数字化运营管理

1、数字化运行管理第 1 页 / 共 69 页第1页一、什么是数据二、数据化分析挖掘目录三、数据、信息、流程四、我们怎么做第 2 页 / 共 69 页第2页第 3 页 / 共 69 页什么是数据01第3页1-什么是数据第 4 页 / 共 69 页例：嘉信广场甜品店当日营业额是人民币38520元。A-数字B-数值C-数据3,8,5,2,038520人民币38520元第4页第 5 页 / 共 69 页数字数值数据A-数字：阿拉伯数字，只是计算符号B-数值：一个量用数目表示出来多少，叫做这个量数值C-数据：有背景数值，这个背景普通是以单位来表达比如：我数学考了126分，126是数值，126分就是数据1-

2、什么是数据第5页50%第1类数学题75%第2类逻辑题35%第3类业务题第1题：345678+13897+6732+19753+685454+23988+348766+768=A: 1445035 B: 1445036 C : 1445037 D : 1445063一：尾数法 B只看最终一位数字，尾数相加减乘除后结果满足对应算术规律。所以我们能够快速判断尾数应该是6， 所以A,C,D都是错误。第2题：387268=A: 263296 B: 283296 C : 193296 D : 213296第3题：1258308=A: 38764 B: 3874064 C : 3870464 D : 387

3、464二：首位法 A只看每个数值第一个数字，相乘或是相加，结果需要满足或靠近满足四则运算规律。首位数字近似于4乘以7，计算结果应该靠近且小于28，所以B, C ,D是错误三：数位法 D经过数每个数值位数来判断计算结果是否正确，4位数乘以3位数结果应该是6或者7位，但左边题目中两个数值偏小，所以结果应该是6位，所以判断A, B, C 是错误。1-什么是数据第 6 页 / 共 69 页第6页50%第1类数学题75%第2类逻辑题35%第3类业务题第4题：找出以上数字规律，将正确答案填写在括号中11，27，66，146，（）5，5， 9，17，29，（）3， 4， 6， 10， （）65， 8， 50

4、， 15， 37， 24， （）291，规律，3,5,8,12,17平方加245，前后数字差呈0, 4, 8, 12, 16排列18，前一个数字乘以2再减去226，隔一数字规律，65, 50 , 37, 26按照8， 7， 6， 5 平方加1排列第5题：使用（），要求结果都是24，每小题必须是两种方法5，8， 9， 26， 6， 8， 33，5， 7， 85+8+9+2=24， 89(5-2)=246-6+8*3=24， 68(63)=2437+8-5=24，57-8-3=241-什么是数据第 7 页 / 共 69 页第7页50%第1类数学题75%第2类逻辑题35%第3类业务题第6题：请判断下

5、面描述是正确，错误，还是不确定A- 某高校200名同学全部参加优异干部选举活动，最终小明同学以88.8%投票支持率当选优异干部（注，共5名候选名，每位同学只能支持1位，候选者也能够参加投票）B- 企业业务员小强有24个客户，4月不重复客户购置率78%.（注：不重复客户购置百分比=有订单客户总数/总客户数，重复购置客户只算一次）C- .6月，OOH在华南地域销售同比增加32%，该地域3个客户分别完成销售23.8万元，36.8万元，27万，去年同期他们分别完成销售18.3万元，28.8万元，20.9万元（注：华南区只有3个客户）错误，百分比后第一位小数只可能是0或是5错误，条件不足，是无法计算出7

6、8%这个结果错误，每个地域增加都小于32%，所以同比总数不可能是32%1-什么是数据第 8 页 / 共 69 页第8页第 9 页 / 共 69 页A-精细化管理需要数据，数据是无形资产，也是关键竞争力基础。B-利用数据化方式掌握企业中对：人，货，财，信息等管理C-大数据，互联网+时代，数据成为企业竞争“关键”，企业需要掌握市场环境，营销流量，运行管理，客户关系等，当数据越多，越立体化，就能够愈加精细化管理企业数据主要性1-什么是数据第9页第 10 页 / 共 69 页1-什么是数据1-业务指导2-营运分析 3-经营策略 4-战略规划行业分析经营环境内部资源战略规划关键竞争力购置行为会员用户商品

7、定价营销策略资源分配绩效考评财务分析库存分析客户关系供给链分析销售财务生产研发人力资源数据搜集数据监控数据追踪数据分析数据挖掘第10页第 11 页 / 共 69 页1-什么是数据1-分析需求2-搜集数据3-整理数据4-分析数据5-数据可视化6-开发模板7-分析汇报8-模板应用第11页第 12 页 / 共 69 页1-什么是数据会工具数据高手A-懂业务Business &OperationB-懂管理ManageC-懂设计DesignD-懂分析Analy逻辑思维第12页第 13 页 / 共 69 页1-什么是数据华南区星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期天广州店8000110000900016

8、000015000深圳店1000011000900010000150001900016000佛山店1300011500014000150001100010000华东区星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期天上海店10000800011300016000210002南京店500060008000102500026000杭州店1130001700013000100001900018000问题：1、华南区、华东区对比来看，那一个周末占比大？2、从华南区/华东区来看，佛山，南京店这3个店地址位置是？CBD，生活区，工厂区还是？3、从华南区，华东区数据来看，大家认为应该是什么行业？百货、饮食，游玩区？

9、答案1、华南区、华东区对比来看，华东区周末3天占周销售额58%，而华南区周末3天占周销售额53%,说明华东区更依赖对周末销售额2、从华南区来看，佛山店周末只占21000，占整个周末23%，这个店铺可能应该是在工厂区或是写字楼，因为只有这个地域周末才会是休息时间；从华东区来看，南京店比较尤其，周五到周末71000，占比很高，销售过于集中，应该是在一个人流量较多生活休闲地方。3、百货商场，超市，饭店，酒店等。总来看：以普通消费者为销售或是服务对象行业都会含有这种规律，但零售行业相对表现显著。传统零售行业：Shopping Mall，便利店，超市; 各种专卖店：服装，电器，手机，建材等对普通消费者为

10、对象电商：B2C, C2C; 售卖服务行业：火车站，汽车站，手机营业厅，电影院，饭店等第13页第 14 页 / 共 69 页1-什么是数据问题：1、这4个城市店面有什么特点？2、广州店什么时候换货比较适当？怎样排班？3、深圳店，中山店分别什么时候送货比较适当？答案：1、深圳店：符合大多数零数店销售规律，周一是当周最低点，周末是高峰期广州店：星期三是一个亮点，可能每七天三是这个Shopping Mail会员日佛山店：销售相对分布平均，没有显著周末特征，这个应该是小区店所含有特征中山店：销售显著集中在周一到周五，周末这2天反而是销售最低点，大部分写字楼店面应该是这么。2、广州店高峰期在周三，所以送

11、货，陈列应该是周二当日OK，而且周三人员排班应该要排最多。排班一定要针对实际情况差异化3、深圳店安送周四送货，周末排班人加多，中山点最好是周一送货并OK第14页第 15 页 / 共 69 页1-什么是数据问题：嘉信广场KFC店在.7.1销售额是39888元，它同比是.7.1吗？ 是or不是？ 为何？答案：不是，不具可性比。.7.1是星期一，.7.1是星期天，所以它同比应该是向前推一周，或是向后推一周。第15页第 16 页 / 共 69 页数据化分析挖掘02第16页2-数据化分析挖掘第 17 页 / 共 69 页某企业1-6月销售收入、销售成本、生产成本以下如分析销售除了把有可比性销售数据列出来

12、外，最好把销售成本、生产成本联络起来方便分析，这么就能够看出本月（季、年）销售费用同比是否超标、生产步骤成本控制是否到位？1-从以上能够看出该企业2、3、5、6月加大了销售力度，原因是这几个月都举行了促销活动，尤其是5月促销活动力度更大（给用户让利更大）2-从上表还能够看出3、5两个月生产成本占比显著高于其它几月，究其原因是这几月原材料价格上升造成。3-从内部审计角度来看，就能够查一下，这几月前一月是否原材料价格上涨，上涨幅度有多少，与成本上涨幅度是否一致，如不一致就要查找原因。第17页2-数据化分析挖掘第 18页 / 共 69 页A、在销售方面:从上图中你能解读出什么？如销售？促销等？波动？

13、工厂产能？B、在产品方面：那一个产品销售最好？产品方面呈什么规律？1、3个产品在8月份暴发，并连续增加，可能是行业专长，淡旺季，也可能是企业采取大力促销后所以促使后面4个月销售加倍2、产品销售波动幅度非常大，不利于工厂产能平衡3、企业在进入8月份旺季后，产品A在销售上最为突出4、排名第三产品B呈增加趋势，并在第4个季度成为企业销售排名第二产品5、产品C在第四季度大幅下滑，可能是进入产品生命周期下行通道，也可能是生产产能调整造成供货不足等第18页2-数据化分析挖掘第 19 页 / 共 69 页图形化数字不会说谎，但数据会说话，讲故事销售：1、每年12月到第二年2月都会有一个经典曲线特征，每年11

14、月-12月销售下降，而1月销售又增加，2月销售又下降2、管理过销售团体能够看出来，假如不存在显著季节性或者1月份春节影响，那么该团体必定是在年底断货3、因为客户感受到12月份断货，所以客户会在1月份时候加大了购置量，以防止再出现12月份断货情况4、一样因为1月份过分采购，所以2月份销售才会下降团体：A、这是经典年底目标达成后，为了防止当年完成太多销售额而主动放弃销售，技术性断货造成特征典线B、也说明了销售团体管理存在目标设定问题和激励问题，首先企业年度目标设定较低，团体能够超额完成C、另一个方面，销售团体完成当期目标后，没有足够动力去超额完成目标，销售激励方案不科学，没有把企业销售最大化，失去

15、增加空间，有损客户利益，尤其是忠诚客户利益D、同时也传递一个好消息，销售团体相对稳定，不会只考虑完成今年目标，而且还在考虑明年目标，说明销售团体人员流动低，从管理团体上来讲是稳定，因为他们在考虑长久销售第19页2-数据化分析挖掘第 20 页 / 共 69 页为何需要数字化管理？普通到优异跳跃，需要学会以数据为基础。传统4P（请对号）拍脑袋：做事拍胸口：目标拍大腿：失误拍屁股：走人数字化管理以详实数据为基础以数据来挖掘需求以数据来衡量绩效以数据来分析趋势没有数据支撑，企业面临“失明”危险，隐性支出让企业付出沉重代价。第20页2-数据化分析挖掘第 21 页 / 共 69 页意佳策略图财务客户内部流

16、程学习与创新策略性目标企业级关键绩效指标 提升利润 提升营收 减低成本增加现有市场新客户 加紧新产品引进前置期 改进整体生产周期 提升生产力 提升服务质素 提升品质 提升员工能力及知识 增加跨部门沟通 实践创新留住现有市场客户增加新市场新客户利润最大化降低生产成本 保持增加新市场新客户生产力技巧/知识生产周期品质工程技术服务质素创新沟通新产品 / 新品牌 / 自家品牌引进生产技术生产力策略成长策略现有市场新客户留住赢利客户现有市场客户产品生产外判第21页2-数据化分析挖掘第 22 页 / 共 69 页库存周转率投资回报率商品价格带趋势分析产品组合客单价改变主推商品客群分析员工分析毛利分析门店指

17、标员工业绩热销排行折扣控制营业分析初步延伸组合分析我们需要学会数据利用：第22页2-数据化分析挖掘第 23 页 / 共 69 页上新速度库存周转率合理库存毛利率控制品牌组合价格带分布用数据来管理商品：环环相扣第23页2-数据化分析挖掘第 24 页 / 共 69 页运行数据销售数据服务数据进销存折扣率商品遗失率同比/环比售罄率库销比目标达成率大类销售占比前十大商品后十大端品地域效率经销商人效客诉率购置率客单价连带率第24页2-数据化分析挖掘第 25 页 / 共 69 页业绩目标达成服务数据运行数据销售数据预警、跟踪预警、办法预警、监控服务数据、销售数据，运行数据三者之间关系第25页第 26 页

18、/ 共 69 页数据、信息、流程03第26页3-数据信息流程第 27 页 / 共 69 页01数字化流程：不只是数据，更应该是流程02数据流动：数据是流程中跑动信息，用IT技术来固化流程03流程信息化：IT问题不在于系统，在于流程，没有好流程即没有好IT系统04流程变革：业务部门+ITP部门+专业顾问好企业都是靠先进流程信息化，不停提升组织整体运行效率，不停拉开与竞争对手差距第27页3-数据信息流程第 28 页 / 共 69 页3-指标异常2-数据指标1-数据维度A-多维度对待一个数据B-从大到小由外到里剖析数据A-什么是好数据指标B-数据本身存在坑骗性，对比性数据更有价值A-数据异常该从哪维

19、度分析B-数据异常也不是坏事，吸收好经验A-KPI指标伴随业务调整而改变B-不一样阶段考虑不一样指标4-KPI变动第28页3-数据信息流程第 29 页 / 共 69 页麦当劳， 34,000家门店，75万名员工天天在118个国家， 6900万用户，75个汉堡/每秒。麦当劳年收入270亿美元。麦当劳，餐厅，整体系统，从34,000多家分店整合数据建立起全球化数据仓库。麦当劳了APP，用餐客人选择最近店，到店前提前在手机上点餐，节约了时间，用户体验好。第29页3-数据信息流程第 30 页 / 共 69 页麦当劳数据怎么用？对于连锁品牌而言，能够用多店汇总得来平均数据做管理决议，但并没有方法反应每个

20、单店真实情况。所以连锁品牌就需要对分店进行“个性化”管理. 比如位于芝加哥一个分店需要配置一个冷饮机，但位于休斯顿机场分店因为候机客流量很大可能需要六个这么机器。比如：今日员工上班安排、有谁因病假事假倒休、早餐时间卖出多少套餐、进货多少磅/袋肉饼、香肠、薯饼、制作了多少磅薯条、每份上餐平均速度用时几分钟等等。第30页3-数据信息流程第 31 页 / 共 69 页 麦当劳位于维吉尼亚州：业绩可视化界面，左侧为社交媒体指数排行、近三个月以来粉丝增量。主干部分包含本月总销售额/增加趋势、食品新鲜程度以及销售预算百分比、与目标之间差距。另外还有区域单店汇总数据：年内总销售额、客户满意度、员工参加度。用

21、模型模拟未来经营情况比如，假如增加几名员工会带来怎样结果，成本会提升多少，盈利会变动多少等。系统自动每15分钟更新分店经营数据，经理能够随时快速决定应改进事项。第31页3-数据信息流程第 32 页 / 共 69 页麦当劳位于维吉尼亚州店：预测模型交互界面，右侧为反应业绩主要变量。当员工数量增加至5人，收银窗口使用4个，推出2个新品1号、1个新产2号、5个新产3号时，总满意度到达2.5%（上涨1.7个百分点），回头客增加2个百分点，成本下降5%，以及盈利上升4%。 比如，依据某一商超店周围环境和客流量预测最正确进货时间和员工分配，当周围新开一家企业或新建一栋写字楼，本店应多增加几名员工，进货时间

22、是否需要提前，假如附近企业年轻员工较多，是否需要增加咖啡机、冷饮机等。第32页3-数据信息流程第 33 页 / 共 69 页 用眼球技术搞懂客户麦当劳还使用眼球跟踪技术学习客户怎样观察一家餐厅。他们捕捉信息包含：他们进入门店路线是什么? 与点餐人员有哪些互动？是否会看内部厨房还有点餐板？点餐之后都做些什么？另外，视频分析能够用来跟踪用户在店内就餐或不停车点餐中花费时间。合理设计不停车点餐路线和服务另一个麦当劳使用大数据成功案例是优化汽车餐厅（“得来速”）体验。他们分析三个主要原因：驾车行驶车道设计、客人驾车经过时提供给他们信息、客人排队等候时间举例而言，一位用户只想点份奶昔，不巧排在一个全家人

23、点餐中型轿车后面，奶昔用户就会很不开心。麦当劳采取方法是：店外摄像头，周围交通情况，将室内外数据结合，利用视频分析和餐厅外车辆行驶模式3D模拟来判断客流量和点餐等候效率，从而优化驾车行驶车道和售卖窗口设计，提升不入店客户就餐体验。运行商就能够在平板电脑中进行可视化互动，用3D模拟把车辆驶入车道加入到模型中，学习不一样特点（如年纪段、种族、车辆分类）人们驾驶习惯和行为。第33页3-数据信息流程第 34页 / 共 69 页1数据是鲜活，是有生命4将数据和商业起来，多去了解业务3必须尊重数据，做良心分析不要迷信数据，多换位思索2用好现用信息化系统，并为未来数字化管理打好基础5数据化管理不但仅只是数据

24、分析，更是一门管理工具第34页3-数据信息流程第 35页 / 共 69 页4321建立数据监控体系数据分析发觉问题，找到处理方法数据辅助业务分析，寻找机会建立数据运行体系第35页3-数据信息流程第 36 页 / 共 69 页1-早期目标提升数据质量和维护水平数据清洗：经过数据清洗，提升数据洁净程度和质量；数据维护：建立企业数据维护制度。工作方法2-中期目标处理关键管理问题，提升数据化应用水平目标管理：锁定企业关键管理问题，建立一套优化KPI指标体系；将各项指标分解到相关各级管理人员，实现量化目标管理模式。工作方法3-最终目标数据化管理制度化实现企业可连续发展管理制度化：令管理者了解经营现实状况

25、及其分管业务水平，形成发展目标共识和前进协力，连续高效地处理企业各发展阶段关键管理问题，提升企业经营管理层次和水平。工作方法第36页3-数据信息流程第 37 页 / 共 69 页精细化管理ABC分类管理优化库存管理新品考评管理各种促销分析内部供给链效率数据营销品类管理购置行为分析 定价和促销模型智能数据挖掘供给链管理数据管理工具三：目标管理 & KPI & 管理伎俩应用结合没有良好数据支持和数据环境，再先进管理方法再不可能奏效！第37页3-数据信息流程第 38 页 / 共 69 页管理目标筛选确定KPI指标目标分解责任到人目标责任绩效考评 28法则与KPI KPI组合效度 历年积压滞销商品太多

26、 对80%货物直通率是否满意 是否有总体指标来衡量采购员争取了最低进价 不能掌握每个经销商销售和毛利情况 重点(A类)商品是否明确划分，是否做到重点管理 SAP中毛利率指标准确率，以致不能下达利润目标 新商品引进没有评价依据 物料配送误差缺乏确切统计，造成问题第38页3-数据信息流程第 39 页 / 共 69 页管理目标筛选确定KPI指标目标分解责任到人目标责任绩效考评 28法则与KPI KPI组合效度 针对详细问题建立KPI指标 依据28法则分析确定KPI指标 依据管理维度确定KPI指标组合效度 依据管理目标分解KPI考评指标第39页3-数据信息流程第 40 页 / 共 69 页管理目标筛选

27、确定KPI指标目标分解责任到人目标责任绩效考评 28法则与KPI KPI组合效度 历年积压商品全部得到清理，新滞销商品能够及时发觉，及时 处理，不再过多地占用货架和资金； 货物直通率平均到达90%左右，重点商品直通率保持在95%以上 使用进价指数衡量总体采购进价降低了0.3%； 对供给商做合理调整，供给商数量由800多个压减到500多个； 对大约1000种货物实施了采购、配送、经销销售全过程重点管 理，重点商品销量提升了约10%； ERP系统毛利率、毛利额等数据财务部能够直接使用，并能够对各经销和采购下达毛利指标；（数据无缝连接，质量提升） 新产品开发有了规范化管理； 物流配送差错率降低而且制

28、订了大家都认为比较合理分摊方法。 第40页3-数据信息流程第 41 页 / 共 69 页 经营委员会报表 副总经理报表 供给链经理报表 采购部经理报表 采购员报表 国内营销经理报表 制造车间管理报表 经销商管理报表 促销管理报表 各行业各地域报表 财务管理报表 结算资金计划周报表 经营情况日报表 经营情况周报表 经营情况月报表 到货率每七天分析表 滞销商品每七天动态分析报表 A类商品每七天销售分析表 促销商品每七天情况表 能够查看其余全部报表第41页3-数据信息流程第 42页 / 共 69 页 管理报表一览表 采购部经理报表采购分类进、销、调、存、毛利、到货率日报表（采购经理-01）采购分类进

29、、销、调、存、毛利、到货率月报表（采购经理-02）供给商进货、退货、其它收入月报表（采购经理-03）采购其它收入、退货、削价（报损）月报表（采购经理-04）采购进价指数月报表（采购经理-05）采购毛利异常周报表（采购经理-06）采购管辖商品无销售品种月报表（采购经理-07）采购新商品和商品结构分析月报表（采购经理-08） 营销经理报表行业&各区销售、毛利日报表（营销经理-01）行业&各区销售、毛利、进货、退货、存货、周转率月报表（营销经理-02）行业&各区促销、畅销、普通商品销售、毛利、周转率、会员销售周报表（营销经理-03）行业&各区无销售、滞销、报损商品月报表（营销经理-04）市场价格调查

30、月报表（营销经理-05）行业&各区分类销售对比月报表（营销经理-06）第42页3-数据信息流程第 43 页 / 共 69 页增加来客数提升客单价扩大营业额调整分类销售占比扶持A类商品消化C类商品巩固特定消费群体市场竞争策略A-618促销目标建立第43页3-数据信息流程第 44 页 / 共 69 页计划数字实际数字对比数字达成率成长率 (期间比较)品项/类别占比联动率击中率B-618促销评定要素第44页3-数据信息流程第 45 页 / 共 69 页促销商品选择季节商品 经验创意商品 巧思新进商品 时尚厂商提议 合作A 类商品 策略C 类商品 战术前期销售数据当前毛利与预估毛利（费用）品类覆盖C-

31、618促销计划数据化支持1第45页3-数据信息流程第 46 页 / 共 69 页销售预测模型以促销目标为主要预测方向来客数、客单价、销售额、单品销售数量、品类销售占比以历史资料作为对比数字建立销售预测数学模型微调指标观察改变确定各项实际指标数值D-618促销计划数据化支持2第46页3-数据信息流程第 47 页 / 共 69 页适时监控快速反应各项计划指标达成度销售占比联动占比Knock-Count 击中率市场竞争（市调价格/同类优势商品）E-618促销计划数据化支持3第47页3-数据信息流程第 48 页 / 共 69 页保障支持销售库存量可供销货天数在途量未到货/缺交货清单脱销清单F-618促

32、销高峰期重点数据1第48页3-数据信息流程第 49页 / 共 69 页维持良好购物环境平均滞留时间尖峰/离峰结帐速度长短款纪录G-618促销高峰期重点数据2第49页3-数据信息流程第 50 页 / 共 69 页机动调整商品结构畅销排行分类销售占比分类走势时效比较JD自营/旗舰店销售占比H-618促销高峰期重点数据3第50页3-数据信息流程第 51 页 / 共 69 页消费者分析来客数分析客单价分析会员贡献分析商品联动分析其它属性分析J-618促销后数据分析1第51页3-数据信息流程第 52 页 / 共 69 页商品分析贡献度分析ABC走向分析消长分析分类占比分析畅滞销商品排行K-618促销后数据分析2第52页3-数据信息流程第 53 页 / 共 69 页促销绩效分析占比分析联动分析同期比较分析类别比较分析L-618促销后数据分析3第53页3-数据