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1.3 如何运用数据做总结分析

总结分析的流程可以分成4步:第1步是总结事实,这部分要用量化的数据,说明当前的事实是什么;第2步是聚焦问题,即准确提出真正待解决的问题;第3步是进行分析,即通过这些数据,分析当前的问题;第4步是得出结论,即根据整个分析的过程,得出有用的结论。

1.3.1 如何用数据总结事实

什么是事实?这个问题其实很多人是不清楚的。

比较容易和事实搞混的概念是观点。

而什么是观点?观点是对某件事的个人看法,而事实不一定是这样的。

比如,今天天气很冷,这就是一个观点;今天的气温是18摄氏度,这才是事实。

把事实和观点搞混很常见,比如,在工作中经常会听到以下的话。

这个工作很难。

这个事很容易。

这个项目很长。

这个工作量很大。

这个内容很多。

这个时间很久。

这个人很好……

这类日常听到的总结其实都是在讲观点,而不是事实。这类话在商业世界当中,是无效的语言。

不知道读者朋友们有没有这样一种体验:去同一家中餐厅,点同一道菜,但每次点,这道菜的味道都不同——有时候偏咸,有时候偏淡;有时候好吃,有时候不好吃。我们会觉得这道菜可能是不同的厨师做出来的,所以味道不同。

但实际上即使是同一个厨师,在不同的时间段、不同的心情下,做出来的菜的味道都不一样。因为中餐的菜谱上对于配料的说明总是盐适量、味精少许、酱油多放、糖视情况而定之类的含糊表达。因为这些模糊的表达,所以每个厨师在制作的过程中全凭自己的理解、感觉、经验、偏好操作,菜的味道当然会不一样。

听一个朋友说起他第一次去美国的经历,他说他到了酒店住下之后,肚子饿了,就出去找东西吃。他发现酒店旁边有两家餐厅,一家是麦当劳,另一家是一间没有听过名字的牛排餐厅。他想了想,去了麦当劳。我问他为什么,难道在国内还没吃够麦当劳吗?为什么到了美国还要吃?

他告诉我,因为去麦当劳吃饭,他有确定性,但是去那家牛排餐厅吃饭,他没有确定性。在全世界任何一家麦当劳餐厅买相同口味的汉堡,得到的都是类似的口味,不论这个口味是不是我们最喜欢的,至少我们可以确定自己会尝到这个口味。

但如果到一家并不熟悉的餐厅,将会尝到什么样的口味,这并不确定。实际上,在世界上很多国家,大部分餐厅的烹饪过程都没有明确的量化标准,无法保证产品的标准化。大部分餐厅的菜品口味,都与厨师的能力直接相关。

而麦当劳是怎么做的呢?

麦当劳对原材料的要求是:奶浆在送货时温度如果超过4摄氏度必须退货;汉堡的面包不是圆形、切口不平的不能要;每块牛肉饼从加工开始要经过40多道质量检查关,有一项不符合规定标准,就不能出售给顾客;餐厅的一切原材料,都有严格的保质期和保存期,比如生菜从冷藏库送到配料台,只有2小时的保鲜期限,超过这个时间就必须处理掉。

麦当劳对产品的保存也有明确的要求,各种食品的保存期是不相同的,例如三明治类的保存期为10分钟、炸薯条的为7分钟、炸苹果派的为10分钟、咖啡的为30分钟、香酥派的为90分钟等。

就连麦当劳餐厅和产品的设计,都既体现了服务的细节,又体现了服务的标准。比如,麦当劳所有连锁店的柜台高度都是92厘米,因为据科学测定,大多数人在92厘米高的柜台前点餐感觉最方便;麦当劳的可乐都为4摄氏度,因为这个温度下的可乐口味最佳;面包全都厚17毫米,这样的面包在口中咀嚼时味道最好、口感最佳。

有了这样的运营标准,才保证了顾客无论在世界上哪一家麦当劳餐厅用餐,都会吃到类似口味的汉堡。这些运营标准,来自对事实的准确总结和描述,而不是主观臆断。反观很多厨师在教徒弟的时候经常说的话是:这个菜炒得太咸了,这个菜酱油放得太少了,这个菜量太多了。这都只是在表达观点。

1.3.2 如何准确地聚焦问题

除了事实和观点之外,还有一个人们经常会搞混的概念,那就是烦恼和问题。人们在做总结的时候,一定会涉及找问题的环节。运用数据分析做总结的其中一个很重要的目的就是发现问题、分析问题和解决问题。

可到底什么是问题?什么其实不是问题,而只是烦恼?很多人是不清楚的。

比如,笔者曾经听一个朋友抱怨,他在一家公司做客服,每天要接待大量的顾客投诉。在这些顾客当中,免不了会有态度不友善、个人素质不高的人存在。笔者的这位朋友在接待顾客投诉的时候,经常会感到非常郁闷。

笔者经常听他抱怨:难道顾客的素质就不能高一点吗?难道大家就不能冷静下来理性解决问题吗?难道公司的产品就不能不出问题吗?

客服岗位,工作中有抱怨、有不顺心、有情绪,是正常状况。但如果他把这些当成工作中的问题来解决,就有可能会出差错,有可能会钻牛角尖,陷入死胡同。

为什么呢?因为这些都是烦恼,而不是工作中真正的问题。

烦恼是工作给人们带来的,是人们的主观感受,而问题是客观的。

烦恼有一个最大的特征:对某些人来说是烦恼的事,但对别人来说,或对整个公司来说,很可能不是烦恼。如果人们总是想着去解决烦恼,对个人来说获得的价值可能比较大,但对公司来说,不一定会产生价值。另外,烦恼通常是很难解决的,或解决的成本非常高。

比如笔者这位做客服的朋友,他的烦恼是顾客对他的态度不好,素质很差,而且公司的产品总有质量问题。这些其实主要是他工作上的烦恼,让他产生了负面情绪,所以他会认为这是他当下面临的最大的问题。

假如这些烦恼解决了,对谁的价值更大呢?比如,来投诉的顾客,态度一下子全变好了,素质一下子全变高了。其实这件事对笔者这位朋友的价值更大,对公司来说,价值并没有那么大。

另外,这个烦恼能解决吗?很明显,实际上是很难真正解决的。我们能提高顾客的素质吗?世界上哪有一家公司敢说自己的产品是100%没问题的,不会有一个顾客投诉的?反过来,如果没有顾客投诉,还要处理顾客投诉的客服岗位做什么?解决顾客投诉,不就是客服岗位存在的价值吗?

但是,也不是说在烦恼当中,完全没有真正的问题。比如,笔者的这位客服朋友说顾客投诉的态度不好或顾客素质低,导致他的心情很差。当把目光从个人情绪上移开,把聚焦点放到投诉的顾客身上时,可以这样思考:当顾客态度不好时,客服应该采取什么样的话术,让顾客态度变好?用什么方法,能把原本火药味很浓的对话,一下子变得非常平和?用什么方式,在解决完问题之后,能让顾客非常满意?

客服统计完顾客投诉的数量和主要投诉点之后,就能够统计出哪一段时间顾客的投诉数量特别多;在哪几种产品上,顾客的投诉数量特别多;在产品的哪方面性能上,顾客的投诉数量特别多。

在统计出这些真正的问题之后,客服将其交给产品部门,让产品部门改进。产品质量改进之后,顾客的投诉就会减少。这就是把解决烦恼的逻辑转变成解决问题的逻辑。解决烦恼的逻辑只是解决情绪的逻辑,解决问题的逻辑才是为公司创造价值的逻辑。

1.3.3 如何用数据分析问题

总结出事实,聚焦到问题之后,接下来要对事实和问题进行分析和评价。在运用数据分析事实的时候,除了分析“数量”之外,还要注意分析“质量”。分析工作质量,可以从4个维度入手,分别是“多、快、好、省”,如图1-6所示。

图1-6 用数据分析工作质量的4个维度

数量,可以是这件事原本应该完成的数量,现在完成的数量有多少。

速度,可以是这件事原本应该在多长时间内完成,现在完成的速度如何。

结果,可以是这件事原本应该得到什么样的结果,现在结果如何。

费用,可以是这件事原本应该花费多少费用,现在的花费情况如何。

运用这种分析方法,可以分析出工作的完成质量。要注意,在判断实际的质量时,要务实。人们从主观上期望所有工作都能做到“多、快、好、省”,但实际上这4个维度是相互矛盾的。

通常情况下,要数量多,就不一定快,结果不一定好,费用也不一定低;要省钱,数量就不一定多,不一定快,结果不一定好。

“多、快、好、省”这4点,能做到其中某一点或某两点就可以了,4点面面俱到是不现实的。但有时候很多领导对员工会有不切实际的要求,这时候员工要尝试与领导沟通,把领导拉回客观的工作中。

比如,很多产品经理或项目经理经常被领导盯得很紧。领导要求他们的工作进度要快,方案要省钱,产品要好,而且要在很短的时间内完成足够多的工作。这个时候,作为产品经理或项目经理,要怎么办呢?这个时候如果他们有能力和上级沟通的话,务必要客观地沟通这件事。同时,可以强调在这4个方面做得比较好的方面。

在很多情况下,要做到面面俱到既不现实,也不必要,应当根据工作的需要,把这4个维度中的某一项或某几项做好。这时候,做好的某一项或某几项就是应当重点评估质量的部分。

1.3.4 如何用数据得出结论

经过了查找事实和问题,并对事实和问题进行分析之后,接下来就要设法得出关于事实或问题的结论。

总结事实并且做了分析之后,发现工作达到预期,这时候可以采取的行动逻辑如图1-7所示。

图1-7 工作达到预期后的行动逻辑

达到预期,意思是达成了当初计划的目标。总结和计划其实是一个管理闭环,所以有没有达到预期的前提,是有没有提前制订目标和计划,这也能反映制订目标和计划的重要性。

当工作达到预期之后,不代表工作就结束了,下一步要研究的,是工作为什么能达标,是因为根据目标制订的方案和行动都落地了,还是纯粹靠运气。搞清楚“为什么”,是工作上的复盘。有的人虽然业绩达标了,但如果不知道为什么,将来很可能会出问题。

比如,某人给自己制订的目标是今年的销售业绩达到1 000万元。到年底发现,计划完成了,然后他就美滋滋地认为,自己的目标完成了,说明自己很优秀。但实际上,他完成这1 000万元销售业绩有很大部分原因是运气或巧合,和他个人的行动与努力没有关系。今年的这种运气和巧合能不能延续到明年,或者有多少能够延续到明年,很难讲。

当了解了为什么、发现了问题以后,接下来就要判定有没有改进的空间,而且要进一步判定有没有改进的必要。改进是要付出成本的,在判断有没有改进必要的时候,需要判断管理成本的投入和产出比。

在不考虑其他因素的情况下,如果投入产出比高,这件事就值得做;如果投入产出比低,这件事可能就不值得做。

如果做了分析之后,发现事实上工作做得不好,也就是没有达到预期,这时候可以采取的行动逻辑如图1-8所示。

图1-8 工作没有达到预期后的行动逻辑

当工作没有达到预期的时候,需要做以下工作:一是要判断为什么没有达到预期;二是要判断在同类的岗位当中,谁达到预期了而且做得比较好,也就是找到最佳实践方案;三是要研究这个最佳实践方案为什么好。找到最佳实践方案做得好的原因之后,接下来就可以制订计划,采取行动,进行改进了。 OkF1ss86s8qFDCpKYgpcwCvtAup9LFDfugV36e9CtyaC/ydhRAYtbXswRFRLScGV

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