在上一篇文章当中,我们的从复盘工作深入到了复盘的关键问题 - 数据。 本文将跟大家深入复盘的灵魂阶段 - 数据分析 ! 依据数据分析,我们可以抽丝剥茧的将数据中的问题与实际问题进行联系,挖掘数据背后的本质问题,从根本上处理并解决问题。 OK,我们继续我们的仓库复盘工作。
常听仓库现场的朋友抱怨说每天忙的要死,结果领导还要求来做数据分析。结果本质工作没做好,数据分析也是草草收工,敷衍了事。 这就是为分析而分析,为数据而数据,从人力上是浪费时间,从结果上是毫无价值。真正的数据分析要根据现场的实际情况进行,跟着流程,跟着现场人员的每天工作这条线索而建立。 问大家一个问题: 以下哪个指标代表的是库存压力? 是期初库存、期末库存、最小库存、最大库存、还是平均库存?是一个月内的平均库存还是连续三天的平均库存? 如果你不能够回答上这个问题,那么说明你对于数据背后的含义还不清楚,按照这样的认知做出的分析本身就是漏洞百出。 数据的分析 数据追溯的第一步当然也是问题的分解。 比如说,我们看到这个月的库存量大规模上涨,第一反应可能不是打电话给客户咨询原因,而是要搞清楚库存上涨的具体情形: 首先,到底是哪一类库存在上涨,是整体的上涨还是个别种类的上涨,或者只是个别SKU的大规模库存变动导致的,这是结构上的分解; 找到具体的上涨品类以后,我们可能需要在时序上进行分解,是什么时候开始出现上涨的趋势的?到目前为止上涨的数量是多少? 之后,我们又可以在流程上进行分解,看看这些库存上涨的主要原因是入库量的增加还是出库量的减少; 又比如说,一定期间内的操作异常集中出现,已经超出了正常范围,我们进行追查的第一步也是对这个现象进行分解: 一个是结构上的分解: 可能是货物类别上的结构,我们查看这些操作异常主要集中在哪些SKU; 也可能是操作人员上的结构,就要清楚这些异常主要是谁造成的; 甚至可能是操作位置上的结构,看看这些异常主要是在仓库的哪个区域发生的; 一个是时序上的分解,判断这些操作异常是不是集中在某几天发生的,在整个时间区间内的变化趋势是怎么样的,或者说,是集中在一天中的哪个时间段发生的; 一个是流程上的分解,有可能这些异常主要是在入库流程中的上架动作中发生的,也有可能是在出库打包时发生的; 经过层层分解的过程,我们对问题就有了比较清楚的了解,结合现场的具体情况,或者与客户沟通得到的信息,要找到问题的缘由,决定接下来所需要采取的措施就有了一个基本的依据。 当然,我们上面所说的,是比较规范的分析流程,而在具体实践中,一般都不需要这么复杂,可能对天天待在现场的人来说,在数据上看到一点端倪,马上就能联系实际想到可能的原因。 数据分析者一定要非常清楚自己在做什么,想要表达什么,希望实现什么目的。如果不能立足现实,立意真诚,那么在使用这些技巧的时候难免被这些技巧所误,一方面缺乏对他人智商的尊重,另一方面,也可能反而误导了自己对数据本身的理解。
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