自助數據分析及應用

小公司管理靠經驗, 大公司管理靠數據

方睿數據分析管理及訓練

透過中層員工參與數據管理, 找出問題所在及新機會

透明化:

除自己外, 應該知道合作伙伴現時狀態

用戶化:

不應再通過第三方提供, 自己有能力處理

實時化:

每次打開應該是最接近實時數據

複雜性:

什麼數據可以用及取. 大數據? 預測數據?

跨平台:

可以簡單連接不同數據, 從不同維度解讀同一數據

視像化:

將平凡數字形象化, 簡化問題處理

更彈性:

介面特性接近思考方法, 不只是順序找出, 而是從關聯中抽絲剝繭找出原因及啟發

數據找出改善方法

例子一: 採購數據找改善空間

讓用戶把管理方法放到數據上

數據應用 : 傳統只能看到每月採購報告, 及回應每個改善點. 現在自己每日都看到採購預算使用情況, 供應商物流狀況, 收貨質量, 大數據收集不同材料價格作對沖需求. 從地域分析優化物流時間, 成本, 倉存等考慮因素. 用80/20 先後順序最需要處理問題. 節省龐大支出費用

數據找出機會方法

例子二: 網上平台數據找商機

大數據採集及整合本身數據

數據應用 : 網上很多食評網站及網購網站, 透過數據及AI量化了用戶評價, 持續監察評價變化, 及將對手標價, 評分, 銷量, 以至食店策略定位作比對, 用戶忠誠及特徵分析, 除找出生意機會, 亦對價格定位作出更有效及針對性處理. 在不需花費太多額外功夫增加生意來源

數據持續改善特點

通過員工參與, 建立指標, 將沉悶數字變成一種激勵, 在預見問題發生前找對方法處理.

P.I.C.K 量化問題, 融入流程, 技巧教授, 持續改善

我們通過對不同行業經驗及訪談, 先指出哪些流程或數據上可以作出收集及處理. 製定可即時用上的指標. 用戶會參與細化的過程, 包括搜集其他不同形式的數據. 在這時, 很多有價值的分析已經可以用上. 下一步是教導用戶製造自己的指標, 這過程可增加用戶參與及投入更精準分析. 最後通過指標持續改善

客戶

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