卓物流经营数据及业务理解思维结构能力

课程背景：

1. 物流是一个传统的行业，也是一个创新的行业，如何了如指掌

2. 现代物流场景需要知己知彼，我却无从下手

3. 物流创新方法千种，技巧万万，我却无法合理利用

4. 物流数据分析与业务理解如何不被动

5. 有什么样的思维模型工具能够帮助到我们的经营数据分析和业务理解

6. 作为服务行业，我们的思维模型工具方法的原理是什么

本课程将数据的根本出发，从服务行业的特性出发，去剖析物流行业经营数据的特点，业务特性理解和思维模型工具带给我们价值，逐步教会学员学以致用，开拓思维，形成体系。

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：物流企业核心员工与管理层

课程方式：讲演结合、全程互动、案例丰富、情景操练

课程收益：

● 让学员清晰理解数据的本质

● 让学员真正能够学会从供应链思维去寻找数据的结构优化

● 让学员能掌握 思维工具与方法

● 学以致用

模块一：物流经营服务设计与服务设计的工具原理产生经营数据

一、物流服务与产品的差异化

1. 形态-实体与虚拟

1) 实体的真实形态是什么

2) 运营的实体真实形态

3) 业务实体的真实形态

4) 财务实体的真实形态

5) 实体与虚拟的关系

6) 实体如何虚拟化

7)

1) 标准化-标准-非标

1) 标准化是企业快速复制并快速规模化的前提

2) 设计标准化的多个模块

3) 非标需求

4) 寻找共性

5) 非标向标准化的转变

6) 碎片化如何通过虚拟经济共享整合

7) 单次且循环的服务通过抽象共性把过程标准化形成产品

2) 复用性-重复适用-一次性消费

1) 产品和数据的复用性

2) 重复适用设计-产品通过一个个小小的应用场景，一次次释放服务的过程

3) 通过抽象共性把过程标准化然后重复适用于不同的场景（5S-8S)

4) 一次性消费-追究极致的短暂用途（快消品思维下的思维管理于设计）

3) 体验-弱相关-强相关

1) 用户为先（服务者+被服务者+利害关系者）

2) 追踪体验过程（功能满足+情感满足+意志满足）

3) 涉及所有接触点（设计)

4) 用户体验(验证）

案例：从沃尔玛物流经营数据看物流服务的产品差异化

二、为什么要分析物流服务经营数据与产品的差异化

1. 产品是介质，物流服务是依附产品运输储存等行为的

1) 物流的产品（如快递：定日达，定时达，夜间配---）不同产品的时效要求和客户需求差异，场景和现场解决方案，需要依托于产品去呈现物流服务的价值。生鲜品类更加突出

1) 物流服务是过程

1) 物流服务的过程数据是设计管理的核心

2) 过程包括整合物流服务，贯穿始终。当我们关注端到端服务是，过程是基本保障

3) 过程分解中会具象化时间，距离，频次，数量等

2) 将碎片化的服务通过重复的验证从而逐步实现标准化和数据化积累

1) 企业的服务初期都是碎片花需求开始的，通过整合碎片化需求共性，逐步积累验证，产生标准化的服务

2) 碎片数据积累（搬家服务，客户需求的碎片化整合后货拉拉对商业模式的进一步完善，包括规则的规范化）

3) 现场数据积累-人工智能和现场优化的基本依托

案例：京东物流

三、经营数据分析的本质

1．经营数据的分析是一个附带很多属性设计的活动

2．数据分析是一个从服务的现实出发，寻找过程的控制变量并动态调整的行为

（1）共同作用-多角色，复杂背景

（2）社会职能-提升效率、改善体验、增加价值

（3）目的-提升频次、降低成本

（4）动机-服务缺口、未被满足

（5）动作-系统性、还原法

（6）共同性-分形创新、边缘创新

案例：顺丰物流

四、经营数据设计的思维

1．经营数据设计分析的本身也可以理解为一种思维方式

（1）迭代重构-数据依据

（2）让服务显化-透明化和可视化设计的主要体现

（3）场景氛围交换-如及时派送的骑行场景体验

五、双环经营分析模型

1．分析模型

2．为正确的数据做分析

3．将数据分析做正确

4．构思-潜在解决方案与有效解决方案

5．数据分析思维模型

六、数据分析利用

1．思维框架-让数据从信息变成能力

1) 感性思维

a. 聚焦经验数据的思考

2) 理性思维

a. 关注数据价值

b. 关注数据支撑

c. 关注数据原理

d. 聚焦单点突破

3) 哲科思维

a. 探寻数据本质

b. 寻找数据基本原理

4) 觉性智慧

a. 立足现实

b. 面向未来

c. 依据数据-决断趋势，定策当下，智谋未来

2．创新数据认知原理与认知

1) 什么是一

a. 破解创新，从数据寻找最基本的原理

b. 决战和现场解决方案从基本确定或者完全确定的数据点出发

c. 从业务场景到数据寻找业务的基本元点，从元点出发设计，这就是一

d. 没有绝对的真理，但有确定的数据，数据是追寻源头解决问题的核心支撑

e. 好的现场管理-整洁是一，有序是一，规范是一，空间是一

2) 数据分析后要击穿什么

a. 数据分析-产品

b. 数据分析-盈利能力

c. 数据分析-运营能力

3) 怎么进化

a. 定义数据差异

b. 定义业绩差距

c. 对标标杆企业

d. 利用先进技术

e. 严格流程规范

案例：极兔的崛起

模块二：思维设计结构的原理与模型搭建

一、经营数据分析和思维模型

1. 物流服务思维设计原理

1) 人物研究原理

a. 岗位

b. 职责

c. 效率

2) 物流服务设计制造原理

a. 为谁服务

b. 发起与结束

c. 流程节点设计

d. 指标设计

3) 物流服务设计中的闭环原理

a. 数据闭环

b. 运营闭环

c. 考核闭环

4) 物流服务中的动作闭环原理

a. 关键动作定义

b. 动作回馈记录

c. 异常反馈与解决闭环

5) 物流服务中的迭代反馈原理

a. 改进计划

b. 分布创新

案例：大疆物流科技对运输成本的分析模型

模块三：物流运营数据分析服务设计工具的用法

一、数据画像十个问题

1) 数据分析的对象是谁

2) 运营数据有哪些差异

3) 如何验证差异

4) 不同数据的模式是什么

5) 如何把数据抽象成角色

6) 如何定义场景

7) 如何验证场景

8) 验证结果如何归纳

9) 如何融入供应链整体

10) 如何持续迭代

二、典型数据画像的方法

1、 模型图

案例：制作客户流程的基本原理

模块四：物流运营数据服务分析工具的边界

一、找出服务过程的低谷

1. 运营数据的目的-服务缺口模型，用户在哪里经历了痛苦和阻碍

互动：模拟回答

(1) 这是会怎么做

(2) 这时需要怎么做

(3) 能理解这个功能吗

(4) 用户的需求任务是否完成

案例：沃尔玛Inbound项目分析

互动：找出自己企业的一个未被满足的机会点

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