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MathArt | 决策也需要讲卫生

2021 / 08 / 09
阅读:4348
来源:转载自《汽车商业评论》


  决策过程中,我们应该注意哪些方面来提高我们决策的质量呢?


 | 董事长兼CEO 张椿琳


数据科学可以帮助我们实现对世界的一个客观影射与解释,继而完成对现实世界的指导和预测—了解过去、看清现在,从而降低未来的不确定性。人们所梦想的掌握所有信息并作出最正确的选择,在数据智能时代,我们会逐渐接近这个目标。


在汽车行业,我们的车企销售公司经常会遇到这样那样的决策难题,比如国五、国六切换政策出台之后给车企只留下一个多月的窗口期,如何设计选择清库方案使得集团收益最大?当我们发现整体批售目标完成节奏比上个月慢了,需要分析是什么原因造成的,这该怎么做?当看到本月线索订单转化率3.5%,环比上月下降0.6%,是哪个环节出了问题?该采取什么措施?整体售后产值同步增长5.2%,是好事还是坏事?是什么原因导致的?如何保持增长速度?增速能否持续?品牌的市场占有率现在是12.3%,进一步提高市占率,我们下一步该加大市场投放,还是专注于提升用户体验?……

这些大大小小的实际问题都需要业务管理者进行决策。决策的本质就是做选择,在纷繁的情境中决定资源的配置。在又差又贵的东西和又好又便宜的东西之间不需要进行选择,在“差但是便宜”和“好但是贵”之间才会进行选择。

既然要决定资源配置,那就会牵扯到决策是否合理。我们评价一个决策是否合理的时候,不仅要看决策效果,更要考虑决策效率。再精准的结论如果等待时间过长也是没有意义的,譬如你在亚马逊1997年刚上市的时候开始计算,终于算出亚马逊股票会涨到3000美元,但抬头一看现在已经2021年了,这就没有用了。所以决策过程中要权衡决策形式和决策效率,提高决策质量,抓住决策时机。

那么在决策过程中,我们应该注意哪些方面来提高我们决策的质量呢?以下决策流程中的关键要素供大家参考。

决策过程是否卫生:
“决策卫生”是著名心理学家,诺贝尔经济学奖丹尼尔·卡尼曼在他2021 年 5 月出版的新书《噪声:人类判断力的一个缺陷》一文中提出的,指的是决策过程中郑重的心态,这就好像医生做手术之前必须先仔仔细细地洗手一样,做决策也要有一个“卫生”的流程,就是做决策要重视科学决策过程,相信过程。尤其是组织决策,更要讲“决策卫生”。

卫生的决策过程主要涉及以下步骤:1.界定问题,确定目标;2.集思广益,拟定方案;3.方案评估与选择;4.方案实施与反馈。

收集信息是否充分:
信息如果不充分及时,根本无法界定问题,更别提方案提出及选定。

经验是否被有效利用:
现实中定位问题原因是一项复杂的任务,复杂性出没的地方就是直觉发挥的地方。要让经验在流程指导下发挥作用,在理论的指导下尤其是在综合掌握充分的信息基础上处理决策问题,让直觉有路可走,有轨道跑得才更快。

问题定位及方案选定:
复杂的问题必定是多因素共同作用而导致的,我们需要抓住主要原因,集中力量解决。

决策过程及后续跟进是否被监控跟踪、及时评估及修正:
复杂问题的解决方案必定不会一蹴而就,方案执行必须监控执行情况,并根据实际情况动态修正方案。

以下我们以“线索订单转化率环比下降”这个应用场景举例来看如何做好决策。

保障决策卫生:当看到经销商线索订单转化率环比下降了,不要直接拍脑袋,说是整体线索质量差导致,或者说是销售顾问没有用心跟进。我们需要进入科学决策流程,先界定问题。从线索上报到订单成交,这个过程如同一个大漏斗,到底是线索到进店转化率出了问题,还是入店到意向转化率出了问题,还是意向到成交转化率出了问题,还是这几方面都有问题。首先要厘清问题,才能推动方案制定。

充分收集信息:为了能准确地决策就需要收集如下的信息:线索总量、线索跟进量、线索进店量、二次进店量、意向量、试乘试驾量、订单量,以及计算指标如线索跟进率、进店率、试乘试驾率、意向成交率。这些指标还需要有线索渠道、线索等级、车系车型等业务维度,以及环比上月、同比去年等时间维度,有了这些综合数据我们才可以找出是哪一个环节或者哪个渠道、哪个车型出现了问题。

利用过往经验:结合过往的经验,线索订单转化率降低的原因主要出现在线索跟进或者意向至订单转化过程,我们可以着重先从这两块进行排查。

关键问题定位及方案选定:经过排查,定位了线索订单转换率下降的主要原因是线索跟进率下降导致,另外试乘试驾率也有小幅下降。经过进一步了解信息发现,本月多次举办展厅活动,销售顾问日程安排较满,线索有积压未被跟进。针对这种情况,制定以下方案:1.清理待跟进线索;2.推动优秀销售顾问负责高意向等级线索,保证后续环节转化率。

•方案跟踪、监控和修正:经过动员,积压的线索得到跟进,线索转化率显著提升。针对部分未完成跟进的线索,引入智能语音机器人协助销售顾问及时外呼。

那是不是可以通过数字化建设将上述科学决策流程固化为企业的内功,让决策者即拿即用呢?数策在总结这方面实践经验的时候,把这样的一个平台称为数字化决策系统(DDS,Digital Decisions System)。DDS系统在帮助企业科学决策方面的关键要点总结如下:

一、针对千岗制定千面分析场景
按业务及管理岗位分为业务执行层、业务负责人、公司管理层,针对其决策活动定制初版分析场景,业务人员也可根据具体工作内容定制专属分析场景。分析场景需紧密贴合用户,场景的制定深层挖掘用户在什么时候(时,日,周,月,年),在什么设备(移动,PC,大屏),看什么样的业务问题,会有什么样的决策。“千岗千面”分析场景,直接聚焦业务决策需求,并从实践中成长,将业务人员从重复的问题定位和信息收集解放出来,让使用者聚焦方案选择与执行,并伴随业务成长,业务系统随之一起促进迭代。

二、设定业务指标警报阈值
根据行业经验和与业务人员经验,初始化各项考核指标包括红黄预警阈值、接收人等,当此指标存在异常后通过短信、邮件或企业微信通知业务人员。

三、保障关键任务跟踪反馈
针对重点场景将任务发布执行跟踪流程化,并对任务执行情况进行考核,确保每个决策方案得到落实反馈,形成闭环。

四、场景广场助力企业知识沉淀
业务人员可根据将自己设计的分析决策场景发布到场景广场,供其他业务人员引用,引用后的场景可自助编辑发布,企业可制定相应奖励政策推动场景发布。

五、及时准确提供数据
以上功能都需要建立在及时准确的数据上,没有及时准确的数据,正确的决策也是空中楼阁。DDS底层基于大数据计算引擎,具备专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台,并且自带行业数据中台构建与场景规划的最佳实践,从数据集成、数据开发、数据质量、数据安全等方面共同夯实数据“地基”。

•数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台, 致力于提供复杂网络环境下,丰富的异构数据源之间高速稳定的数据移动及同步能力,支持离线同步以及实时同步两种模式。

•数据开发:可视化数据开发,提供完善的ETL和数仓管理能力,支持实时数据处理以及离线数据处理,能够更快速地解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,保障数据安全。

•数据管理:包括元数据管理、数据血缘、数据资产大图等功能服务。

•数据质量中心:提供数据质量探查监控、自定义规则配置校验功能。

•数据安全:实现数据权限管理,数据的分级达标、脱敏,以及数据的审计。

如果使用数字化决策平台的话,“线索订单转化率环比下降”这个场景处理会这样呈现(姓名为虚拟):

•8点:经理王建军在手机的企业微信上收取到部门整体业务指标数据,发现线索订单转化率因低于设定阈值被标记了红灯预警。王建军将问题发给线索负责人张晓东,让他查一下线索订单转化率问题的具体原因。

•8点30分:张晓东使用电脑打开平台,在线索转化场景对线索转化漏斗每个环节进行排查分析,发现主要原因是线索跟进率下降,现存在较多线索未被跟进的情况。

•10点:张晓东向王建军汇报排查结果,并提出解决方案。王建军评估方案可行,安排张晓东在系统制定任务项。

•10点30分:张晓东发布任务项,销售顾问李森在企业微信收到任务通知,确认后开始执行。

•11点:张晓东发现现有线索转化分析场景需要增加线索意向等级维度,便着手更新场景,完成后发布至场景广场。

•17点:李森完成任务并反馈,王建军在企业微信中收到提醒,然后通过电脑查看线索转化场景确认业务指标,发现线索跟进率已提升至正常范围(由于订单转化还需要一段时间,线索订单转化率目前显示红灯状态,此问题将被继续跟进)。

通过系统的上线和相关管理制度的制定与推广,将科学决策方法论渗透到每个功能和场景,帮助企业知识沉淀固化,切实提高每一个决策者的“决策卫生”,从保障决策科学化入手,与业务共进,一点一滴地提升决策有效性。

我们一直设想,虽然决策是千变万化的,但是决策的核心程序是可以规范化的,我们所做的任何努力都是为了将这个程序进行固化,每个阶段在每个环节都能掌握我们认为必须的尽可能多的数据,在评估环节要能将经验固化为标准和触发条件,引起决策对决策事项的敏锐反应,并且在决策方案的评估上能实现对决策之后的数据反馈,行成复盘信息的自动呈现。

相信在行业数字化转型进入“深水期”之后,车企在决策层面将能够引入更便捷的决策体系,我们离智能决策时代也就不远了。


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