【独家】Diana：IVD企业筹建系列之四<数据统计分析>

diana_zhang

一个新兴的企业从千头万绪开始，如何在这千头万绪中找到可以持续发展的规律？如何能够尽快的了解企业所拥有的资源和优势？如何能够找出企业发展的困难和存在的问题？这些都需要管理者对企业日常运行的各项数据进行有效分析，从数据分析中找到答案。可能有人要说，企业才开始筹建，没有销售、没有产品生产，有的只是少数几个人的团队，每天每个人都可能做着不同的事情，哪有什么数据需要统计分析。其实不然，企业的数据统计分析不是从企业开始生产才生成的，也不是因为有了销售额才需要做数据统计分析。而是在企业筹建之初就需要不断的累积、分析，再累积、再分析。只有这样才能够更好的为企业今后的发展打下坚实的基础。我们今天就来分享一下在企业筹建之初的数据统计和分析。

一、数据的来源

说到数据的来源，我们不得不先来澄清一下什么是数据？在百度上这样描述数据：数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。

从上面的文字我们可以看到数据不能单纯的局限在数值上，而是可以延伸到文字、图像和声音等。所以，不要单纯的把销售额、生产批量这些才认为是数据，而忽略了在企业管理中广泛的可以进行统计分析而且是对企业今后发展起着关键作用的数据资料。

我们可以把采购供应商作为数据，把招聘人员作为数据，把办公用品消耗作为数据，甚至可以把公司用车的汽油消耗量作为数据进行统计分析。所以，对于企业筹建之初的每个人都应该在自己的工作范围内去搜集和汇总数据，作为企业今后制定战略规划、成本控制甚至是撰写投资报告的基础。不要忽略身边发生的每件事情，也许就是这件事情改变了企业的命运。

二、如何搜集数据

我们清楚的了解了什么是数据之后，就需要知道该如何搜集数据。一个好的统计分析是基于数据的搜集的。在统计学中我们都知道样本的入选是非常重要的，那么在日常的工作中我们要如何搜集这些没有明确量值的数据呢？下面我们就举个例子来说明，数据是如何被搜集的。

在企业筹建之初，采购和人员招聘是非常繁重的两项工作。但就是这两项工作，就让很多从业人员叫苦不迭。为什么呢？我们一个一个来分析。

1、采购数据的搜集

       在企业筹建之初，刚开始的时候资金还不是很紧张，但为了维系企业的持续发展保持必要的流动资金和后备金是非常重要的。所以对一个刚刚开始起步的公司来说，采购需要做到的是“只买对的不买贵的”。所以采购工作就尤为重要了。但对于采购来说除了采购物品的质量和价格是衡量一个采购人员是否足够专业之外，其采购数据的搜集也是非常重要的。

        在管理学上，我们强调一点是：与供应商建立互惠互利的关系实现共赢。我们都知道供应商不可能做一笔亏本的买卖，因为追逐利润是每个商家必须要做到的事情，如果某个供应商在这次的生意上做出宁可亏本也要成交的举动说明他一定是看到了而且有了百分之一百的把握可以有更大的生意在他的掌控之中。所以，与供应商建立其良好的合作关系也是降低采购成本的很好的做法。但是面对着如此多的同质化供应商要如何甄别该与那个供应商建立起伙伴关系呢？这个决定就需要来源于采购的日常工作的数据搜集。例如我们可以针对每次采购的供应商建立一个表格来描述其工作：

表1    供应商基础服务表

序号	问题	供应商A	供应商B	供应商C
一、	订单处理情况
二	送货过程处理
三	发票跟踪处理
四	设备安装调试处理
五	采购结束后的跟踪访问情况

        对于这样的分析举例我想你还可以根据自己的日常工作做出很多来。并且，我们还可以将每个大项的内容具体的细化为衡量其服务的标准，如表2所示

表2    供应商基础服务表

序号	问题	供应商A	供应商B	供应商C
一、	订单处理情况
1	在接到订单电话后不会再次打电话来核对订单，但从未发生过送货错误
2	需要传真或E-MAIL下单，且从未发生过送货错误
3	会在下单后的20分钟-24小内核对订单且从未发生过送货错误
4	从未核对过订单但会发生送错货物的情况，但一般会在48小时内更换
5	从未核对过订单但会发生送错货物的情况，而且换货需要再次与商家沟通，且反复多次才能更换

2、关于人力资源的数据搜集

       我们现在经常听到很多HR抱怨现在招聘不好做，现如今应聘者获取招聘信息的渠道不再是单一的平面媒体或者是现场招聘，各大招聘网站从全国知名的智联、51job到地方的人才网，再到现在做的风风火火的赶集网、各类专业网站上都有相应的招聘信息，甚至在Q群、微信群都可以看到，那么怎样的招聘渠道可以让那些目标应聘者快速的了解到企业的招聘信息呢？该提出怎样的入职条件让应聘者可以加入这个团队？该如何提供合理的薪酬福利或职业规划为企业留住人才呢？这些都是困扰着管理者的问题。同样这些问题摆到HR面前时是否可以拿出有效的分析数据来让管理者清楚的知道员工入职前和入职后所面临的问题呢？所以，HR的数据搜集工作也很重要。

       我们现在的HR太过依赖网上数据，例如做工资分析表就去找智联要一份当地的薪酬调查，然后根据智联上面提出的薪酬幅度给出工资的建议。一个办公室的文员的薪酬可以从月薪2000元到8000元。这样随意的薪酬幅度让人员招聘不是买方市场而是卖方市场。所以，我们不应该将数据的搜集工作建立在这样的层面上，而是应该建立在自己的工作过程中。

        例如我们需要比较招聘渠道对人员招聘的影响，我们可以搜集如下表3的数据

表3   招聘渠道比较表

序号	问题	智联	51job	当地人才网	赶集网	Q群
1	从招聘广告发出到收到第一份应聘简历的时间
2	从招聘广告发出到收到第10份应聘简历的时间
3	从招聘广告发出到收到第1份符合要求的应聘简历的时间
4	从招聘广告发出到收到10份符合要求的应聘简历的时间
5	发出面试通知占总应聘人员的百分比
6	面试到岗人数占总应聘人员的百分比

等等这样的问题我们都可以一项一项的列出来并整理成数据。

三、数据的统计

         数据搜集是为了进一步统计和分析数据。所以数据搜集之后一定要进行汇总统计，否则就失去了搜集数据的意义。

         我们习惯了对数据的统计是按照计算量值的方式进行，那么对于如表1这样的数据要如何进行统计呢？其实这样的表格我们可以采用自己赋值的方式来进行数据统计。例如，我们可以按照10分制的方式对表2的每项服务标准进行打分，打分结果如表4：

表4    供应商基础服务表

序号	问题	供应商A	供应商B	供应商C
一、	订单处理情况	10	8	0
1	在接到订单电话后不会再次打电话来核对订单，但从未发生过送货错误	10
2	需要传真或E-MAIL下单，且从未发生过送货错误		8
3	会在下单后的20分钟-24小内核对订单且从未发生过送货错误
4	从未核对过订单但会发生送错货物的情况，但一般会在48小时内更换
5	从未核对过订单但会发生送错货物的情况，而且换货需要再次与商家沟通，且反复多次才能更换			0

        从上面的打分情况我们就可以很清楚的知道供应商A在订单处理这个环节上明显比其他供应商做的好，以此类推我们可以将采购每个环节都对供应商的工作进行量值评价，这样就可以客观的反映供应商的工作情况。而且这个打分的办法还可以做到不依赖采购人员的变更而改变，所以，从一个侧面来说对供应商的评价也是一个相对客观的评价，避免了由于人员的更换而造成供应商的更换造成的公司损失。

四、数据的分析

        数据的搜集和统计，其实都是为了数据的分析做准备的。企业在发展的过程中不断的分析之前搜集和统计的数据，能够为今后的各项工作的决策做出很好的准备，避免很多拍脑袋的决策。

        无论是投资人还是职业经理人，在新建企业之初最为苦恼和焦虑的事情就是企业已经明确了发展的方向之后要如何具体的运作。什么时间通过什么渠道招聘什么样的人？这样的人该给什么样的工资待遇？企业在日常开支中如何做到有效节流而不损害企业和员工的根本？这些具体的问题无时无刻不在发生，需要职业经理人做出快速的反应和决策，一旦被拖延有些事情很可能就是一个潜在的隐患甚至成为一个定时炸弹随时爆炸。但每个决策都关乎着企业的投入，这对职业经理人不可谓不是一个考验。

        我曾经见识过不问青红皂白也不问企业过去将来的快速决策型经理人，盲目的扩大人员队伍造成了人员入职之后无所事事，快速的资金投入造成了设备、材料的浪费。同样也见识过优柔寡断型的职业经理人，对于一项该做出的决定迟迟不下决心，基础职位的一名人员面试7、8次还是无法做出应有的决定，以至于被面试的人自己都失去了耐心。公司成立了大半年的时间还没有一项明确的行政管理制度，以至于员工对很多事情无所适从，造成高级管理人员整天被琐碎的事情缠着无法脱身，而基层人员却又不知道自己该如何进行工作。

        我们会发现在企业这种情况非常普遍，不是管理者拍脑袋做决定就是不做任何的决定。其实这两种情况都是由于没有很好的进行企业内部的管理数据进行搜集、汇总和分析造成的。没有完善的数据系统作为支持，让管理者没有能够可以做出决策的数据作为支持，其结果必然如此。

        那么如何对数据进行统计后的分析呢？我们就上面的例子来说其实就很简单。对于供应商的基础服务打分之后，谁的服务好谁的服务差就一目了然了。那么该与谁合作建立合作伙伴关系也就变成一件简单的事情。不过对于供应商的筛选除了其服务之外还需要筛选其所提供的产品的质量，毕竟我们采购的根本是商品。而服务是附加在商品之上的一项增值。

        同样的道理，在很多日常工作中我们都采用这样的数据搜集整理工作，就很简单的将工作的结果进行量化，将过程进行量化。这些被量化的结果和过程，通过比较的图表、分析以及工作的汇报总结很快的传递到管理者，作为管理者决策的支持。这样就避免了为了购买办公桌都需要总经理亲自去家具商的现场看样板的情况了。

        数据的统计图表可使用Excel中强大的数据统计分析工具来完成。例如我们对10月份的员工额外福利进行的统计数据分析图表如图1所示：

图1  10月份员工福利金额分配表

       我们从这个图表中很清楚的看到，中餐补贴占据了员工福利中相当大的比例，是仅次于车辆补贴的部分。那么我们可以向员工了解一下，通常在公司提供的福利中工作餐的员工满意度是最低的。行政部门投入了相当大的精力改善员工的工作餐但得到的满意评价却很少，究其缘由就是众口难调。既然如此，是不是将公司统一的配餐制改为公司发放工作餐补贴金的方式即减少了行政部门的工作同时也解决了众口的问题。

所以这样的数据分析就能够很好的解决公司的问题。同样的道理，如果企业树立一种数据搜集、整理、汇总、分析的文化，那么假以时日必然是可以很好的来支持企业管理者做出每一项决策。

五、数据的反馈

       数据的搜集、整理、汇总和分析是为了企业管理者做出决策而准备的，不是让其躺在电脑中睡觉的。所以，数据的反馈是最重要的。很多人习惯了一种做事的方式就是管理人员不要数据分析报告就不写报告，或者是每项工作虽然有报告但没有数据，只有语言描述。这两种做法都无法将数据分析的结果传递到管理者。我们一定要养成写数据报告的工作习惯。每项工作结束后，每个月的月末工作总结都是数据总结、分析和反馈的过程。

       数据的反馈最忌讳的就是年终需要做报表的时候才想起来搜集整理数据；或者是当管理层需要数据的时候才去找数据，这样搜集整理和分析反馈的信息一定不是全面真实的信息，甚至有可能由于时间紧产生数据错误。之前我共事的公司就出现过年度预算前，行政部门开始整理半年的员工工资收入作为下一个财政年度的薪酬数据基础，结果由于人员错误，工资的计算仅计算了每个月发放的工资，而没有将公司为员工缴交的保险费用核算进去，使得人员工资的预算出现了较大的偏差，最后还需要重新核算各项数据以找出偏差影响了整体工作的进程。

       所以，数据无论是搜集、整理、汇总和分析以及反馈都应该是时时刻刻在进行的工作，企业只有不断的通过这样的数据搜集、汇总分析的过程，才能从庞杂的日常管理工作中找到企业发展的规律和优势，才能扬长避短，才能开源节流，将新企业引领到不断蓬勃发展的道路上去。

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阳光的梦

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kaka

很多HR抱怨现在人越来越难招，如果每个HR都会做这么详细的数据分析，肯定会好很多。

岁月静好

数据图表分析，受益了好多。