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企业大数据价值你只发掘了1%!

1.5 企业大数据的作用

管理学上对企业定义为“以赢利为目的的组织”—这句话会在本书中多次重复以示强调—意思是通过充分利用公司的内外部资源,将资源转换,实现增值,从而赢利。就像一个黑匣子,将资源输入黑匣子,在黑匣子内部实现资源的转换,包括生产资料本身的转换,劳动资料转入生产资料,知识或者技术转入生产资料等,黑匣子输出产品或者服务等形式的成果资源给客户,从而实现了资源转换后的增值,企业所获得的赢利就是这些资源的投入和产出之间差异的税后部分。

通过对资源的投入、转换和输出进行量化,从规模、增长速度、转化效率和产出效益上进行量化,就能够更加清楚地看到公司的资源是如何投入并进行转化的,从而得到预期的产出。通过知识和能力来优化资源的配置,以获得更高的产出效率,从而提升企业经营的绩效,这就是数据在企业绩效提升中的作用。

因此,当企业的经营和管理活动数据被详细记录之后,就可以从规模、速度、效率和效益的角度对资源及资源的转化活动进行分析,优化资源配置,从而实现企业绩效的提升。

1.5.1 用数据发现浪费

企业是靠人、财、物和信息等资源构成的,企业的赢利也是通过人财物和信息等资源的转换带来的增值效益获得的。如果在人、财、物和信息等方面有浪费,产出必然减少,增值效应就会被弱化。那么通过数据分析就可以从人、财、物和信息等资源的浪费视角来优化资源,从而让资源得到最大化利用,提高产出量,实现赢利。落实到具体的行动中,有两个关键点需要考量。

一种浪费称做显性浪费,即看得见的浪费。假如生产100公斤的C,需要60公斤的A和40公斤的B,在实际生产100公斤C的时候,使用了65公斤的A和42公斤的B,有7公斤的浪费,包括5公斤的A和2公斤的B。这种浪费就叫作显性浪费,是可以看得见的浪费。这种浪费可以通过工厂的废弃物品处理、生产线的副产品或者其他的可见物料来衡量。

另一种浪费称做隐性浪费,即看不见的浪费。这种浪费是由于未能物尽其用导致的。让一个月薪7000元的高级技工去搬运物品是浪费;如果一个可见的物料被闲置,闲置的时间就是浪费。我们对高级技工的产出有一定的预期,当他们产出比预期少了,其实就是因为未能物尽其用导致这个优质资源被浪费了。一个工人自打卡开始工作到下班打卡之间的时间称为工作时间,其岗位要求的工作时间的累计为有效工作时间,两者之间的比值反应员工工作时间的利用率。如果他因为工艺或者流程的原因在工作时间没有在工作,就是时间的浪费。在一个生产工厂,物料应该是不断流动的,如果物料静止不动,且在静止不动的过程中没有发生任何的变化(降温、升温、发酵、固化等),那么这个静止的时间就是浪费。如果一个生产订单在加工,但后面需要加工的订单还有3个,那么闲置的另外3个生产订单就是浪费。道理跟闲置时间的浪费一样,但这种情况更加常见。

1.5.2 用数据激励员工

用数据量化工作结果能够更加有效地将激发员工的工作热情,从而避免员工去做一些与工作无关的事情。

专业的人力资源管理者都在量化公司的考核,无论是推行平衡计分卡还是使用常规的KPI,越能够做到量化,越能够彰显公平。而量化的相关指标如果能够紧密地跟公司所追求的结果结合在一起,则考核和对应的激励就跟公司的目标一致了。

量化KPI或者推行量化的考核,企业最担心的莫过于如何量化一些定性的评价指标了。一个在秘书岗位工作的员工,大多数的公司产出与其没有什么直接的关系,所以其工作业绩非常难以量化。为此,可以通过定性评价的方法来量化其考核,这里的定性评价不仅仅包括其所服务的经理的满意度,还包括其所接触的相关客户的满意度。

错误的考核方式会带来错误的激励。你期望什么结果,就考核什么结果。如果期望的结果和考核的结果呈现了差异,则必然是考核方式有待改进。

1.5.3 用数据去招聘和培养优秀人才

企业的赢利需要资源的转化来完成,而驱动这个转化过程的是企业的员工。所以,有企业说,人力资源是企业最重要的资源,是高于其他资源的资源,因为人力资源会使用其他资源来完成企业资源的转化,是驱动其他资源转化的资源。人力资源的差异直接决定着企业对资源的使用和转化效率。

通过数据,可以帮助人力资源部门在筛选人才时,能够使用科学的方法来筛选,从而让企业的人力资源优于其他竞争对手企业的人力资源,提高自身优势。在同质化的行业中,技术并不形成企业关键竞争的壁垒,因为企业间的差异往往是人力资源的差异。所以,在这类行业中,企业会把招聘、培养和使用优秀人才作为自己在竞争中取胜的关键举措。

优秀的企业都会在人才市场上选择适合自己的优秀人才,并充分利用优秀人才来执行公司的发展战略。在如何选择合适的优秀人才方面,每个成熟的公司都有自己的方法和评价标准,这些标准就是企业在发展过程中,基于优秀人才的各种数据,形成的优秀人才的画像。

人才画像是企业大数据的课题之一。所谓的人才画像,就是企业根据本企业优秀员工的行为、习惯、价值观和做事方式等数据形成的关于适合本公司的优秀人才的描述。人力资源部门可以使用该画像去招聘人才,按图索骥,找到适合本企业的优秀人才。人力资源部门也可以在人才培养上,根据画像来安排相关培训,从而培养出最适合本企业的优秀人才。

世界500强的公司在招聘员工的时候都有一定的模式和标准,并在面试中利用规范的流程和标准的测试题目来评价应聘者。这些题目所依据的就是本企业的优秀人才画像。麦肯锡有自己对人才的认知,他们更加强调领导力,所以世界500强中,一般都有100名以上的CEO曾经在麦肯锡工作过,可以充分证明麦肯锡在选择人才时的精准度。宝洁公司也有自己固有的人才画像,在招聘中按照这个画像招聘员工,而且宝洁一直秉持只从内部提拔员工,只从大学招聘管理培训生的原则,这样在公司内的职业发展中,宝洁可以按照在白纸上作图的方式,培养适合自己的人才。

每个企业都应该有自己的优秀人才画像,并随着市场竞争环境的变化,不断做出修订。而这个制定和修订的基础就是企业内部的优秀人才数据。中国企业的历史普遍很短,文化的养成、传统的坚持以及在一些经营和管理诀窍上还没有固化或者还没有形成自己的专长,呈多变性,这也是中国优秀的企业缺少这种“刻模招人”模式的原因。

1.5.4 用数据优化资源配置

不同的资源配置方式必然带来不同的产出,资源配置的方法也体现着企业采用的不同的经营模式。比如自主品牌经营者肯定会在自身品牌上不断投入,其营销成本占比相对较高;一个OEM厂家更关注工厂生产效率,会将更多的资源投放到生产管理上。在不同的营销模式下,企业对各种资源的投入肯定不同,直销的公司更注重对业务人员的培训,因为他们采用的是人海战术的“推(PUSH)”销,而靠品牌营销的企业更注重选择合适的品牌代言人,通过“海陆空”的方式来投放广告,吸引消费者主动购买本企业的产品或服务,这种模式是“拉(PULL)”销。模式的不同,必然造成对资源投入的不同。

企业的经营模式是在从创立到发展的过程中逐渐形成的,无论是主动还是被动。但如果企业想转换自己的经营模式,需要很长一段周期的调整,按照新的模式来调配企业的资源,如果只考虑“经营模式转型”,在资源投入上还是原有的模式,那么就会让“转型”成为停留在嘴上的口号。

资源配置比例不同,得到的效果也不同,每一种资源配置模式都会有一个边际效应问题。一个企业投放广告,肯定会有个限度,当超过这个限度之后,广告效果递减,这个道理已经被绝大多数的企业所接受。但是具体在什么度上最合适,仍然是绝大多数企业想要解决的难题。企业可以通过历史投放广告和收益对比的数据来进行分析,找到企业在具体媒体、具体时段和具体投放方式上的最佳点。如果没有数据,只能凭借投放效果来评价,当企业得知投放结果的时候,就已经是事后评价了,这样可能会导致广告投放已经超过了边际利润点,从而造成浪费,甚至会出现反作用。

在其他资源上的投入也应该有合适的比例,这都需要借助数据来深度分析,并形成公司的相关管理诀窍。比如在人才招聘上,如果要招聘一个百万年薪的高管应该给其配备一个适合的团队,如果没有配备团队,也不会起到效果。如果企业过度依赖一个或者几个人才,往往导致内耗,无法发挥人才的真正价值。

一个企业是由人、财、物以及信息等资源配置在一起完成资源的有效转换的。如果配置合理,将发挥每个资源的最大潜能,从而得到最大的利润,而如果配置不合理必然导致浪费。当企业有多个相似业务单元的时候,可以构建投入和产出之间的模型,借助多个相似业务单元的组合效果,来分析哪些组合存在优化的空间,这个分析模型可以参考DEA(DataEnvelopmentAnalysis)数据网络分析模型。如果没有并行的业务单元可以参照,则只能通过历史上不同阶段的投入和产出来进行分析,从而确定更好的资源组合。

1.5.5 用数据改善内部管理

数据是企业内外部各种资源和资源活动的记录,通过对数据的分析,可以分析资源活动的有效性,从而总结出最有效的活动方式和方法,进一步优化公司的内部管理,提高内部资源配置效率和转化效率,让企业经营和管理活动更加有效。

通过对人力资源效能数据的分析,探寻人力效能产出的规律,优化人力资源配置、合理配备更优秀的人力资源,从而提升企业人效。定期的人效分析给出在不同的投入产出条件下最优的人力资源配置。通过对员工基本信息表的数据分析,就能够看到公司人力的结构配比情况,包括横向的职能配备情况和纵向的不同层级的人员配备情况。如下图所示。

从上图可以看到,公司经理级的员工配备相对较弱,其平均工资对比主管增幅较小,而距离总监级别差距很大,这就是人才结构不合理。公司人力资源部门需要加强对经理级人员的培养或者引进,提高经理层级人才的整体能力水平。这应该是人力资源部门的重点任务。当然,这个结论是有假设前提的,即公司的薪酬在能力和实际绩效上是相对合理的,是按照能力和绩效付酬的。

通过数据,可以跟踪公司每个月的人均产值,如果产生了波动,那么就需要分析这个波动背后的原因,是因为销售系统没有达成销售目标,还是因为生产系统没有达成相关产能目标等,通过分析查找原因,并找到改进的方案,从而保证公司的运营管理层知道后期该把工作重点放到什么地方。

1.5.6 用数据提升客户体验

客户数据用来描述客户的画像、客户的行为习惯以及需求。通过对客户未被满足的需求的描述,企业可以改进产品和服务,进一步提升客户体验,从而引发客户的重复消费和再次购买,包括购买附加物。

客户数据是企业的关键数据之一,通过客户数据就能够分析客户的消费行为,对客户需求进行深度研究,设计或者改进产品或服务,提升客户对产品和服务的满意度,并根据客户的具体需求,改进管理流程。客户数据是企业经营和管理达到一定规模之后必须研究的数据。

笔者从2003年开始在国内从事管理咨询服务的时候,曾建议公司实行DM营销,那个时候直邮信函营销还不是很流行,我们也算是早期从事DM营销的咨询服务公司之一。每个月需要发出几万封邮件,通过向邮局、工商下属服务机构等购买企业名录,给企业老总直接发送信函,推广我们的咨询和培训服务。那个时候,邮政系统对信封有严格的要求,为了能够让企业家打开我们的信件,我们在信封上做文章,甚至跟邮局合作,通过发送大量的邮件获得更多的自由度,创造了各种各样的信封样式,在大小符合邮局标准的情况下,我们在信封上印刷各种口号及图形,创意信封是为了提高DM回复率。当秘书成了DM的端口之后,我们通过各种方式改变信封,让信封表面看起来更像老总的朋友邮寄的信函,而不是广告信函。同时我们在信封里面的内容上做功课,让老总愿意打开之后阅读下去。通过创意,提升了客户对DM的认知,从而有效地提高了回复率。

在大家都还没有使用DM这个工具的时候,我们率先使用;当大家都开始使用的时候,我们在DM上进行创新;在大家也在不断创新的时候,我们做到精准的投放;当大家也在研究精准投放的时候,我们开始使用数字化营销了。我们避免在营销上面浪费金钱,同时也避免给客户带来骚扰,即使大家都在发送广告的时候,我们仍然坚持给客户发送的DM是值得客户阅读的文章或者知识点,通过提升客户体验来增加客户对我们公司和品牌的认知,并使其在阅读广告的时候,能够学到管理的知识。所以我们公司一直保持着业内DM转化率在5%左右的神话。

当然,我们这些创新都是基于数据的。我们在回访电话中、见到客户的时候都在做客户调查,询问客户最感兴趣的话题是什么,对我们DM印象最深刻的是什么等,如果客户提到别人的DM有哪些让他们印象深刻,我们也会找来并学习和模仿。这些让我们在咨询和培训服务营销上一直走在竞争对手前列,从而成为了一家年营业额超过两亿元的咨询和培训公司,进入了中国咨询和培训服务第一梯队。

我们的业绩之所以能够提升这么快,主要原因是在客户调研的基础上,基于数据进行深度分析,然后调整策略。我们不以自己的审美去设计DM,而是以客户的需求来设计DM,且总是在不断地换位思考,假设自己收到了DM,收到之后,是什么驱动自己打开、读下去并看到最后一页的。这样,客户在阅读DM的过程中获得了愉悦感,在他们成为我们的客户后,仍然有些老总希望还能够继续收到我们的DM,因为那是一个免费的知识获取源泉,而这些知识正是他们在企业管理过程中需要用到的,甚至有的客户把我们的DM收集起来,一年12封DM,竟然都装订成册,甚至复印之后派发给员工阅读,让我们很感动。

只要能够提升客户体验,原有的骚扰客户的营销行为也会被原谅,甚至变成客户的一种期待,则营销成功率会大大提高。

1.5.7 用数据指导研发,发现市场机会

企业在实际运营过程中,通过分析数据,发现客户未被满足的需求,从而可以创造出满足客户需求的机会,发现新的市场机会。

宝洁公司在这方面是高手。宝洁公司每年花费大量的研究经费来研究消费者的需求,特别是消费者未被满足的需求,然后投入研发经费去开发新的产品,哪怕是细微的需求,也可以成为新的产品研究方向。

宝洁公司在研究消费者洗衣服的过程中,发现很多消费者喜欢夏天穿白色衣服,但白色衣服被洗过多次之后就会变黄,这是消费者的一个困扰。于是宝洁公司的研发人员发现了通过将蓝色与黄色中和,从而让衣服变白的原理,在洗衣粉中加入蓝色粒子,使得洗完的衣服更加靓丽。这个想法是在对印度消费者进行调研的时候发现的,因为印度消费者在洗白色衣物的时候,喜欢在水里添加几滴蓝色的墨水。

后来在研究中国消费者的时候,宝洁公司发现中国的消费者特别喜欢在洗白色衣服的时候添加几滴84消毒液,但这种做法需要谨慎操作,因为一旦消毒液浓度过高,容易把衣服漂出斑点。后来宝洁公司在洗衣粉配方中加入了具有漂白成分的一种化学物质,不使用的时候不产生双氧水,但融入水的时候会释放出双氧水的成分,且浓度相对均匀,不烧伤衣物。这些创新都是来自对消费者需求的研究,利用了消费者的智慧。

通过数据,可以在消费者的行为和习惯中发现创意,也可以在消费者未被满足的需求中寻找新的市场机会。

全文摘自《企业数据化管理变革-数据治理与统筹方案》赵兴峰著

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