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詳解零售行業(yè)供應(yīng)鏈管理核心KPI指標(biāo)(四)

2023-08-17 14:19 作者:北京派可數(shù)據(jù)  | 我要投稿

現(xiàn)在零售行業(yè)的供應(yīng)鏈管理越來越復(fù)雜了,復(fù)雜的原因是因為市場的變化、商業(yè)模式、銷售模式的變化。

比如在以往傳統(tǒng)的線上電商平臺、線下渠道,現(xiàn)在線上電商還增加直播帶貨,線下渠道又增加了O2O模式。從一線城市的供應(yīng)鏈還是做到供應(yīng)鏈下沉到二、三線城市,整體的訂單管理、訂單交付、訂單生產(chǎn)、物流倉儲網(wǎng)格化的布局比以往也越來越復(fù)雜了,既有內(nèi)部的供應(yīng)鏈,又有外部的供應(yīng)鏈。

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供應(yīng)鏈分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺

在前面幾篇文章中講到的九個核心供應(yīng)鏈管理的KPI指標(biāo),從分析的維度上越來越細(xì)化了,數(shù)據(jù)獲取的難度也越來越大,組合分析的場景也越來越復(fù)雜了。這種情況下就不簡簡單單是上一個BI就可以解決問題的,而是涉及到了企業(yè)自身整體的IT信息化、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化的建設(shè)甚至是變革,當(dāng)然數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)洞察的價值也就更高了。

對于這類企業(yè),內(nèi)部的數(shù)字化、BI分析在未來就不是簡簡單單的出出報表,出出簡單的數(shù)據(jù)匯報。對BI顧問、開發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析人員的考驗會越來越大,需要參與者有一個全局的業(yè)務(wù)思維,從業(yè)務(wù)思考上能夠打破業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)之間的壁壘,從技術(shù)角度要推動打破數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的壁壘,從整體架構(gòu)設(shè)計、分析指標(biāo)體系的規(guī)劃上站位也要求越來越高。也不是依靠一個能人、兩個能人就可以解決的,需要一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)團隊,既有技術(shù)和架構(gòu)的,也要有懂業(yè)務(wù)的分析師,更要有懂整體分析規(guī)劃的專業(yè)人才,同時在企業(yè)內(nèi)部一定是得到高層堅決、持續(xù)的支持和長期的資源投入保障才能真正做好這些事情。

伴生管理邏輯

什么叫伴生管理邏輯,就是我們在分析一些業(yè)務(wù)、看一些指標(biāo)的時候不是孤立的分析某一個指標(biāo),而是多個指標(biāo)會放在一起去思考,一個邏輯伴生著另外一個邏輯形成一個小的業(yè)務(wù)管理場景的閉環(huán),這就是伴生管理邏輯。

比如汽車零售,新車銷售目標(biāo)和二次或多次以上進店這兩個指標(biāo)就形成了一個伴生管理邏輯。不熟悉這個業(yè)務(wù)管理場景的話,是不明白為什么這兩個指標(biāo)為什么要放到一起去看,能體現(xiàn)出什么管理邏輯呢?

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汽車銷售分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺

一個門店這個月的新車銷售訂單目標(biāo)是10臺車,怎么去完成這個任務(wù),影響這個目標(biāo)的指標(biāo)很多,比如自然進店、DCC邀約、新車試乘試駕、進店率等等。這里面就藏著一個非常核心的管理邏輯,就是前面的這些指標(biāo)是有幫助,但是作為管理者來說不可能去關(guān)注到每一個細(xì)節(jié)指標(biāo),抓重點就可以了。

比如二次或多次以上的進店數(shù)就是一個重點。試想一下,如果你作為一個消費者跑到這家門店,至少來了兩次,說明什么?說明你是真想買車的,不然不會閑著沒事逛同一家4S店。

所以,二次或者多次以上進店的基數(shù)越大,新車成交的可能性就越大。為了完成新車交車目標(biāo),這個指標(biāo)是不是就非常重要。

接下來就要去分析,歷史成交的數(shù)據(jù)當(dāng)中,這兩個指標(biāo)的變化趨勢和倍數(shù)關(guān)系。就是當(dāng)二次或多次以上的進店數(shù)量達到一個什么樣的數(shù)值后,我這個新車銷售目標(biāo)才能完成,這個平均倍數(shù)關(guān)系就可以很容易的找出來。按照這個比值,每個門店的銷售目標(biāo)定下來了,反推出二次或者以上的進店數(shù)應(yīng)該至少要達到多少我的銷售目標(biāo)才能完成,重點就攻這個指標(biāo)。凡是二次進店的客戶,重點邀約,這樣成交的概率就會越高。二次進店數(shù)不夠,就邀約之前看過車的客戶來增加這個基數(shù),直到達到目標(biāo)為止。

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整車業(yè)務(wù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺

大家看一個指標(biāo)伴生著另外一個指標(biāo),這是一種伴生的管理邏輯。單獨去看這兩個指標(biāo),沒有太大的價值和意義,因為形成不了管理的邏輯。

類似于這樣的還有什么,比如銷售收入和費用的比重,如果銷售市場是靠費用驅(qū)動拉升的,費用應(yīng)該到什么樣的一個水平,銷售收入大概可以做到多大的一個規(guī)模等等。

再往下,就要努力優(yōu)化這個倍數(shù)關(guān)系。以往20個二次或多次進店的,就能達成2個成交,就是10%的成交率。怎么樣優(yōu)化這個成交率,才能達到20%。比如20個二次進店的要做到4個成交,或者10個二次進店我的2個銷售目標(biāo)就可以完成。

當(dāng)一個管理邏輯在一定周期穩(wěn)定之后,接下來就是優(yōu)化這個倍數(shù)關(guān)系,讓效率更高,所以管理邏輯也是在逐步演變和提升的。

管理抓手

比如還有像家裝行業(yè),重點抓的是什么?在業(yè)務(wù)量、流量相對穩(wěn)定的情況下,抓的是產(chǎn)值,誰的產(chǎn)值?設(shè)計師的產(chǎn)值。設(shè)計師有哪些產(chǎn)值呢?比如工程產(chǎn)值、主材產(chǎn)值。有的設(shè)計師工程產(chǎn)值和主材產(chǎn)值就很高,合并產(chǎn)值也很高。如果要抓業(yè)績的話,管理邏輯就是想辦法提升優(yōu)秀設(shè)計師在公司的占比和比重,優(yōu)秀設(shè)計師的占比多了,總體業(yè)績才能得到很好的提升。

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利潤分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺

如果要抓利潤的話,就需要在工程產(chǎn)值和主材產(chǎn)值中,看哪一部分的利潤空間更大,抓就是設(shè)計師做業(yè)務(wù)的時候如何加大某一部分業(yè)務(wù)的引導(dǎo)。把這些管理過程中的指標(biāo)、指標(biāo)的伴生管理邏輯給找出來,形成某一定時間企業(yè)內(nèi)部的管理抓手,這幾個核心指標(biāo)抓好了,其它的相關(guān)指標(biāo)表現(xiàn)自然也不會差。簡單來說就是抓事務(wù)的主要矛盾,解決好主要矛盾,很多問題自然就被推動解決了。

每個行業(yè)如果要去深入的分析,就需要找出這種伴生管理邏輯所在的業(yè)務(wù)場景,對于管理者而言,指標(biāo)并不是越多越好,管理有重點、能聚焦,這才是企業(yè)運營管理者重點關(guān)注的地方。

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