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观远智能BI助力静博士降本提效,智能决策

2018-07-19 16:08:47  来源:互联网

摘要:7月14日,静博士副总潘超做客观远数据,分享了“观远智能BI,为员工减负,为管理者赋能”的方法。
关键词: BI
  静博士美业集团,成立于2003年,是一家大型综合性美容养生直营连锁机构,目前已形成生活美容、医学美容、中医养生三大核心产品和服务体系,在浙江省内已超过60家直营生活美容馆,服务规范,产品体系完善,是全国美容行业中知名度较高的独立连锁机构,拥有员工1500多名。
 
  7月14日,静博士副总潘超做客观远数据,分享了“观远智能BI,为员工减负,为管理者赋能”的方法。以下是主要内容:
 
  “可视化,这样的方式,酷!”
 
  企业如何有效推进应用呢?
 
  “观远智能BI,不同于传统的BI,可视化的用户体验更佳,产品更敏捷,更智能,更行动。”
 
  --静博士副总 潘超
 
  但是员工文化水平普遍不高,“天天看数据,好像没啥用啊!”,并不能很好地利用数据挖掘价值,这么好的产品推进应用很难,怎么办?
 
  潘总说,数据产品最终是为员工服务的,不是老板;领导层反馈好,如果基层员工培训不到位,同样难以推广使用,所以“教育”很重要。
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  解决的思路:
 
  首先弄清楚:为谁,提供什么样的服务?
 
  美容养生行业到底谁需要数据产品赋能呢?那些管店的人(督导、区域经理),帮助店长“杀”大单的人,与员工谈心的人(防止员工离职)等等。
 
  服务,即如何去为员工、管理者定义高粘性的使用场景呢?日报、月报、人力资源(关注员工流失、变动问题),大区会议等。精准的使用场景,才能够让员工和管理者切实感受到观远智能BI为工作带来的便捷。
 
  其次,分析工具要给结论
 
  潘总讲到,观远智能BI产品是分析工具,绝不是报表工具;区别是什么?分析工具是给结论的,报表工具是不给结论的、耍流氓的;观远智能BI是提供决策建议和结论的--这是观远智能BI产品与其他传统BI产品的本质区别。
 
  只要数据分析给的决策建议和结论,是专业的、准确的、贴近使用者业务需求的,基层员工和管理者才会信赖和更高频的使用,产品才能落地。
 
  “为管理者赋能,要默默地!”
 
  “观远智能BI就能够深度结合业务指标,做到精准高效预测,给出行动建议。”
 
  --静博士副总 潘超
 
  作为企业CIO,在推进企业数字化建设过程中,最容易犯的错误即是自上而下推进产品场景使用,会议上扔出一堆数据,发现一堆问题,提出一堆决策建议,大家都说“对”,结果却“得罪”了人,人家对数据是又爱又恨,推进困难。
 
  因此,企业数字化建设需要由下而上,从问题出发,切实地发现问题并“默默地”给到管理者决策建议,提升其管理水平和工作能力。
 
  比如,人力流失问题--这是劳动密集型企业共同的问题,美容养生企业尤为突出。潘总讲到,员工流失问题是静博士最“痛”的点,天天开店,不愁没店,不愁没钱,就怕没人!2018年初到今天,人员高流失率为企业带来了很大的困难;如果能有效分析、预测员工流失情况,将为管理者带来实质好处;观远智能BI就能够深度结合业务指标,做到精准高效预测,给出行动建议。
 
  “为员工减负,要高调地!“
 
  所谓高调的减负,与数据相关的因素确实不多,更多的是一种策略层面的思考。减负一定要大面积的,赋能一定是悄悄地,这是方法。
 
  --静博士副总 潘超
 
  “当你想给员工解决问题解决不掉的时候,还有一种办法就是高调的减负!--静博士数据化运营:少上班一小时,减负实施方案”。赢得员工一片叫好!
 
  再者,用服务感动员工。一款产品,老板认为好还不够,还要团队认为好,尤其是一线员工说好才更重要!“我们一定是及时响应一线员工需求,CIO直接对接基层,搜集需求反馈数据。”潘总说,这样解决问题的方式逐渐获得广大一线员工的信任,中层管理自然就“拿下了”!
 
  观远智能BI助力连锁经营迎来第二春
 
  当前美容养生行业,个体小店的死亡率奇高,如今已是20%的品牌占领60%的店;连锁行业已经经历连锁加盟第一春,即将到来直营连锁第二春,美容养生行业需要精细化管理和快速发展。而快速发展的背后,是能力输出,诸如观远数据的基础能力建设者。
 
  潘总讲,观远智能BI已经为我们大量的业务场景赋能,比如:
 
  人力资源流失问题
 
  美容师离职可能性分析
 
  (1)近30日分析收入水平和日均手工费,筛出手工费低的美容师,这类人员有离职风险;
 
  (2)近30日负担统计,指标如日均时长,30天内的上班天数,服务人数,项目数等,如果工作量偏少,即有离职风险;
 
  (3)工作时间与成果不匹配,上班但无产出,有离职风险;
 
  (4)美容师日报,每天都要写,若超过3天不写的,判定为有离职风险;
 
  观远智能BI,及时预警,给到管理者决策建议,如尽快谈心,强制休息,安排培训等。
 
  营销活动分析
 
  比如一个活动项目里有很多套餐组合,需要统计人效、坪效、床效,还要统计从到店-普及-新客的一系列转化率,统计每种套餐的促销情况。
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  决策建议:优化品项结构,不受欢迎的套餐下次活动就汰换。
 
  又比如需要观察门店实施效果好坏:将单店普及率与平均普及率做对比。
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  如果做得差,以前是所有门店都要接受培训,现在不需要了,而是普及率在平均线以下的最后几名回来接受培训,而授课的由平均线以上的前几名来授课。这样,赋能完毕后,接受培训的会有所提升,下次平均线上移,然后产生一批新的需要培训的,促进整体良性增长。
 
  “我们的‘平均线普及率’与观远的‘虚拟标杆店’有异曲同工之妙!”潘总讲到。
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  观远智能BI产品通过和静博士深入应用,为企业带了显着的提质增效变化。观远数据将继续深耕新零售,助力零售企业决策升级,构建决策大脑。

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责编:fanwei

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