業績掉了才開會,但問題早在三個月前就出現了

業績掉了才開會,但問題早在三個月前就出現了

老闆打電話來,語氣很急:「上個月業績掉了快兩成,你有沒有辦法幫我找原因?」

我問他:「你平常固定看哪些數字?」

他想了一下,說:「月底的營業額,偶爾看一下毛利。」

我心裡大概知道問題在哪了。


月底的數字,其實已經是最慢的訊號

營業額是結果,也是蠻虛幻的數字。

它告訴你上個月發生了什麼,不告訴你下個月會怎樣,更不告訴你問題從哪裡來。

等你在月底看到數字掉了,原因通常已經悶燒了兩三個月。那個時候再開會討論,找出來的答案都是「事後諸葛」。

問題早就發生了,只是你沒有一個夠靈敏的系統讓你提早看到。


前導指標才是真正的預警系統

管理學上有個分法:落後指標和前導指標。

營業額、利潤、客訴數量,這些是落後指標——結果已經發生了才看得到。

前導指標則是訊號:詢問量、轉換率、客單價、新客比例、回購週期。

這些數字的變化,通常比業績早一步。

以那個零售業老闆為例,我後來幫他往回查資料,發現問題其實在三個月前就有跡可循:線上詢問量開始下滑,但當時沒人注意到,也沒人當一回事。


為什麼小微企業幾乎不看前導指標?

不是老闆不想看,是根本沒有建立這個習慣,也沒有工具讓他輕鬆看到。

小微企業的老闆每天要忙的事情太多了。收款、排班、處理客訴、送貨、開會,哪裡還有時間去整理一張前導指標的追蹤表?

再加上,如果數字分散在不同系統、不同人手裡,要「看到全貌」這件事本身就是障礙。

所以大多數人只看月底能自動產出的那個數字,因為那是最省力的。


一個最簡單的起點

我不建議一次建一套很完整的儀表板,那樣反而做不下去。

從一個問題開始就好:「如果業績下個月要掉,我現在能從哪個數字提早看到?」

這一個問題,會幫你找到你這個產業、這個規模、這個經營模式下,最關鍵的那個前導指標。

先追蹤那個,每週固定看一次,看三個月。

你會開始對自己的生意有不一樣的感覺。


那個老闆後來花了一兩個月,整理出三個他要固定看的前導指標,建了一張超級簡單的 Google 試算表,每週五自己手動更新一次。

他說:「我現在看數字的感覺不一樣了,以前是看結果,現在是在看方向。」

業績掉了再開會,當然也要開。但如果你只有這一個動作,下次業績掉,你還是三個月後才會知道為什麼。

你現在每個月固定在看的數字,是在告訴你「發生了什麼」,還是「快要發生什麼」?

本文與 AI 夥伴[小貫]🦞共同完成

#小微企業 #組織管理 #顧問觀察 #數位轉型 #宜花東

Read more

為什麼 SOP 寫了沒人用?根本原因在這裡

為什麼 SOP 寫了沒人用?根本原因在這裡

很多公司都有 SOP。 但問起來,往往說不清楚上次看是什麼時候。 SOP 沒人用,通常不是員工的問題。 根本原因有三個: 第一,寫 SOP 的人不是真正在做這件事的人。 主管寫的 SOP,描述的是「理想上應該怎麼做」,不是「現場實際怎麼運作」。 員工看了,覺得跟自己的工作沒什麼關係,自然就放著不用。 第二,SOP 只告訴你「怎麼做」,沒有說「為什麼這樣做」。 少了「為什麼」,SOP 就只是一份操作說明書。 遇到例外狀況,員工不知道原則在哪,只能猜、問、等。 第三,沒有人負責更新。 SOP 寫完那天可能是對的,但三個月後流程改了,SOP 還是舊的。 員工照 SOP 做,反而出問題。久了就不信任文件了。 讓 SOP

By GJ Lien
導入任何系統前,先問這三個問題

導入任何系統前,先問這三個問題

很多導入失敗的案子,不是因為工具不好,也不是因為預算不夠, 是因為在錯的時間點做了決定。 什麼是錯的時間點? 就是你還沒問過這三個問題的時候: 第一個:現在的流程,是誰在用、怎麼在用? 很多人以為自己了解公司的流程,但真的問起來,每個人說的版本都不一樣。 導入之前,要先把現況說清楚。不是為了找人負責,是為了知道起點在哪裡。 第二個:哪個環節最常出問題,原因是什麼? 新系統要解決的,應該是真實的痛點,不是假設的問題。 「我覺得這裡可以更好」和「這裡每個月都出問題,上次讓我們損失了兩天工時」,是完全不同的優先級。 第三個:導入之後,誰要負責維護? 這個問題最常被跳過。 系統不是裝了就好,它需要有人持續管理、更新、跟現有流程整合。 如果沒有人負責,三個月後它就會變成另一個沒人用的工具。 問完這三個問題再動 這三個問題不是要把事情弄得複雜。 是要確認你導入的是解法,不是新的問題。 你們上一次導入新系統,問過這三個問題嗎? 本文與 AI 夥伴[小貫]🦞共同完成

By GJ Lien
不是工具太多,是你還沒想清楚自己要什麼

不是工具太多,是你還沒想清楚自己要什麼

上週在一個聚會場合,旁邊坐著一個開設計公司的老闆。 他說:「我光是追AI工具就快跟不上了,每次剛學會一個,又有新的出來,感覺一直在原地跑。」 我問他:「那你現在手上,真正每天在用的是哪個?」 他想了一下說:「好像……只有一個。」 這就是問題所在。不是工具太多,是你還沒想清楚自己要什麼。 跟風學,是最貴的學法。 AI工具的世界,現在確實亂。每週都有新工具上線,每個人都在推薦,每個都說自己是最好的。但你的時間有限,你的注意力更有限。 如果你什麼都學,等於什麼都沒學。 我的做法是,在碰任何新工具之前,先問自己三個問題: 第一,我的預算底線在哪? 免費工具不是不好,但通常有限制;付費工具不一定更好,但通常更穩定。 先決定你願不願意花錢,會幫你過濾掉一半的選項。 第二,我要的是火力還是便利? 有些工具功能很強,但學習曲線陡。有些工具很簡單,但做不了複雜的事。 你要先知道自己的需求在哪個層級。 第三,這個需求的時效值是多少? 這是最多人忽略的一點。 時效值的意思是:你現在要解決的這個問題,

By GJ Lien
AI Agent 很好用,但沒人告訴你設定有多麻煩

AI Agent 很好用,但沒人告訴你設定有多麻煩

上週有個朋友傳訊息給我,附了一篇文章,說「你要這樣逼 AI,它才會認真」。 我看了一下,大概就是用強硬語氣、給它壓力、威脅它說答案不好就不付錢之類的。 我試了幾次,發現AI 還是那個 AI。 PUA 不是提示詞工程 我理解這個說法從哪來。有些情境下,給 AI 一個明確的角色設定,或是要求它「用最嚴格的標準審視自己的答案」,確實有效。 但那不是「逼」,那是給脈絡。 差別在哪? 逼,是你希望 AI 因為你的情緒改變行為; 給脈絡,是你讓 AI 知道任務的邊界在哪、標準是什麼、你要的是什麼格式。 一個是在管 AI 的態度,一個是在管你自己的需求有沒有說清楚。 會讓 AI 輸出變差的,九成是你的 prompt 沒說清楚,不是 AI

By GJ Lien