这里提到的“大数据”是企业管理中的数据，大数据在这里有两个基本含义：一个是数据量庞大；另一个是数据涉及的面广。如现行的金税三期系统6中就采用了大数据，对企业的收入、成本、利润、存货、银行账户、应纳税金额与企业自身历史数据进行横向比对，同时用行业大数据中的这些项目与企业进行匹配。可以说，金税三期最大的威力在于运用大数据发现企业的税收违法嫌疑。

同理，企业也可以运用企业大数据提升经营管理的水平，请看下面的案例。

【案例45】成本大数据剖析提升6%净利润率

2011年8月，笔者带领咨询团队到某外资食品饮料企业进行调研诊断，该企业员工近200人，已成立18个年头，每年销售额在1个亿左右，部分产品在行业内名列前茅，有一定的品牌影响力，产品主要销往国内KA市场。

企业自身认为自己的经营管理存在有一些问题，应企业聘请，咨询团队进驻企业开始调研诊断，落实以经营为导向的组织变革活动。

经过1个月的诊断，企业在成长性、企业盈利能力、企业营运能力、资源控制能力、管理体制、管理运作体制、企业文化等诸多方面不同程度存在一定的问题，企业近3年整体经营无论是规模上（年销售额）还是利润上（净利润率）都在走下坡路，企业领导整天忙于救火，存在成品库存过高、产销不协调、呆滞物料库存高、新客户开发少、退货较多、利润率较低等诸多问题，调研还发现该企业净利润率远低于同行业水平。

一、初步共识：现阶段利润需要从企业内部挖掘

经与企业决策层多次讨论后，咨询团队内部讨论分析认为，在提升企业的利润上，提升企业的规模上存在较大难度。

一方面是国内的行业市场布局已形成梯队化，各企业都有自己的位置和地盘，短期内难以“蚕食鲸吞”发生大的变化，即使销量提升了，企业自身也会支付高额的成本并付出惨重的代价。

另一方面是企业在以往的发展过程中，过多地依赖业务人员的个人能力，各级业务人员是高收益的所得者，高收益使得各级业务人员求稳心态严重，没有开拓新市场的动力，引入新的业务人员难以留存，新产品开发缓慢缺乏竞争力。

而外部的外资竞争对手开始涉入企业的主营产品，一些大型企业和有资金的民营企业不断地进入这个细分领域，企图瓜分一块“蛋糕”，出于营销防御目的，企业聘请了形象代言人，同时在竞争激烈的区域展开一系列促销活动。

总之，现在不是提升销售规模的最佳时间，企业保证现有的销售区域不缩小、销售额不下滑就行。

与企业方决策层讨论，在这个问题上，管理提升的主要方向是加快新产品开发，提升新产品投入市场速度，理顺销售运作的各个流程，提升利润率的方向目前只能从企业内部挖掘，在这个问题上双方达成了共识。

二、首要问题是否是退货产生分歧

接下来咨询团队提出的一个重要问题，企业方却认为这个问题比较普通并不重要，双方在处理问题的方向上存在较大分歧，双方的沟通一度陷入僵局。

咨询团队提出了企业关于产品退货的管理是目前存在最重要、亟待解决的问题，认为退货问题是提升利润的关键环节，退货严重增加了销售费用、制造费用，吞噬了企业的一部分利润，处理这个问题的同时解决内部效率问题、品质问题。

企业方认为退货问题并不严重：

​ 主管生产的厂长认为，这个问题没有那么严重，内部品质管理上是有一些问题，但主要是产品送货出去是良品，临近过期产品、未销售的产品和其他公司的不良品有时也会一起退货回来，退货看起来有点儿多，跟出货数量对比根本不多。有时车间忙于生产，退货品处理不及时，建议销售部门和各个客户沟通清楚不要把其他公司的产品夹杂着一起退回来，现在重点是生产效率有问题。

​ 企业方营销总监也坚持认为这些退货问题很正常，产品没有卖掉只能退回来，客户的供应商数量多、仓库管理人员人数有限，各个厂商的货物太多有时分不了这么细，公司的不良产品也有退到别的厂家，只要总数量够了就行，这样的现象每天都能看到，同行也都是这样，这是司空见惯的事情，厂内还是把产品质量做好一些，重点应该放在生产效率的提升上。

​ 企业负责内部整体管理的一位董事也表示，退货是有一些，但是没有严重到影响利润率的程度。

​ 企业董事长也认为这是内部质量管理和销售部门与客户沟通的问题，并不是提升利润率的关键环节。

这时，咨询团队向企业方询问产品退货率是多少？他们的回答基本一致，凭经验估计应该在3%以内，最多不会超过5%。于是，咨询团队打开了最近3个年度每天的退货数据和每月退货分析（这些数据企业里大部分没有形成电子记录，只有原始《退货单》，诊断时安排管理人员补录入，咨询团队对这些数据进行了二次核对和深入分析）。

数据统计分析显示：最近3年每月平均退货率为8.79%，旺季的个别月份在15%以上，企业方参会人员有些诧异，这与他们估计的数据差距较大。接着咨询老师展示了产品不退货的处理流程和产品退货处理流程，附上工序和主要工序处理费用，如下所示：

A：正常处理流程（5道工序）：生产入库→装车→运输→卸车→交客户仓库。

B：退货处理流程（24道工序，从通知退货算起）：生产入库→装车→运输→卸车→交客户仓库→通知退货→装车（人工费）→运输（运输费）→卸车（人工费）→入公司仓库（租赁费）→清点（人工费）→拆整箱包装（物料费+人工费）→撕掉单个饮料瓶标签（物料费+人工费）→倒掉饮料（物料费+人工费）→清洗处理饮料瓶（水电费+人工费）→点收饮料瓶（人工费）→削瓶口入库（只有部分可以回收利用，物料费+人工费）→粉碎（电费+人工费+物料损耗）→吹瓶（水电费+人工费+物料成本+机器损耗+模具费用）→检验+包装（电费+人工费+物料损耗+机器损耗）→饮料生产（水电费+人工费+物料成本+其他制造费用）→消毒灌装（水电费+人工费+原材料+其他制造费用）→检验（检验费用）→灌装及包装（水电费+物料费+人工费）→生产入库（人工费）→装车（人工费）→运输（运输费）→卸车（人工费）→再次交客户仓库。

以上显示，退货处理流程比正常处理流程多了19道工序，产生了额外的大量物料成本、人工成本、运输费用及其他一系列费用。

三、针对退货问题开展动作

这些数据和资料展示后，笔者提出这项议题暂时搁置，请企业方会后收集这些数据并做分析然后再讨论1次，1周后针对这个方向性的问题做最后决议。

1周后召开了会议，会议一开始，企业董事长主动表示退货问题的确是目前最重要的经营问题，是提升利润率的主要环节，他已经要求业务部门与各客户沟通退货标准，希望通过修改部分合同条款约束退货，调整部分销售政策，从客户端减少退货。

针对内部品质管理问题，大家也达成了主要共识。

​ 内部需要提升售后服务响应能力及速度。

​ 从品质管理入手，完善品质控制体系，特别是生产环节，从建立品质标准开始。

​ 规范新产品研发、试产、量产流程，未通过试产评审验证的不予量产等。

会后，外部的问题由企业董事长亲自带队与各大客户开始了谈判，修订合同并调整了相关销售政策，讨论并实施多种营销方式避免客户退货，如采取购买一定数量的产品赠送一定数量产品的方式等，同时内部也开展了一系列品质改善活动。

三个半月后，外部的谈判、重签合同工作全部完成，开始执行新的销售政策。

​ 内部品质标准初步建立，品质控制体系基本形成。

​ 对即将进入量产的产品进行标准化评审，减少重大品质异常。

​ 售后服务响应能力及速度有所提升。

​ 产品整体品质得到提升，受到客户好评，产品退货率降至0.3%以内。

经财务统计，此项减少退货活动直接提升净利润率6%以上。

企业董事长在总结这件事时表示，退货问题早就应该解决，大家都在说退货多，只是一种感觉，究竟是多少没有人告诉我，就是没有用数据说话、用数据分析、用数据决策；这次活动提升的净利润，假如是卖产品，公司需要卖多少产品才能有这个收益。数据分析真是好用，以后全公司都要学会用数据说话。

这个案例说明，用大数据分析、诊断，可以精准地判断、把握问题，通过数据分析透视全局，各部门合理分工、共同合作，能够提升企业的经营水平。

同时说明，企业管理是一套精密的系统，系统诊断、系统思考能够从系统角度，从 “体”“面”处着眼，从“线”“点”处着手解决问题，而大数据就是系统的眼睛、解决问题的线索，企业管理的地图。

如果说大数据是企业管理的地图，那么目标就是地图中的GPS，目标成本就是成本管理中的GPS，请看下一个方法──目标成本法。