效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变
发布时间:2022-12-12 游览量:3361
构建指标体系我们要遵循的原则是以业务为核心,用自上而下、自下而上或是两者结合的方式来实现。
针对企业决策层和管理层,基于客户顶级视角以企业业务核心目标起点,根据业务模式和业务流程等自上而下纵向深入理解业务,层层递进分级梳理关键业务实现指标量化。
如下图,从4个方面自上而下纵向深入理解业务,并基于4类业务事实,量化经营管理过程和结果,分级依次转化为对应的指标:
1、业务目标 → 核心指标(一级)
站在客户顶层视角根据公司战略确定当前业务目标,并量化为一级核心指标,比如销售毛利、毛利率、销售收入等。这个核心指标是企业现阶段最重要的指标,像北极星一样指引公司前进的方向。
2、业务模式 → 业务指标(二级)
我们需要了解企业业务模式,包括业务相关方、关键任务、实现方式、业务流程等,并把相关业务指标化,形成二级业务指标,如新增客户数、销售收入、平均成本等。
3、可控因素 → 过程指标(三级)
对不同部门承接的关键业务根据实现过程进行拆解,获得对业务目标有重要影响的、可控的内外部影响因素,并将其量化生成三级过程指标,如客户转化率、签约转化率、拜访数等。
4、不可控因素 → 监控指标(三级)
还需要了解对业务目标有重要影响的、可控性较差的内外部影响因素。比如市场热度、客户购买力等,同样将其量化生成四级监控指标,如客流量、客户预算、原材料价值等。
对于一些数据分析者,尤其是零售、制造等行业的,因为企业的业务模式需要关注利润、收入、成本费用、市场规模、现金流、资产负债等一系列因素,如果对行业和业务不够深入,往往对指标体系梳理无从下手。
所以,我们总结了过往经验,推荐大家使用最快捷也是最容易上手的一种自下而上的手段销售切入法来实现。
销售切入法以梳理销售流程为起点,从四个角度分析关键项(卖给谁、卖什么、怎么卖、怎么服务),然后根据关键项获得关键过程,再分别对关键过程基于关注点的五大因素量化指标。
以某个黄金回收公司为例,我们通过销售切入法得到相关量化指标。
自上而下一般适用于企业决策层和管理层,基于自身的企业目标去识别业务目标是否清晰,业务流程是否合理,然后再做优化调整、量化指标。
自下而上适用于分析人员,他们本身是没有太多的管理决策权限在里面,但会先从企业的业务流程、信息化现状、管理现状,根据现状搭建起来指标体系。
两者是可以相结合的,不过为了不让两者差距太多,我们应该一边同步梳理,一边根据实际情况拓展信息系统、调整业务流程等,进行良性互动,形成合力,让指标体系逐步朝着正确的方向稳步迈进完善。
因此,指标体系的构建并不是一蹴而就的,需要一直迭代更新,成长变化的。
梳理量化出各级指标后,我们还需要根据之前过程把相关的指标从业务的角度串联起来,形成指标关联体系。
如下图,我们以完成一个小目标(挣一个亿)为核心指标,通过自上而下和自下而上结合的方式梳理量化指标,并把指标关联分级展示,得到了指标关联体系图。
指标关联体系反应了整个企业的管理思路,企业决策者可以清晰的了解业务整体情况,确认各个部门的关键任务是否和核心业务目标挂钩。
有了指标关联关系并不是结束,把指标落实到企业真实使用场景才能发挥指最大价值。因此,我们还需要梳理指标体系的使用指南,使用指南是通过具体场景呈现指标、指标关联关系、指标的使用路径和分析方法,指引用户正确的使用指标体系。
通过指标库、指标关联关系、指标使用指南我们构建了指标体系。但是,如果想指标体系高效高质发挥作用,让决策者可以持续监控现状、发现问题、分析原因、决策未来,我们除了需要对指标进行清洗整合、标准规范化的设计外,还必须要有好的平台来承接落地才行。这里推荐Smartbi—以指标为核心的ABI平台,它有如下特点:
通过指标管理功能可一体化完成指标的定义、计算、存储、发布、管理等,并把指标以统一的标准落到系统的指标库中,为下游消费者提供统一可信的数据。
功能简单易用,可视化向导式操作,业务人员也可以进行。
业务和IT最佳协同的创建思路,在落地指标时可以最大程度降低沟通协调成本。
Smartbi提供丰富强大的前端分析展现工具实现指标体系应用落地。
Smartbi以指标体系思想设计整体分析流程:企业决策管理者通过看板监控企业关键指标,对于有问题的指标,可以通过关联定位到对应的报表/看板查看具体情况,进行状况分析,这时可能会有很多疑问,则可以使用多样的自助分析工具进行自助探索专题分析,找出根因.....
此外,Smartbi还沉淀了行业Know-How的最佳实践,形成行业指标模板(BI.APP),企业在构建指标体系的过程中也可以参考同行建设经验。
我们提供指标体系构建的方法论、提供以指标为核心的ABI平台、提供行业最佳实践等,您可以获得指标体系说明文档、系统指标库、指标模型、监控面板、报表、自助分析等企业数据资产,还可以获得可信统一的数据、高效的开发效率、敏捷的业务决策。
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