19项目七任务一精准筛选-供应商画像

授课教案课程名称数字化物流商业运营基础202—202学年第学期授课标题项目七数字化物流商业运营外部资源分析任务一精准筛选——供应商画像授课专业、班级物流服务与管理专业级班授课时间第周第次授课地点机房课程类型理实一体化授课时长2学时班级人数人学情调研学生通过智慧物流与供应链等物流专业基础课，对物流企业在供应链中的作用有了一定认知，同时结合生活中物流电商领域中，了解数字化手段的客户画像应用，因此为本次课学习物流商业运营中的供应商画像奠定基础。教学目标知识目标了解物流供应商画像的意义，理解物流供应商画像数据的标准化和归一化内涵，掌握利用Excel进行物流供应商画像分析的基本方法。技能目标能够利用Excel，对物流供应商数据进行标准化和归一化处理，并绘制供应商画像数据的可视画图表。素养目标提升供应商画像中的数据分析意识。教学重点难点重点能够掌握供应商画像分析的专家评分法难点供应商画像的数据可视化呈现教学资源多媒体课件、教材、OFFICE办公软件教学方法教法：任务驱动法、案例分析法学法：实践操作法、小组探究法教学设计教学环节教师活动学生活动教法及设计目的时长课前准备课前准备：1.学生做好课前5S管理。2.完成出勤确认。做好课前5S管理引导学生进入课堂学习状态。情境导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。聆听案例讲解，初步感知供应商数字化可视化管理的重要作用。通过问题引导，让学生明确运用供应商画像分析、识别客户，找供应商服务改进空间。5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。记笔记，明确本次任务学习要求。通过分析情境导入，引导学生明确任务要求。3任务准备一、数字化应知准备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。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：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。记要点，了解供应商画像的概念、原因和方法。通过提问法、讲授法，引导学生掌握供应商画像基本知识。10二、物流运营数据分析准备——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，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数字化物流商业运营基础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。专家评分法基本步骤包括为画像指标确定权重，画像数据进行缺失值处理，数据标准化和数据归一化处理，最后根据供应商画像数据，对比各供应商。跟随教师演示，初步理解供应商画像的步骤。通过讲授法、演示法，帮助学生夯实理论基础，明确数据工具的应用场景。8三、软实力准备1．关注数字素养2．把握任务内涵-精准筛选的价值3．学习业内榜样-某安全食品和健康养殖集团公司的供应商画像应用案例聆听讲授，理解供应商评价中精准筛选的价值。通过讲授法、举例法等，引导学生提升数字素养。7任务实施一、应用场景及资料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。二、数据分析步骤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。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。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”“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。两项定性描述，通过评价等级将其转化为定量数据。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。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。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。三、数据可视化呈现单击选中折线图，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。供应商画像标准化和归一化处理如图7-4所示。通过图7-4可知，在M公司的4家供应商中，供应商A画像数据的指标评分最低，需要物流企业进一步关注和分析，以便提高供应商服务水平。课堂组织：1.组织学生个人操作，并完成个人自评。2.学生小组形式任务汇报，并完成小组互评。观看教师演示，并根据任务实施案例完成数据分析及可视化操作，并进行小组PPT制作和分享通过讲授法、演示法，引导学生逐步完成供应商画像，分析供应商服务的差异可视化，尝试提出供应商画像的优化思路。45任务拓展上文描述了基于客户画像的价值分析。为了全面了解客户状况，也可以通过线上调研问卷的形式，形成客户画像定量、定性的综合描述。自己制作一份供应商画像调研问卷，进行调研后，形成供应商画像的可视化显示。在教师引导下完成任务拓展。通过启发提问，组织学生完成任务拓展，引导学生提高数据分析能力。10任务评价完成教师评价，组织学生完成个人自评和小组互评。完成个人自评和小组互评完成任务评价和学生个人、小组的激励。2课后作业继续完成任务拓展，并通过课程平台提交小组作业。表7-2M公司的4家供应商画像数据一级指标二级指标单位供应商A供应商B供应商C供应商D供应商业务能力供应量件387467758532供应总金额元49473497363823889393838365供应次数次10421078101供应品种SKU个450346248644技术能力（专利数）件18373428供应商供货质量准时交付率%97959798供应质量合格率%95979293供应商订单满足率%95899697质量认证个2322供应商服务支持响应时间小时0122补货提前期天2132售后服务天数天9101217供应商降本协作配合度%89939590服务满意指数%95959897供应商经营状况资本实力（注册资金）万元500300020001500供应商市场占有率%1520513注册地点北京上海武汉合肥企业评级等级ABCDABBBBBB员工数量人20015631090供应商历史履约情况%981009799表7-3供应商画像分析权重设定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