京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何让小微企业成为“永动机”
在哥伦比亚大学和纽约大学的营销学课中,有极大的篇幅都被同一个名字占据:Peter F. Drucker(彼得·德鲁克)。这位被誉为现代管理学之父的营销管理大师,在他逝世十年后的今天,依然影响着华尔街的营销精英们。他著有的《德鲁克论管理》、《二十一世纪的管理挑战》和《德鲁克精华》被当今很多管理大师视为管理学圣经。
在与美国一著名营销策划公司的主管Harold Goetz(哈罗德·戈茨)交流的过程中,他多次向我推荐The Essential Drucker(《德鲁克精华》)一书。戈茨先生认为,如果我们没有时间和精力去仔细阅读德鲁克的著作,《德鲁克精华》会让我们对于他的思想有一个初步的、系统的认识。然后再去寻找自己感兴趣的方面,去阅读德鲁克其他的著作。我对于德鲁克的最初认识,就是源自于《德鲁克精华》一书,而正是这本书,使得我产生了对于如何用大数据将德鲁克的理论落实的兴趣。
《德鲁克精华》总结了德鲁克一生中最为精华、最为重要的观点。在这本浓缩了德鲁克所有精华观点的书中,德鲁克专门拿出一章来讲营利性组织该如何向非营利性组织学习。德鲁克在《非营利组织的管理:原理与实践》一书中提到,如何能够保持员工的积极性,是每一个企业所面临的挑战。上到大型集团,下到小微企业,任何运营超过一段时间、进入公司发展平稳期的企业都会面临着调动和保持老员工积极性的问题。
德鲁克认为解决营利性组织员工积极性问题的关键,就是要让企业和公司向非营利性组织学习。非营利性组织通过对于自身理念的宣传,将其所追求的理想,作为组织共同奋斗的目标灌输给每一个员工。这种对于共同理想的追求将会不断驱使着这些无薪或低薪的员工向组织的目标前进。而这种非营利性组织的理想就相当于公司的企业文化。
那么对于企业来说,企业文化的建设和推广,将是决定其是否能够持续刺激员工积极性的关键所在。
然而,对于小微企业来说,建立起有效的企业文化,在短时间内难以被实现。虽然小微企业的员工数量较少,相对于大型企业来说,员工的积极性比较容易被调动。可是,倘若小微企业也出现了员工积极性的缺乏,对于企业的损害将是巨大的。
小微企业看似处于整个商业社会食物链的最底层,实际上却是组成商业社会的主体部分。根据长尾理论,小微企业对于整个商业社会的影响实际上并不比商业巨头们小。况且所有大型企业的前身都是小微企业。倘若一家小微企业能够将企业文化建立完善,使得员工的积极性得以长时间的保持。那么这家企业具有的潜力是巨大的,前景是绝对光明的。像这样具备了完善的企业文化体系的小微企业,将会迅速地崛起。
在之前的文章中,我谈到了狭义大数据论在现阶段商业社会的三个应用:打破企业内部的障碍、打破行业之间的壁垒、打破顾客对营销的反感。其中大数据对于打破企业内部障碍的指导作用,恰恰能够解决老员工缺乏积极性的问题。
我在参与国内一家营销策划公司的一个项目的时候,遇到过这样一个案例。浙江省一家上市纺织公司找到我们,希望我们给他们解决企业效率低下,收入连年下滑的问题。经过分析后,我们清楚地意识到,这家上市公司最大的问题就是老员工消极怠工,使得整个公司的氛围相当负面。新员工在进入公司后,积极性也迅速地被磨平。在发现了这样的问题以后,我们与公司的负责人进行了沟通。这家公司的负责人,实际上对于这个问题早已明了。但是因为老员工有了一定的资历,而且拥有着相当宝贵的经验,再加上公司在改制时和老员工曾经签订了新合同,导致于公司无法将这些所谓的“毒瘤”清除。这家公司的领导将希望寄托于我们,希望我们能够提供一个清除这些老员工的方法。实际上,在了解德鲁克的思想以后,我们能够清晰地认识到,这家公司的问题其实出现在了企业文化的严重确缺失上。但是由于他们认为,企业文化推行的速度慢、见效周期长,同时当时大数据技术还不成熟,所以这家上市公司并没有接受我们的改造。前不久,我在与营销策划公司CEO的聊天中得知,这家上市公司直到现在依然处于困境当中。
在管理一家上市企业的时候,实际上与管理小微企业没有本质上的区别。甚至管理小微企业比管理上市企业还要困难。那么小微企业应该如何迅速地建立起一个有效的、深刻的企业文化体系呢?
一家企业就如同一个电路板,每个员工就像是电路板上的一个元件。每个电路元件之间如果存在着非常大的电阻,那么这个电路板的运行效率将会非常之低。而狭义大数据的出现,将能够帮助小微企业疏通电路间的电阻,提高企业的效率。
我们将大数据分析推行到企业的所有部门,推行到每一个员工,授予每一个员工对大数据的使用权。所有职能部门在运营的时候,均从大数据的角度出发,通过对大数据的分析来进行决策。每个部门都要对大数据的解读和分析进行共享。
例如一家B2C公司,在获得了顾客及潜在顾客的大数据后,将这组大数据进行共享。管理部门通过对这组大数据的分析,来合理地分配资源,最大化公司资源的价值。管理部门对于大数据的掌握,将打破公司职能部门之间的界限。各个职能部门将得到有机的融合,并且共同参与到公司的决策中来。生产部门通过对这组大数据的分析,来判断什么样的产品能够最迎合顾客的需求,从而确定每一项产品的生产量。营销部门通过分析同一组大数据,来制定最合理的营销方案,针对每一位顾客的需求制定相应的销售计划。财务部门通过分析这组大数据来预判公司的收入,制定公司的财政计划。这种有机的大数据化,能够最大化公司投入的效果,并持续地刺激员工的积极性。
我们要知道,每一个员工对于大数据的解读和分析都将推动整个公司的发展。而对于大数据的理解将是决定员工价值的重要部分。这种模式将会最大化地调动起员工的积极性。同时,根据狭义大数据论,随着大数据的发展,数据量将会不断扩大,直至我们人类无法企及的高度。这样庞大的数据量可以持续地刺激员工去探索,刺激员工去为企业创造价值。
当公司自上而下、自内而外地大数据化之后,企业文化的推广将会一马平川。
甚至可以说,大数据化本身就是一种企业文化。
狭义大数据对于打破企业内部障碍的作用,实际上相当于企业文化的作用。这种员工之间的协作、部门之间的数据共享将会形成一种良好的企业氛围。
在拥有这种良好的企业氛围之后,公司可以再通过大数据分析来确定公司最终能够达到的最理想状态。这种最理想状态将会成为公司架设企业文化的重要依据。
如同一台发动机,公司各个部门、每个员工都是这台发动机中的一个齿轮。齿轮在转动的时候,必然会和其他的齿轮产生摩擦。这种摩擦所做的功,就是我们讲的DWL(无谓损失)。而大数据化和企业文化的有机结合,就如同一个完美的润滑剂,让齿轮与齿轮之间的摩擦减小,甚至完全消失。根据达芬奇提出的理论,一台机器一旦开始运转,如果没有摩擦阻力的作用,是可以永久持续运动的。
也就是说在大数据化与企业文化的共同作用下,小微企业就能够充分调动员工的积极性,打破部门间的障碍。即使无法实现永动的梦想,小微企业也可以得到迅速的发展。
所以说,合理利用大数据,可以让小微企业在低投入的情况下,创造出惊人的财富。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05