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应用大数据研究提升快递科学管控能力研究
时间:2018-04-13 13:08:19    来源:www.xiandaishangye.cn    浏览次数:    杂志首页    我来说两句()

  

  当前处于互联网时代,运用大数据、云计算的技术层出不穷。在日常工作中,如何加强分布在快递各专业、各版块杂乱无章数据的收集、整理、清洗、整合和共享,提升现有数据的活性和价值,同时深化数据应用,固化大数据研究模型,提升快递科学管控能力。 现结合实际工作中经常打交道的数据进行合理分析,利用建立的数据模型,快速核定真实业绩。并推广到研发CRM系统、量收系统、营销积分系统三系统合一的大数据平台推广应用系统的可行性分析,涵盖快递总收入模块、成本核算模块、代办费提取模块、员工营销积分模块客户营销管理模块等快递综合信息化系统,实现生产经营和管理服务的高效率、精细化、精准化。

关键词大数据研究;营销积分;数据平台;研究

 

 

1 业绩从员工营销积分取数的可行性分析

 

1.1 员工营销积分统计流程

    快递各专业部门向计划财务部提供《员工营销积分统计表》和员工缴款凭证;计划财务部完成业绩真实性核查后提交市场经营部;市场经营部完成审核、汇总和计算工作,并通过多种方式公布,做到了层层审核把关,从源头到结果,一目了然,基本上做到了可查性、真实性。

1.2 客户经理营销业绩报送流程

    客户经理个人填报业绩单并附带该业绩的缴款凭证,找专业部门负责人签字确认,上缴到市场经营部下属的大客户中心核查,大客户中心与财务缴款单核实无误后做客户经理绩效工资,报人力部核发,同时汇总客户经理业绩数据并作为年度考评依据。

1.3两者之间关系分析

    报送数据、核查数据,据此算积分/业绩,两项工作的大部分流程是相同的。核查依据都是缴款凭证,但分散在两个部门执行,如果原始凭证及数据真实有效,最终结果也应该相同。营销积分制实行以来,通过2年半的运作,事实证明,报业绩的数据总是大于积分的数据。核查发现有虚报业绩现象发生。为流程优化、提高效率,建议各地市大客户中心直接从市场经营部公布的员工营销积分原始数据取数,据此做客户经理业绩。

1.4 原因分析

1.4.1 客观方面

     前期审核后已经是真实无误的营销积分原始数据,直接导出来使用,既节省了客户经理每月填报、找领导签字、定时上缴凭证的时间和精力,便于腾出更多的时间跑业务。同时,也减少了大客户中心专人一笔笔检查、再找计划财务部核对、最终录入电脑的时间成本,流程优化近80%。

1.4.2 主观方面

杜绝部门负责人在业绩签字确认时的人情顾虑等人为因素,客观真实的业绩还好说,部门负责人大笔一挥,确认即可。对于有待考证的业绩,客户经理陪着笑脸找来了,“业绩难干,领导帮个忙”,不签署也许会得罪人,部门领导签署业绩属实后,把难题推向了大客户中心。虽然明文规定:一旦核实业绩虚假,对相关责任人员处罚200元并通报批评,但还是禁而不止。更有甚者,个别营销人员模仿领导字迹代签,导致不实业绩的产生,造成较坏影响。上述现象均在地市级快递中不同程度的出现过,大客户中心人员反映很难完全杜绝。

1.4.3 其他方面

纵观集团公司关于营销体系建设的推进办法中亦含有营销积分的指导思路。各省公司和地市快递可结合本地实际情况,某项业务的难易程度,酌情修改权数落实。积分和业绩内容同文下发,体现了两者合并取数的指导性和可行性。同样是移动公司,客户经理销售的移动产品与其他人员的销售具有排他性,明确归属,清晰可查,全部数据从源头即真实有效,随时可查可监控,消灭了不实业绩存在的土壤。总之,一切用数据说话,尽可能减少人为因素,这是落实数据快递的前提和基础。

 

2 利用数学建模核查业绩大数据研究

 

 

2.1 原理分析

数学集合论中,设A,B是两个集合,既属于集合A且同时属于集合B的元素所组成的集合,叫做集合A与集合B的交集,记作A∩B。集合A和集合B的所有元素构成的集合,叫做两者的并集,记作A∪B。 属于全集C不属于集合A的元素组成的集合称为集合A的补集,记作C∪A

利用数学中交集、并集、补集的原理,如左上图,建立业绩与积分模型进行分析。大数据研究的前提是:缴款凭证的数据是单笔数据。其中B是该项业务的业绩数据,A是营销积分中该业务的数据,C是员工营销积分全部数据。如果B是真实的,则全部应该能在A中和C中一一对应上。现在假如B中有部分数据无法在A中找到,则可初步判断此类部分数据有待考证(值得怀疑,但缺少证据支持。类似法律中犯罪嫌疑人,而非直接定义为罪犯一样)。此时需要把B数据再和C数据匹配核查,如果能在C数据中找到有待考证的此类数据,则可以证据凿凿直接定义为虚假数据,从而核查出不实业绩。

2.2 案例分析

数学建模比较抽象,用生活中的例子比较容易理解。以法律在线讲述的某学校套取学生补助金案件为例,A校向市教育局递交100份学生名单申请学生补助金,流程是教育局核实后,把真实数据递交财政局申请拨付资金。现在财政局认为人数有出入,让教育局核查。申请单上有学生明细、并有A学校的校长签字,程序样式符合要求。此时,教育局在无法核查学生真伪的前提下,有效做法是调出该校全体学生学籍档案进行数据匹配,假如有80人能核对上,有20人无法准确核定。如果直接认定无效,则缺乏有效证据,对这20人的真伪辨析,如果再从教育局下辖所有学生学籍档案数据匹配核查,找准核查属性,例如以姓名、出生年月或班级等,如果在B校、C校等其他学校名单中核查到此20人的数据信息,并且与纸质学生档案信息能核对上,则可以准确定义为此20人是虚假数据,是A学校为套取学生补助金改造的他校信息。文字叙述较为繁琐,大数据研究后,用电脑表格核查则快速高效,数秒即可出结果。

 

3  融合CRM、量收、积分系统的大数据平台推广应用

 

    快递业是数据密集型企业,三大板块有近5万处的营业网点、30余万处村邮站,面对着13亿人口的巨大市场,每日处理着海量的数据信息。建设融合CRM、量收、积分系统于一体的大数据平台,实现数据资源的集中与整合,构建统一的数据模型,将有利于快递提高处理效率及资源共享,提升科学管理水平。

3.1 具体思路

现在上线的信息化系统较多,快递业实现了办公自动化。有部分系统做到了互联互通,有效数据导入导出。但仍有部分系统是数据孤岛,无法发挥应有价值。数据快递需要创新思路,现大胆尝试如果能把市场前端的CRM客户营销管理系统、中间的业务量收系统、终端的员工营销积分系统对接好,三者数据相连,有一定的逻辑关系,实现对客户有分析、对业务有分析、对员工有分析,达到外部客户满意、内部客户(员工)和谐,“数据快递”的思路则能得到较为圆满的体现。

3.2实施措施

三合一的新系统,对应CRM各类客户的分等分级、用邮真实数据录入后,各项业务的业绩折算标准、业务代办费用标准确定后,自动生成客户经理业绩、业务成本开支。业务量收系统自动按照七大专业下辖的所有快递业务自动匹配,根据每项业务折算收入的权数不同,例如:集邮是1:1,报刊是1:0.35,自动生成各专业业务收入、快递整体业务收入。数据指令传到后端,员工营销积分系统根据各项业务的利润大小、难易程度,前期设置的不同积分数值,同步统计出员工的各项营销积分。人工成本、代办费用的多少、客户用邮数据、快递业务数据、员工积分数据,上述数据自动匹配,即时生成、实现数据快递的高效管理。各项业务折算收入的标准全国是统一的,业务折算业绩及积分的标准各省及地市快递可根据实际情况、难易程度酌情略作权数变动。例如校园报刊A省快递可折算客户经理业绩是1:1,B省快递拓展此业务较难可以提高为1:1.2。校园报刊折算员工积分A省快递可以是1:0.4,B省快递可以是1:0.5等等。      

3.3 预期效果

从客户的腰包(用邮量)——到快递的钱袋子(快递收入)——再到员工的钱包(积分绩效)——最后到客户升级礼包(客户维系),以客户为中心,以利润为指标,系统数据从客户开始到客户结束,数据之间的价值实现了有效共享、高效利用,实现了数据链条的完美闭环,提升客户价值和快递管理的精准性。

 

 

 

4  未来前景展望

    数据是基础性资源,也是重要生产力。以客户为中心,树立平台化思维,中国快递集团公司搭建三大板块之间统一的经营管理支撑平台,全网的客户资源共建共享,通过大大数据研究建立客户价值细分模型,实现三大板块内精准营销和板块间交叉营销,增强快递核心竞争力,提升经营管理水平。

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