Quy trình triển khai phân tích dữ liệu

Thông qua trường hợp của một nhà cung cấp dịch vụ chuỗi sau bán hàng lớn, anh Chen đã tiết lộ cho chúng tôi toàn bộ quy trình triển khai phân tích dữ liệu. Bài viết không chỉ cung cấp khuôn khổ phân tích có hệ thống mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của phương pháp quản lý trong quá trình triển khai dữ liệu. Nếu bạn là nhà phân tích dữ liệu, người ra quyết định kinh doanh hoặc là độc giả quan tâm đến phân tích dữ liệu, bài viết này có thể cung cấp cho bạn những thông tin chi tiết có giá trị.

"Phân tích dữ liệu của bạn rất chính xác!"

"Ngoài việc viết số, bạn có thể cho chúng tôi một số gợi ý thực tế không?"

"Tôi đã thấy số liệu rồi, vậy thì sao? Chúng ta phải làm gì?"

Những lời phàn nàn kiểu này thường xảy ra ở văn phòng, khiến cho những sinh viên làm việc với dữ liệu rất chán nản. Chính xác thì cần những gì để thực hiện điều đó? Hôm nay tôi sẽ giải thích một cách có hệ thống thông qua ví dụ.

Tình huống có vấn đề: Một nhà cung cấp chuỗi dịch vụ sau bán hàng lớn chấp nhận các yêu cầu dịch vụ từ các nhà sản xuất, doanh nghiệp và cá nhân. Sau khi nhận được yêu cầu, bộ phận dịch vụ khách hàng sẽ tạo lệnh làm việc, sau đó giao cho điểm dịch vụ tự vận hành hoặc nhà cung cấp dịch vụ thuê ngoài để hoàn thành dịch vụ tại chỗ.

Bây giờ người ta đã xác định được rằng Chỉ số Bắc Đẩu là: số lượng lệnh làm việc thực tế đã hoàn thành. Câu hỏi: Làm thế nào để tiến hành phân tích triển khai sâu hơn.

1. Những lỗi thường gặp khi nhập dữ liệu

Khi nhiều học sinh nhìn thấy câu hỏi, họ nói: Thưa thầy, em biết câu trả lời cho câu hỏi này rồi! Lệnh làm việc = số lượng yêu cầu * tỷ lệ chuyển đổi. Nếu chúng ta muốn tăng số lượng lệnh làm việc đã hoàn thành, chúng ta cần kết hợp hai chỉ số về số lượng yêu cầu và tỷ lệ chuyển đổi:

Làm cho nó cao lên!

Vì vậy, cách dữ liệu được đưa vào là:

Đầu tiên, chúng ta cần ký hợp đồng với nhiều khách hàng là nhà sản xuất hơn

Thứ hai, chúng ta cần ký kết nhiều khách hàng doanh nghiệp hơn

Thứ ba, chúng ta cần tăng cường giao thông cá nhân

Thứ tư, nâng cao hiệu quả dịch vụ khách hàng

Thứ năm, chúng ta phải tăng cường quản lý tại chỗ

Thứ sáu, nâng cao trình độ của người thợ

Này, gợi ý này rất cụ thể và thực tế...

Trán……

Trước hết, đúng là những chỉ số này cần được đặt ở mức cao và sáu điểm này thực chất chỉ là những gợi ý. Vấn đề là: tất cả những điều này đều vô nghĩa. Ngay cả khi bạn không phải là nhà phân tích dữ liệu, mọi người đều "đã biết điều đó", vì vậy tất nhiên chúng phải được đặt ở mức cao. Làm sao để hạ thấp chúng?

Chìa khóa để đưa ra hành động kinh doanh từ dữ liệu là: ưu tiên. Giá trị của tính toán dữ liệu là tìm ra những điểm chính và những điểm phụ thông qua phân tích dữ liệu. Nếu chúng ta không tính toán thì mọi người đều biết cái này cần phải tăng cường, cái kia cần phải tăng cường.

2. Bước 1: Sắp xếp quy trình kinh doanh

Bước đầu tiên để triển khai là ngừng nói về các con số ở cấp độ dữ liệu và chỉ nói về các con số. Trước tiên chúng ta phải làm rõ dữ liệu đến từ quy trình kinh doanh nào và dữ liệu bị ảnh hưởng bởi quy trình nào. Lớp da thường được chải từ thô đến mịn, từng lớp một giống như cách lột vỏ hành tây. Ví dụ, trong trường hợp này, mặc dù có nhiều vai trò kinh doanh liên quan, chúng có thể được chia thành: cầu/cung dựa trên các manh mối mà bộ phận dịch vụ khách hàng nhận được (như thể hiện trong hình bên dưới).

Mục tiêu là tăng số lượng lệnh làm việc được hoàn thành. Mức độ đầu tiên cần ưu tiên là liệu cung/cầu có phù hợp hay không.

Chỉ xét đến tình hình cung cầu chung/trong một tháng, có thể có ba trạng thái:

Cầu ≥ Cung

Cầu = Cung

Cầu ≤ Cung

Mức độ phán đoán đầu tiên quyết định hướng hạ cánh tiếp theo:

Cầu ≥ cung, nâng cao năng lực cung ứng

Cầu = cung, tiếp tục quan sát/giảm chi phí cung ứng

Cầu ≤ Cung, phát triển khách hàng và mở rộng cầu

Đây là đề xuất triển khai cho V1.0. Lưu ý rằng lời khuyên thực sự không được đưa ra theo cách thông tục như vậy mà được tính toán:

Bước này có vẻ đơn giản, nhưng thực ra lại ẩn chứa một điều bí ẩn: làm sao để xác định đầu nào lớn hơn?

Bước 2: Thiết lập tiêu chí đánh giá

Tiêu chí đánh giá chắc chắn không đơn giản là để cho sếp đưa ra quyết định ngay lập tức. Có thể dễ dàng nhận thấy rằng cầu ≤ cung, ví dụ, số lượng lệnh làm việc trung bình trên mỗi kỹ thuật viên sau bán hàng là nhỏ, mức lương trung bình thấp và tỷ lệ luân chuyển nhân viên cao.

Nhưng nếu cầu ≥ cung thì khả năng cao là không có bản ghi dữ liệu. Ví dụ, một khách hàng cá nhân gọi điện đến nhưng không thể đặt lịch hẹn với thợ sửa chữa; một khách hàng doanh nghiệp gọi đến và phải xếp hàng chờ rất lâu trước khi việc sửa chữa được thực hiện, nhưng vì họ đã ký hợp đồng hàng năm nên họ sẽ không tức giận trong một thời gian.

Những tình huống này gây khó khăn cho việc đánh giá năng lực cung ứng và dữ liệu không đúng sự thật. Đến lúc bạn phản ứng khi công ty mất khách hàng thì đã quá muộn.

Do đó, tốt nhất là nên thực hiện một phân tích riêng để thiết lập các tiêu chuẩn. Ví dụ, đối với nhà sản xuất/khách hàng doanh nghiệp, cần phải khớp các điều khoản dịch vụ khi ký hợp đồng (ví dụ, đơn hàng phải được xử lý trong vòng 24 giờ kể từ khi nhận). Đối với khách hàng cá nhân, cần xem xét tỷ lệ hoàn thành sau khi khách hàng khởi tạo yêu cầu và loại trừ các lý do của khách hàng (như quá đắt sau khi hỏi, không gặp ai ở cửa, hỏi một cách tùy tiện, v.v.) khỏi tỷ lệ hoàn thành để tính toán được con số tương đối chính xác.

Đây là công việc tìm ra tiêu chuẩn phán đoán. Sau khi xây dựng tiêu chuẩn, cần phải đạt được sự đồng thuận của tất cả các phòng ban để có được sự chấp thuận nhất trí.

Bước này rất quan trọng. Lý do khiến nhiều sinh viên thấy khó thực hiện là ngay từ bước đầu tiên: chỉ có con số mà không có sự phán đoán. Hoặc các điều kiện phán đoán không chặt chẽ, dẫn đến việc phát hiện ra nhiều định nghĩa kinh doanh mơ hồ và tranh chấp khi chúng ta đi sâu hơn vào kinh doanh. Bằng cách này, nó sẽ không rơi xuống một cách tự nhiên (như hình bên dưới)

Bước 3: Từ ngắn hạn đến dài hạn

Lưu ý: Thời gian có thể kéo dài và có thể thay đổi theo mùa. Ví dụ, một số thiết bị được sử dụng thường xuyên hơn vào mùa hè/mùa đông và có nhiều khả năng bị trục trặc hơn. Do đó, sau khi thiết lập các tiêu chuẩn dựa trên một tháng, bạn có thể xem xét tình hình của cả năm và xác định vấn đề sâu hơn.

Ví dụ, tình hình chung là: cầu ≥ cung, nhưng:

Thỉnh thoảng (1 hoặc 2 tháng)

Thường xuyên (xảy ra trong hơn 3 tháng)

Tính bền vững (mới/gần kết thúc vòng đời)

Theo mùa (xảy ra trong một mùa cụ thể)

Các ưu tiên tương ứng cũng khác nhau và các đề xuất thực hiện có thể được hướng dẫn cũng khác nhau (như được hiển thị bên dưới)

5. Bước 4: Tìm những điểm chính và tập trung vào chúng

Sau khi xác định được tình hình chung, chúng ta có thể xem xét các vấn đề cục bộ. Ví dụ, trong giai đoạn đầu, chúng tôi xác định vấn đề xuất phát từ phía cung, tức là cung không đủ. Vậy chúng ta có thể phân tích sâu hơn như thế nào?

Trước hết, có ba ngành kinh doanh và chúng ta cần phân biệt ngành nào là trọng tâm của ba ngành đó. Bởi vì khách hàng toB như nhà sản xuất/doanh nghiệp và người dùng toC là hai ý tưởng phát triển cơ bản. Không chỉ chiếm tỷ lệ khác nhau trong tổng số lệnh làm việc hiện tại mà tầm quan trọng của chúng đối với sự phát triển trong tương lai cũng khác nhau. Rất có thể toB chính là huyết mạch của công ty.

Dưới ảnh hưởng của tầm quan trọng khác nhau, ngay cả khi dữ liệu hiện tại giống nhau, phán đoán về sự phát triển trong tương lai cũng có thể khác nhau. Bạn phải đưa ra phán đoán trước rồi mới nhìn xuống (như hình bên dưới)

6. Bước 5: Từ tổng thể đến chi tiết

Thứ hai, dịch vụ sau bán hàng được cung cấp theo từng khu vực, do đó chúng tôi có thể phân biệt được khu vực nào đặc biệt nghiêm trọng và khu vực nào là ngoại lệ. Điều này tương đối dễ hiểu. Nhu cầu của khách hàng và cấu hình cửa hàng/chủ ở mỗi khu vực là khác nhau. Rất có khả năng các vùng xa xôi sẽ được thuê ngoài lần thứ hai. Do đó, việc xác định các điểm có vấn đề cũng sẽ giúp ích: tập trung vào vấn đề lớn và bỏ qua những vấn đề nhỏ, đồng thời giải quyết các lĩnh vực có vấn đề nổi cộm trước.

Có sự khác biệt về mặt chiến lược ở đây: nếu bạn thực sự thấy nhu cầu ở một khu vực nào đó đặc biệt lớn và tất cả đều được thuê ngoài, thì rất có thể bạn sẽ chọn "thay thế việc thuê ngoài và tự thiết lập một điểm dịch vụ" thay vì "việc thuê ngoài cần duy trì xu hướng phát triển hiệu suất".

Trên thực tế, vấn đề không phải là duy trì một chỉ số tốt hay cải thiện một chỉ số kém. Rất có thể có một lựa chọn thứ ba.

7. Bước 6: Từ địa phương đến chi tiết

Cuối cùng, dịch vụ sau bán hàng được thực hiện theo hai bước. Cần phải phân biệt xem dịch vụ chăm sóc khách hàng có chậm trễ trong việc xử lý đơn hàng hay việc thực hiện sau bán hàng kém hay không.

Sự phân hủy này là phức tạp nhất. Do bộ phận chăm sóc khách hàng không thể gửi đơn hàng nên rất có thể là do công việc của nhóm chăm sóc khách hàng khu vực/lớn đã quá tải, hoặc do những lý do thông thường như ngày lễ, hoặc do những lý do khách quan như phải chờ chuyển phụ tùng. Do đó, nếu không có được dữ liệu chi tiết như nhóm dịch vụ/điều kiện hỗ trợ/điều kiện nghỉ lễ sau khi nhận đơn hàng, rất khó để nói rằng vấn đề là do bên điều phối hay bên dịch vụ.

Khi xem xét kế hoạch thực hiện, vấn đề càng chi tiết thì càng cần được giải quyết sau. Bởi vì khi bạn đi sâu vào chi tiết, bạn có thể thấy rằng không có dữ liệu nào cả... Hãy sử dụng bất kỳ dữ liệu nào bạn có trong tay; đây cũng là nguyên tắc cơ bản của phân tích.

8. Bước 7: Từ dữ liệu đến quản lý

Trong trường hợp thiếu dữ liệu chi tiết, có thể sử dụng các phương pháp quản lý để phối hợp với việc xây dựng dữ liệu. Ví dụ, bộ phận chăm sóc khách hàng phải hoàn tất việc phân bổ trong vòng 30 phút kể từ khi nhận được đơn hàng nếu đó là đơn hàng đầu tiên và không có bất thường nào trong dịch vụ sau bán hàng. Nếu có bất kỳ bất thường nào, phản hồi thủ công sẽ được ghi chú.

Bạn cũng có thể kiểm tra trước lượng phụ kiện tồn kho ở từng khu vực và đánh dấu trước các nhãn hết hàng, để khi phân tích có thể phân biệt được phụ kiện nào bị chậm do phải chờ phụ kiện. Bạn cũng có thể yêu cầu nhân viên phục vụ chấm công vào và ra khỏi hệ thống trước khi đến nhà bạn/sau khi hoàn thành dịch vụ, để tính trạng thái làm việc của nhân viên và suy ra liệu năng lực của nhân viên đã đạt đến mức cần thiết hay chưa.

Lưu ý rằng các kỹ thuật quản lý này cũng hữu ích cho hiệu suất. Nó có thể phát hiện trước các vấn đề hỗ trợ, theo dõi hành vi tuyến đầu để thưởng nhiều công việc hơn và trả lương cao hơn, đồng thời nhanh chóng xác định các lĩnh vực có tiềm năng tăng trưởng.

Do đó, việc sử dụng những lợi ích kinh doanh này làm mồi nhử có thể thúc đẩy việc thực hiện các biện pháp quản lý và đạt được mục đích thu thập dữ liệu, do đó giết hai con chim bằng một hòn đá. Nếu không có phương pháp quản lý tốt, rất có thể dữ liệu sẽ không thể được thu thập và tất nhiên là không thể triển khai được. Nếu không có lợi ích kinh doanh, ngay cả khi ban quản lý cấp cao can thiệp mạnh mẽ và buộc phần mềm ngừng hoạt động, nếu doanh nghiệp không hợp tác và điền thông tin một cách ngẫu nhiên, dữ liệu vẫn sẽ trở nên lộn xộn.

IX. Bản tóm tắt

Nếu bạn muốn triển khai dữ liệu, bạn phải thực hiện từng bước từ thô đến chi tiết, loại bỏ các điểm bất thường, nhấn mạnh vào các điểm chính và cuối cùng dựa vào và triển khai kết hợp với các phương pháp quản lý.

Thay vì chỉ đơn giản:

1. Nếu bất kỳ chỉ số nào thấp, hãy tăng nó lên

2. Nếu bất kỳ chỉ số nào cao, hãy giữ nó ở mức cao

Đây không phải là vấn đề có thể giải quyết chỉ bằng cách sản xuất ra một bộ "Thần mô hình tướng bất khả chiến bại". Ví dụ, một số học sinh nhìn vào và thốt lên: Ôi trời! Bộ phận chăm sóc khách hàng đã gửi đơn hàng! Giống như một phản xạ có điều kiện: chúng tôi đã làm theo Didi/Meituan và thiết lập một mô hình điều phối đơn hàng bằng trí tuệ nhân tạo.

Vâng, đây là dịch vụ sau bán hàng. Tốc độ hư hỏng của máy sẽ không liên tục diễn ra hằng ngày như taxi/đồ ăn mang về, nhu cầu cũng có hạn. Hơn nữa, việc giao hàng tận nơi còn liên quan đến vấn đề phụ kiện, không thể xử lý một cách tùy tiện. Do đó, nếu bạn muốn làm mọi việc một cách chi tiết, bạn phải đi sâu vào quy trình kinh doanh và kiên nhẫn bóc tách từng chi tiết.