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连锁零售企业如何开启数字经济(二)———决策支持体系

2020年05月29日

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       前文主要强调了基于全面预算的量化管理体系,这是数字化管理、智能化管理的前提。本篇主要分享一下我们对决策支持体系建设的一些观点。

       我们的管理人员日常作决策也是需要大量的信息做支撑,包括我们ERP导出的业绩数据(销售、订货、库存)以及财务数据(各种费用)。在掌握了这些信息的前提下,结合自己的经验及知识作出相应的决策指令。下达的这些决策指令最终也会再反馈到这些数据上来,如此循环。这里面有个非常重要的要素,就是管理者的“经验”跟“知识”,甚至有时候是一种“感觉”。决策者都有很多优秀的品质,保证他们作出的决策有较大的概率是正确有效的。因为决策本身就不是绝对的事情,有没有效果、有多大效果也是个概率事件。一个决策者是否优秀,最主要也是看他所做决策正面效果的概率及大小。

 

        作为决策者,能够拿到的一手资料越全面、越准确,做判断的依据性越强,相应的作出的决策就相对正确。简单的理解就相当于,决策者是个大脑,我们给这个大脑输入更多的参考维度的数据,那么输出的结果可能就越正确。当然,这是建立在这个大脑足够强大,有足够的管理“经验”及相关“知识”的前提下。 

       这里所强调的“经验”与“知识”实际上就是管理者在长期工作中积累下来的,针对某种经营问题、经营状况应该作出特定行为对策的经验积累,科学上可以称之为特定“业务模型”。在这个模型中,当条件发生变化时,应该输出什么样的行为指示,是可以通过技术实现的。例如我们跟进一个新品试销情况,在试销第40天时自动给负责人发送评估提示,在没有及时应答的情况下,甚至可以自动下架。当然这事儿,人工做也不难,但是当你站在采购人员的立场上想一下,每天面对这么多单品、这么多供应商要协调,你就知道它的意义所在了。采购没有时间每天把所有负责的单品过一遍,最简单的方式就是没事别打扰他,有事直接告诉他问题在哪儿。 

       这个例子非常简单,但实际工作中,我们面料的问题要复杂的多。例如一家门店的营运状态,什么情况下才算健康?什么情况下应该找哪个部门哪个负责人解决什么样的问题?这就复杂了。因为一个门店的经验情况是否健康,牵扯到销售业绩、利润、人力资源、物业、客服等等太多问题。一个优秀的店长必须是个“有心人”,能够尽量多的照顾到方方面面。反过来讲,要照顾到这么多方面的细节是非常消耗精力,也是非常难的工作。而这恰恰是系统最擅长的工作。

       讲到这里就可以总结一下了。企业管理中的决策支持体系,肯定不是一个单纯技术的活,重要的是要嵌入科学的商业逻辑、商业模型。这些商业模型对业务的理解、支持能力真正体现了这套系统的水平和价值。如果说这个领域有壁垒的话,我想这些模型的打磨与完善才是真正的壁垒。没有长期的实践,对行业、对业务深入的理解以及对技术知识、技术应用的广泛掌握是很难做到的。数图核心团队在这个领域深耕十几年,在企业数字化基础建设方面积累了比较多的经验。非常期待能够为更多的企业提供帮助,也非常期待与更多的同仁沟通交流、共同进步。

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