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  • 顺丰内外部环境分析.doc
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    2020-12-30 13:07:12

    顺丰内外部环境分析

    一:快递的概念

    快递行业是20世纪末在美国诞生的一个新兴行业;快递,是指快递公司通过铁路,公路和空运等交通工具,对客户货物进行快速投递。快递的特点是,点到点,快速方便PEST分析又称大环境分析,是宏观环境的有效工具能够外部环境。

    (1)政治环境(Political)

    政治环境因素,是指对组织经营活动具有实际与潜在影响的政治力量和有关的政策、法律及法规等因素。

    年,国家制订了十二五规划提出要继往开来大力推广快递服务首次在法律上明确了快递企业的地位提出了邮政市场鼓励竞争、促进发展的原则补充、完善了寄递渠道安全监管的制度和措施修订了邮政业务资费的制定机制相关规定为行业的良性发展提供了有力的法律保障,为行业内的快递企业的自身规范提供了依据。快递业务经营许可管理办法设定了更全面、更严格的快递业经营许可标准,为国内的快递企业的发展确立了更高、更明确的目标必将促进国内快递行业向着规范、有序、健康的方向发展。对服务能力、安全保障国家邮政局2012年12月31日发出通知,要求各省(区、市)邮政管理局切实加强对快递服务的监督管理,提高快递服务质量。通知指出,有媒体先后对部分快递企业发生内件丢失、野蛮分拣、霸王条款等违规行为进行了报道,引起了社会公众的高度关注。针对报道中涉嫌违规的快递企业,有关省(市)邮政管理局要进行约谈和依法严肃处理。

    通知要求,各地邮政管理部门要采取措施督导辖区内快递企业严格执行有关法律法规和《快递服务》标准、《快递业务操作指导规范》等规定和要求,认真履行服务承诺,努力提升服务质量。有关省(市)邮政管理局要督导快递企业总部加强自身品牌网络的管理工作,在所属公司和营业网点中要严格执行统一的服务标准、操作规范和操作流程,严禁出现野蛮分拣和抛扔、踩踏快件等违规行为。

    通知指出,要结合开展快递服务质量专项整治活动,严肃查处快递企业损害消费者合法权益的行为。对消费者申诉中反映快件延误、快件丢失短少、快件损毁、收投服务等突出问题,以及媒体曝光的典型案例进行重点查处,要充分发挥专项整治活动的作用,推动企业加强管理,改善服务,提高服务质量。

    对未经许可违法经营快递业务,以及通过加盟、委托、承包等形式超出许可范围违法经营快递业务的行为,要依法严厉查处。要加强对快递企业持续符合经营许可条件的检查,要综合运用许可变更、年度报告、市场退出等手段,对不能持续符合许可条件、快递服务质量低劣,严重损害消费者利益的快递企业,依法予以处理。

    通知要求,各地快递行业协会要积极发挥行业自律作用,切实落实行业自律公约。要通过树立典型企业、解剖问题企业,引导快递行业加强自律,推动快递企业强化管理。[7]

    国家邮政局《邮政普遍服务基金征收使用管理暂行办法征求意见稿》要求快递企业缴纳邮政普遍服务基金,被称为是份子钱,引起广泛关注。经济环境主要包括宏观和微观两方面的内容。宏观经济环境主要指一个国家国民收入、国民生产总值及其变化情况以及通过这些指标能够反映的国民经济发展水平和发展速度微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者的收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素这些直接决定着企业目前及未来的市场大小。

    改革开放政策的贯彻实施,为我国的经济市场注入新鲜跃动的血液。经过三十多年的发展,我国在世界经济中的地位逐渐上升,居民生活和消费水平稳步提升,国民经济飞速发展。加入WTO也是我国经济发展的重要契机,使我国经济发展更趋于多元化,由此也充实了我国的资本市场同时带来制造业和零售业的繁荣,这些变化都必将使快递业的需求进一步扩大。

    随着世界经济的发展,世界各国的经贸往来日益频繁,跨国经济活动在不断增加,这使得国家与国家间的快递活动也呈上升趋势发展。中国作为具有强劲发展势头的经济大国,与世界各国的贸易增多,带动了中国的快递业也迅速发展起来

    进入九十年代中后期尤其是最近几年,随着电子商务的迅速兴起,物流配送需求的数量与类型大量增加。在强烈运输需求的推动下,快递货物运量快速增长。此外,以因特网为平台的电子商务必将引起在线交易成几何速度增长,配送瓶颈的解决需要大量的门到门服务,而这为快递企业的星期提供了得天独厚的契机。过去主要为公司单位寄送商务快件的快递公司逐步走向普通老百姓,特别是随着网上购物的兴起,快递成为很多年轻人的消费依赖

    (3)社会文化环境(Sociocultural)

    社会文化环境包括一个国家或地区的居民教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观念等。 文化水平会影响居民的需求层次; 宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行; 价值观念会影响居民对组织目标、组织活动以及组织存在本身的认可与否; 审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。

    首先,随着电子商务的发展,越来越多的消费者改变了其生活方式网上购物成为了一种尚,

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  • 随着市场环境的不断变化和改善,企业的业务流程也是随着变化改善尽量做到了与市场的同步性,一些企业的管理者能够有效地改善内部的流程管理,运用一些手段帮助企业进行改革和优化,成为流程管理案例中的一些成功企业...

    随着市场环境的不断变化和改善,企业的业务流程也是随着变化改善尽量做到了与市场的同步性,一些企业的管理者能够有效地改善内部的流程管理,运用一些手段帮助企业进行改革和优化,成为流程管理案例中的一些成功企业,让企业能够实现可持、续性的发展,下面小编就跟大家一起来探讨一下企业流管理案例中的优势和劣势。

    一、企业流程管理的优势

    1、决策者的优势

    一个有着远大的发展目标和创业精神的企业,必定是由眼界高原并且热爱这一行业的高素质高科技有着很好人格魅力的管理决策层,让企业能够得到优化改革决定的因素。

    2、企业的精神

    一家流程管理案例成功的企业,它从管理层渗透出来的企业精神是让各个部门相互协调配合,有序的共同性会让企业成功取得良好效果。

    3、人才的积累

    企业在实行流程管理过程中必定需要一批高素质人才,这就是体现一个企业的底蕴所在,一个目标远大的企业必定会在人才这一方面大力的培养,以便促使自身能够更上市场发展的需求和时代科技进步所需要的技术性人才。

    二、企业流程管理的劣势

    1、观念方面

    观念上这是国内绝大部分已经实现了流程管理或者正要准备流程管理企业共有的问题,不能够产生优越感,一定的居安思危,让企业随时能跟上时代的步伐。

    2、管理结构的问题

    虽然流程管理结构上有着一定的优化,但是如果决策管理层仍然比较重叠,业务下达的时间过于长的话,会严重影响着现代化企业体制的形成和运行,不利于企业未来的发展。一个企业的整体组织体系有缺陷的话,会让内部缺乏明确统一管理的决策系统,同时不利于企业内部资源的整合和共享管理,不利于企业对外统一形象。

    企业流程管理案例成功表现需要将上诉提出的劣势方面的问题能够明显的解决或者让他产生的问题影响减弱,才能更好地实现企业自身的发展。

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  • SWOT分析及其案例

    2015-12-29 21:10:20
    SWOT是一种分析方法,用来确定企业本身的竞争优势(strength),竞争劣势(weakness),机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机结合。因此,清楚的确定公司的资源优势和...
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  • 第4章 战略分析案例解析——购物中心商城战略分析 4.1 研究目的:战略选择 战略分析的目的:帮助企业进行战略选择 4.2 研究内容:环境分析 战略选择的分析内容:环境分析,包括宏观环境,市场环境和竞争环境分析 ...

    第4章 战略分析案例解析——购物中心商城战略分析
    4.1 研究目的:战略选择
    战略分析的目的:帮助企业进行战略选择

    4.2 研究内容:环境分析
    战略选择的分析内容:环境分析,包括宏观环境,市场环境和竞争环境分析

    4.2.1 宏观环境分析
    宏观环境:影响市场的各种宏观因素,可归纳为PEST,即政治环境,经济环境,技术环境和社会文化环境

    4.2.2 市场环境分析
    衡量市场环境的指标:市场规模,利润水平,增长速度,成长潜力,所处的生命周期等

    4.2.3 竞争环境分析
    企业竞争环境可归纳为影响企业生存状态的波特五力
    波特五力:
     供应商
     购买者
     直接竞争对手
     替代品
     潜在进入者
    分析竞争环境,就是将企业与影响企业生存状态的波特五力进行对比,以分析企业处于上风还是下风的位置

    4.3 定性和定量分析方法
    4.3.1 定性:SWOT分析
    在这里插入图片描述
    注意:由于SWOT分析是定性分析,故只能做战略梳理,不能做战略选择

    4.3.2 定量:内外因素评价矩阵
    要做战略选择,就需要量化,而对SWOT分析量化的方法叫做内外因素评价矩阵
    内外因素评价矩阵:IFE和EFE矩阵的统称
     内部因素评价矩阵:量化和对比swot分析中优势和劣势,以刻画企业的竞争力
     外部因素评价矩阵:量化和对比的是swot分析中机会和威胁,以刻画市场的吸引力
    步骤:

    • 分别计算各个因素的评分和权重
    • 分别计算机会,威胁,优势和劣势的加权平均数
    • 用加权平均数的大小判断市场吸引力和企业竞争力,并给出相应的战略建议

    4.4 内外因素数据获取
    数据来源途径:专家访谈和市场调研
    专家访谈:专家对政策导向,经济发展,文化特征,技术前沿等有深入研究,故专家访谈适合企业外部因素评分
    市场调研:消费者对产品或服务有切身体会,故适合市场调研

    4.4.1 外部因素数据
    在这里插入图片描述

    4.4.2 内部因素数据
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    4.5 内外因素得分计算
    4.5.1 评分的计算
    以机会分布数据为例,机会因素的最终评分是以专家人数为权重f,对分数x的加权平均数,即:
    在这里插入图片描述

    4.5.2 权重的计算
    权重:某因素在整体评价中的相对重要程度;权重越高,则该因素越重要。
    权重确定的方法有很多,这里主要介绍变异系数法
    在这里插入图片描述

    变异系数确定权重的原因:评价体系中,若某因素取值差异大,则说明该因素难以实现,是反映所评对象差距的关键因素,就要赋予更高的权重。
    Ex: 考研中,主要复习精力在数学,而不在政治,是由于数学比较容易拉开差距,而政治则很难拉开差距,故重视拉开差距的科目,就是对取值差异大的因素赋予更高的权重。

    变异系数确定权重的步骤:
     计算评价因素的平均分
     计算频率P
     计算离差平方(xi-x)^2
     计算标准差
     计算变异系数V及变异系数之和SUM(v)
     计算权重Wi:权重公式为Wi=Vi/sum(v)
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4.5.3 最终得分计算
    通过对“权重”和“评分”的加权平均,得到机会的最终得分,同理构造出威胁评价矩阵,进而威胁评价矩阵和机会评价矩阵共同构成外部因素评价矩阵
    在这里插入图片描述
    同理可构造出内部因素评价矩阵
    在这里插入图片描述

    4.6 制作战略选择矩阵图及解读
    4.6.1 分析思路
     机会和威胁构成企业的外部因素,用来刻画市场的吸引力;而通过机会与威胁的比值,若该比值大于1,则表明机会大于威胁,市场具有吸引力;反之,市场不具有吸引力。
     优势和劣势构成企业的内部因素,用来刻画企业的竞争力;通过优势和劣势的比值,若该比值大于1,则表明优势大于劣势,反之,企业不具有竞争力

    1. SO战略
      当机会/威胁>1,优势/劣势>1时,市场机会更多,企业优势明显,企业应采用SO战略,即增长型战略
    2. WO战略
      当机会/威胁>1,优势/劣势<1时,市场机会更多,企业劣势明显,企业应采用WO战略,即扭转型战略
    3. ST战略
      当机会/威胁<1,优势/劣势>1时,市场威胁更多,企业优势明显,企业应采用ST战略,即多种经营战略
    4. WT战略
      当机会/威胁<1,优势/劣势<1时,市场威胁更多,企业劣势明显,企业应采用WT战略,即防御型战略
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  • 聚类分析案例

    千次阅读 2020-12-20 11:35:21
    一、数据挖掘的常用方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。分类。分类是找出数据库中一组数据...

    一、数据挖掘的常用方法

    利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

    分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

    回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

    聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

    关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

    特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

    变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

    Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。

    二、数据挖掘的功能

    数据挖掘通过预测未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有以下五类功能。

    自动预测趋势和行为:数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户,其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能做出反应的群体。

    关联分析:数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。

    聚类:数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。80年代初,Michalski提出了概念聚类技术,其要点是,在划分对象时不仅考虑对象之间的距离,还要求划分出的类具有某种内涵描述,从而避免了传统技术的某些片面性。

    概念描述:概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多,如决策树方法、遗传算法等。

    偏差检测:数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是,寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。

    三、数据挖掘实例 – 聚类分析应用之市场细分

    聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。

    从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。

    从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。

    从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。

    聚类分析的核心思想就是物以类聚,人以群分。在市场细分领域,消费同一种类的商品或服务时,不同的客户有不同的消费特点,通过研究这些特点,企业可以制定出不同的营销组合,从而获取最大的消费者剩余,这就是客户细分的主要目的。在销售片区划分中,只有合理地将企业所拥有的子市场归成几个大的片区,才能有效地制定符合片区特点的市场营销战略和策略。金融领域,对基金或者股票进行分类,以选择分类投资风险。

    下面以一个汽车销售的案例来介绍聚类分析在市场细分中的应用。

    商业目标

    业务理解:数据名称《汽车销售.csv》。该案例所用的数据是一份关于汽车的数据,该数据文件包含销售值、订价以及各种品牌和型号的车辆的物理规格。订价和物理规格可以从 edmunds.com 和制造商处获得。定价为美国本土售价。如下:

    表1:数据视图

    业务目标:对市场进行准确定位,为汽车的设计和市场份额预测提供参考。

    数据挖掘目标:通过聚类的方式对现有的车型进行分类。

    数据准备

    通过数据探索对数据的质量和字段的分布进行了解,并排除有问题的行或者列优化数据质量。

    第一步,我们使用统计节点审核数据的质量,从审核结果中我们发现存在缺失的数据,如下图所示:

    第二步,对缺失的数据进行处理,我们选择使用缺失填充节点删除这些记录。配置如下:

    建模

    我们选择层次聚类进行分析,尝试根据各种汽车的销售量、价格、引擎、马力、轴距、车宽、车长、制动、排量、油耗等指标对其分类。

    因为层次聚类不能自动确定分类数量,因此需要我们以自定义的方式规定最后聚类的类别数。层次聚类节点配置如下(默认配置):

    可以使用交互表或者右击层次聚类节点查看聚类的结果,如下图所示:

    再使用饼图查看每个类的大小,结果如下:

    从图中可见,分成的三个类样本数差异太大,cluster_0和cluster_1包含的样本数都只有1,这样的分类是没有意义的,因此需要重新分类。我们尝试在层次聚类节点的配置中指定新的聚类方法:完全。新的聚类样本数分布如下:

    cluster_0、 cluster_1、cluster_2的样本数分别为:50、9、93。

    执行后输出树状/冰柱图,可以从上往下看,一开始是一大类,往下走就分成了两类,越往下分的类越多,最后细分到每一个记录是一类,如下所示:

    我们可以再使用条形图查看每类的销售量、平均价格,如下图所示:

    每类总销量分布图

    每类平均销量分布图

    每类平均价格分布图

    我们再看一下每类的销售额分布情况。首先,我们需要使用Java代码段节点或者派生节点生成销售额字段,配置如下:

    再使用饼图查看销售额分布情况,cluster_0、 cluster_1、cluster_2的市场份额分别为:32.39%、0.53%和67.08%,如下图所示:

    案例小结

    通过这个案例,大家可以发现聚类分析确实很简单。进行聚类计算后,主要通过图形化探索的方式评估聚类合理性,以及在确定聚类后,分析每类的特征。

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