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第12章 大数据的管理工具(1)

数据下的PDCA管理循环

PDCA循环是管理学中著名的理论模型,由计划(plan)、执行(do)、检查(check)和改进(action)四个步骤构成。在管理过程中,通过对P、D、C、A每个环节进行精心运作,从而能够达成最终目标。PDCA最早由休哈特于1930年构想,后来被美国质量管理专家戴明博士在1950年挖掘整理成系统的理论,并通过广泛的宣传运用于各大企业的管理中。PDCA对于持续改善产品质量和运营水平都有很大的帮助,现在PDCA已逐渐为各个领域的管理所应用。

关于PDCA的论述有很多,这里我们将重点讨论如何在PDCA中运用数据,以量化的方式管理目标,同时还会提供相关的操作工具与方法。

P、D、C、A四个英文字母所代表的意义如下:

1.P(plan):计划

根据调研和数据制定目标,并预先设想工作中可能会遇到的困难及具体解决方法。

制定计划前首先进行充分的调查研究,还要根据大量的数据采样进行统计。根据调研数据发现规律,并设立用于参照的量化指标,如设立每小时生产20件产品的生产标准等。在设定目标时,应尽可能地量化。一个有效的目标描述方法需符合SMART原则,即明确性(specific)、可衡量性(measurable)、可实现性(attainable)、相关性(relevant)、时限性(time-bound)。其中,可衡量性和时限性经常是很多管理者容易忽略的。

比如,篮球比赛就是根据历史数据分析对手去排兵布阵的。

每场比赛前,NBA球队的教练会根据对手的历史记录进行分析,从他们的各项数据中发现规律及应对方法。

如果一支球队的得分无论是赢球还是输球,都是140分以上,比如输球得分112∶115,赢球得分118∶114,说明这支球队是支攻强守弱的球队。

那么,对待这支球队,像姚明这样的中锋就要将更多的精力放在防守对方得分的队员上,进攻得分的工作则由其他球员去做。而另一支球队,如果其得分每次都是80多分,比如赢球得分87∶83,输球得分82∶85,说明这支球队的特点是防守比较强,但是他们的进攻却显得乏力,得分总是不高。面对守强攻弱的球队,姚明这样的中锋就要重点负责进攻,努力突破对方的防守,而对方的进攻球员攻击力不会很高,其他队员负责防守就可以了。

另外,教练还可以根据每个球员的历史数据发现其战术特点。对球员的各项数据和指标都清楚表明了,比赛时才能根据每个球员的特点和弱点,来进行相应的安排。

2.D(do):执行

执行就是具体运作,实现计划中的内容。在执行阶段,对员工的要求就是按照既定的标准努力工作。用目标作为衡量能力的惟一标准,可以让员工集中精力工作,主动规避风险,不找借口。这也正是其高度执行力的体现。

例如,NBA就是从教练到球员,实现各项指标最终达成胜局。NBA的球员都养成了专业的心态,上场就要尽自己最大的努力。每个球员都明白,他们的价值最终体现在球场上的表现和结果。而这些,都会通过数据清清楚楚反映出来。因此,所有球员都会根据既定的目标坚决执行。

3.C(check):检查

对计划执行情况进行及时的检查和总结,尤其是要用数据进行描述。分清哪些对了,哪些错了,以明确效果、找出问题。

NBA在比赛过程中,每个球队都会对各种指标进行实时监控,也都有自己的数据统计人员对每个球员的相关数据进行统计。教练会根据球队的实际表现,及时调整战术和调换上场球员。而且,统计的结果会实时传到球员手中——每个球员在每节休息的时候都会得到一个小板,上面是关于他在场上的详细数据,球员就可以思考自己下一步该如何调整。

员工做的永远不是领导倡导的,永远是对自己有利的;员工做的也不是领导要求的,而是领导检查的。这句话虽然说得有些偏激,但还是有一定的道理,至少说明了,企业建立良好的检查机制,是确保执行到位的重要手段。设立可量化的检查方法是重要的科学手段。

及时反馈过程中出现的问题,并强调反馈的时效性。这一点是中国企业普遍做得不够好的,有时检查的信息一个月才发一次,这肯定是远远不够的。

4.A(action):处理,即改进

对检查的结果进行处理,认可或否定。对成功的经验加以肯定,或模式化或标准化予以适当推广;对失败的教训进行总结,避免继续犯同样的错误;对这一轮未解决的问题,进入下一个PDCA循环。改进应有的放矢,一定是在量化统计的基础上进行的。

NBA根据赛后总结,进行有针对性的提升。在比赛之后,主教练会总结球队的表现,并对球员进行提示。赛后,还会有助理教练帮带每个球员进行专项的训练,基本上就是缺什么补什么。

训练中,球队和教练也会对球员的表现进行数据统计,尤其是对抗赛中每个球员的表现。另外,NBA的转会也是根据大量数据统计进行的。

PDCA循环作为全面管理体系运转的基本方法,需要搜集大量数据资料,并综合运用各种管理技术和方法。管理活动的正常运转,离不开管理的循环。也就是说,改进与解决质量问题、赶超先进水平的各项工作,都要运用PDCA循环的程序。不论提高产品质量,还是进行市场运营,都应先给出目标(如,质量提高到什么程度,不合格品率降低多少),并有相应的实施计划。这个计划不仅包括目标,还包括实现这一目标需要采取的各项具体措施。计划制定之后,必须按照计划执行。执行过程中,还应及时检查是否实现了预期效果、有没有达到预期的目标,并通过检查找出问题和原因。最后进行处理时,将经验、教训制定成相关标准,形成制度。

用数据预测未来并规避风险

现代企业管理要求我们必须在动态变化中做出决策,需要根据形势变化进行及时的调整。因此,对未来即将发生的情况掌握越多,就越能够提前准备做好防范。数据在其中往往发挥着不可忽视的作用。

现代企业管理强调供产销互动,也就是供应采购、生产单位和市场营销之间要互相沟通,及时通报信息。这样,各个部门才能做好规划和准备工作。

对于采购物流部门来说,应该在供应商供货正常时就预测出未来是否有交货不及时或断货的可能。

我们拿惠普公司为例。在惠普公司,营销团队每天都会收到来自生产部门的黄色警报邮件和红色警报邮件。黄色警报是提示营销团队近期某类产品的配件有缺货的可能,会导致某类产品延迟发货,销售团队在签合同前要和客户就发货时间进行协商,或者向客户推荐其他产品。而红色警报则表示某个产品的配件极为紧张,接近断货,销售团队要立即停止向客户报价,避免签了合同以后无法交货。为了准确了解未来的态势,采购、物流等部门要随时了解供应商的经营动态,以及供应商所在领域的经济态势,避免出现突然断货导致供应不及时的情况。如惠普会在管理供应商的时候采用“少数及密切配合供应商”的原则。在商品管理、质量和工艺管理方面为供应商提供培训,帮他们改善内部流程,还把品质管理等工具分享给供应商,使其自身采购的管理水平也得到提高。

惠普对供应商有一套量化的评分体系,每个季度都定期对供应商进行评估,通过评估可以预测供应商在未来的表现,然后提前做出准备。

在做销售工作时我们常常遇到这样的现象:我们对某一家代理商没有做太多的营销工作,结果其业绩增长得非常快;而另一家代理商,我们帮他做了大量营销推广工作,业绩却没有太大增长。一个年轻的销售员负责了一个大型企业,其销售的产值会突飞猛进;而一个资深销售员负责一个小企业,其业绩往往不会很高。

面对这种情况,该如何衡量销售员的工作是否到位,如何了解销售员的能力是否合格呢?这里一个重要的工具和方法就是“销售预测”,其要用到的工具就是数据。

运用数据预测用于推动销售人员了解自己的业务,判断客户对自己的接受程度,找出距离目标的差距,提前采取行动。

我们可以看出,小张虽然销售额比较高,但是他对业务情况的了解并不深入,经常出现预判失误的情况;小李的业务看似低一些,但他的计划性很强,对客户的情况了如指掌。

在这里,销售预测是评估销售能力的重要方法。而且,让市场营销人员进行预测,还可以推动他们多接近客户,更扎实地做好市场工作。另外,销售预测对于企业运营也有着至关重要的作用。

在对市场进行预测时,有一个非常有用的工具——销售漏斗。这是一个系统记录客户业务机会的工具,可以用来预测未来业务机会的多少,也可以预测不同业务部门和不同时间的业务机会,甚至可以分析出营销团队的风格。销售漏斗的主要特点包括:

(1)销售漏斗用于对业务机会进行记录,包括客户联系信息,如联系人、电话、传真、邮箱等,以及关于业务机会的预期成交时间、成交金额、产品品类等信息。

(2)销售漏斗中还有一项“成交几率”。可以说,“成交几率”是销售漏斗中的核心要素。

(3)加权计算未来的业绩。对于每一个业务机会,将其预期成交金额和成交几率相乘,即得到一个未来的加权预期金额。

(4)将一系列的业务机会的加权预期金额进行统计,就可以对未来一段时间里的业务做出整体判断。如果加权的预期金额大于目标,则说明业务基本处于正常;如果远小于目标,则说明需要进行调整改进。

(5)如果一个团队每个月的实际完成总是加权预期金额的70%,则说明这个团队在预估时总是过于乐观。新的月份到来,如果他们预测900万元,我们就可以预期其最终可能只会完成630万元。

数据预测对于企业的运营有着非常重要的意义,一方面,企业可以根据预测有计划地安排运营;另一方面,也可以推动员工清晰地梳理自己的业务,树立良好的工作意识。预测包括很多方面,比如未来的生产能力与原料供应是否充分、人员状况、销售状况,等等。只有了解了这些,我们才能提前防范风险,并做好长期规划。

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