台,消除信息孤島,利用[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]平台的優勢,用數據支援業務決策,支援業務的績效評估,實現了企業在資源、信息和管控上的效益最大化。

[b]改革的背景[/b]

2014年,蔚藍生物積累了9年的業務經驗和數據。多年來一直重視規模增長,先後成立了14個子公司。規模效應確實帶來了企業的發展,但2010年過後,集團發展開始放緩。公司高層開始探索戰略變革:從規模驅動型向效率驅動型企業轉型。

龐大的集團面臨諸多挑戰:系統繁多、數據存放不統一、數據缺失等問題,數據質量無法支撐做歷史報表的需求;業務部門數據填報效率低,領導[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]需求多,自主分析困難;信息部門數據分析負擔重,整天重複勞動,工作被動,部門定位十分尷尬;財務人員多從事基礎手工工作,工作繁重,部門地位尷尬,被認為不創造價值。

2015年,為了輔助經營決策,實現上下信息暢通和數據共享,消除信息孤島,與報表需求者進行調研基礎上,植入管理思路、模型,以「ERP直接取數+數據導入+手工填報」的形式,搭建了帆軟數據決策系統,並集成至雲之家、微信等行動端;現包括財務主題分析、財務主題匯總分析、銷售主題分析、銷售績效分析、存貨主題、資金主題等模塊。

[b]改革的進程——四大主題分析

財務主題分析[/b]

公司以往財務方面的數據分析主要存在兩個問題:「雞同鴨講」和「事後諸葛」。「雞同鴨講」:公司的高層領導、CEO,大多非財務出身,但都很了解業務,給高層看財務報表,分析財務指標,管理層卻並不知所云,認為財務不懂業務,而財務人員又覺得業務不懂財務。「事後諸葛」:財務信息嚴重滯後,不能及時發現公司經營中的問題,不能及時提供有價值的建議。這是眾多企業管理的通病,管理大師德魯克也曾對傳統的財務管理體系提出過嚴肅的批評。

如何改良報表和指標,讓高層理解財務報表,讓財務報表及時發現經營問題呢?蔚藍生物集團利用「杜邦模型」通過對相關指標預設預警值、預算值,搭建了預警分析體系,結合經營中實際數據為公司預警、體檢 (事前,事中、事後),具備溫度計、控制器的功能。

在「杜邦模型」上,用綠色文字顯示目標值,用黑色文字顯示實際值,用紅色文字顯示預警值。當某財務指標超過預警值時,系統自動紅色背景高亮顯示異常指標,而當某財務指標達成時,系統自動綠色背景高亮顯示完成目標。如此一來,高層領導只需關注財務報表指標顏色變化。同時,系統也第一時間預警了財務異常,財務部門和業務部門及時干預處理,及時處理,為公司發展和業務管理護航。

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[b]本量利分析[/b]

本量利分析是運用數學模型和圖式,對成本、利潤、業務量與單價等因素之間的依存關係進行具體的分析,研究其變動的規律性,以便為企業進行經營決策和目標控制。如輔助經營層進行盈利驅動因素、盈虧平衡點、產品邊際貢獻、定價、自製OR外包分析等等。

本量利分析模塊主要是蔚藍生物的財務部分使用,所以採用了角度的匯總數據。就是通過這個分析模型,蔚藍生物發現了可以改革的財務指標項。如何發現的呢?其實除了數據分析模塊,很重要的因素是財務部門對財務指標的敏感。

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[b]材料成本分析
[/b]
材料成本發生變化,財務通常情況下去找採購部門,採購說生產浪費造成的,車間說是採購問題,到底誰來背鍋?

利用因素分析法,將材料成本的變化,分解為兩個維度,即價格差異、數量差異,簡稱價差、量差。更深入地分析差異的根本原因;如可以進一步展開對材料的採購單價進行同比、趨勢分析等。最後,如果是價差,則為採購問題,如果是量差,則是生產問題。

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[b]存貨存量分析[/b]

產能緊張時,如何合理利用產能?產品出庫趨勢如何?如何控制採購部門無計劃採購?材料耗用趨勢如何?

通過存量、出庫趨勢分析,輔助採購合理採購原材料,輔助生產部門合理安排生產進度!

控制採購方面,比如,某編碼「0103-0083」的原材料存貨,當前的原材料庫存量足足可以支援生產8個月,所以採購部門短期內不要採購啦!

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合理安排生產方面,比如,某編碼的產成品存貨,按照當前的銷售進度,足足需要15個月才能銷售一空,所以如果當前產能緊張,顯然可以先放緩甚至擱置該產品的生產。

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當然,真正做採購控制時,還會結合市場原材料價格走勢,庫存成本等進行綜合判斷;生產採購也會考慮市場銷量的預期走勢等綜合考量。不過,總體方案是通過現有庫存,先行篩選出庫存周期較長的原材料和產成品,再綜合對比,選出採購控制方案和生產控制方案。

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[b]改革的一個縮影——數據驅動決策案例[/b]

很多集團公司,經過幾年的規模性擴張之後,增速放緩,盈利持續下降,產品、服務同質化嚴重。這個時候,如何從管理的角度,盡量少的資金投入的情況下,再進一步增加集團利潤呢?
蔚藍生物旗下一子公司,銷售增長遇到瓶頸,盈利能力一直較差。2014年甚至出現虧損。怎麼來進行業務調整?

集團財務部對子公司的收入,通過帆軟數據平台進行了分析,主要分析哪些產品賺錢?哪些客戶賺錢?哪些銷售人員賺錢?還真有了大發現,通過細化分析發現,44個產品中只有不到30個產品是賺錢的;給子公司提供較多利潤的公司,只有不到20%的關鍵客戶;為公司創造較多利潤的銷售人員,也只有少部分。子公司的改革,就先從這三個角度先後兩年開展起來。

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[b]產品改革[/b]

子公司首先進行的是產品改革,通過數據分析平台,為毛利率貢獻排名。大刀闊斧的砍掉低毛利產品。改革的策略是砍掉20%的低毛利產品,同時兼顧類似「捆綁銷售」產品組合的綜合毛利率。比如,客戶因為A產品而選擇採購,但是客戶要求必須有B產品,雖然B產品毛利並不高,但是如果不提供B產品,客戶採購高毛利率的A產品會遇到困難。這種情況,B產品就屬於被「捆綁銷售」,必須保留。

改革的結果是2015年產品個數由44個,精簡為32個。2016持續改進,精簡至30個。高毛利的產品銷售佔比提高4.9個百分點。

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[b]客戶改革[/b]

客戶改革,就是對貢獻不同利潤貢獻度的客戶,採取不同的銷售投入。客戶改革是2016年開始的,是確保產品改革和客戶改革已經平穩完成後進行的。帆軟數據平台可以將客戶按照利潤利潤率自動排名,篩選出利潤貢獻率較高的30%,這部分客戶重點維護;篩選出利潤率較低的20%,除了部分利潤較大和處於市場戰略考慮,大部分客戶降低銷售投入。這裡的銷售投入是指市場宣傳、銷售人員投入等。這裡重點改革的是銷售投入,而產品品質、售後服務等方面,都是要按承諾保證的。

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客戶改革效果很顯著,KA客戶銷量佔比由2014年的43% 提升至2015年的48%,該項占增量利潤貢獻比例為9%。2016年維持該比例。

客戶改革、產品改革、成本控制維度優化調整後,毛利較上年同期增加865萬,毛利率提升8.79個百分點,增量利潤貢獻比例62%。

[b]銷售改革[/b]

銷售改革,重點是調整了利潤分配方式。計算規則:改「銷量/回款提成制」為「損益提成與增量分享制「。所謂損益提成,也就是銷售人員的成本裡面要包含產品成本,銷售成本和公司財務、管理、市場等分攤成本。所謂增量分享制,就是提成不是固定值,而是梯度變化的。凈利潤越高,綜合平均的提成比例越高。可以看下圖說明。

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改革的效果:
2016年銷量增加1,350萬,銷售費用率下降4.55個百分點,2016年利潤916萬,比2015年增加457萬,利潤的增長來源於銷量的增長,兩年實現利潤1,532萬!

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[b]三大改革總體成效[/b]

從財務指標來看:從帆軟數據平台統計分析,2015年,銷量增加了550萬,但利潤卻增加了616萬,也就是說,在這套數據驅動的管理方法下,銷量增加,利潤上升,而成本降低也帶來了56萬的利潤。

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文 | 帆軟數據應用研究院 船長

掃碼技術在物流運輸業中發揮大作用

週四, 八月 3. 2017

[b]一、公司簡介[/b]

華東醫藥溫州有限公司是由華東醫藥股份有限公司控股的子公司,成立於2006年,前身為溫州華東惠仁醫藥有限公司。公司擁有一家子公司—華東醫藥供應鏈管理(溫州)有限公司、四個醫療器械分公司和萬松藥房。華東醫藥供應鏈管理(溫州)有限公司,是華東醫藥溫州有限公司的全資子公司,為溫州市首家經批准允許開展第三方藥品物流業務,集醫藥倉儲、運輸及諮詢於一體,重點拓展醫藥行業代儲、代運等第三方業務的專業性公司。

服務內容如下:

代儲:依據GSP管理規範以及客戶的要求,對藥品進行收貨、驗收、保管、養護、出庫複核等全過程服務,並提供相應的儲存條件。
代運:依託自有運輸力量並與專業物流公司合作,行程強大、完整、安全的配送網路,全方位提供省內及周邊省市醫療機構、經營企業藥品配送服務,可實現貨主各類送貨失效要求。
提貨:憑上遊客戶提貨通知單前往民航、鐵路、公路貨站及省內上遊客戶倉庫提取貨物。
其他:提供掃碼、打包、理貨、信息諮詢、技術好服務等業務。

[b]二、報表系統應用介紹[/b]

報表系統的起源是4、5年前,公司會給每個業務員配一個上網本,業務員出去的時候時候可以查詢庫存、單據以及下訂單等。搭建的ERP系統雖然也可以支援,隨著業務員的增多,上網本的需求量也隨之增多,一方面投入高了,另一方面人多了,ERP系統的速度也慢了。在這種情況下,漸漸有了獨立[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]系統這個思路,在15年的時候使用FR構建了報表系統並且很快上線了。

對整個報表系統架構,也是分成幾個階段來做:

一期是基於最原先的需求,購進、銷售、庫存三個模塊,就是給內部業務員用的,能夠讓他們更方便的去查詢ERP庫存信息,主要以查詢表格為主,通過維度的設定,去查詢相應的庫存信息。

二期是三方客戶的庫存和費用查詢,以往三方客戶加入後,需要構建站點,每個站點需要投入相應的成本,還要維護對應的用戶,將三方客戶相關的費用查詢都放到報表系統中,一方面可以直接使用報表的用戶和許可權管理,另外站點數也可以減少。這一塊也都為查詢展示,有綜合的儀錶盤,也有對應的明細查詢。另外每天的費用報表也通過定時調度郵件以及app消息方式發送給三方客戶。

三期是物流信息管理,車輛出公司後,通過行動設備,掃描配送單上的條形碼,自動查詢出當前送達信息和下家配送信息,填寫相應的[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]以及預估下家送達的時間,保存後簡訊通知下家收穫人預計送貨的時間。

[i][u]數據分析,報表實例,專業的人都在這裡!加入[url=https://www.facebook.com/twfinereport/]FineReport臉書粉絲團[/url]![/u][/i]

[b]三、物流掃碼應用案例[/b]

華東醫藥供應鏈管理(溫州)有限公司作為醫藥行業代儲、代運等第三方業務的專業性公司,車輛配送過程中,配送員通過手機等終端設備掃描配送單上的條形碼,即可自動查詢到當前配送貨品以及下一家配送貨品的對應信息並進行實時操作:

對當前貨品:進行貨品收件人、數量的核對,填報收集當前配送貨品的收貨情況,並且拍下簽收信息,利用文件上傳功能到伺服器磁碟中作為憑據留底。

對下家貨品:預估下家送達的時間,填報之後可以通過行動的簡訊介面通知下家收穫人預計送貨的時間。

1、通過文本控制項中掃碼的掃碼攝像頭掃碼獲取物流貨品上的QR CODE信息

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2、點擊查詢獲取當前物流貨品的相關信息,進行貨品收件人、數量的核對
實時上報當前配送貨品的收貨情況,包含簽收數量、拒收數量、拒收原因等
對於拒收的貨品還可以拍照上傳伺服器作為備份留存

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3、預估並填寫下家送達的時間,填報後將通過簡訊介面發送至客戶手機

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藉助於FR行動端,華東醫藥溫州公司實現了物流派送業務的行動化和信息化,不僅能夠實時的獲取貨品的派送結果,還能將物流信息及時推送至客戶,提供了良好的客戶感知。

[b]等不及想看到效果?我們demo里就有,點擊「填報採集」=》「物流信息登記」來看看吧[/b]

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大神經驗|這5條建議,教你輕鬆入門數據分析!

週二, 八月 1. 2017

入門思路有四步

第一步 熟悉各種數據指標

第二步 指標落實到報表和模板

第三步 掌握[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]方法

第四步 運用數據分析方法論

第五步 系統性理解業務

[b]「一 數據指標」[/b]

熟悉數據指標,是數據分析的基礎,就好像是學英文先學字母一樣。

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[b]「二 報表分析」[/b]

數據分析指標不僅要自己看得懂,還要落實到一個固定的模板去監控展示。

這樣的好處有二,一是不用每次都找技術去導數據,用excel分析數據,有時候還卡得慢;二是通過把指標放到電子模板里展示,彙報分析結果是清晰明了,領導也能直觀得看出數據差異,做決策性分析。

這個一般通過[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]工具或者[url=http://www.finereport.com/tw/]BI[/url]工具。如果沒有,請死纏爛打找IT同事去開發去買~

下圖以finereport開發的效果舉例:

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流量分析(finereport)

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渠道轉化分析(finereport)

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活動推廣分析(finereport)

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[b]「三 數據分析方法」[/b]

[b]對比分析法[/b]

指將兩個活兩個以上的數據進行對比,分析他們的差異,從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律。分成兩類:

靜態比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較,也叫橫比

動態比較是在同一條件下對不同時期指標數值的比較,也叫縱比

[b]分組分析法[/b]

深入總體的內部進行分組分析。其關鍵在於組數和組距。在數據分組中,各組之間的取值界限成為組限,一個組的最小值稱為下限,最大值稱為上限;上限和下限的差值稱為組距

[b]結構分析法[/b]

是指被分析總體內的各部分與總體質檢進行對比的分析方法,即總體內各部分佔總體的比例,屬於相對指標。一般某部分的比例越大,說明其重要程度越高,對總體的影響越大。

結構相對指標(比例)的計算公式為:結構相對指標(比例)=(總體魔偶部分的數值/總體總量)*100%

[b]平均分析法[/b]

運用計算平均數的方法來反應總體在一定時間、地點條件下某一數量特徵的一般水平。

[b]交叉分析法[/b]

用於分析兩個變數之間的關係,即同時將兩個有一定聯繫的變數及其值交叉排列在一張表格內,使各變數值成為不同變數的交叉節點,形成交叉表,從而分析交叉表中變數之間的關係。

[b]杜邦分析法[/b]

杜邦分析通過利用各主要財務指標間的內在聯繫,對企業財務狀況及經濟效益進行綜合分析評價的方法。它的特點是,將若干用於評價企業經營效率和財務狀況的比率按照其內在聯繫有機的結合起來,形成完整的額指標體系,並最終通過權益收益率來綜合和反應。

[b]漏斗圖分析法[/b]

以漏斗圖的形式佔線分析過程及結果。能對業務流程有直觀的表現,能說明問題所在。單一的漏斗不能說明好壞,需要利用對比分析方法。

[b]矩陣關聯分析法[/b]

是指根據實物的兩個重要屬性座位分析的一句,進行分類關聯分析,找出問題的一種分析方法,也稱為矩陣關聯分析法,簡稱矩陣分析法。在解決問題和資源分配時,為決策者提供重要參考依據。

[b]「四 數據分析方法論」[/b]

單純的羅列數據指標,是沒有意義沒有價值的。

需要以行銷、管理等理論為指導,結合實際業務情況,搭建分析框架,這樣才才能得到有價值有指導性的分析結果。

行銷方面的理論模型有4P、用戶使用行為、STP理論、SWOT分析等

管理方面的理論模型有PEST、5W2H、時間管理、生命周期、邏輯樹、金字塔、SMART等

都是經典的行銷、管理方面的理論,需要在工作中不斷實踐應用,體會其中的強大作用。

以分析理論為基礎,搭建的分析框架,會使數據分析變得有血有肉有脈絡,真正做到理論指導實踐。明確數據分析目的以及確定分析思路,是確保數據分析過程有效進行的先決條件,它可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指導方向。

這些跟數據分析相關的行銷、管理等理論統稱為數據分析方法論。

[b]4P行銷理論[/b]

它是隨著行銷組合理論的提出而出現的。可以採用4P行銷理論對數據分析指導了解一家公司的整體運營情況。

行銷組合實際上有幾十個要素,這些要素可以概括為4類:產品、價格、渠道、促銷

產品:從市場行銷的角度來看,產品是指能夠提供給市場,被人們使用和消費並滿足人們某種需要的任何東西,包括有形產品、服務、人員、組織、觀念或它們的組合

價格:指顧客購買產品時的價格,包括基本價格、折扣價格、支付期限等。價格或價格決策關係到企業的利潤、成本補償,一級是否有利於產品銷售、促銷等問題。影響定價的主要因素有三個:需求、成本和競爭。

渠道:是指產品從生產企業流轉到用戶手上的全過程中所經歷的各個環節。

促銷:是指企業通過銷售行為的改變來刺激用戶消費,以短期的行為導致提前消費來促進消費的增長,吸引其他品牌的用戶導致提前消費來促進銷售的增長。廣告、宣傳推廣、人員銷售、銷售促進都是一個機構促銷組合的四大因素。

[b]邏輯樹分析[/b]

這是最經常使用的分析方法。主應用於業務問題的專題分析,將所有子問題分層羅列,逐步向下擴展。邏輯樹的作用主要是幫助你理清自己的思路,避免進行重複和無關的思考。

[b]「五 系統性的理解業務」[/b]

理解業務,可以先找行業大號的文章,有個初步的認識。

最主要的還是看這個行業的經典書籍,甚至是專業教科書。

[b]【私考】[/b]

正所謂 學好數理化,走遍全天下

能不能發展成為賀涵,就靠數據分析了~

有興趣就好好學嘍!

文 | 韓卯卯

靠著可視化,監控100多個光伏基地的運行,這家公司是怎麼做到的?

週一, 七月 31. 2017

華盛綠能農業科技有限公司是一家引領行業變革的現代農業園區開發、運營一體化服務商。其前期服務於集團「光伏農業」項目,負責農業園區規劃施工和農業園區管理,現已逐漸轉型為光伏農業產業綜合體平台。公司已在全國28個省份的87個地市布局100多個千畝以上的光伏農業產業綜合體,園區總面積10萬畝,光伏設施大棚面積1600萬平米,其中12個省市的59個園區已進入運營期,農業投運面積6.9萬畝。

[b]數據分析項目背景[/b]

華盛綠能一直以來,十分重視信息化的投入。其將公司整體IT業務系統分人、財、物、事四大板塊。人,指人力資源管理,主要是金蝶和SHR;財,指財務管理,主要是集團NC和集團財務系統;物,指供應商管理,主要是集團SRM系統;事,指業務管理,這裡又細分園區信息管理和OA協同辦公管理。人、財、物的管理,公司的信息系統已經多年平穩運行。現在主要是探尋業務管理方面的突破和提升。所謂突破,是希望能對全國乃至下轄的全球園區進行數據分析,可視化管理,挖掘數據價值,支援科學精準決策管理;所謂提升,是希望能在現有OA的基礎上,做一些定製開發,完善項目管理。在數據分析和OA二次開發兩個需求的驅使下,開始了軟體選型之路。在調研對比多家方案後,綜合價格、功能、性能、方案、服務等方面,發現帆軟數[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]平台最適合項目,尤其是其地圖模塊,豐富的地圖類型和分析性能,在選型測試的所有方案中,最為出色。不過,這裡主要還是看重其公司和產品在業內的口碑和專業水準。

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[b]數據分析應用

全國園區總體運行狀況-線上地圖[/b]

華盛綠能經營著6900萬平方米的園區,輻射區域達全國28個省市、87個縣市以及美國、韓國等多個國家地區,並且每年運營園區面積持續增長。如此龐大的業務範圍,如何高效進行園區從規划到衰退的園區全生命周期管理成為巨大挑戰。集團領導提出「要靠信息化的力量來尋求高效方案,要靠數據分析來支撐科學管理」。在這一口號指導下,華盛綠能的信息化團隊對園區信息管理做了三個方面的規劃:園區運營報表、園區建設報表、園區可視化。下圖是全國園區總體運行狀況,是基於全國GIS地圖製作的分析看板。數據分析平台抓取集團已有的園區經營數據,在中國地圖上,用自定義的樹苗圖形精確顯示每個園區的位置,點擊每個樹苗所代表的園區,下方自動用溫度計展示對應園區的總面積、大棚面積、招商面積等重要的面積信息指標。對於園區招商經營,其實除了本身的地理信息,棚型是最重要的指標。同時,作為日常經營管理,要重點監測招商和種植率指標。基於園區位置參數的靈活傳遞,輕鬆實現園區分布地圖和園區詳細信息之間的聯動鑽取等交互分析。2017年,華盛綠能正是在用帆軟平台分析全國各地棚型偏好,目前在部分測試區域,已經取得可喜的進展。

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[b]園區線上監控分析-Json地圖[/b]

園區線上監控分析,是為實現高層園區可視化的目標而進行的成功探索。華盛綠能在新開發建設園區時,通過JSON地圖工具,基於園區彩平圖,自定義每個大棚區域,在每個大棚區域設定大棚編號,在集團系統內通過大棚編號,對每個園區的大棚進行識別和管理。在園區可視化探索上,基於集團系統內已有的大棚編號和自定義位置地圖,通過帆軟平台的地圖數據分析模塊,自動將地圖與系統中數據進行聯動,展示大棚的面積、棚型介紹、種植作物等信息;通過數據檢索直接在地圖中通過顏色標識大棚的運營情況;通過地圖應用,直觀的顯示整個園區的運營情況和顏色標識的每一個大棚的運營情況。現在,高層領導坐在辦公室里,看著大屏或者電腦,隨時可以掌握全國每一個在建和正在運營的園區的狀況,甚至可以查看每一個大棚的信息。曾經的紙質報告,幾乎全取消了,彙報用的ppt也減少了60%。最明顯的是,日常的運營彙報,次數減少了50%,而效率和效果卻明顯提升了。現在信息部經常被要求參加業務會議,要給高層彙報業務數據分析的思路和建議方案。

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[b]經營信息及時通知——微信推送[/b]

華盛綠能的園區分布在全國,甚至在美國、韓國、迪拜等地,所以領導經常需要出差,飛往各地園區。作為管理和決策的第一責任人,領導是需要實時掌握企業經營狀況數據的,突發經營問題,也需要及時彙報指標數據。而從實際情況來看,讓領導經常在電腦上登錄系統,顯然大多不太可行,除了個別十分重要的數據。現在是行動辦公的潮流,如何讓領導在出差的路上通過手機上高效管理,掌控於拇指之間,決策於千里之外成了挑戰。利用帆軟平台的微信推送功能,通過微信定時發送相關業務數據報表,領導在第一時間查看最新信息。免去領導查詢數據的煩惱,業務部門也化被動為主動,主動將經營狀況及時彙報給領導。當然,特別需要通過參數和許可權設置,對不同領導分髮針對性的[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]數據。而且,通過調度設置合適的微信推送任務的開始時間、執行頻率、結束時間、執行條件。最後基本方案就是部分報表按周定期推送。而一些指標監控類報表,一旦異常,超時未解決的話,系統自動當即推送給領導。從目前來看,領導在集團會議上多次表揚,而且超過95%的領導都在持續接收推送的報表。

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文|帆軟數據應用研究院 船長

如何做市場調研及經營數據的採集與分析?

週五, 七月 28. 2017

最近在研究商超零售的[url=http://http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url],有不少乾貨和想法可分享。此前,一直注重店鋪管理、商品庫存管理、財務績效管理的數據分析。後來發現,無論是零售商鋪的選址,還是百貨商場的招商營運,都有不少需要運用到數據管理思維的地方。

店鋪選址前或者招商營運前都要進行市場調研,小規模的店家可能會說,我照自己的經驗,觀測人流量以及周邊店鋪的經營情況來判斷,這樣的方法確實是有跡可尋。但是,店鋪不是放著讓你來選的,店鋪商也是需要去談的,甚至對於那些成體系的,每年都在擴張的一些企業,必須需要一套成體系的數據分析方法論來指導。

[b]一、市場調研的要點[/b]

1、著重於項目周邊狀況調查,如:業態布局、購買力等;

2、網點及競爭對手調研的要點

3、收集品牌資源,是否符合定位,有無可備選方案,效益最大化;

[b]針對選址[/b],可採用常用的SWOT分析模型,分析內部環境以及外部環境的優劣勢;而後採用3C模型(Company商鋪,Customer顧客,Competitor 競爭者)對開店的選址分析;看附近1小時經濟圈、2小時經濟圈、3小時經濟圈的覆蓋範圍。

[b]而正式營運之後,最主要關注的就是客流量。[/b]

傳統零售的數據是基於交易客流,基本等同於俗稱的會員。商超裡面的客流其實分為交易客流、返店客流、進店客流、到達客流、潛在客流。這裡最容易獲取的就是交易客流,因為企業現有的CRM系統或者收銀系統基本都能涵蓋這部分客流。怎麼得顧客數據?這就要建立一整套的全顧客全消費行為管理的客流分析系統。

[b]客流數據分析建模[/b]

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[b]二、如何去經營分析?[/b]

經營分析是指商業運營管理者通過數據採集並運用統計、分析、圖表呈現等方式,對商場整體經營情況進行深入解析。

[img]http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/2017070705.png[/img]

確定這樣一個流程後,經營分析按照時間劃分一般分為日、周、月以及一些關鍵時期,比如活動、法定節假日等等。形式以經營報表為主。

[i][u]數據分析,報表實例,專業的人都在這裡!加入[url=https://www.facebook.com/twfinereport/]FineReport臉書粉絲團[/url]![/u][/i]

[b]大體分析內容[/b]

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[b]經營分析的指標解析[/b]

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做好全百貨的經營分析要發揮主觀能動性,有了數據和[url=http://http://www.finereport.com/tw/]圖表製作[/url],要做好經營分析,還要發揮人的主觀能動性,營運人員需根據數據和圖表闡述現象並提出相關建議,加強與店鋪、品牌負責人的溝通和聯繫,充分了解店鋪的經營現狀。

[b]三、關於品牌店鋪活動的分析

經營分析案例分享及關注點(日經營分析)[/b]

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以上每日的客流與銷售趨勢圖,需要關注波動趨勢、波動周期和波動異常。比如波峰大多是重大節假日或企劃活動,或者特殊事件。

[b]店鋪活動分析[/b]

活動前期搭建好相關指標,收集活動數據,實時監測分析。

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至於如何搭建這樣的分析體系,譬如以上用finereport搭建的活動監測模板,這裡不多贅述。前提需要明確分析的指標,之後就是數據收集、整合、分析、展現的額工作啦~

一個企業數據平台的建設,包含技術方案、平台架構和成效

週三, 七月 26. 2017

洪海龍騰電子商務股份有限公司是一家集電商運營服務、電商自營業務、軟體研發與銷售、電商培訓服務於一體的互聯網行銷服務公司。公司總部在青島,全公司500多名員工。2016年淘寶「雙十一」活動,銷量前二十的商家,有7家是其客戶,其現已成為淘寶體系服務商家數最多的運營服務商。

[b]數據平台建設[/b]

電子商務,主要分三種:賣家自營、電商平台和服務商。作為服務商,數據平台的建設要做好相當長期的規劃,除了考慮系統的可擴展性,還要預測業務範圍的拓展。整個數據平台,主要分四層建設。ODS數據操作層、標準數據層、統計數據層、展示數據層,帆軟[url=http://http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]平台主要是針對展示層數據作量化分析。

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數據平台的建設,是個前瞻性工程,需要更多的思考和方法論支撐。洪海龍騰主要是從高層、資金、人才三個方面作重點考量。首先,這種前瞻性投入,必然需要高層領導甚至是老闆的支援。需要多和老闆溝通、彙報,所謂「教育」老闆,要「跟得上時代」。領導的支援之外,必然要有資金保證,除了採購軟體本身需要資金,也是要關注運維需要的人員投入。有了支援和資金兩個基本條件,剩下的關鍵就是靠人才。企業一般都有擅長IT技術的人才,但不一定儲備了有數據思維的人才,洪海龍騰專門從阿里引進了這方面的人才。

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技術方案如下圖:整體上採用的是開源+免費的策略。比如ETL用的是kettle、資料庫和數據倉庫都用的Mysql,爬蟲選的Java PG。從效果來看,短期內確實節約了採購成本,但長期來看,需要相當多的開發和運維成本。當面臨數據分析需求時,發現洪海龍騰的數據分析需求需要6個前端開發+6個資料庫技術,所以果斷放棄了開源方案,最後從價格、性能、功能、樣式、服務等幾個維度選擇了帆軟數據分析平台。

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[b]數據分析應用[/b]

數據分析,關鍵的一塊工作是規劃。洪海龍騰規划了「N+1」個模塊[url=http://http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]。所謂「N+1」,就是N個業務模塊,1個系統訪問監控模塊。業務模塊不做單獨拆分,就難以對應負責人;系統訪問不做單獨監控,就難以推行數據分析系統,並且無法及時取得系統使用反饋,無法改善提升。這裡重點分享下核心業績分析、實時考核分析、投訴分析這三個業務模塊和系統訪問分析監控分析。

[b]核心業績分析[/b]

公司的業務,主要分行銷、服務、教育、行動、客服五大體系。高層最迫切想要知道的,就是這些業務模塊進展如何。在數據分析工作上,首先,分體系呈現當下業績,這也就有了各業務全年業績達成率。要有全年匯總數據,這是第一步,顯示了結果。那過程如何?通過將業務數據分解為按月分析和按日分析,業績完成歷史軌跡分析,展現業務發展的過程。除了這些正常業務經營數據,還要關注異常,比如各體系的退款情況。把各體系退款數據做一個趨勢分析,發掘趨勢變化,及時干預處理。

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[b]實時考核分析[/b]

不同的企業有不同的管理風格,也有不同的管理方式。洪海龍騰的管理既抓大略,也關注細節。高層希望能夠實時掌握業務動態,把握企業運轉的脈搏。這邊有了如下的實時考核分析。將關注的回款指標做成直播大屏,讓領導坐在辦公室即可隨時查看。這個實時的回款分析上線以後,公司也發生了微妙的變化。很多業務部門反饋,有了這個頁面,總感覺自己的一點一滴的業績,都能被領導看到,所以大家的積極性有了不小的提升。這個引起了數據分析團隊的注意,所以下一步規劃在系統內開放部分實時數據,做業績排名,給大家提供更大的動力和督促。

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作為服務商,核心競爭力就在於提供優質的服務。那麼怎麼評判服務的質量呢?以前,更多的是通過直觀感受和個人經驗。現在,用帆軟數據分析平台搭建了投訴分析模塊,對每個部門制定了投訴指標。通過這個分析模塊,可以實時查看到當前各部門、各人員的被投訴數據和排名。有了這個量化,下一步就是如何做改善。再分析了被投訴原因和採取處理措施後,經過2016年到2017年將近1年的努力,從月均投訴33次下降到了月均7次的水平,降幅達79%,而且還在持續下降中。投訴次數的下降就是洪海龍騰服務水平提升的繁星一點,正是有了數據分析,才進一步推動了服務的改善,不然,如何有說服力地判斷服務更好了呢?

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[b]訪問監控[/b]

平時IT部門做系統監控分析,更多的是關注IT設備的運行狀況,或者關注系統平台的安全狀況。都是在保證系統的可用性,為業務運營做好系統支撐。但實際有多大效果,是否有空間可以改善呢?這個難以回答。用帆軟軟體搭建的數據分析平台,同樣面臨著如何驗證效果和改善提升的難題。解決辦法是提供平台使用狀況的實時分析頁面。分析哪些部門,哪些人,哪些頁面的訪問量比較高,然後前去溝通交流,積累成功經驗;同時,分析哪些部門,哪些人,哪些頁面的訪問量比較低,然後針對性的採取措施。這裡重點是為什麼有些部門有些人訪問量低,做重點溝通,是個人抵觸數據平台,還是數據平台未能滿足需求?在逐個問題解決之後,公司整體系統訪問明顯趨於穩定。

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數據分析方法(一):對比與對標

週一, 七月 24. 2017

對比是[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]最基本的方法,通過對比識別數據差異。但是對比有得失。在分析過程中,對比得當可獲得精準結論,但對比分析也存在陷阱,比如某產品近期銷售數據在下滑,想當然得會得出結論此產品受歡迎度在下降,但是查看銷售比(銷售數/DAU)卻在上升,所以只是因為DAU下降了。

[b]所以如何去有效對比?[/b]

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[b]1、 橫向、縱向多維度對比[/b]

對比的前提是兩個事物或統一個事物的兩個狀態,其次必須要有一個對比的指標或標準(這裡可稱為對比的度量)。對比的兩事物一個是主體,另一個是客體。也就是明確對比的三要素:主體、客體和度量。比如小明比小王高5cm,就是一個最簡單的對比,這裡小明是主體,小王是客體,度量身高,且人們對於身高這個度量存有共識。但如果去大排檔吃一碗炒飯50元,可能覺得很貴。那如果是取希爾頓吃一碗炒飯128元可能就不覺得貴,這裡我們選擇了常識作為比較的基準,客體也沒有問題,問題在於我們所謂的「常識」並非所有人的「共識」,如果不是共識,就要非常謹慎地得出結論,否則就容易從自我出發做出判斷,影響結論的中肯性。

[b]2、建立標準化的對比客體和度量[/b]

就是因為標準可以是認為確定的,所以存在質疑和不確定性。

建立標準化的對比可以是時間標準、空間標準、特定標準、計劃標準。

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[b]3、 比率的對比[/b]

常見的對比是大小的對比、數量的對比,比如銷售額的對比,人數的對比,使用不同的對比指標會得到不同的結論,我們把對比標準的選擇叫做視角,視角不同,結論不同。比如上述對比小明小王倆同學,身高是視角事宜,除此之外還有年齡、學習成績、顏值等等。在對比各種變化的原因時,我們也有各種模型,我們所要做的就是找到合適的對比視角。

直接描述事物的變數:長度、數量、高度、寬度等

加工後可得到:增速、效率、效益等指標,這才是數據分析時常用的。

如下圖的AB公司銷售額對比,雖然A公司銷售額總體上漲且高於B公司,但是B公司的增速迅猛,高於A公司,即使後期增速下降了,最後的銷售額還是趕超。(數據都是筆者瞎編的,工具用的是FineBI)

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[b]3、 指標的邏輯與管理指標[/b]

數據分析師有一個關鍵的職能就是要設計「指標」來對比,設計指標和應用指標有著天壤之別。比如某保健品公司,他們的產品是各類補品及奶粉,他們的業務與市場中人口的出生率、老齡化速度、市場整體購買力、對保健品的消費觀念有著直接關係,還與政府對這個市場的管控力度有關。分析這麼多之後,有沒有一個指標來反映這些綜合的因素,它的正反代表著好壞。

考慮到以上因素需要構建一個綜合性的指標,這需要各種數據的加權計算。在不考慮市場規模的情況才,可以先構建一個指標指數模型:

Y=aX1 + bX2 + cX3 + dX4+……

Y 可定為市場吸引力指標值
X1 可定為老齡化程度
X2 可定為市場整體購買力
X3 可定為市場對保健品的品牌的看法
X4 可定為政府對這個市場的管控力度
abcd是係數,分別代表影響力程度

當然以上只是簡單的羅列,實際情況比如X2還能分解出多個影響指標,甚至整體可以換成乘法模型,指數模型。。。

[b]4、 對標的層次和維度[/b]

設定了各項管理指標後,剩下的就是比較工作了。從變化到追蹤事物變化的詭計,找到問題的根源,從而找到書屋發展規律,這個過程叫對標。對標可以和自己比,也要和別人和競品比。

對標的維度有規模指標、速度指標、效率指標、效益指標。

規模指標比如營業額、銷售額,電商平台的UV、日活,醫院的一天接診數量,年營業收入額;

速度指標往往代表著活力,也是看未來趨勢和潛能的重要指標類,包括各種運營管理指標的速度指標。

效率指標即投入和產出比,如果投入的是時間,月度產值、季度產值;如果投入的是凈資產、則凈資產周轉率;如果投入的是人,人均產值,人均銷售額。

揭曉「智慧醫院」的4大秘訣——佛山中醫院數據分析案例

週三, 七月 19. 2017

佛山市中醫院,創建於1956年,是一所集醫、教、研及康復為一體的三級甲等中醫醫院。其骨傷科、腦病科、糖尿病科、腫瘤科被評為「國家中醫藥管理局十二五重點專科和建設單位」,10個專科被評為「廣東省中醫藥局重點專科」和「廣東省中醫藥局重點建設單位」,另有3個市級特色專科。其中骨傷科是國內嶺南代表性流派,相傳至今已有五代傳人,在國內、港澳台地區及東南亞久負盛名。

[b]發展帶來新問題隨著醫院業務發展和智慧手機的普及,臨床和管理部門對於報表的多維度展示、數據鑽取及行動端支援的需求越發明顯,而計算機中心也一直缺乏有效手段來滿足需求。經過2周的調研,四大問題尤為突出。[/b]

1、業務經營數據決策,都是明細表格,缺乏豐富的可視化圖表支撐;

2、業務報表不支援微信公眾號,但行動端看報表、做分析的需求強烈;

3、數據斷層,無法進行關聯和鑽取;

4、缺乏動態的可視化大屏,通知靠廣播,交互靠電話,效率太低。

醫院高層規劃數字醫院、智慧醫院的長遠目標,需要利用數據中心資源開展[url=http://www.finereport.com/tw/]BI[/url]、科研、運維工作,但缺乏現代化的[url=http://www.finereport.com/tw/]大數據分析軟體[/url]展示工具成為了目標實現瓶頸。

[b]解決問題思路[/b]

為了解決上面四大問題,中醫院的計算機中心做了多方考察。在一次醫藥行業全國CIO交流會上,了解到同行使用帆軟[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]平台的經驗,給中醫院帶來了啟發。原來,現在市場上已有成熟的數據分析平台來滿足需求。之前一直局限於接觸集成商,尋求合適的系統代碼開發方案。在平台選型考察時,佛山中醫院主要考慮了這樣四個指標:

[b]1、易用:[/b]產品平台要方便開發,這樣才能滿足快速交付。現在醫院的業務變化快,患者和醫務人員的新需求多,只有易用的產品才能滿足高效開發的需求;

[b]2、展現能力強大:[/b]需要豐富的[url=http://www.finereport.com/tw/]圖表製作[/url]和交互效果。中醫院高層明確提出要放棄現有的簡陋表格化的系統,採用更多圖表和交互效果的系統。同時,要能滿足現在和未來五年的業務需求,展現能力必須要強大;

[b]3、100%支援行動端:[/b]要支援原生APP、APP集成和微信公眾號集成。醫院現有微信企業號「佛中醫之家」,日常醫療辦公已經完成微信化,所以新的數據分析平台必須要集成到微信端。同時,醫院內部還有自己的APP,APP集成也必不可少。

[b]4、合理的價格:[/b]產品和服務最終價格在年度預算範圍,並且整體方案能帶來最大的潛在收益。比如行動端展現支援,這裡面如果和微信集成效果不足100%,那麼將來就有可能限制數據分析平台的應用。如果不能做到流暢、炫美的大屏交互,那麼也是性價比不足。合理的價格,排在首位的是功能和性能。

[b]探索實踐[/b]

佛山中醫院的選型流程比較長,項目開發特別注重規劃。由於前期和帆軟醫藥行業顧問做了深入交流,項目前期規劃很完善。完善的規劃是項目成功的一半,豐富的實施經驗是規劃落地的保證。所以,在中醫院正式取得帆軟授權後,兩個人不到三周,就完成了了挂號大屏、骨科門診大屏、檢驗大屏、行動端微信應用等四大重點模塊。

[b]挂號大屏[/b]

佛山中醫院是全國重要的中醫醫院之一,其中骨傷科是遠近聞名。每年,都有大量全國各地的患者慕名而來,及時疏導患者,給患者提供專業的醫療服務和人性化的服務體驗是中醫院一直追求的目標。計算機中心,就從最常見的也是最容易讓患者傷神的挂號服務開始突破。以前的顯示屏,是一塊黑底白字的表格顯示器,直勾勾的顯示哪些醫師還未約滿。現在將顯示器更換為全新的LED電子顯示屏,在原有醫師出診信息報表的基礎上做了設計美化,增添了全國就診分布(一個動態的航線圖效果)。同時,將實時挂號總數顯示在大屏上(可以看到骨傷科門診人數高出一倍多),患者和家屬也能看到當天挂號趨勢,合理安排挂號時段。從對患者家屬的調研來看,這個挂號大屏,患者家屬第一眼看到就覺得中醫院專業,在這裡就醫踏實。當然,後續醫師的專業治療才是硬功夫。但重要的是,這個挂號大屏是得到了院方高層領導和患者家屬的一致認可。

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[b]骨科門診大屏[/b]

挂號大屏是門面。雖然有幫到了患者,但多少有一些形象工程的味道。而內部骨科門診大屏,才是真的幫到醫護人員的。中醫院骨科是王牌科室,每天都有很多各地慕名而來的患者,患者眾多導致對醫護人員的需求特比大,怎樣合理安排不同科室的醫護人員成了大難題。以前,中醫院靠的是電話系統,哪個骨科門診室人數多了,來個電話,然後護士長找各個門診室,協調醫生和護士去救急。這導致每天醫護人員的工作就像是在激烈戰鬥,而且每次都是門診室人滿為患了才能亡羊補牢。沒有辦法預先做出安排,平穩協調。現在基於帆軟的自定義地圖模塊,現在開發了骨科門診大屏,護士長在電腦前掃一眼,就能看到各門診室的患者排隊人數和各科室的醫護人員數。其中顏色越深、越紅的門診室為當前患者最多的,需要及時協調資源處理。通過及時處理,可能患者還沒排起長隊,但是醫護資源已經提前安排到位,提高了骨科門診的整體效率。從2周的問卷統計來看,骨科門診患者的滿意度提高了30%。同時,接待患者的數量平均每天上升約23%。

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[b]檢驗大屏[/b]

檢驗科室,要針對全院送檢的樣本進行醫療設備檢驗。通過現場觀察溝通發下,檢驗科每天都要統計臨床處理的工作量、處理的及時率、樣本分布、報告分部。同時,對於檢查報告,還需要重點標註危急指標項。以前,這些都是以做日報和口頭經驗的方式來交接傳遞。現在,流程和業務經驗知識都通過下面這個大屏固化下來。比如說當天危急值,通過大屏,跳動提示檢驗人員,對相應的報告作關注和重點批註。雖然這個監控大屏才上線不到3周,但檢驗科的同事們親自發來的感謝信,確實提高了工作的準確度。同時也降低了工作強度,大大提高了報告批註的效率。臨床處理及時率從80%直接上升到100%,並且樣本超時現象也在明顯減少。

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[b]行動端微信應用[/b]

2014年7月,患者行動服務與支付系統成功上線,並接入微信服務號,成為佛山市第一家可線上完成預約挂號、支付、查詢報告等功能的微醫院。然而,這裡上線的微醫院其實只是類似流程審批和結果查詢的功能。而且更多的是面向患者的,解決的也是患者家屬辦理就醫耗時、繁瑣的問題。對於院方的中高層,並沒有享受到微信公眾號應用等帶來的便利。中高層迫切需要的經營報表和管理報表仍需要計算中心來手動製作,並且在內容和時效上,還遠未達到中高層的100%滿意。也是在和帆軟醫藥行業數據分析顧問梅總的溝通中,中醫院這邊了解到帆軟有整體的微信集成技術方案和微信端如何給不同領導採用不同頻率的業務方案。同時,中醫院還根據現有的信息系統,做了分期建設的規劃。(有興趣對醫藥行業如何做數據分析規劃作更多了解的可以留言)首期3周,優先規劃的就是費用類查詢和對比分析報表。從各類處方查詢、藥品查詢到醫師查詢。

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這裡最常用的兩個[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]是骨傷科門診室醫療收入總構成報表和年度科室總收入TOP10 報表。高層領導每年會給各科室分配年度收入任務,通過年度科室總收入TOP10 報表,高層可以發現積極優秀的科室,及時進行表彰,或者進行經驗交流分享,幫助其他科室提高進步。中層根據自身科室的收入構成,來進一步分析需要提高哪部分的收入,或者如果發現部分收入異常,如何調整。

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[b]未來一年規劃[/b]

佛山中醫院的目標,是把所有數據分析工作都搬移到大屏和行動端。所以,對下一步的分析規劃,做了四步走策略。

第一步:報表梳理,刪除冗餘、整合零散;
第二步:查詢優化,隔離業務、建立維度;
第三步:報表遷移,從舊報表系統遷移到帆軟報表;
第四步:監控大屏,完善各類監控大屏。

其中,監控大屏預期規劃是要做日常運作監控、檢查科室監控、安全事件監控、質控監控、藥方配藥監控、投訴處理監控等模塊。未來,佛山中醫院預期通過帆軟平台,建成如下圖的[url=http://www.finereport.com/tw/]商業智慧[/url]運營系統,讓醫院數據分析完全自動化。

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文 |帆軟數據應用研究院 船長

日本NO.1食品超市經營管理的數據方案

週二, 七月 18. 2017

丸悅公司作為日本首都圈NO.1的食品超市連鎖店,以東京為中心開設有270家店鋪。在中國,丸悅與中國零售業巨頭蘇寧雲商組建合資公司,將丸悅在日本積累了約70年的專業知識和經驗與蘇寧雲商急速成長擴大的經驗相融合,面向中國華東地區,積極展開超市連鎖事業。2013 ~ 2015年,公司年平均虧損3000萬元。2015年開始進行基於[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]的管理模式,一舉扭虧為盈,實現了連續兩年銷售額增長40%,費用同比每年下降10%左右。

[b]背景[/b]

丸悅是一家日資企業,經營管理方式有著很強的日本文化風格:講流程、重細節。丸悅2013年進入中國,沿襲固有經營管理方式,並且只選擇日本供應商合作,日常經營出現諸多摩擦,最終多方原因導致年虧損3000萬的解決。作為中方代表,中方100人的團隊和日方團隊激烈交鋒後達成共識:丸悅中國的決策要依據中國市場現狀,基於數據的分析得出,由雙方中高層的管理者共同表決通過後實施。在這個共識之下,丸悅在開業準備、營業支援和會員管理三方面取得了顯著突破。

[b]解決方案[/b]

解決方案分三部分,分別是開業準備、營業支援和會員管理。整個數據分析基於帆軟平台,整合數據,建立從查詢報表、管理[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]以及主題分析的一整套經營分析體系。

[b]開業準備[/b]

日本丸悅做事比較注重數據化,新開一家店基本上要求由上海或者北京的調查公司對店進行全面調查,內容涉及競爭對手、人口消費習慣等各方面,還要定期回訪。開業準備一般有特定的流程:市場調研、選址、購買者分析。但是目前來說,尚未在國內找到專業的調查公司來完成這三項準備工作。日本丸悅在日本經營70年,它有很多自己的方法,但在國內很不適應。但丸悅中國在國內市場探索了兩年,卻做出了自己的成績。

針對市場調研,丸悅採用了常用的SWOT分析模型。通過數據分析平台發現,無錫蘇寧廣場開店的SWOT如下圖。從內部來看,優勢在於丸悅中國水果品質齊全、工作人員素質高,劣勢在於周邊商圈消費低迷;從外部來看,周邊居住的多是25~39歲的群體,而且周邊工作者有大量午餐需求,但同時威脅也不小,周邊存在不少超市和菜市場。針對丸悅中國高端精品超市的定位,團隊認為蘇寧廣場有巨大的潛在機會,在這個角度,值得選擇。

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針對選址,團隊採用3C模型(Company商鋪,Customer顧客,Competitor 競爭者)對開店的選址分析,發現蘇寧廣場的1小時經濟圈、2小時經濟圈、3小時經濟圈覆蓋範圍,至多3小時暢達長三角,顧客交通十分便利。但同時也發現,周邊商圈消費份額低,並且大潤發、八佰伴、三陽百盛等吸引了大部分客流,存在明顯的競爭格局。開店選址在此,就必須和這些超市百貨競爭,精品超市的定位有利於和普通商超差異化競爭。經過這三年的角逐,在無錫當地的精品超市中,丸悅中國的銷售額是大潤發超市的2倍左右。像紅豆或者其他的精品超市,基本上也被甩在身後一大截。

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針對購買者特徵分析,要開新店,肯定要對客戶群分析,要了解周邊客戶都有哪些消費特徵。團隊重點分析了節假日女性顧客年齡分布、工作日女性年齡構成分布和顧客來店頻率以及來店顧客的家庭年收入。通過分析發現,節假日高價值顧客(20~39歲的女性)佔比達66%,而工作日高達72%,來店顧客的家庭年收入和來店頻率也比較高,十分滿足丸悅本身品牌的定位。當然,丸悅中國還正在建立模型,期望後期開店可以直接把調研的數據和模型進行比對,來做綜合的評分作為指導,同時降低開店調研費用。

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[b]營業支援[/b]

精品超市的銷售分析,是精確到時點的,分時點來制定不同的銷售策略。如何能掌握實時銷售數據,並做好精準的實時數據分析,尤為重要。下圖是無錫兩家店面的24小時分時段的銷售數據。可以看到,整體的消費趨勢是相似的,但略有不同。這裡主要做兩個對比:不同店鋪的分時段銷售曲線,不同日期的分時段銷售曲線。把綜合的分時段曲線做對比分析,找出不同日期、不同店面的銷售差異,制定個性化的銷售策略。店鋪做的每一個時點的銷售情況分析,數據及時傳輸給到各個店的店長,店長可以能夠實時掌握銷售情況。同時,和視頻系統進行連接,店長能夠親眼看到店裡的情況。

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針對商品分析,這個工作比較細緻。因為精品超市做得深、做得專,秘訣就在商品和會員這裡。精品超市的商品品質是比一般超市要求高得多的,同時還得經常推陳出新。針對不同年齡層次的會員,做專門的喜好商品分析。後來團隊發現,特色水果比起一般水果更能吸引顧客。那麼如何制定銷售策略?丸悅採用差異化毛利率的行銷策略。其中特色水果和生鮮因為品質競爭力很強,所以在這塊毛利率定的比較高,約30%。而其他商品毛利率在10%~20%之間分布。

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不同的商品,設定不同的毛利率。丸悅中國每個店面有200個SKU,那麼怎麼保持店鋪平均20%的毛利率呢?辦法就是對不同商品提供不同面積的牌面。像生鮮、熟食、肉魚,因為是丸悅主打的商品,整個銷售比例幾乎達到50%。丸悅定位的是精品超市,而這部分商品一般都是高端會員大量消費。相比價格來說,會員對品質更為敏感。所以這部分的商品,可以保持高品質,高毛利,同時在店鋪中提供優質的牌面。

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既然店鋪50%都是一些生鮮、熟食、肉魚等保質期比較短,同時價格比較高的商品。那麼必然吸引的是消費目的性極強性顧客,會員粘性會較低。如何吸引更多的新會員,同時吸引更多的老會員能常來逛逛呢?丸悅的策略是母嬰用品高品質但是價格很有吸引力。比如天然足貼,118元一盒,這個價格比電商平台、周邊超市都要低,甚至比上海的精品超市低150元左右。尿不濕,整體毛利率控制在4%,價格是很有吸引力的。嬰兒用品是日常消耗品,經常需要採購。丸悅的店面一般都距離小區或者寫字樓很近,方便白領女性隨時購物。所以有吸引力的價格促使新老會員常來店鋪,既帶動了人氣,又能增加不少新會員,同時推出的高端新品還能有不錯的成交量。

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[b]會員管理[/b]

作為這個精品超市,會員是持續經營的根本。2017年一季度,丸悅會員的消費佔比大約達到了60%。那麼在會員費用投入上也是逐步和其他超市做了一個差異化,更傾向於互動性。同時,通過帆軟平台對會員消費數據的分析,掌握會員消費習慣和消費屬性,舉辦雙倍積分、節日活動、農場見學、VIP茶話會等會員活動,提高店鋪吸引力。會員活動主要是針對3月以內有消費的會員,通過豐富多彩的會員活動,會員的活躍度維持在50%以上,會員活動也能吸引會員的重複購買,復購率維持在60%以上,極大的提高了店鋪的客單價和銷售額。

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國內企業經營,最難得的是準確的外部數據。為了清楚了解顧客的需求和偏好,通過不定期會員線上調查,獲取會員對超市的不滿和期望,持續改進運營方式。例如通過調查發現,會員更喜歡通過微信和樓宇電視獲知超市的促銷信息。當然,這種調查並不新鮮,但是傳統紙質調查工作量極大,效率低,同時數據準確度很差。現在丸悅正在試行微信問卷測試,可以實現微信掃一下QR CODE,自動獲取會員信息,然後完全無紙化填寫問卷,還能採集照片和附件,十分便捷高效。

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文 | 帆軟數據應用研究院 船長

中小企業如何進行高效數據管理?

週三, 七月 12. 2017

對於很多中小企業而言,在數據方面一般存在著:[b]數據不完整、數據指標不完善、統計口徑不一、數據更新不及時[/b]等問題;在數據利用方面一般存在著:[b]因數據分散而難以整合,因技術門檻而難以實現數據價值呈現。[/b]

現大多企業已經意識到數據管理對決策帶來的指導性價值,都紛紛重視數據治理工作,重新部署[url=http://www.finereport.com/tw/]BI[/url]、針對核心業務上線[url=http://www.finereport.com/tw/]大數據分析軟體[/url]平台。都希望搶佔這一刻先機,實現數據最大程度的轉換為業務價值。

而對於佔據國內比重最大的中小企業,在數據管理方面,有不足也有機遇。不足在於由於預算技術等方面的原因,信息化建設相對落後。那又談何機遇呢?大多數中小企業的數據量不是很大,管理建設也在發展和完善中,數據的治理、整合以及[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]體系,分析指標體系搭建的工作還大有可為,推翻的東西較少。除此之外,數據化的意識融入到管理中,未來有很長一段的時間完善,被大家所接受。

[b]當前流行的輕量化的數據產品是滿足企業輕量化信息化建設需求的最便捷途徑。
[/b]
對於數據的使用,帆軟接觸到的最直接的就是通過業務報表體系的建設,來整合數據、完善流程、可視化業務分析,讓數據驅動企業。

一般而言,對於大多數企業,數據的高價值主要體現在幫助企業「了解過去發生了什麼事,了解當前正在發生什麼事,明確各個事件/問題發生的原因,預測未來可能發生什麼事,進行全局優化這一「從數據到全局優化」的轉化過程中。

[i][u]數據分析,報表實例,專業的人都在這裡!加入[url=https://www.facebook.com/twfinereport/]FineReport臉書粉絲團[/url]![/u][/i]

換種方式來描述這一價值顯現過程,即為「數據查看,數據監控,[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url],分析結果應用」。對應的數據分析/報表體系建設,就是數據查詢、管理分析和主題分析。

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基礎查詢報表滿足的是「[b]數據查看[/b]」的需求,主要給業務人員或一線管理人員看的,偏執行層面,用以每天了解自己所負責工作的具體情況,比如我想了解我負責的業務昨天做的怎麼樣了,最近一周或一個月的進展如何等。

[b]關鍵指標[/b]是基礎看板的主要組成元素。不同公司、不同部門、不同業務的基礎看板必定是不一樣的,比如對於電商來說,運營部門的KPI是用戶復購、用戶流失率、用戶轉化率等,銷售部門的KPI是銷售額、用戶數、銷售量、利潤額等,市場部的KPI則是流量、新用戶等。基礎看板質量的高低,取決於該看板的設計者對其業務理解程度的深淺。在設計時,基礎看板在最好能夠選擇時間段,這樣如果昨天的數據出現了問題,就可以選取過去一段時間的數據,看看是否是趨勢上出了問題。選取的指標越豐富越好,指標越豐富,對於業務的把握就能越全面越詳盡。數據粒度一般都會很細,數據粒度主要針對數據的計算範圍,比如統計用戶增長情況,選擇按周統計,其粒度就不如按日進行統計細緻。

如下圖用finereport搭建的數據查詢表,稍有偏數據監控:

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[b]管理分析[/b]滿足的是數據監控、業務分析的需求,主要使用者是管理層,用以揭露業務運轉上的不暢或問題。例如店長業績管理看板、庫存管理、異常店鋪管理等。這類報表基於日常管理工作,通過查看這類報表來監控所負責業務的當前狀態,發現問題,這類報表就屬於決策輔助了。

管理類報表需要對業務有一個全面基本的了解。在規劃時,先建立一個初步規劃的模型,與業務與領導進行深入的溝通,溝通的目的是挖掘他們關注的點,即需求,然後再完善。

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[b]主題分析[/b]滿足的是特定業務場景分析的需求,主要用於明確各個事件/問題發生的原因,以及預測未來可能發生什麼事。主要對象是數據分析師傅、經營分析師、商業分析師(不同公司叫法各有不同)。

分析報表是數據由低價值轉換為高價值過程中的重要一環,因為它是全局優化的基礎,直接影響著優化方案的可實現性和有效性。分析類報表相比於管理類報表跟具主動性,往往是帶有一定目的去查看和分析,並非基於日常工作,所以分析類報表除了基於基礎的數據外,還要根據目的結合多種分析方法或分析工具來實現。

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商品分析

中小企業的數據管理往往並不難,業務相對簡單,需求相對明確。但是重要的前提是,數據規範、以及指標數據口徑的的統一,底層基礎建設好了,往後的路就好走多了。

一張報表改寫的零售企業經營史——興隆大家庭商業集團案例

週一, 七月 10. 2017

遼寧興隆,2016年,中國零售企業,排名第19位,中國連鎖百強,排名第37位。

1993年,在遼寧盤錦,李維龍先生創建了興隆(即遼寧興隆大家庭商業集團)。如今,興隆已發展到22個城市,涵蓋商場36家、生活超市8家、酒店4家,籌建企業6家,經營面積超過220萬平方米。2016年,銷售額超過150億。

兩個人,兩年,100張[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url],取得興隆[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]團隊獲得組長、合同員、品類經理、總部的信任,讓IT部門從一個財務結算輔助崗,成長為直面總部的數據分析戰略部門。

[b]項目背景[/b]

興隆的誕生,有著深深的歷史印記。20年前,興隆以特色行銷起家,擅長講故事,做文化。信息部門位置較低,扮演的是協助財務結款的角色。公司信息化建設十分滯後。系統編碼完全獨立,沒有真正意義的營運報表;後台數據都是單機版、每家門店獨立;業務資料庫是骨灰級資料庫,極難操作維護;主營業務依賴三套系統,系統之間封閉,數據不可交互;全集團查詢可樂單日銷量,需要層層上報,甚至需查詢36遍;總部數據,幾乎全靠人工上報。

正如有時候自嘲:興隆數據分析,似乎是一個無法完成的任務,一個永遠無法達成的目標。簡直是噩夢,一團亂麻……

2010年興隆開始規劃信息化和數據分析工作。IT部門耗時兩年六個月,將二十年積累的六百萬以上編碼,進行統一,為後續數據分析工作奠定了堅實的數據基礎。

編碼統一後,能做什麼?IT團隊大膽突破,基於帆軟平台,開始第一個試驗性報表,有野心的報表。這張報表,事後證明,是改變興隆未來營運規則的第一張報表,它的名字叫「S201」。

[b]業務數據分析解決方案[/b]

企業管理,責任到人。興隆的IT部門,2014~2016年,先後實施了100張數據分析報表,一對一覆蓋到組長、合同員、品類經理、總部等人員。主要完成了「S201」「門店部組運營」「門店合同管理」「品類運營」「集團統籌」等五大重點模塊。同時,也在信息部、監察部、人力資源部等部門做了推廣應用。

「S201」

「S201」是興隆數據分析夢想的種子。其實,本質上,「S201」屬於門店部組運營模塊,是用來找新品的。興隆IT團隊,先將產品按集團統一分類。然後,將同類商品按照銷售集團降序,查看多少家門店有售,本店是否有售,對應的供應商是誰,單品進價/售價是多少,每批次進價是多少。門店組長們每天查看這張報表,來看看自家門店是否有在經營集團熱銷的產品。如果本店沒有銷售(就是「本店有售」一欄顯示為「NO」),門店組長就要判斷是否要引進該商品。

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具體如何判斷呢?組長可以點擊「S201」的編號,直接鑽取到暢銷產品的詳細信息。包括在暢銷產品的企業名稱、供應商、聯繫人、銷量、進價、售價、毛利等等信息,組長可以根據本店運營狀況,直接選擇合適供應商推廣新品。如果組長需要更多信息,可以和對應聯繫人溝通,進一步判斷。這兩張報表,一舉解決了門店找新品難的挑戰。也正是「S201」,讓IT部門第一次到集團總部給高層領導彙報,集團正式成立「數據分析團隊」,IT部門實現「鯉魚躍龍門」。

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[b]門店部組運營[/b]

經過S201的歷練,興隆明確了平台工具—帆軟的定位:用於數據分析可視化。數據分析團隊要利用帆軟平台,將興隆的業務運營數據分析工作,不斷地固化成一張張運營報表。門店運營,很常規卻很重要的工作之一,就是盤點商品的進價和售價。數據分析團隊,針對這個需求,用帆軟平台,專門開發了組長手機掃碼盤點系統。組長只需打開APP,將手機對準商品QR CODE,就可以查看到條碼商品物價、售價、供貨商信息、銷量信息、庫存信息等等,這些信息的背後是全集團300多家門店的實時數據支撐。同時,除了這個盤點查詢,還有異常周轉、異常庫存、滯銷庫存等等,都可以在手機上完成操作,便捷又高效。根據對部分門店的統計,S201平均可以為門店節約5%的採購成本,有些商品,採購成本甚至節約30%以上。

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[b]門店合同管理[/b]

現在的零售企業,一般規模都比較大。相對來說,興隆計算是個地道的大企業了。企業龐大了,尤其是有子公司的情況下,合同管理異常複雜。興隆所有合同都分散在各個子公司裡面。如果我們想查看和管理某類/某個合同,就需要親自到子公司檔案室去手動查電腦,要一個公司一個公司的找,一個一個電腦的查。數據分析團隊針對這個問題,搭建了一個資料庫,將分散在36家企業的合同數據整合到一起。然後,通過帆軟平台,開發了查詢和管理頁面。現在合同員不必再到處打電話,到處查系統,只需要坐自己的辦公室里就可以3分鐘完成以往7天才能完成的工作。既提高了工作效率,又大大減輕了合同員的工作量。

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[b]品類運營[/b]

品類運營報表主要是品類單品的銷售日報、品類品牌的銷售報表、商品進價/售價報表、商品結構優化報表、商品/品牌門店到店率報表。數據分析團隊將商品按照毛利率降序排列,然後對所有的單品進行分析。比如說毛利佔比是多少,銷售的總量是多少,銷售總額佔比前80%的商品都有哪些等等。除了對品類單品做毛利分析,對品類品牌也做毛利分析。通過毛利分析,找出利潤率高的品類和品牌,然後品類經理找出異常品類,找出對應的供應商,進行優化商品結構,解決品牌、單品異常問題,提高集團整體的利潤率。

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[b]集團統籌[/b]

集團層面,興隆進行了人財分離。針對庫存指標和採購指標做了重點監測分析。針對旗下子公司,對缺貨率進行排名監控,定期會議通報甚至業務調整。缺貨率等指標已經被集團層面公認為客觀數據,經常被內部引用。

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總部領導更為關心的採購銷售情況,通過數據分析團隊開發了採購採購銷售日報,領導可以隨時在PC和手機上查看。銷售日報裡面,興隆重點分析的不同企業,不同品類的銷售額、同期值和增長比。增長比是核心,坦白來說,增長比是直接關聯著大區領導個人的錢袋子。

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[b]其他應用[/b]

除了以上五個模塊的應用,針對信息部、監察部、財務部、人力資源部等,還單獨開發了部門個性化查詢報表,將原來無法統計的數據或者保存在紙張、Excel中的數據全部實現入庫,並且開發了查詢、維護界面,成倍地提升了各部門的工作效率。

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[b]項目總結[/b]

兩個人兩年做了100張門店、公司、集團各級報表,讓IT部門從一個財務結算輔助崗,成長為直面總部的數據分析戰略部門。如今,公司培訓、內部部門會議、企業報告、集團會議都在依託數據分析平台進行,越來越多的用戶頻繁訪問基於帆軟開發的數據分析平台,越來越多的報表作為官方數據被使用。

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文|帆軟數據應用研究院 船長

做好公司各部門數據報表支撐的幾個簡單思維

週四, 七月 6. 2017

[b]越來越多的數據,越來越多的需求,越來越多的不滿意[/b]

如今,[url=http://www.finereport.com/tw/]大數據分析軟體[/url]和[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]的概念相當普及,從基層到管理層,從IT到業務,都深知「數據化管理」、「數據決策」的重要性。越多重視,壓力也就越多,導致信息中心和數據部門往往處於進退兩難的狀態:

數據變多,需求變多,工作價值得不到體現,內部疲於應付。

提供了數據,但需求多樣變更極快,無法滿足各方需求,內部怨言層出。

如何做好面向全公司的數據支撐,哪怕只是簡單的報表提供,其實也是一件複雜且考驗思維邏輯的事。

作為曾經一度經歷過的表哥,本著吐槽加總結加吹牛的原則,[b]匯總下我在梳理並重新規劃公司數據支撐體系時的一些思路,紀念下曾經看指標看瞎的某年5月。[/b]

[b]管理思維:數據支撐體系不僅僅是指標體系,還有更開闊的管理邏輯[/b]

數據報表的工作只是在整理數據嗎?當然不是,數據的整合和展現最終都是為了經營決策的,報表體系的背後邏輯應反映整個公司的經營結果和經營方法。

做報表的,雖然事務工作多,但還是要抬起頭來,系統思考一下,報表的路該怎麼走? 阿里提出了「小前台,大中台」的概念,實際道理是相通的。報表中台對於報表人員的綜合素質要求很高,既要有寬廣的業務視野,也要有深厚的數據沉澱,輔以溝通協調能力,造詣甚至遠超一般的業務人員。

一旦想清楚這個問題,你就知道你的數據體系必須要和公司目前的經營狀況和當前工作方向緊密聯繫,所以你的數據工作的方向也就呼之欲出了:

方向一:公司目前是什麼樣的基本狀態?——銷售額、利潤、行業份額,用戶規模……

方向二:公司目前的市場競爭形勢是怎樣的?—— 新增份額、凈增份額,凈收益……

方向三:就目前形勢,公司需要抓住的用戶群來源在哪裡?——各渠道新增用戶價值轉換率、各渠道用戶價值分層、各渠道投入產出比、會員滲透率、存量用戶重複購買率……

方向四:就目前形勢,公司推出的核心產品有哪些?——核心產品銷售達成率、核心要產品渠道滲透率、核心產品重複購買率……

方向五:就目前形勢,公司採用什麼樣的管理方法和工具?—— OKR目標、KPI體系、銷售經理管理指標體系、客戶經理管理指標體系、CRM系統、OA系統、EPR系統……

在梳理過程中,會發現對應到任何一個整體業務的分析,需要提供的已經遠不只是業務結果那麼簡單,還包括各種管理和執行數據。

[b]簡化思維:數據不是越全越好,主次突出,重點聚焦是王道[/b]

確定好數據的大方向後,接下來便是細化分析每個數據方向的具體指標體系,以及確定細分的程度。

這個時候,最容易犯的錯誤便是開始把所有用到的、想到的全部羅列並設計進去,建立一個所謂大而全的內容。我始終認為,真正的[url=http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]是為企業開發的,業務人員只是報表的需求提出者,因此,還需要去理解報表提出的背景,哪些是這張報表的用戶,你需要尊重提出報表需求的人員,但對於報表開發要有自己的想法和主導權。一味強調廣而全,不僅會讓執行者無法聚焦工作重點,而且會讓數據部門自身工作量大增,吃力不討好。

所以,在明確數據需求的大方向基礎上制定詳細的數據體系時,一定要時刻提醒自己,重點是什麼?

[b]一、不同的指標要有重點[/b]

比如在產品運營指標體系中,如果已開始投放(電商),需要積累數據,重點關注流量指標,例如UV、PV、渠道來源、用戶線索、瀏覽量、產品瀏覽量排行、頁面跳失率、顧客評價指數、轉化率等等。

而如果運營了一段時間,市場已經成熟,首要的任務是通過數據分析提高銷售額。此階段需要重點監測追蹤流量和銷售指標,例如訪客數、瀏覽量、轉化率,以及新增會員數、會員的流失率、客單價、ROI、動銷率、庫存天數、銷售額等。

若行業份額較小,以拓展為主,那除了新增份額、凈增份額常見指標外,新增搶奪指標方面需往下衍生新增用戶存活率、瀏覽用戶轉換率、新增用戶價值分層等細化體系,保有指標設計則相對簡單。

而如果行業份額已經較大,以保有為主,那新增相關指標則相對可以簡單,而保有指標除用戶保有率、會員活躍率等常見指標外,還需往下衍生合約捆綁率,會員忠誠度、積分計劃活躍度等指標。

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[b]二、相同的指標要有側重[/b]

同樣以用戶保有指標為例,用戶保有率和用戶流失率其實是同樣作用的指標,一方面是選擇其一即可。另一方面是,選擇哪個,其實放到實際使用中,會有微妙的差別。

如果採用用戶保有率指標,往下衍生是業務層面的合約捆綁率、用戶活躍率、會員滲透率等積極導向指標,注重行銷執行。如果現在用戶流失率,往下衍生是用戶觸店但無消費率、用戶沉默率、用戶直流流失率、流失用戶畫像特徵等,導向為預警關懷。

[b]三、指標的細分,不需要過於龐雜[/b]

一般而言,過程三級,執行三級,就已經足夠定位問題及全面展現情況。

[b]邏輯關係:不僅僅是分類,更是反映業務之間的關聯

一、數據選擇邏輯:[/b]

為什麼業務部門提出一項數據的要求後,往往會接二連三的提出其他數據需求?其實他們也是在試圖嘗試尋找某個數據背後的原因及可能。

在設計報表體系過程中,不僅僅只是分類,而應該考慮到指標間的關聯,在設計過程中就應該加入業務分析的思維,比如分析者看到這個數據會聯想到其他哪些數據來探究原因?

我在當初利用帆軟報表(FineReport)設計整個報表體系的時候,常用的就是「結果指標——過程指標——執行指標」三層邏輯結構。結果指標由過程指標決定,而過程指標由結果指標決定。

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這種邏輯不僅在運營數據上適用,在管理指標上也同樣適用。比如KPI體系是結果,渠道任務目標管理系統是過程,渠道經理/客戶經理監督體系是執行。

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[b]二、數據呈現邏輯:[/b]

確定好指標內容和指標邏輯後,就是數據呈現了。這方面,之前在如何設計企業內部的數據平台?中就已經總結了,其實就是利用「分析報表—管理報表——基礎類查詢報表」三種層級展示,實現從宏觀到微觀,從上而下定位問題的呈現邏輯。

對於筆者而言,我設計的方式是站在「分析報表—管理報表」維度上,以主題為維度切入,設計全報表。這樣就可以直接從分析報表找到該主題發展的短板,從管理報表上找到導致該短板的主要原因,最後才去分析單報表。

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以上是我對於整個報表體系建設的 一點思考感悟,但是實際操作過程中也並沒有這麼理想,仍然需要根據具體情況具體分類具體設計。