19项目七任务一精准筛选-供应商画像

《数字化物流商业运营基础》配套课件项目七数字化物流商业运营外部资源分析目录CONTENTS任务一精准筛选-供应商画像010203任务二精准服务-客户画像任务三精准供给-运力画像项目导学物流企业的运营成功与否，很大程度上取决于其能否有效地管理和利用货源与车源。货源主要是指物流企业的客户，从广义上讲包括上游的供应商和下游的客户；车源主要是指来自物流企业外部的运力资源。物流企业也有物流车辆、货架、托盘等企业运营需要的供应商。项目七包括三个任务：供应商画像体现物流企业对客户保供作用，即物流公司为客户企业的供应商供货情况进行“画像”，服务客户企业分析和优化供应商供应；客户画像是物流企业分析客户现状、类型和价值等的常用数字手段；运力画像是物流企业运营的各类车辆运力的分析方法。学习目标01任务一精准筛选-供应商画像情境引入对于生产制造企业而言，供应商是为企业生产制造提供原材料、设施设备、耗材等生产资料的企业，对于物流企业而言，在为客户提供保障生产供应的协同职责时，自然会与客户上游的供应商存在物流合作，因此物流企业运营中，可在物流领域提供客户上游供应商的基本情况、特点等，助力客户企业对供应商供货情况进行“画像”，以此为客户企业分析和优化供应商供应提供数据支撑，那么物流企业供应商画像具体如何构建，如何提供数据价值，需要我们完成以下任务的学习。任务要求1．掌握供应商画像的数字化相关知识。2．能够掌握供应商画像分析的专家评分法。3．提升供应商画像中的数据分析意识。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．供应商画像的概念供应商画像是对供应商进行具体描述和分析的一套方法，包括对供应商的基本信息、业务能力、经营状况、信誉风险等方面的系统评估，并尽量以定量、数据的形式予以体现，以便系统了解供应商。供应商画像适用于任何企业，可以分析其上游采购供应合作企业的情况；同样适用于物流企业，可运用现代数字化技术手段，较容易获得其客户企业与其供应商的供货货值、种类、频次、价格等供应情况，为客户企业提供增值服务。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．构建供应商画像的原因构建供应商画像，可以通过不同维度、不同指标，更精准地分析供应商的业务状态，洞悉各供应商的优势与短板，并及时分析供应商行为和变化趋势，优化供应商管理，保障供应效率，降低供应成本。3．企业构建供应商画像的方法随着数字经济的发展，数字化转型深入各领域，供应商画像成为企业建立和融入智慧供应链的必要手段之一。企业构建供应商画像一般按以下四步骤进行：一是确定画像维度，系统梳理所需的供应商画像维度和指标，如供应商业务范围、服务质量、交货准时性等；二是收集供应商数据，通过多种渠道的调研或大数据技术，收集相关数据信息；三是数据处理，将数据信息导入Excel等数据处理软件，并完成供应商画像数据处理和可视化；四是多角度分析供应商画像数据，以便企业优化供应商管理。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备供应商画像数据分析：对于物流企业而言，供应商画像可以为客户企业分析其供应商相关供应行为和活动。供应商画像一般分为供应商业务能力、供应商供货质量、供应商服务支持和供应商经营状况四个一级画像维度。在此基础上，划分二级画像维度，见表7-1。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备企业通过对上表二级画像维度进行信息收集、处理，就能形成供应商画像。根据实际需要，也可根据二级画像维度再划分三级及以上的画像维度，并进行数据收集。在此运用专家评分法进行供应商画像数据分析。它是以赋权重评分的方式做出不同画像维度的数据定量评分，以突出各供应商画像的特征，实现供应商画像可视化。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备专家评分法基本步骤如下：一是为画像指标确定权重。二是画像数据进行缺失值处理。三是数据标准化。标准化是数据预处理的方法之一，标准化是指对每个数据，减去其均值再除以标准差的方法，这里标准差则是每个数据与该组数据平均值各差距的平方和的算术平方根。假设数据为X，每个数据的标准化处理公式为：Xi =（X−µ）/σ，其中µ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。可以说，标准化较好地反映了数据与均值之间差距的特征。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备四是数据归一化。归一化也是数据预处理方法之一，常见的归一化是将数据按比例缩放到0到1之间，便于不同画像维度的数据进行对比。假设数据为X，每个数据的归一化最常用的处理公式为：Xk=（X−Xmin）/（Xmax−Xmin）。可以说，归一化反映了数据之间的比例差距。五是对比标准化和归一化数据，并根据供应商指标权重进行加权处理后，得到指标评分。六是根据供应商画像数据，对比各供应商。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．关注数字素养在数字经济时代下，企业采购越来越离不开大数据的支撑，供应商也会产生大量数据，可以利用供应商画像进行分析。为供应商设定多维度的供应商信息标签，统计分析供应商数据，得出供应商履约、质量、供货服务变化等行为上的事实标签，再按照标签描述归类，使供应商状态具体化、形象化呈现。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．把握任务内涵精准筛选的价值：在供应商画像分析中，对于供应商特征状态的定性描述，经常需要进一步将不同特征的状态进行定量的分级打分，将定性的描述转换为定量的数据呈现供应商在供货质量、供货时间、价格等多维度上的现状，并可通过纵向、横向对比，有利于客户对供应商进行管理和精准筛选，通过数据标准化和数据归一化处理，可以从不同视角，考察每项指标中的各数据与均值的对比，在整体数据的位置等，通过对供应商画像的数据分析，可以实现对符合企业需要的优质供应商的“精准筛选”作用，这样有助于企业从供应商中挖掘价值、降低企业的运营成本。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备学习业内榜样应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现H物流公司与其最大的客户M公司为紧密型合作伙伴，M公司现需持续跟踪4家供应商的供应及物流情况，H物流公司提供本月供应商供应数据，具体见表7-2，以便M公司通过供应商画像，跟踪和筛选供应商。供应商画像信息包括两类，一类是定量数据，另一类是定性描述。因此，我们可以运用专家评分法，先确定画像维度分析指标权重，再进行画像数据处理。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现结合本次物流供应商画像的任务背景，首先进行数据权重确定。专家评分法是需要请行业企业经验丰富的专家，对画像维度的一级、二级指标的重要度进行打分，去掉极值后，取平均值，即为各项画像指标的权重。M公司完成权重确定后的结果见表7-3。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施一级指标一级指标权重%二级指标二级指标权重%供应商业务能力20供应量3供应总金额5供应次数5供应品种SKU5技术能力（专利数）2供应商供货质量30准时交付率8供应质量合格率8供应商订单满足率8质量认证6供应商服务支持30响应时间7补货提前期7售后服务天数4供应商降本协作配合度4服务满意指数8供应商经营状况20资本实力（注册资金）4供应商市场占有率4注册地点3企业评级等级3员工数量2供应商历史履约情况4表7-3供应商画像分析权重设定应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施在数据方面，该任务已经完成供应商画像维度确定、数据采集步骤，画像数据也无缺失值，下面重点是供应商画像的数据分析预处理，主要进行数据标准化和归一化处理。数据标准化主要是解决数据量纲差异的影响，如在本次任务中需要处理天数、等级、数量等不同单位时，需要将数据标准化处理。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施通过数据识别可分析出，M公司4个供应商的画像信息，存在“注册地点”和“企业评级等级”两项定性描述，“注册地点”项需要结合M公司位于上海的情况，对供应商注册地点是否便利进行定量打分，通过再次调研M公司的4个供应商注册地，打分分别为：80、98、85、90；对于企业评级等级，在此依据一般采用国际通行的“四等十级制”评级等级，具体等级分为：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D，结合企业调研后，得分分别为：90、75、85、80。至此该任务背景的4个供应商画像均转化为定量数据。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施同时通过对数据进行标准化处理，以便考察每项指标的各数据与均值的离散程度，根据上述数据标准化处理公式：Xi=（X−µ）/σ，可以表述为每一个供应商的数据与平均值的差值，再除以标准差，部分处理结果如图7-1所示。图7-1数据标准化处理图（部分）应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施为了更清楚地横向对比供应商的数据，我们对数据进行归一化处理，它是当数据的取值范围相对一致时，可将数据映射到一个范围内，具体做法是求每项指标的各数据占该组数据最大差距的比例，根据数据归一化公式为：Xk=（X−Xmin）/（Xmax−Xmin），可以表述为每一个供应商的数据与最小值的差值除以本组数据最大值与最小值的差值，部分处理结果如图7-2所示。图7-2数据归一化处理（部分）应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施在数据进行标准化和归一化处理后，进行赋权重，分别得出供应商ABCD的评分，其做法为供应商中每项二级指标与相对的权重相乘，最后汇总成为该供应商的评分，两列相乘并加总需要使用函数SUMPRODUCT，分别将两列首尾数据位置列出，如图7-3所示，同理完成数据归一化处理的供应商评分。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施图7-3数据标准化处理的供应商评分应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施供应商画像的数据可视化呈现，主要以标准化和归一化求出的各供应商评分，通过图表形式进行对比，发现两种数据进行处理后，供应商画像标准化和归一化处理图，具有较强的一致性，说明这两种数据处理方式均能够较准确地反映供应商画像数据的趋势性或规律性，说明供应商画像数据价值较高，如果两者不一致，则需要进一步排除相关异常数据，在这个过程中，同样可以对各供应商指标间的数据评分的差异及原因进行分析。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施单击选中折线图，在“设置数据系列格式”页面的“线条”项中，选择“无线条”，在“标记”项中，选择“边框”为“实线”，并将宽度调整为“7磅”，这样可以更直观地将各供应商评分进行横向对比，为企业了解供应商总体质量提供数据支撑。供应商画像标准