在很多的工作场景中,我们都会需要“用数据说话”,这时肯定就离不开指标!但现实是很多指标是用错了的!但对于指标,你们是否有太多的疑惑:
1、分析相对库存,库存天数?库存周数?库存月数?用哪个?
2、销售部门,要不要背利润完成率指标?
3、计算连带率,是否要剔除退货订单?
4、老板胡乱设定指标怎么办?各部门指标不统一如何解决?
……
用数据说话数据业务化,是一个好习惯!但如果指标没定好,不统一,也会导致各说各的,大家沟通都不在同一个频道,致使工作低效,也无法让数据产生管理价值。
问题:怎样去确定指标,怎样对指标进行定义?核心:基于业务目的来确定指标和指标定义!有些指标是用来绩效考核的,有些指标是负责追踪的们,还有一些指标是用来分析的......
有了这个核心思想,我们在定指标过程中遇到的问题,都会得到解决。例如:如分析相对库存的指标,可以根据对象来确定指标的时间跨度:快消品用库存天数,服装等用库存周数,耐消品用库存月数(即库销比)
销售部门背不背利润完成率的问题,可以根据场景决定权来取舍指标:销售代表和城市经理可以不背利润指标,因为他们几乎没有利润决定权;但大区经理和总经理就可以有利润指标了。
为了让大家更深入地理解业务化指标制定的问题,以下将为大家展开更系统地讲解。
01根据时间属性确定指标
时间是天然的属性,我们的业务经营都会随着时间的变化而变化,所以根据时间属性来确定指标是最基本的,最常见的做法。
1、按时间维度区分指标
这个很好理解,时间维度可以是年、月、日、周等,具体可以根据业务目的来选择使用。例如:
日销售额、月销售额、年销售额
日完成率、月完成率、年完成率
日活跃用户量(DAU)、周活跃用户量(WAU)、月活跃用户量(MAU)
次日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存
年利率、月利率、日利率
……
2、按业务发展阶段区分指标
随着时间发展,企业的发展也会经历不同的阶段,常见的如:
拓展期:此时企业的策略以拓展市场为主,所以主要可以用增量指标,如新增用户数、新开店铺数、新增会员数等。
成熟期:此时企业的策略以稳定发展为主,所以主要可以用存量指标,如店均销售,平效人效等。
02 根据人货场梳理指标体系
人货场的立体思维,我们在之前就讲过,今天就不累述了。对于大零售行业来说,大部分业务问题都可以从人、货、场三个维度来思考。无论是线上还是线下数据业务化,人、货、场都是零售营运的核心三要素!
例如一个零售品牌企业,要梳理指标体系,怎么用人货场梳理指标呢?人:可以划分为员工、顾客;货:可以根据商品的流动来划分:计划、采购、配货、调拨、回收、物流;场:可以划分为渠道、店铺等。
人货场下一级的划分方法,可以灵活地根据每个企业的具体情况去灵活调整,这样就梳理出来了业务的分析架构。然后还需要继续深入去进行拆解,以下继续讲解梳理指标体系。
1、人
既然划分为员工、顾客这两大类,接下来你是否能定指标了?如果还不能确定指标,就可以尝试继续往下去拆!
例如员工,从人事架构上可以再分为基层员工、管理层,他们背的指标是可以有不一样的。
基层员工:完成率、销售额……
管理层:完成率、销售额、利润率、员工流失率……
如果你拆分为基层员工还不能直接定指标,那就可以继续按职能类型拆下去,例如销售类、服务类、技术类等。
销售类:完成率、销售额、连带率……
服务类:满意度、投诉率、平均接待时长……
技术类:出错频率、问题解决率、交付及时率……
员工方面指标的拆分,基本上只要拆分到职能类型,结合其工作职责,就能把指标梳理出来。
再来看看顾客方面的指标拆分,继续往下拆,最简单的就可以拆成新顾客、老顾客。但这里我们可以再精细化一些,因为老顾客也会分为常来的、不怎么来的、不再来的,这样就能把老顾客再分拆得更精细一些。
所以顾客就可以拆为:
新顾客:成交率、开卡率(入会率)……
活跃会员:购买频率、销售额……
沉默会员:沉默天数、激活率……
睡眠会员:睡眠天数、激活率……
流失会员:流失占比、激活率……
顾客方面指标的拆分,按以上的拆法,结合你对每一部分顾客的工作内容,就可以把指标梳理出来了。
2、货
前面讲到,我们是可以按货品的流转拆分成计划、采购、配货、调拨、回收、物流,其实类似上面在员工方面指标拆分的方式,这六个货品流转的过程,也代表着相应的工作职能,根据各职能类型的定位就可以辅助我们确定后续的指标。
计划:负责做计划的,就要看你的计划完成率,计划执行率(指执行到什么程度)、计划流失率(指有计划但没执行的情况)
采购:采购职能,可以从三方面去梳理--价格、时效、到货。价格--采购成本降低率,时效--订单准时率,到货--订单满足率。
配货:配货工作主要就是及时、准确、合理
调拨:调拨工作主要就是及时、费用评估
回收:回收主要就是看回收率
物流:订单执行率、订单满足率、准时交货率、订单效应周期
3、场
假设是一个购物中心的场,场的动线、陈列都可以往下拆出指标,还可以进行场内的品牌关联分析,即消费者买2个品牌以上的情况。
以上按人、货、场立体思维拆解指标的方法,其实在很多行业都是相通的,具体根据行业、公司、实际业务情况做适当调整就行。
给大家展示一个我做的例子,这是以诊断店铺生意为目的,人货场指标体系的案例:
03 将指标过程化更利于业务化
要定出业务化的指标,有时我们还可以考虑把指标过程化!
首先可以梳理业务发生、开展的过程,把思路整理好,例如我们之前讲过的消费品过程思维逻辑:
根据这个过程我们可以拆分成如下的业务指标:
然后就可以把销售额这一个指标过程化,这样当你要追踪销售额的时候,你就可以追踪等号右侧的那些指标,只要任何一个指标有增长的,都是对销售有正向作用的!
当然,如果按杜邦分析的结构写出来,思维会更清晰,是一个逐层分解的过程:
可见,先分析业务过程,然后把关键指标过程化,拆解出来的
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