【数据运营官】明确目标调整策略 企业DX2022战略目标结合帆软BI试点推进

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前言:

柯尼卡美能达集团针对2020-2022年财政年度制定了DX2022数字化转型中期经营计划。这次数字化转型,作为全球领先的数字化整合增值服务服务商的柯尼卡美能达,会给行业带来什么价值?

作为企业员工,从自身做起开始转型数字化推进工作。作为数字化转型先驱部门销售部HubCloud数字转型推进课成员,我们洞察到了销售管理部在数字转型期间的困难,如日企的纸质文件较多,过去合同多以纸质合同为准,从签约到最后的合同量统计及分析都以人工完成EXCEL统计,费时费力还容易出错。

我们根据这点,在19财年上线了数字化电子签约平台,让所有的签约统统通过线上形式进行计划、签约和归档,从而减少了大量人工成本,但突如其来的改变,让销售人员,管理人员及高层都不适应。

那么本次的需求逐渐浮出水面:

由于日企对数据的安全性,保密性和敏感性导致了数据闭环造成销售、管理人员、高层如下这些问题

1:签约前销售无法实时跟进查看申报签约名单的流程是否完成

2:签约前销售无法查看、无法实时判断是否满足发起合同的条件和准备工作(签约对象是否注册了“枢纽云”系统,签约对象公司实名制是否完成)

3:签约中销售、管理部都无法实时跟进查看合同量、查看签约进度等。以前都需要IT部门每次根据每天不同的需求来导不同数据,还需要根据计算规则每天制作EXCEL报表来汇报,又是一笔费时费人的日常工作

4:签约后 签约率汇总,KPI统计等定制化细致指标的数据统计暂无人制作,管理层和高层无从查看(希望有多个指标参数来评定经销商的优劣性)

本次我们根据如上的需求问题,进行逐一梳理

需求分析->指标梳理->统计方法运用处理问题->可视化看板呈现

由于学习课程时间有限,本次主要针对需求1,2,3来完成分析->梳理->处理->可视化看板呈现的过程。需求4由于时间有限,可视化看板未全部完成。

 

需求分析脑图如下

 

需求分析详细脑图如下

 签约前-申报流程数据封闭

 

签约前-公司实名制数据不透明

签约中-签约进展慢,数据不透明

 

签约后-签约率汇总(KPI实时)无人统计

 

   业务汇总统计分析报告(进阶)暂无人员制作

整合需求2:签约中签约进展慢,从而希望展示签约进展详情,提炼提出部门、最终用户的需求后,项目顺利进入指标梳理和落地开发阶段。(如下图)

 

 

报表BRD需求管理

签约进展慢、展示签约进展详情

需求

提出部门

提出时间

销售管理部

2021-09-01

最终用户的实际需求

报表具体需求描述

报表需求目的

管理部想实时看到当年或前几年的签约记录、详情等数据

通过实时查看签约进展,催促各区域销售完成签约KPI,根据总签约量从而统筹后续产品产能和结构

实现实时查看合同的签署进展及各签约量,可后续具体分析同比,环比签约量,签约产品结构分布等,调整公司的产品销售结构

需求分析师--提出部门要点确认

需求提炼-最终用户

1:是否需要精确到每个合同的签署环节、签署时长、签署过程。

2:是否对于签约快逾期的进行预警邮件提示

根据销售管理部的需求,为他们设计当年签约合同的列表(细分签约各种状态,如签约中,拒签,发送中,已完成等);

下钻显示每个签约合同的详细情况(如签约人,签约进度,签约时长、N天后逾期等)

历史报表使用与维护

使用频率

展现周期

展现内容与分析维度

无历史相关报表

长期

展现内容:

1:签约量,签约对象,签约进度,签约区域

2:展示签约完成后的签约总时长, 1天、5天、1周、1个月内将逾期的合同

分析纬度:1:签约率 2:签约量同比,环比

使用状态

停止时间

停止原因

 

历史将手工签约单数据,通过人工统计成EXCEL进行查看分析

取数来源

计算说明

数据精度

枢纽云签约系统

以销售管理部计算逻辑为准,梳理出指标计算库

准确

取数/上传时间

最近更新时间

文档版本号

2021-09-1

2021-9-20

V1.0

数据核对与维护

每天检查签约系统数据同步接口是否正常,并定期随机抽取签约样本数据与实际系统内数据做对比查验

 

需求1,2,3所汇总的指标如下:

1:签约前销售无法实时跟进查看申报签约名单的流程是否完成

2:签约前销售无法查看、无法实时判断是否满足发起合同的条件和准备工作(签约对象是否注册了“枢纽云”系统,签约对象公司实名制是否完成)

3:签约中销售、管理部都无法实时跟进查看合同量、查看签约进度等。以前都需要IT部门每次根据每天不同的需求来导不同数据,还需要根据计算规则每天制作

需求4:管理部和高层希望得到签约后 签约率汇总,KPI统计等定制化细致指标的数据,管理层和高层无从查看(希望有多个指标参数来评定经销商的优劣性)

针对需求4我们使用FAST法,建立鱼骨图,通过签约要素,签约量实际完成情况,分销商拓展情况,信用要素等多维度指标做成一个经销商评分系统来判定经销商的优劣性(本期时间有限,暂梳理出评分指标及指标评分细节,暂未完成所有可视化看板工作)

图示

中度可信度描述已自动生成

指标详情参照下图

 

针对需求1,2,3,4做了如下看板

可视化看板介绍:

1) 报表满足用户的需求,整个看板简洁清晰,对关键合同、状态指标展示一目了然。

2) 以前只有管理部有统计需要时才导出报表手工处理,处理也需要花费很多时间,对业务理解和处理技能要求都很高且需要核对;现在可以随时通过PC实时查看、全面掌握,提高各部门各自工作的效率,展示效果更清晰、主次分明。

3)① 对所有注册系统的账号进行监控并展示,告知销售预签约的经销商是否注册了签约账号。

 

②列表页通过点击单一经销商数据进行下钻,对预签约的经销商发起资格做红绿的颜色区分,方便销售及时跟进。

 

③对所有发起的合同做实时数据监控展示,分不同签约状态显示各合同进度。

 

4)查询当年签约进展(按月份,所属区域,签约状态等条件做联动查询),并展示各合同签约详情,支持下钻显示详情

 

5)支持查询过往几年签约数据、进展等(按年份,所属区域,产品签约量等条件做联动查询),支持下钻显示详情

 

6)①签约量分析大看板,根据不同财年,不同签约产品分类做签约量同比,环比对比图,同时提供各经销商详细签约量,支持下钻联动显示详情。

 

②根据中国地图分布,显示签约量分布,分析出可着重发展的下一步推进地区,同时显示每个签约经销商,分销商每个财年签约量的同比对比增长或减少。

 

③各财年、各地区、各签约分类的同比,环比趋势对比图

 

7)签约完成后,根据管理高层的需求进行OP 渠道 核心经销商帕累托分析(二八定律),按经销商分析销售情况。

 

8)签约完成后,根据高层需求对经销商历史签约进行定制化分析.

按类型分析,按各财年签约量趋势分析,按各类型,突出每年签约、销售重点转移的标注,按地图地理位置显示签约量和类型的显示。

 

9)签约完成后,根据高层管理需求而分析经销商合作黏连性

按区域分布显示黏连性,按财年显示经销商黏连性及签约量

按财年分析经销商留存率。

 

经过一个月的系统性学习,让我了解到数据运营官在企业内的定位和职责。让企业从数据沉睡期逐渐转变成数据起步期,通过公司DX数字化转型战略方针使其向数据发展、数据成熟企业做转变。

在学习过程中,能够清楚了解到什么需求应该用什么统计方法来完成,怎么样的数据应该用什么图形来展示表达你想要输出的数据,具体如下:

  1. 如突出头部重点的签约、销售额 使用二八定律,既“帕累托分析”。
  2. 如我们目前用的较多的是同环比分析法:一方面针对经销商/分销商每个月 每个季度,每年的同比 环比销售额对比(尤其分析2020疫情期间的数据和前年,今年的对比,来调整销售主产品的推广)。 还有一方面目前在推广远程打印机运维系统,主要查看每个月,每天用户活跃度,上线率 机器使用时长 耗材消耗等各指标,从而知道用户对系统的使用程度是否有增长 监控耗材使用量是同比增长还是减少。

 

目前已完成的各看板、报表已配置给销售、管理人员、中高层等各级人员相关权限进行浏览和自主使用。公司使用者及高层领导对签约前,中,后实时数据掌握于心,反馈十分不错。而且公司使用的FINEBI已接入数知鸟AI,使用者可在线对看板使用进行需求反馈,同时数据运营官可实时查看并处理分析需求,推进了使用者对看板的关注,后续的需求提出也是源源不断的在产出,对于数据运营官来讲,坚持需求接收,需求分析,指标梳理,使用合理的统计方法,最后产出相关可视化看板来满足各层级的需求反馈是运营官义不容辞的使命。

 

接下来本部门的任务将从以下角度继续优化:

  • 从签约量、签约种类,签约效率,销售量,销售完成率,诚信度等各因素,给经销商进行评分,评出经销商优劣性,共高层人员挖掘优质经销商,从而提高销售量。
  • 从用户角度出发,分析用户行为,使用习惯及需求跟进,让数据使用人更喜欢用数据来说话和调整日后的工作重心,共同推动DX数字化转型项目;

编辑于 2021-10-12 15:56

编辑于 2021-10-12 15:57

编辑于 2021-11-19 12:08
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珠珠 + 300 太棒了,给你32个赞,么么哒
决策菁英班主任 + 300 太棒了,给你32个赞,么么哒

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发表于 2021-10-13 16:22:27
做得很不错
发表于 2021-10-18 18:15:51
收藏了,回头细品!
发表于 2021-11-18 17:35:52
发表于 2021-11-19 14:19:12
优秀
发表于 2022-3-11 10:18:34
优秀优秀,多学习学习
发表于 2022-3-11 23:20:09
学习了!!
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