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数据如何驱动销售目标管理

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发表于 2015-9-8 20:40:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
前言

写这篇文章的初衷在于揭示当前行业内数据化管理应用的匮乏:【数据技术】的研发远远超越了【数据应用】的研发,由此产生了丰富的数据、参数、指标的同时,却很少有企业从【行业数据化应用】的发展中全面受益。正如货轮已经装上了蒸汽机,商人却仍然在指望风向和洋流……



在整个零售体系中大体划分为四个板块:【商品管理】【销售管理】【客户管理】【形象管理】


在销售管理中,可以分为【目标管理】和【行为管理】,然而在企业数据化管理的环境中,却缺少了一个重要的管理组成部分,那就是【逻辑管理】。既对于管理逻辑的管理,其核心在于:1、【价值判定的逻辑】,2、【价值获取的逻辑】



本文的重点在于,如何运用数字化管理下的逻辑管理,改变销售管理中的【目标管理


目标管理现状

零售企业的销售目标管理(或称为任务管理)其作用主要为:


1、促进业绩增长(管理施压,克服惰性)

2、设定绩效指标(挂钩考核,计算提成),但是实际的情况呢?


销售的基础面在导购这个层面,最小的管理颗粒度为“天”,现行的目标管理真的发挥了销售促进的作用了吗?答案是显而易见的。


由于目前的目标管理是基于垂直管理发挥作用的。那么管理的衰减也必然存在。如何控制【垂直过程中】和【周期过程中】(以月为单位)存在的目标缺失,成为了管理重点。千万不要认为目标和提成挂钩就发挥作用了,真实的情况并非如此。



企业在目标管理问题上,首先要解决以下问题


1、 科学任务制定:不依赖或者少依赖人为感性认知的任务制定是否存在?我们可以把任务制定看做两个部分,1、基础;2、增量。基础部分用增长率的偏移平均是可以计算的,增量部分应该按提升幅度,设置奖励。在此情况下,标准是可以统一的。没有完成基础,即便有客观原因也当罚。完成了增长,即便有客观原因也当奖。以此实现平衡。切莫因为小智慧,丧失了大格局。


2、 科学任务分解:利用月权重,实现《年-月任务分解》;利用周权重,实现《月-周任务分解》,都有非常成熟的解决方案。同时既然任务可以科学分解,增量考核也应该分解管理,以适应不同层级所需要的驱动力。零售企业经历了十多年的信息化管理发展历程,试问一下有多少企业是掌握了上述两种《任务分解方案》?所以说企业对于数据应用的研发严重匮乏!并且太多的企业管理高层也严重的“想当然”了。


3、 不用层级采用不同的基础和增量管理考核。以解决自我管理问题,形成有效的驱动力,原因在于层级越高,对长周期的控制能力越强,同时能力越强,需要的容错空间也越大,用于自我调整和改善


做到了以上三点,我们可以把问题解决到【店长的周销售管理】,但即便是这样,问题仍然没有根本解决,业务的基础面如何管理?如何使【导购的日销售管理】实现自我管理。


这里首先阐述一下问题的成因:


一是【能力问题】,以往采用的月任务管理方法,一定程度上是为了规避统计和计算过程中的管理成本。如今源于信息化管理的个人销售统计已非常健全,只是如何管理还缺乏思考,能力基础已发生变化,思想却停留在原位


二是【方法问题】,沿袭以往的管理方式,在导购“日销售管理”的节点上,必然遇到问题,原因是任务分解无法贴近现实销售状况,颗粒度越小,颤音越大,同时颤音的存在并不代表状况的不合理。所以,沿袭以往的管理逻辑和经验,自然行不通。


事实上,任何业务常态的持续性,都取决于管理手段的驱动力,同时驱动力的缺失,还会放大管理过程中的“监督成本”。要解决目标管理问题,需要分层级设定指标所形成的驱动力的同时,重新对管理价值进行判定,并且重新梳理管理价值的获取逻辑。


目标管理变革


任何科学任务分解(即便脱离了人为因素),在某种程度上都是不完美的。所以在导购层级,干脆放弃了《科学任务分解法》,同时也放弃了科学任务分解所存在的弊端,原因是没有容错性,无法应对销售的合理起伏。


所以导购层级的绩效管理,采用了《平均任务法》,即:日任务=年任务÷365天(是不是有些简单、无脑?)。下面我们将从几个方面阐述《平均任务法》是如何发挥管理效力的


1、 提成制度:导购按个人销售作为提成基数,以每日店铺完成率计算提成率。并按原有激励政策,设置阶梯奖励规则(比如:任务内提成?%,完成任务提成?%,超额50%提成?%,超额100%提成?%……)。


2、 驱动力的形成:每一天都会是一个全新的开始,不会因为当前完成进度不佳,承受不必要的负面。并且假如上午班完成情况较好,很容易形成对下午班的鼓励。通过自我驱动,优势更容易放大。


3、 个人业绩竞争:此方案不影响多劳多得的分配原则,和内部业绩竞争,即便出现按班组记销售的情况,只要通过排班管理打破固定班组,一样可以体现个人能力,只不过差距会弱化,需要另外实施激励


4、 淡旺季的管理:正常的任务分解,会加高旺季任务,降低淡季任务,“避免工资起伏过大”的同时,又要考虑到旺季的完成能力,“避免打击热情”(复杂且合理的人性)。采用《任务平均法》,无需精心设计任务分解(这也是管理成本),会形成自然的淡旺季起伏。导购在【旺季】拿到更高奖励的频次会更多,因此会更加兴奋卖力,热情更不易受挫。而到了【淡季】,也不易因为士气长期低落,造成的业绩失控。至于人员流失的顾虑,直接追究店长责任好了,毕竟企业还有试用期和导购等级作为辅助解决手段。


5、 任性一点的话,店长也可以拿导购的平均提成作为绩效工资,这样会和【店铺日完成率】契合的更加紧密。不过选择区分的关键还在于,企业更强调店长的销售能力,还是管理能力!笔者更倾向后者



在管理的设计上,主要包含了以下几个内容


1、 管理层和执行层区隔管理。总监到店长均视为管理层,所以采用统一的任务制定和分解原理。而导购作为业务的执行层,则放弃了统一的分解管理,寻求更为高效的管理方法


2、 不同层级采用了不同的管理颗粒度,从而更好的匹配层级特征,增强了管理的时效性


3、 不同层级之间只向下监控一个层级,规避以往的“统一垂直监控管理”所造成的成本浪费。


曾有建议:日完成率是否应该增加周权重,以此形成周内任务起伏。如果是这样的话,倒不如修改周六、周日的阶梯绩效岂不是更简单有效?并且人为干预后,指标的合理性和驱动力的变化孰重孰轻?之所以会有这样考虑,还是基于原来的管理习惯。【数据管理是致简思维,基于数据的管理效力尽量做减法,而不是加法。】


我在前文指责了企业高管的“想当然”,主要是指:并非提供了数据基础,解决方案就会自然形成,也并非目前存在的管理逻辑,就一定符合高效、合理。就如《平均任务法》一定不会来源于业务底层一样,只有企业高层才拥有“通过数据化思维解决管理逻辑问题的核心能力”


数据驱动


数据驱动的价值在于管理生态的建立,尽可能通过驱动力实现自我管理,用尽量小的决策、激励、教育、监控、沟通成本,实现管理价值。因此,数据驱动首先要做到四个区分:【区分业务层级】,【区分业务场景】,【区分管理颗粒】,【区分管理手段】。不同的层级需要适合的管理颗粒度。


不同的颗粒度需要设定不同的指标驱动力;任何颗粒度和驱动力的错误叠加都是成本浪费。并且,不同的管理层级会有不同的管理需要:层级越高,对长周期的控制能力越强;控制能力越强,需要的容错空间越大。


以上内容均出自《服装零售精简集管理体系》,易服数创的【服装零售超级内核】数据管理模型,致力于帮助企业打造数据化管理工具(BI商业智能),促进数字化管理的行业化应用和发展。更多精彩内容欢迎关注【易服数创博客】:[url=]http://blog.sina.com.cn/ifushuchuang[/url]   或关注【易服数创新浪微博】“@易服数创”。



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