在配送企業(yè)的經(jīng)營管理中，不同企業(yè)不同階段會遇到各種各樣的問題，有共性問題也有差異問題，都需要公司內(nèi)部通過詳細的數(shù)據(jù)分析，使彼此達成一定的共識，才能有效解決這些問題。

比如要不要多備庫存補貨，到底應該聚焦哪一類客戶，損耗控制在多少以下才合理，采購是價格優(yōu)先還是品質(zhì)優(yōu)先等。

商業(yè)環(huán)境變化的速度在加快，需要企業(yè)內(nèi)部以更加敏捷的組織去應對外部的不確定性?？梢允切袠I(yè)的增長，也可以是競爭對手的動態(tài)，還有新技術(shù)在行業(yè)的應用等。

我們?nèi)メt(yī)院看病先會進行各種檢查，通過身體的各項數(shù)據(jù)指標和正常數(shù)據(jù)進行對比，判斷健康問題的類型并給出治療方案。

這也體現(xiàn)了診斷的重要性，企業(yè)也是一樣，只有真正了解經(jīng)營的數(shù)據(jù)，更快更準確找到企業(yè)存在的真實問題，才能對癥下藥。

數(shù)據(jù)的收集整理就相當于在醫(yī)院化驗各種指標一樣，在對指標進行歷史數(shù)據(jù)，正常人數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)的對比分析后，得出方案并進行有效的治療。

數(shù)據(jù)的定義：數(shù)字和產(chǎn)生數(shù)字的證據(jù)，核心作用是用現(xiàn)在的數(shù)字證據(jù)，作為未來決策的依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析的原則體現(xiàn)在，數(shù)據(jù)能夠記錄的信息越全面，我們對過去發(fā)生的狀況就會越清楚，比如關(guān)于員工的、客戶的、產(chǎn)品的、流程的。

清晰的數(shù)據(jù)分析目的是一起數(shù)據(jù)分析的原點，數(shù)據(jù)是數(shù)字化的證據(jù)，沒有記錄下來的事情就相當于沒有發(fā)生過，以下是數(shù)據(jù)分析的常見目的。

(一)、沉淀方法。如果沒有記錄，則公司的經(jīng)歷就不能積累和沉淀為“經(jīng)驗”，公司的“經(jīng)驗”會隨著這些人才的流失而流失了，更可怕的是帶到了競爭對手那里。

(二)、追溯。追責、求根源、求真相，既然是為了追溯“真相”，追溯到底發(fā)生了什么，那么數(shù)據(jù)記錄就必須具備“證據(jù)效力”，要有各種完善的數(shù)據(jù)記錄標準和規(guī)范，有了數(shù)據(jù)才會有數(shù)據(jù)分析，才會有對過去的追溯。

(三)、監(jiān)控。監(jiān)督、檢查、評估，監(jiān)控的目的是為了保證業(yè)務的發(fā)展能夠按照計劃的軌道行進，如果過程中發(fā)生了偏差，則需要隨時調(diào)整政策，無論這種偏差是正面還是負面，是偏大還是偏小。

(四)、洞察。探尋規(guī)律，掌握發(fā)展的鑰匙，數(shù)據(jù)分析的終極目的是預測未來事物如何發(fā)展。

(五)、商機。挖掘未被滿足的需求，數(shù)據(jù)分析能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)商機，商機都帶有時效性，數(shù)據(jù)分析也揭示了新的方法和理論。

(六)、預測。指導未來實踐的規(guī)律：預測客戶、預測競爭對手。

在對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計之前，我們要先進行分類，從茫茫數(shù)據(jù)的海洋中找出對我們有用的。

數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)分析的基本方法，在分類之前首先要有分類標準。比如員工可以按性別、年齡、學歷、工作年限、婚姻、生育、民族等維度進行劃分。

在解構(gòu)事物的三要素——要素、屬性和行為。數(shù)據(jù)分類我們可以按照以下類別進行劃分。

(一)、要素分類法。是指事物的組成部分，比如訂單包含有產(chǎn)品、數(shù)量、價格、品質(zhì)和交期、付款方式等。

(二)、屬性分類法。屬性是事物自身的特征。比如食材可以按照蔬菜、水果、肉制品、糧油干料等進行分類。

(三)、行為分類法。由要素和屬性產(chǎn)生的行為，庫存量、損耗率、毛利率、保質(zhì)期等。

(四)、流程分類法。按照客戶的決策模型分類，售后流程進行分類，數(shù)據(jù)分析應用很廣泛的一種方式，并且可以計算出轉(zhuǎn)化率。比如業(yè)務團隊跟進客戶的流程，劃分為拜訪、了解需求、確認需求、注冊商城、小批量供貨、穩(wěn)定供貨，根據(jù)流程就知道各個客戶處于什么階段了，并且還能分析客戶卡在某個階段沒有轉(zhuǎn)化到下一階段的原因，便于我們做出針對性的改善。

完成了數(shù)據(jù)的分類，我們就可以開始著手數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方式包含紙質(zhì)表格-電子表格-信息系統(tǒng)(本地)-云端數(shù)據(jù)等方式，數(shù)據(jù)統(tǒng)計方式越高級，統(tǒng)計起來越方便、高效和安全。

數(shù)據(jù)分為靜態(tài)數(shù)據(jù)(員工、客戶和商品等基本信息)和動態(tài)數(shù)據(jù)(時間軸上的數(shù)據(jù)集，比如員工業(yè)績的累加、客戶訂單訂單已收和待收的累加、產(chǎn)品人均成本損耗的累加等)。

數(shù)據(jù)在統(tǒng)計中按特性，可以分為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

如何將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化然后統(tǒng)計變得非常重要，例如將動態(tài)數(shù)據(jù)表格嵌入到靜態(tài)數(shù)據(jù)表格中，既可以單獨羅列又可以進行相關(guān)計算。

另外要用好數(shù)據(jù)統(tǒng)計里面的條件函數(shù)，當某數(shù)值發(fā)生變化時，會自動進行顏色標注，比如毛利低于某值，損耗高于某值、成本高于某平均值等。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理我們還要保障以下指標：

①、準確性(誤差值)

②、及時性(處理效率)

③、真實性(是否可追溯)

④、完整性(必填項沒填)

⑤、精確性(數(shù)據(jù)顆粒度足夠小)

⑥、全面性(表格里的遺漏項)

⑦、關(guān)聯(lián)性(避免數(shù)據(jù)孤島，無法對比分析)

完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)計后，在數(shù)據(jù)分析前還要做好數(shù)據(jù)清洗。

第一類清洗是處理錄入名稱、日期、規(guī)格等的不規(guī)范，所以要統(tǒng)一錄入規(guī)范。

第二類清洗是處理數(shù)據(jù)不一致，沒有遵循單維數(shù)據(jù)表的原則導致1條數(shù)據(jù)只能存在一個地方，其他的地方只能進行數(shù)據(jù)的引用，比如客戶的名稱更改，其他各張表格中的名稱都需要進行更改，是很容易遺漏的。

特別是使用兩套系統(tǒng)時，客戶及供應商信息變更時，數(shù)據(jù)信息無法及時同步。

例如配送公司異常的處理標準是否統(tǒng)一：將異常原因設(shè)置成選擇項，選項能包含90%以上的異常，這樣后續(xù)就能分析不同類型異常的占比，不然同個異常可能有上十種叫法，無法進行科學的數(shù)據(jù)分析，并有效降低異常比例。

此外還有格式上的不標準，這類可以在excel表格設(shè)置單元格格式，不規(guī)范會自動提醒，比如日期規(guī)范、數(shù)字規(guī)范。

在正式的數(shù)據(jù)分析前，我們先來熟悉下數(shù)據(jù)分析的思路和方法。先總后分，逐層拆解，通過總體的數(shù)據(jù)分析下層的數(shù)據(jù)。

經(jīng)營企業(yè)都清楚利潤=收入-支出，但是利潤下滑會有5種可能性：

①、支出不變，收入減少;

②、收入不變，支出增加;

③、收入和支出都減少，而支出減少更少一些;

④、都收入和支出都增加了，但支出增加更多一些;

⑤、收入減少而支出增加。

那么針對性的分析更有可能找出問題所在，而不是把幾個部門的負責人叫過來，完不成指標就下課這么簡單粗暴。

同樣收入=銷售單價*銷售數(shù)量，收入下降也有4種可能性 ，這里大家可以練習分析有哪四種可能性。

支出也可以這樣拆解，一直拆解到不能拆解為止，最終問題的真實原因就逐漸浮出水面了。

可視化作圖——按照認知規(guī)律作圖展示：

①、一張圖上不要展示太多內(nèi)容，能闡述清楚一個問題即可。

②、柱狀圖盡量進行排序展示，從高到低和從低到高都可以。

③、餅狀圖進行結(jié)構(gòu)配比關(guān)系：比如不同類型客戶的訂單額、待收款的占比。

還有一種很重要的分析方法，應用管理常識是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)：理解人、財、事、物、流程的銜接關(guān)系，從這個關(guān)系中找出數(shù)據(jù)分析的思路。

數(shù)據(jù)分析方法中應用最多的是對比分析法，對比與對標是識別事物的基本方法。對比是最基本的數(shù)據(jù)分析方法，也是其他數(shù)據(jù)分析方法的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析時要找尋“差異是有原因的，而相同也是有原因的”。對比分為橫向、縱向及多維度對比。

不同角度的對比得出不同的結(jié)論：比如兩人除了身高的對比，還可以是年齡、成績、體重、收入等。

對了對比外，還有對標是很重要的數(shù)據(jù)分析方法，第一是可以和自己比，不斷挑戰(zhàn)更低的庫存，更高的毛利，更快的增長率。

與別人比(其他同事、競爭對手、行業(yè)均值、上下游供應鏈)，必須要超越行業(yè)均值，行業(yè)平均值是企業(yè)發(fā)展的生命線，這里的指標涉及規(guī)模指標、增速指標、效率指標(核心值)、效益指標、綜合指標等。

進行區(qū)域的標桿管理，會產(chǎn)生榜樣的力量，用數(shù)據(jù)量化區(qū)域的標桿企業(yè)，這樣就知道各個地方的差距在哪里，就像企業(yè)自身設(shè)定的高目標數(shù)據(jù)本身也是一種標桿效應。

我們在做數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析時，會面臨數(shù)據(jù)太多統(tǒng)計分析太麻煩怎么辦，這里可以應用數(shù)據(jù)的權(quán)重來解決。

比如績效從多維度打分避免單位維度的作用降低，像有的企業(yè)對價值觀和業(yè)績同時進行打分，通過加權(quán)平均就可以將各崗位的，業(yè)績、客戶滿意度，供應商評估等進行綜合打分。

例如我們要計算分揀工的績效水平數(shù)據(jù)，可以在食材品質(zhì)、分揀重量、漏分錯分數(shù)量、衛(wèi)生打掃、周轉(zhuǎn)筐管理等，各個維度的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計打分，但是數(shù)據(jù)太多無法得出結(jié)論，這里就用權(quán)重進行計算，假如每項分值1-5分，分揀重量權(quán)重是50%，衛(wèi)生打掃10%，用分值乘以權(quán)重就是該項得分，同樣是得4分，重量和衛(wèi)生最終按權(quán)重的得分分別是2分和0.4分。

最后我們總結(jié)一下，數(shù)據(jù)分析在哪方面可以發(fā)揮出巨大的經(jīng)營管理價值：

一家企業(yè)在某個區(qū)域開展業(yè)務，那么需要收集分析這個區(qū)域的員工薪資水平，競爭對手的數(shù)量、人員和場地規(guī)模、人均效益、服務客戶群體、成立時間、產(chǎn)品的類別、價格情況、運營時間等基礎(chǔ)信息。

根據(jù)這些信息找出差異化優(yōu)勢定位，制定合理的薪資水平，更科學的績效考核等，還可以避免某個區(qū)域的惡性競爭，這是對區(qū)域同行業(yè)的數(shù)據(jù)整理和分析的意義。

分析完同行，還要分析客戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，這個涉及業(yè)務的定位，你有什么優(yōu)勢去做哪一類的客戶，和你擁有的資源和能力有關(guān)系。

分析不同類型的客戶并確定，市場的規(guī)模有多大。

①、了解不同客戶的交易時間，確保不要打亂你的供應鏈節(jié)奏;

②、了解不同客戶的供應需求，盡可能的不要服務有太多長尾需求的客戶;

③、了解不同的客戶賬期，清楚自己的現(xiàn)金流是否有較大的壓力。

再統(tǒng)計出訂單的客單價中位數(shù)大概是多少，對應的毛利是正數(shù)還是負數(shù)。

企業(yè)正常運轉(zhuǎn)后還需要定期統(tǒng)計不同的客戶的毛利，不同商品的毛利等核心數(shù)據(jù)，可以及時調(diào)整聚焦客戶的開發(fā)方向，優(yōu)化商品的結(jié)構(gòu)，來保障公司的正常經(jīng)營。

除了競爭對手和客戶之外，你的供應商和內(nèi)部經(jīng)營管理的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析也十分重要，像供應商的價格統(tǒng)計分析，開發(fā)新供應商的比例，供應商的賬期管理、退換貨數(shù)據(jù)等。

內(nèi)部經(jīng)營管理涉及你的庫存周轉(zhuǎn)率、產(chǎn)品的損耗、異常統(tǒng)計、待收貨款的比例等。這些我們在后續(xù)會逐步展開進行詳細分析。

統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)完成的是第一步的診斷，有效的診斷出問題才能有效的解決實際的問題。雖然數(shù)據(jù)一定會出錯，但是錯多和錯少，區(qū)別就很大。

越是優(yōu)秀的企業(yè)對規(guī)律和數(shù)據(jù)的把控越嚴格，無論是在管理上還是在制度和流程上，它們都把數(shù)據(jù)當成“信仰”。