第2講:業(yè)務(wù)模型如何應(yīng)用

第2講:業(yè)務(wù)模型如何應(yīng)用黔牵?

在上一節(jié)課中斗蒋,我們講到業(yè)務(wù)模型是如此的重要,有的同學(xué)就開(kāi)始自檢自己團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)模型戈稿,那本課就講業(yè)務(wù)模型應(yīng)用的問(wèn)題西土。

業(yè)務(wù)模型怎么來(lái)的?

一般來(lái)說(shuō)是有心人經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的實(shí)踐鞍盗、洞察需了、總結(jié)得來(lái)的,模型研究的是主要矛盾般甲,關(guān)鍵變量肋乍,以及彼此之間的關(guān)系,所以業(yè)務(wù)模型一般用公式來(lái)表達(dá)敷存。但不同于純粹的數(shù)學(xué)公式墓造,業(yè)務(wù)模型公式左右兩邊各個(gè)變量之間的關(guān)系,代表一種相關(guān)性锚烦,而不是絕對(duì)的觅闽、精確的相等。在應(yīng)用實(shí)踐中涮俄,需注意以下的幾個(gè)原則:

確定性原則:業(yè)務(wù)模型追求的是在復(fù)雜蛉拙、多變的世界中尋找簡(jiǎn)易的、不變的確定性彻亲,目的在于將無(wú)法直接達(dá)成的目標(biāo)刘离,轉(zhuǎn)換室叉、分解成可以做到睹栖、可控的變量硫惕,如果分解的變量還是無(wú)法做到,那只能換種方式野来,或進(jìn)一步分解恼除,直到分解的變量可控為止。

耐銷(xiāo)品類(lèi)企業(yè)曼氛,比如說(shuō)插座豁辉,銷(xiāo)售主要靠傳統(tǒng)渠道,其銷(xiāo)量模型為:銷(xiāo)量=終端網(wǎng)點(diǎn)總數(shù)量*平均單店產(chǎn)出舀患,你看出來(lái)了徽级,后面兩個(gè)變量不夠明確,那再分解:終端網(wǎng)點(diǎn)總數(shù)量=合作五金店/日雜店數(shù)量+大型連鎖商超連鎖店數(shù)量+已進(jìn)店的超市聊浅、便利店數(shù)量餐抢,這下是不是就明確了?明確了就好定目標(biāo)了低匙。

繼續(xù)分解:平均單店產(chǎn)出=門(mén)店流量*進(jìn)店產(chǎn)品數(shù)量*產(chǎn)品單價(jià)*選擇概率旷痕,這個(gè)夠不夠明確?前三個(gè)沒(méi)問(wèn)題顽冶,如何提高選擇概率還是不明確欺抗,那繼續(xù):選擇概率=品牌認(rèn)知優(yōu)勢(shì)*產(chǎn)品功能優(yōu)勢(shì)*性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)*主推率*陳列優(yōu)勢(shì)*宣傳優(yōu)勢(shì),到這一步强重,傳統(tǒng)渠道影響銷(xiāo)量的主要變量就全部明確了绞呈,下一步就結(jié)合自身的資源和優(yōu)勢(shì),確定進(jìn)攻方向间景,分解目標(biāo)佃声,制定相關(guān)部門(mén)的KPI了。

(門(mén)店流量很明確拱燃,但是我們影響不了秉溉,只能盡可能選擇位置好、生意好的大店碗誉、老店召嘶,進(jìn)店產(chǎn)品數(shù)就是產(chǎn)品SKU,提高進(jìn)店SKU哮缺,對(duì)提升銷(xiāo)量有作用弄跌;產(chǎn)品單價(jià)很明確,這個(gè)跟產(chǎn)品價(jià)值尝苇、競(jìng)爭(zhēng)力相關(guān)铛只,一般都有合理的價(jià)格定位)

適用原則:同一個(gè)事物埠胖,從不同維度拆解,業(yè)務(wù)模型不同淳玩。怎么拆解直撤,要基于自身業(yè)務(wù)特點(diǎn),從自身業(yè)務(wù)出發(fā)蜕着,拆解出適用自身業(yè)務(wù)的模型谋竖。

某公司的經(jīng)營(yíng)總結(jié)會(huì)上,Boss確定了今年的目標(biāo)承匣,要實(shí)現(xiàn)1億銷(xiāo)售額蓖乘、1千萬(wàn)利潤(rùn)。接到這個(gè)目標(biāo)之后韧骗,各部門(mén)頭頭各自算自己的帳嘉抒,

營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)算:銷(xiāo)量=終端網(wǎng)點(diǎn)總數(shù)量*平均單店產(chǎn)出,平均單店產(chǎn)出=門(mén)店流量*進(jìn)店產(chǎn)品數(shù)量*產(chǎn)品單價(jià)*選擇概率袍暴,選擇概率=品牌認(rèn)知優(yōu)勢(shì)*產(chǎn)品功能優(yōu)勢(shì)*性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)*主推率*陳列優(yōu)勢(shì)*宣傳優(yōu)勢(shì)些侍,那得要多少家網(wǎng)點(diǎn)、單點(diǎn)產(chǎn)出需拉到多高容诬,產(chǎn)品SKU需要提高多少娩梨,品牌推廣要做哪些動(dòng)作,產(chǎn)品功能做哪些差異化览徒,如何設(shè)定推廣政策狈定,陳列和宣傳要怎么考核等

生產(chǎn)部門(mén)算:銷(xiāo)量=產(chǎn)能-常備庫(kù)存,常備庫(kù)存=銷(xiāo)量*10%习蓬,而產(chǎn)能=計(jì)劃產(chǎn)量-

財(cái)務(wù)部門(mén)算:利潤(rùn)=銷(xiāo)售收入-支出纽什,利潤(rùn)率=利潤(rùn)/銷(xiāo)售收入,那得按既定的利潤(rùn)率來(lái)控制支出啊

所以同樣是銷(xiāo)量躲叼,到了不同的部門(mén)芦缰,就會(huì)變成不同的模型,但目的都是從自身的業(yè)務(wù)出發(fā)枫慷,把目標(biāo)分解成適用于自身業(yè)務(wù)范疇且通過(guò)可控的變量让蕾,從而達(dá)成目標(biāo)。

簡(jiǎn)單原則:模型追求的是簡(jiǎn)單或听、可控探孝,用來(lái)應(yīng)對(duì)世界的復(fù)雜,所以模型的變量要經(jīng)可能少而精準(zhǔn)誉裆,如果使用的變量多而復(fù)雜顿颅,那模型就失去意義了。但是足丢,少并非在可能的變量里作簡(jiǎn)單刪減粱腻,而在找出最重要庇配、最關(guān)鍵的核心變量,忽略其他影響不大的變量绍些,來(lái)實(shí)現(xiàn)變量的少而精準(zhǔn)捞慌。

舉例:現(xiàn)在科學(xué)界都公認(rèn),引起全球氣候變暖的主要原因是碳排放遇革,那如何減少碳排放卿闹,專(zhuān)家給出的建議各種各樣、復(fù)雜繁多萝快,缺乏可操作性,而微軟的創(chuàng)始人比爾蓋茨給出的模型卻非常簡(jiǎn)單: CO2=P*S*E*C,

其中:P=People,代表人口著角;

S=Service Per Person,代表每個(gè)人使用多少項(xiàng)服務(wù)揪漩;

E=Energy Per Service,代表每項(xiàng)服務(wù)使用多少能源;

C=CO2 Per Unit Energy,每單位能源吏口,排放多少二氧化碳奄容;

即,要解決碳排放問(wèn)題产徊,需要解決人口增長(zhǎng)問(wèn)題昂勒、減少各類(lèi)服務(wù)、使用環(huán)保設(shè)備節(jié)約能源舟铜、提高排放效率戈盈,做到這四個(gè)要求,基本碳排放就能降下來(lái)谆刨,你看是不是簡(jiǎn)單塘娶、精準(zhǔn)?

驗(yàn)證原則:正如任何理論都有適用條件和范圍痊夭,一旦條件發(fā)生變化或超出范圍刁岸,理論很可能就失效。同樣的道理她我,一個(gè)業(yè)務(wù)模型虹曙,在某一個(gè)行業(yè)或企業(yè)是成立的,但在另一個(gè)行業(yè)或企業(yè)是否也同樣適用番舆?不一定酝碳!同一業(yè)務(wù)模型,在三年前是成立的合蔽,但是現(xiàn)在击敌,是否也同樣適用?也不一定拴事!

那怎么辦沃斤,需要驗(yàn)證圣蝎,怎么驗(yàn)證,用最小的代價(jià)在一定范圍內(nèi)試運(yùn)行衡瓶,最后總結(jié)分析模型是否成立徘公?

所以在很多公司,有突擊隊(duì)哮针、拓展組关面、創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室等組織,其重要功能就是在大面積推廣之前十厢,先總結(jié)業(yè)務(wù)模型等太、驗(yàn)證模型的正確性。

業(yè)務(wù)模型可以說(shuō)是事物發(fā)展的底層邏輯蛮放,也是一個(gè)團(tuán)隊(duì)的作戰(zhàn)方案缩抡,決定一個(gè)團(tuán)隊(duì)沖鋒的方向是否正確,需慎之又慎包颁,不容有失瞻想,在實(shí)踐應(yīng)用的時(shí)候,需注意是否符合確定性原則娩嚼、適用原則蘑险、簡(jiǎn)單原則、驗(yàn)證原則岳悟,確保團(tuán)隊(duì)走在一條正確的路上佃迄,然后才有團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力的提升。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末竿音,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市和屎,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌春瞬,老刑警劉巖柴信,帶你破解...
    沈念sama閱讀 219,589評(píng)論 6 508
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異宽气,居然都是意外死亡随常,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,615評(píng)論 3 396
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門(mén)萄涯,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái)绪氛,“玉大人,你說(shuō)我怎么就攤上這事涝影≡娌欤” “怎么了?”我有些...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 165,933評(píng)論 0 356
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)序目。 經(jīng)常有香客問(wèn)我臂痕,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么猿涨? 我笑而不...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 58,976評(píng)論 1 295
  • 正文 為了忘掉前任握童,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上叛赚,老公的妹妹穿的比我還像新娘澡绩。我一直安慰自己,他們只是感情好俺附,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,999評(píng)論 6 393
  • 文/花漫 我一把揭開(kāi)白布肥卡。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般昙读。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪召调。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 51,775評(píng)論 1 307
  • 那天蛮浑,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼只嚣。 笑死沮稚,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的册舞。 我是一名探鬼主播蕴掏,決...
    沈念sama閱讀 40,474評(píng)論 3 420
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開(kāi)眼,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼调鲸!你這毒婦竟也來(lái)了盛杰?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 39,359評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤藐石,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎即供,沒(méi)想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇?shù)林里發(fā)現(xiàn)了一具尸體于微,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,854評(píng)論 1 317
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡逗嫡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,007評(píng)論 3 338
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了株依。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片驱证。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,146評(píng)論 1 351
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖恋腕,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出抹锄,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 35,826評(píng)論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布伙单,位于F島的核電站获高,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏车份。R本人自食惡果不足惜谋减,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,484評(píng)論 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望扫沼。 院中可真熱鬧出爹,春花似錦、人聲如沸缎除。這莊子的主人今日做“春日...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 32,029評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)器罐。三九已至梢为,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間轰坊,已是汗流浹背铸董。 一陣腳步聲響...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 33,153評(píng)論 1 272
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留肴沫,地道東北人粟害。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,420評(píng)論 3 373
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像颤芬,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親悲幅。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,107評(píng)論 2 356