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我对数字的认识
古尔浪洼 发表于 2008-1-12 7:15:00
 
  读书时,我的数学很烂,所以,我对数字充满了危惧。直到我工作好久好久之后,我才发现,数字原来跟数学不是同一回事。至少,关系不大。数字,更多的,是与常识相关。我们可以不必懂得复杂的数学公式,但我们至少要学会看数字,从而洞悉它背后所代表的意义。数字,很多时候,像医院里测量出来的你的血压,你可以不用搞清楚它是用怎样复杂的原理弄出来的,但你一定要知道,那些简单到小学生都能认识数字,代表的是你的血压高了,还是低了,你才能判断你的身体是健康的,还是生病了。单纯的数字,不能说明太多的东西,但是,可以辅助我们的经验和直觉,可以帮助我们提高效率,使我们的决策和判断,做得更加精准。
 
  以下,我将以我对数字浅薄的认识,谈谈我的看法。
 
1         复杂的东西,可以简单表达
 
  复杂的报表和那些高深玄妙的数字,其实可以用很简单的图表可以表达出来。比如,我把那这份几十页的复杂数字报表,转变成了这样一个简单的图表看起来是不是清晰明了很多? 
 
 
 
  很多人会把它们列成一个表,只能给自己的老板看数字,或者,分列在不同的类型的表格里,单独存在,似乎他们之间没有任何联系似的。但只要把它们稍微改变一下,用折线连接在同一张图上时,是不是把公司整个的水平都清晰展现出来了?
 
  实际上,很多看似没有关联的关键数据,都可以用这种图表方式表达出来,会让我们更能直观看到更深层次的东西。
 
 
2      数字并不是越简单越好
  
  但是,数字并非越简单越好。实际上,做到能让老板一眼便看懂和看明白的数字图表,是一点都不简单的事。在这些简单明了的数字和图表后面,其实要辅以大量详细、真实、可靠、科学的原始数据和分析报告。
 
  以上图中的成本一项做例子,是这样分析得来的(这是一个尽量做了简化的成本分解图):
 
 
 
  90元成本和50元成本是这样分析得来的,而不是仅仅拿来别人的数字,或者打听到行业笼统的成本就向老板交差了事。简单数字后面,考量的是提供数字者不简单的功力。
 
 
3   计算数字是为了改善数字  
  
  能做清楚报表,能深入分析数据,还不够。我们之所以如此深入分析数字的目的,是为了改善数字,而不是为了分析数字而分析数字。
 
     因此,当我们有能力拆解和消化数字后,请不要迷恋数字。我来现在这家公司的时候,看报表,发现很多数字分析的很精致,但是,问提交报表的部门,这些精致的数据和图表后面,有些什么东西的时候,被问者常常答不出来。
 
    我们要学会抓住数字的七寸,一下便掐出我们想要的东西来,不要与那些无谓的数字恋战,否则,我们的大好青春年华,便会无辜淹没在数字之中了。
 
4  有些数字等于没数字
 
  有时候,我们考核的有些指标和数字似乎完成的很好。但若换个角度,其实有些数字,等于没有数字。
 
  例如有些质量数据,有时候往往会变成没有实际意义的数字。  
 
  以牛根生举的这个例子为例:一道工序控制不到位,整条生产线出品的都是问题奶!牛奶浪费了,包装浪费了,设备浪费了,人力浪费了,机会浪费了——此时,生产是负数,收入是负数。问题奶如果溜出工厂,流到市场,顾客索赔,商家退货,媒体暴光,舆论抨击,政府问责……特别是买过问题产品的消费者,不仅不再回头消费,而且会一传十、十传百,带来的负面影响非常大——此时,营销是负数,品牌是负数,广告也是负数。当质量与广告方向相反的时候,广告不仅是一种浪费,而且是一根“催命索”:广告越好,死得越快。
 
  此时,这次产线不良除以整年度产量所算出的合格率,即使达标,还有意义吗?
 
  所以,我们在分析数据的时候,不要仅仅着眼于数据本身,而要看到数据背后更深层次的东西,否则,数据反而会变成陷阱。
 
 
 
5 换个角度看数字,跳出数字看数字
 
  计算数字,就很容易被数字框束。所以,我们要学会换个角度看数字,甚至跳出数字看数字。这时候,我们看数字视野,和通过数字能看到的未来,可能就不一样了。
 
  还以蒙牛为例。
 

  当蒙牛销售收入只有一两个亿的时候,牛根生提出,在全国31个省的每一个省会城市都建一个冰淇淋工厂,这样,一个工厂一年销5000万元,年销售收入就将是15个亿!在当时,这无异于痴人说梦。因为从常规思维和我们惯常分析数据的角度讲,那么多厂长和管理人员哪里来?不可能嘛!但牛根生的答案是:从社会上聘呀。一个是聘,1×N个是聘,31×N个,不还是聘嘛!


  结果,从1999年到2005年,蒙牛的年均递增速度是158%,换句话说,平均折算,牛根生每一年都把原来的“一个蒙牛”变成“两个半蒙牛”,乃至一变三、一变五,也就不奇怪了。

 
  牛根生难道仅仅是胆子大,敢想敢干吗?非也,他是换了角度看数字,不仅仅把数字摆在桌子上看,而是“横看成岭侧成峰”,乃至是高空鸟瞰。对此,牛根生曾经有过“夫子自道”:
 

  首先,我分析了全世界乳业发展的规律。发现乳业的先发国家在发展到我们这个阶段的时候,GDP每增长1%,牛奶就增长3%。所以,我想信,中国牛奶的增长空间很大。

  分析完世界规律,我又分析国内的情况:国内有多少个企业?国营企业有多少,民营企业有多少?认识到这个规律的有多少,认识不到的有多少?我估了一下,由于中国总体经济是按10%来发展的,所以,按照大规律,牛奶行业就将至少按20%的速度增长;那么,牛奶行业那多出的10%由谁来完成?肯定是由认识到这个规律的企业来完成。

 

  记得2001年完成7.24亿元。在当年前三季度完成6亿元时,10月份我提出一个5年规划,也就是“2006年要完成100亿”——这相当于2000年中国乳业全行业销售收入的半壁江山……啊!这个话说出来,全乱套了,当时开会的人全乱套了。记得当时很多人跟副董事长说:“邓哥,你带上老牛去看看病吧。”还有人和党委书记说:“卢大姐,你带老牛看病的时候,到精神病院也查查。”你想,当时只达到6个亿,定100亿的目标就是它的十五六倍——就像今天我们做5年规划在现有基础上定15倍,常温奶就将是2000多亿,全集团就将是3000多亿——这不是需要去医院看看病吗?

 

  到了2002年,当蒙牛销售收入达到16.7亿元的时候,大家才开始真正信服。到了2004年,蒙牛销售收入蹿升至72.138亿元时,大家又仿佛觉得我当初定的计划“偏小”了。2005年,我们提前一年实现目标,销售收入达到108.25亿元。

 

  
 
比数字更重要 
 
  数字固然很重要,但有些数字之外的东西,比数字更重要。
 
  在这里,引用两个案例。 
 
案例一
 
  20世纪70年代,福特有款汽车,叫Pinto,油箱设计有缺陷,这款车投放市场后,至少造成59人死亡。于是福特进行了成本效益分析:如果召回Pinto,改造缺陷,则至少需要花费1亿3700万美元。经过精确计算抚恤金、伤亡者赔偿、葬礼所赠鲜花等成本后,福特发现,仅需支付4950万美元即可。这样分析下来,召回Pinto显然划不来。
 
  这是多么可怕的一种思维!
 
  任何时候,企业不能单纯进行成本效益分析,更应该将数字放在伦理、道德等基础上,乃至放在整个社会环境下进行考量,才合理。
 
 
 
案例二
 
  有家企业承诺,客户订货后,12小时配送到府。在送货跟踪中,他们发现,如果配送人员的服务态度不好,超过12小时才送到,顾客很难容忍。但如果服务人员很专业、很礼貌,超过12个小时后送货到客户处,顾客都能接受,甚至发现产品有瑕疵,也都能容忍。
 
  这就是软技巧的力量。
 
  所有这些东西,仅仅用数字是衡量不出来的,而是一些比数字更重要的东西。所以,我们除了关心数字,还因该关心数字之外一些更重要的东西。
 
 
养成一些数字习惯
 
  生活数字时代,我们已经逃不出数字的围困。
 
  怎么办呢?我的观点,泰然处之,培养一些良好的数字习惯。
 
    那么,何为良好呢?我自己小小的经验有10条,分列如下,供参考:
 
1)尽量数字化:在信息量爆炸的年代,准确的数字化,让我们更容易分析和判断,更容易把握现状,预测未来。
 
2)附上资料:想更快说服别人接受或者拒绝,支持或者反对,千言万语,可能顶不上一份清晰、明了的图表数字附表更有说服力。
 
3)学会用PDCA:PDCA,会让我们的工作更有条理,更容易取得成绩。
 
4)遵守时间:有时间数字概念的人,往往会是守信可靠的人。
 
5)目标数据化:更加清晰,能较早调整,达成率高。
 
6)重点关注错误和不良数据:容易查到产生根源,容易较早纠错和改进。
 
7)保留修订记录:无论报表,还是文件,修订时,尽量保证修订记录,会少走回头路。
 
8)及时更新数据:保证第一时间看到最新数据,会让我们的判断更准确,行动更迅速。
 
9)怀疑数字:尽信数字等于没数字。
 
10)数字不是绝对的:数字后面,其实是人。透过数字,也要看人。
 
 
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