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  • 2020-04-25 09:31:59

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    什么是复盘? 为什么要复盘?

    复盘是对一个已经完成的活动过程的完整回顾和梳理, 而且是带着对这个已完成的活动的一些观察、问题去进行的,通常是从活动结果的分析开始进行倒推。

    复盘的目的是通过对活动过程的完整回顾、梳理、讨论,从而形成对活动过程中的正确、错误的活动行为的本质模型认知,用逐步沉淀下来的有共识的认知模型指导下次活动过程,最终达到对活动过程的不断迭代优化。  同时能积累下可复用的各种活动行为的认知模型,可以横向迁移到其他项目的活动过程中去。

    所以复盘的本质以及它的作用能有多大,取决于能不断沉淀、迭代的活动相关认知模型质量(是否足够本质)以及这些能保证保证这些认知模型能够实施在活动过程中的组织、制度、工具。

    不积硅步无以至千里, 优秀团队的战斗力一定少不了高质量复盘的持续迭代。 本质要认清认知模型积累、共识达成、实践落地的重要性, 对过程的优化的本质也在于此,而一切活动的成败本质就是实施过程的质量是否能持续提高。

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  • 项目复盘的必要性

    万次阅读 2018-07-26 09:46:11
    其实复盘有的人理解会和caseStudy类似,初衷一样,caseStudy更倾向于问题型,后续的避免而展开的套路,复盘正向反向包含,个人认为其实caseStudy的核心就是复盘,只不过有人把caseStudy当成批斗大会的感觉 ...

    其实复盘有的人理解会和caseStudy类似,初衷一样,caseStudy更倾向于问题型,后续的避免而展开的套路,复盘正向反向包含,个人认为其实caseStudy的核心就是复盘,只不过有人把caseStudy当成批斗大会的感觉

    【这点狼厂百度喜欢经常搞caseStudy,美团喜欢搞复盘】

     

    “复盘”原是围棋术语,每次博弈结束以后,双方棋手把刚才的对局再重复一遍,这样可以有效地加深对这盘对弈的印象,也可以找出双方攻守的漏洞,是提高自己水平的好方法。在工作生活中,也可对已经发生的事情进行“复盘”,来提高自己的工作水平。

     

    我们为什么要进行复盘呢?

    1.通过复盘我们可以避免重复犯错;

    2.在复盘过程中了解团队的强弱项,让分工变得更加合理,让下一步的能力发展目标更加清晰;

    3.掌握事情挫败的方向和诱因,更好地把握发展节奏;

    4.知道更好的可能性在哪儿,把握细节。

     

    复盘是否等同于工作总结呢?

        很多人会将复盘与工作总结混为一谈,其实两者有很大区别。复盘是让个人和团队能够从刚刚过去的经历中进行学习,因此必须有适宜学习的氛围和机制,包括忠实地还原事实、以开放的心态分析差异、反思自我,学到经验或教训,找到未来可以改进的地方,探究出较完善的解决方案。

        要遵照一定的流程和步骤,然后按照一定的框架来进行对事情的回顾和总结。

        复盘过程中不批评、不表扬、忠实陈述事实,以学习为导向。

        而一般的工作总结并没有上述要求。

     

    在实践中,联想之星提供了一套非常合理的复盘模板,如下图所示

    1.回顾目标

    一切活动从目标开始。”复盘应围绕目标进行。

    当初的目的”,即“Start with why”,明确事项原来的目的和意义。

    目标和里程碑应该符合“SMART原则”,即Specific(具体)、Measurable(可衡量)、Attainable(可达)、Relevant(与公司的主目标相关)、Time-based(有时限)。

    明确了目的和目标,才能在后续复盘过程中紧扣主题,有的放矢。

     

    2.评估结果:

    忠实地还原事实,看目标是否实现,以及实现的效率、质量、成本如何。

    Highlights只写正面的事实,Lowlights只写负面事实,互相不要掺杂。

    这个部分专注于“相对于原来目标的事实”,不要脱离原来目标,也不要涉及原因。

     

    3.分析原因:

    分析Highlights、Lowlights的原因。

    每一个事实都应有对应的原因。

    原因可能有客观因素,比如环境成因、外界的帮助等,也可能有主观因素,比如自己的能力、态度、实际投入度、方法等。

    分析原因时,主客观因素都要尽量穷尽,且尽量触达最深刻的“根因”。此处“5Why分析法”会发挥很大的作用。

    在这个部分,不要涉及解决办法及应对策略。

     

    4.总结规律:

    对应于第三部分的“成败根本原因”,总结出规律和下一步的行动举措。

    如果前三部分的推理逻辑是合理的,第四部分的规律和举措就会顺理成章的浮现出来。

     

    复盘模板的逻辑关系

    即:

    (1) 以目标为出发点,以规律和行动举措为落脚点。

    (2) 左侧沿正面事实,分析成功根本原因,得到成功经验;

    (3)右侧沿负面事实,分析失败根本原因,得到失败教训。

     

    联想之星的复盘模板之所以合理,原因如下

    1、 严格的目标导向,确立了做出推理、判断的共同标尺是事先确立的“目标”。没有共同标尺,就会“公说公有理,婆说婆有理”,陷入争吵,难以形成共同认知。

    2、 正反馈和负反馈严格分开,事实、原因、规律举措严格分步骤推进。这样更容易做到客观、公正、全面,不重不漏。现实中,总体上成功的事情,大家往往会沉浸于胜利的喜悦中,忽视其中也有Lowlights,也有值得大家吸取教训的改进点。而总体上失败的事情,大家又往往会沉浸于失败情绪中,忽视其中的Highlights。在陈述事实的时候,不少人会沿着某个事实点,过早的陷入原因分析和经验总结,而忘记了全局。有可能把全部事实都还原之后,会发现原因完全不同。联想之星的复盘模板,用格式化的方式,提醒大家每个阶段只专注于其中一个方面,也提醒大家不要漏掉其他方面,这样就能做到客观、公正、全面了。

    3、 落脚于规律总结和行动举措,这是结果导向的体现。最终需要形成认知刷新或实际行动,这样才能落地,真正对组织的成长和未来业绩产生效果。

     

    最后需要指出,虽然复盘需要有人主导,但不应该是一个人的复盘,如果时间成本允许,应该尽量请项目干系人都参与进来。复盘是一种非常重要的团队学习与组织学习机制,通过集体深度会谈,团队成员不仅可以相互了解彼此的工作以及相互关系,而且可以超出个人的局限性,让人们看到整体,并激发出新的观点。

    展开全文
  • 数据分析之——电商复盘案例

    千次阅读 2020-12-16 00:13:41
    文章目录数据分析之——电商复盘案例内容摘要一、项目背景二、项目目的三、分析思路四、python数据分析实现 数据分析之——电商复盘案例 内容摘要 项目背景 项目目的 分析思路 python数据分析实现 一、项目背景 ...

    数据分析之——电商复盘案例

    内容摘要

    • 项目背景
    • 项目目的
    • 分析思路
    • python数据分析实现

    一、项目背景

    • 这是某电商平台某次促销的真实数据

    • 数据样式:

      • 表1:商品信息表
        “sale_name”:“商品名”,
        “sale_price”:“售卖价”,
        “tag_price”:“吊牌价”,
        “discout”:“折扣率”,
        “stocks”:“库存量”,
        “stocks_value”:“货值”,
        “cost_price”:“成本价”,
        “profit_rate”:“利润率”,
        “skus”:“SKU”
      • 表2:商品热度表
        “sale_name”:“商品名”,
        “uvs”:“UV数”,
        “collections”:“收藏数”,
        “carts”:“加购物车数”
      • 表3:用户销售明细表
        “user_id”:“用户id”,
        “buy_date”:“购买日期”,
        “sale_name”:“商品名”,
        “buy_cons”:“购买数量”,
        “buy_price”:“购买单价”,
        “cost_price”:“购买金额”,
        “is_tui”:“是否退货”,
        “tui_cons”:“退货件数”,
        “tui_price”:“退货金额”

      二、项目目的

      • 1、总体运营指标
      • 2、从价格区间找出表现不好的产品,优化商品结构
      • 3、从折扣区间来找出表现不好的产品,优化商品结构

      三、分析思路

      • 主要分析方法:ABC分析法
      • ABC分析的理论基础:社会上任何复杂事物,都存在着“关键的少数和一般的多数”这样一种规律。事物越是复杂,这一规律便越是显著。如果将有限的力量主要(重点)用于解决这具有决定性影响的少数事物上,和将有限力量平均分摊在全部事物上。两者比较,当然是前者可以取得较好的成效,而后者成效较差。ABC分析便是在这一思想的指导下,通过分析,将“关键的少数”找出来,并确定与之适应的管理方法,这便形成了要进行重点管理的A类事物。这就能够以“一倍的努力取得7—8倍的效果”。
      • 本次通过ABC分析法,评估每次促销活动的结果,并根据情况优化商品结构,以便让自己的商品卖的更好。

      四、python数据分析实现

      • 1、数据整理
    #导入函数库
    import pandas as pd
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    
    #连接数据库,提取数据
    import sqlalchemy
    engine = sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://XXXXXXXX/XXXXXX')
    
    # 读取数据
    # 1、商品信息表
    sql_cmd = "select * from sales_info1"
    # 执行sql语句,获取数据
    dt1 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)
    dt1.rename(columns={"sale_name":"商品名",
                        "sale_price":"售卖价",
                        "tag_price":"吊牌价",
                        "discout":"折扣率",
                        "stocks":"库存量",
                        "stocks_value":"货值",
                        "cost_price":"成本价",
                        "profit_rate":"利润率",
                        "skus":"SKU"},
              inplace=True)
    # 2、商品热度表
    sql_cmd = "select * from sales_info2"
    # 执行sql语句,获取数据
    dt2 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)
    dt2.rename(columns={"sale_name":"商品名",
                        "uvs":"UV数",
                        "collections":"收藏数",
                        "carts":"加购物车数"},
              inplace=True)
    #3、用户销售明细表
    sql_cmd = "select * from sales_info3"
    # 执行sql语句,获取数据
    dt3 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)
    dt3.rename(columns={"user_id":"用户id",
                        "buy_date":"购买日期",
                        "sale_name":"商品名",
                        "buy_cons":"购买数量",
                        "buy_price":"购买单价",
                        "cost_price":"购买金额",
                        "is_tui":"是否退货",
                        "tui_cons":"退货件数",
                        "tui_price":"退货金额"},
              inplace=True)
    #将退货数据进行处理          
    dt3['是否退货']=dt3["是否退货"].map({"是":1,"否":0})          
    

    表1
    表1
    表2
    在这里插入图片描述
    表3
    在这里插入图片描述

    #合并三张表
    
    #合并商品信息表和商品热度表数据
    dt_product = dt1.merge(dt2,how="left",on="商品名")
    
    #合并商品信息表和商品热度表数据和用户销售明细表
    #需要对用户销售明细表根据商品id进行groupby
    product_sales = dt3.groupby("商品名").agg({"购买数量":"sum",
                                                     "购买金额":"sum",
                                                     "退货件数":"sum",
                                                     "退货金额":"sum",
                                                     "购买单价":"mean",
                                                     "用户id":pd.Series.nunique}).reset_index()
    product_sales.rename(columns={"购买数量":"商品销售数量",
                                  "购买金额":"商品销售金额",
                                  "是否退货":"商品退货数量",
                                  "退货金额":"商品退货金额",
                                  "购买单价":"商品销售单价",
                                  "用户id":"购买用户数量"},inplace=True)
    
    # 合并商品信息
    dt_product_sales = dt_product.merge(product_sales,how="left",on="商品名")
    dt_product_sales.head()                             
    

    在这里插入图片描述

    • 2、总体运营指标
      总体运营部分,主要关注销售额、售卖比、UV、转化率等指标,其他指标作为辅助指标。销售额用来和预期目标做对比,售卖比用来看商品流转情况。
    #1、GMV:销售额,包含退货的金额
    gmv = dt_product_sales["商品销售金额"].sum()
    #3747167.0
    #2、实际销售额=GMV - 退货金额
    return_sales = dt_product_sales["商品退货金额"].sum()
    return_money = gmv - return_sales
    #2607587.0
    #3、销量:累计销售量(含拒退)
    all_sales = dt_product_sales["商品销售数量"].sum()
    #12017
    #4、客单价:GMV / 客户数,客单价与毛利率息息相关,一般客单价越高,毛利率越高。
    custom_price = gmv / dt_product_sales["购买用户数量"].sum()
    #493.56783456269756
    # 5、UV:商品所在页面的独立访问数
    uv_cons = dt_product_sales["UV数"].sum()
    #1176103
    # 6、转化率:客户数 / UV。
    uv_rate = dt_product_sales["购买用户数量"].sum() / dt_product_sales["UV数"].sum()
    #0.006455216932530569
    # 7、折扣率:GMV / 吊牌总额(吊牌总额 = 吊牌价 * 销量),在日常工作中,吊牌额是必不可少的。
    tags_sales = np.sum(dt_product_sales["吊牌价"] * dt_product_sales["商品销售数量"])
    discount_rate= gmv / tags_sales 
    #0.4179229541452886
    # 8、备货值:吊牌价 * 库存数。
    goods_value = dt_product_sales["货值"].sum()
    #18916395
    # 9、售卖比:又称售罄率,GMV / 备货值。
    sales_rate = gmv / goods_value
    #0.19809096817866195
    # 10、收藏数:收藏某款商品的用户数量。
    coll_cons = dt_product_sales["收藏数"].sum()
    #6224
    # 11、加购数:加购物车人数。
    add_shop_cons = dt_product_sales["加购物车数"].sum()
    #18690
    # 12、SKU数:促销活动中的最小品类单元(一般指货号)。
    sku_cons = dt_product_sales["SKU"].sum()
    #125
    # 13、SPU数:促销活动中的SPU计数(一般指款号)。
    spu_cons = len(dt_product_sales["商品名"].unique())
    #80
    # 14、拒退量:拒收和退货的总数量。退货件数
    reject_cons = dt_product_sales["退货件数"].sum()
    #3643
    # 15、拒退额:拒收和退货的总金额。
    reject_money = dt_product_sales["商品退货金额"].sum()
    #1139580.0
    
    # 汇总统计
    sales_state_dangqi = pd.DataFrame(
        {"GMV":[gmv,],"实际销售额":[return_money,],"销量":[all_sales,],"客单价":[custom_price,],
         "UV数":[uv_cons,],"UV转化率":[uv_rate,],"折扣率":[discount_rate,],"货值":[goods_value,],
         "售卖比":[sales_rate,],"收藏数":[coll_cons,],"加购数":[add_shop_cons,],"sku数":[sku_cons,],
         "spu数":[spu_cons,],"拒退量":[reject_cons,],"拒退额":[reject_money,],}, 
        ) #index=["今年双11",]
    
    # 去年的数据是已经统计好了的,这里用来做展示,不需要计算(写死的内容)
    sales_state_tongqi = pd.DataFrame(
        {"GMV":[2261093,],"实际销售额":[1464936.517,],"销量":[7654,],"客单价":[609.34567,],
         "UV数":[904694,],"UV转化率":[0.0053366,],"折扣率":[0.46,],"货值":[12610930,],
         "售卖比":[0.1161,],"收藏数":[4263,],"加购数":[15838,],"sku数":[82,],
         "spu数":[67,],"拒退量":[2000,],"拒退额":[651188.57,],}, 
        ) #index=["去年双11",]
    
    #sales_state = pd.concat([sales_state_dangqi, sales_state_tangqi])
    sales_state_dangqi_s = pd.DataFrame(sales_state_dangqi.stack()).reset_index().iloc[:,[1,2]]
    sales_state_dangqi_s.columns = ["指标","今年双11"]
    sales_state_tongqi_s = pd.DataFrame(sales_state_tongqi.stack()).reset_index().iloc[:,[1,2]]
    sales_state_tongqi_s.columns = ["指标","去年双11"]
    sales_state = pd.merge(sales_state_dangqi_s, sales_state_tongqi_s,on="指标")
    sales_state["同比"] = (sales_state["今年双11"] - sales_state["去年双11"]) / sales_state["去年双11"]
    sales_state
    

    在这里插入图片描述

    • 3、从价格区间找出表现不好的产品,优化商品结构
      我们需要做的是,深入探究不同区间的数据,以此来优化后期的促销结构。首先我们需要找到在本次促销中此区间的销售源数据,源数据要求显示具体的款号、销售额、销量等信息。第二步,计算出每个款的转化率、折扣率等数据。
    # 划分价格区间段
    #设置切分区域
    listBins = [0,200, 400, 100000]
    #设置切分后对应标签
    listLabels = ['1_200','200_400','400及以上']
    #利用pd.cut进行数据离散化切分,注意分组标签和分组数要一致
    dt_product_sales['价格分组'] = pd.cut(dt_product_sales['售卖价'], bins=listBins, labels=listLabels, include_lowest=True)
    

    在这里插入图片描述

    # 货值、商品销售金额、商品销售数量、UV数、购买用户数量、收藏数、加购物车数、货值占比、销售占比、客单价、转化率
    dt_product_sales_info = dt_product_sales.groupby("价格分组").agg({
                                            "货值":"sum",
                                            "商品销售金额":"sum",
                                            "商品销售数量":"sum",
                                            "UV数":"sum",
                                            "购买用户数量":"sum",
                                            "收藏数":"sum",
                                            "加购物车数":"sum"
                                            }).reset_index()
    dt_product_sales_info["货值占比"]=dt_product_sales_info["货值"]/dt_product_sales_info["货值"].sum()
    dt_product_sales_info["销售占比"]=dt_product_sales_info["商品销售金额"]/dt_product_sales_info["商品销售金额"].sum()
    dt_product_sales_info["客单价"]=dt_product_sales_info["商品销售金额"]/dt_product_sales_info["购买用户数量"]
    dt_product_sales_info["转化率"]=dt_product_sales_info["购买用户数量"]/dt_product_sales_info["UV数"]                                       
    

    在这里插入图片描述
    可以看出400以上为主要商品销售金额来源,故对此进行ABC分析

    # 取出400及以上价格区间的数据内容
    product_400 = dt_product_sales[dt_product_sales["价格分组"]=='400及以上']
    
    # 转换率=客户数 / UV
    product_400['转换率'] = product_400["购买用户数量"]/product_400["UV数"]
    # 备货值=吊牌价 * 库存数
    product_400["备货值"] = product_400["吊牌价"]*product_400["库存量"]
    # 售卖比=又称售罄率,GMV / 备货值
    product_400["售卖比"] = product_400["商品销售金额"]/product_400["备货值"]
    
    #结果展示
    product_400[["商品名","商品销售金额","商品销售数量","商品销售单价","购买用户数量","UV数",'转换率',"库存量","备货值","售卖比"]]
    

    在这里插入图片描述

    • 优化方案:
      • 转化率大于0.7%的商品,暂时保留,用于下次促销活动;
      • 转化率小于0.7%的商品,但是售卖比大于36%的商品予以保留参加下次促销活动,
      • 转化率小于0.7%的商品,并且售卖比小于36%的商品进行清仓处理。
    # 挑选合格的商品:
    # 1、保留商品:转化率大于0.7%的商品予以保留
    stay_stocks571 = product_400[product_400["转换率"]>0.007]
    # 2、保留商品:找出转化率小于0.7% 但是 售卖比大于36%的部分予以保留
    stay_stocks573 = product_400[(product_400["售卖比"]>=0.36)&(product_400["转换率"]<0.007)]
    # 3、清仓处理商品,找出转化率小于0.7%并且售卖比小于36%的部分
    stay_stocks574 = product_400[(product_400["售卖比"]<0.36)&(product_400["转换率"]<0.007)]
    
    • 4、从折扣区间来找出表现不好的产品,优化商品结构
    # 划分价格区间段
    #设置切分区域
    listBins = [0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 1]
    #设置切分后对应标签
    listLabels = ['0.15_0.2','0.2_0.25','0.25_0.3','0.3_0.35','0.35_0.4','0.4_0.45','0.45_0.5','0.5_0.55','0.55_0.6','0.6_0.65','0.65_0.7','0.7_1']
    #利用pd.cut进行数据离散化切分,注意分组标签和分组数要一致
    dt_product_sales['折扣区间'] = pd.cut(dt_product['折扣率'], bins=listBins, labels=listLabels, include_lowest=True)
    dt_product_sales.head()
    

    在这里插入图片描述

    #对折扣区间进行groupby
    # 商品名、售卖价、吊牌价、折扣率、库存量、货值、成本价、利润率、SKU、UV数、收藏数、加购物车数、商品销售数量、商品销售金额、退货件数、商品退货金额、商品销售单价、购买用户数量、价格分组、折扣区间
    dt_product_discount_info = dt_product_sales.groupby("折扣区间").agg({
                                            "货值":"sum",
                                            "商品销售金额":"sum",
                                            "商品销售数量":"sum",
                                            "UV数":"sum",
                                            "购买用户数量":"sum",
                                            "收藏数":"sum",
                                            "加购物车数":"sum"
                                            }).reset_index()
    dt_product_discount_info["货值占比"]=dt_product_discount_info["货值"]/dt_product_discount_info["货值"].sum()
    dt_product_discount_info["销售占比"]=dt_product_discount_info["商品销售金额"]/dt_product_discount_info["商品销售金额"].sum()
    dt_product_discount_info["客单价"]=dt_product_discount_info["商品销售金额"]/dt_product_discount_info["购买用户数量"]
    dt_product_discount_info["转化率"]=dt_product_discount_info["购买用户数量"]/dt_product_discount_info["UV数"]                                        
    

    在这里插入图片描述
    可以看出0.35-0.4折扣区间为主要商品销售金额来源,故对此进行ABC分析

    # 取出0.35-0.4价格区间的数据内容
    product_354 = dt_product_sales[dt_product_sales["折扣区间"]=='0.35_0.4']
    # 转换率=客户数 / UV
    product_354['转换率'] = product_354["购买用户数量"]/product_354["UV数"]
    # 备货值=吊牌价 * 库存数
    product_354["备货值"] = product_354["吊牌价"]*product_354["库存量"]
    # 售卖比=又称售罄率,GMV / 备货值
    product_354["售卖比"] = product_354["商品销售金额"]/product_354["备货值"]
    #结果展示
    product_354[["商品名","商品销售金额","商品销售数量","商品销售单价","购买用户数量","UV数","库存量","备货值","折扣率","售卖比",'转换率']]
    
    • 优化方案:
      • 折扣率**大于37%**的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的商品予以保留,其余进行清仓处理;
      • 折扣率**小于37%**的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的部分予以保留,其余进行清仓处理。
    # 挑选合格的商品:
    # 1、保留商品:折扣率大于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的商品予以保留
    stay_stocks1 = product_354[(product_354["折扣率"]>0.37)&(product_354["售卖比"]>0.365)&(product_354["转换率"]>0.007)]
    # 2、清仓处理商品,不满足条件的:折扣率大于37%的部分找出售卖比小于36.5%或转化率小于0.7%的商品
    # 取反即可
    stay_stocks2 = product_354[(product_354["折扣率"]>=0.37)&((product_354["售卖比"]<=0.365)|(product_354["转换率"]<=0.007))]
    # 3、保留商品:在折扣率小于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的部分予以保留
    stay_stocks3 = product_354[(product_354["折扣率"]<=0.37)&(product_354["转换率"]>0.007)&(product_354["售卖比"]>0.365)] 
    # 4、清仓处理商品,不满足此条件的:在折扣率小于37%的部分找出售卖比小于36.5%或转化率小于0.7%的部分
    # 取反即可
    stay_stocks4 = product_354[((product_354["折扣率"]<0.37) & ((product_354["售卖比"]<0.365)|(product_354["转换率"]<0.007)))]
    
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  • 工作复盘的重要性

    千次阅读 2021-03-07 23:24:06
    联想总裁柳传志将“复盘”作为联想重要的工作方法论向全球推广,工作复盘是一种有效的将工作的思考、总结、反思、提高整合于一身的工作方式。 复盘时机 1项目汇报 在项目实施交付的过程中需要对

    古语有云“学而不思则罔,思而不学则殆”,意思为一直在学习不思考人会被表面的现象蒙蔽,仅仅停留在思考而不进行深入的学习则会因为疑惑而更加危险。同样对于工作也是一样的,一直以身体的忙碌去掩盖思维的懒惰并不是有效的工作方式,最快最有效的学习/工作的方式是对自己的问题进行总结思考,遇见哪些问题,如何解决,还有没有更好的办法。

    联想总裁柳传志将“复盘”作为联想重要的工作方法论向全球推广,工作复盘是一种有效的将工作的思考、总结、反思、提高整合于一身的工作方式。

    复盘时机

    1项目汇报

    在项目实施交付的过程中需要对项目团队的工作进行复盘,在数通畅联项目实施方法论中明确要求项目组成员每周均需要汇报项目双周滚动的工作周报,在进行项目汇报的同时也是对项目组成员工作的一次复盘,明确本周的计划工作有几项,完成几项,偏差的内容有哪些,为什么会产生偏差,后续如何补足等,只有小节点的工作保证推进才能确保里程碑的顺利确认,进而保障项目的验收节点。

    2项目交接

    在项目组与产品服务部进行项目维护交接时,项目组需要对项目过程中的工作进行复盘,反思在项目中多层面遇见的问题,从技术、沟通、引导、宣讲、推进等多个层面进行反思,对项目的整体过程进行闭环的思考。

    项目团队需要明确在项目实施交付的过程中自身、团队、项目中遇见的问题,将问题分类归纳、总结抽象,明确哪些问题是偶然发生的,哪些问题是可以避免的,针对有难度的问题应该如何攻克。

    3问题诊断

    无论是作为技术员工还是行政工作人员,在日常的工作中不可避免遇见问题,对问题的诊断、分析、解决的过程中同样需要对工作进行复盘。这一块更加强调对自身的工作进行反思。将复盘培养成自身的工作习惯,成为下意识,这将很大程度的加快自身的进步速度,将思考与实践结合起来才能成为利剑,在工作前行的道路上披荆斩棘,一路前行。

    4述职报告

    在数通畅联每年有两次调薪机会(年中、年末),同样也会有两次述职的机会,在准备述职报告的过程中也是对自己阶段工作的复盘,在一段时间的工作完成之后,对这一个阶段工作进行反思与总结。反思在这一个阶段中当前工作的推进是否与原有的目标计划有所偏差,客观分析出现问题的原因。通过对本阶段工作的问题总结,调整个人工作的意识,降低后续的工作在推进过程中的偏差概率。

    5年末岁尾

    古语有云“一年之计在于春,一日之计在于晨”,在一年的年末岁尾不失为复盘的好时机。需要强调的是这里的复盘不仅仅是工作上的总结,同样也包含个人在这一年中的收获与感悟等。在年终对个人一年的积累进行总结,一方面是归纳自身在工作中的经验与教训,另一方面是规划未来自己的发展方向与工作方式。

    复盘步骤

    1回顾目的

    回顾目的指的是在复盘过程中需要回顾复盘工作指定的期望是什么。需要注意的是目的与目标的区别,目的(Why)代表的是为什么要做这件事,相当于在项目中的需求,目标(What)是要做成什么样子,相当于项目中的设计。在明确目的之外同时需要明确出在工作开展前可量化的里程碑标志,保障在执行过程中将不清晰的目标与目的之间的差距通过工作复盘逐步清晰明确。

    2追溯过程

    明确目的,制定目标后进入执行的过程中,在复盘时同样需要追溯执行过程。在过程中记录遇见的困难点,作为复盘的依据,将问题的解决方式总结归纳,先固化,再优化。经历、总结、反思、进步是每个人能力提升的有效途径。复盘重要的目的就是弄清楚问题的原因,总结归纳经验与教训。重要的是实事求是而不是欺骗自己,试图证明自己的能力。

    3评选结果

    在评估结果阶段首先需要将当前实际工作完成的结果与原定的目标相比较,客观的分析工作中的亮点与不足之处,需要注意的是亮点与不足同样重要。客观分析在本次工作中与预期目标存在偏差的工作内容,对工作进行总结,列举,集思广益共同分析偏差的因素。多以数字型对偏差项目进行列举分析,预计是多少,目前完成多少,偏差多少。

    4分析原因

    在分析原因时不是为自己找理由、找借口,当然客观因素可能也是存在的,在本阶段更应该从自身挖掘原因,剖析自身的不足与短板,明确是什么因素导致工作的偏差与偏离,明确避免影响因素的措施与方法有哪些。群策群力共同分析挖掘,不要局限于就事论事,而是将问题抽象总结,梳理应对方式,形成规范,他人遇见同样问题可以作为依据参考。

    5总结规律

    总结规律时一定要注意,不要流于形式、走过场,不能草草做记录、简单的下结论。应该是总结经验,包含自己的得失,个人的心得,将有规律的问题进行凝练,为以后的工作实践作为指导依据,根据不断的总结凝练的问题调整自我,提升能力。

    复盘意义

    1汲取教训

    通过工作的复盘实现问题的总结,持续反思问题的关键点,进一步的提升个人的能力及团队的整体水平。作为领导者而言需要以身作则,切不可走过场敷衍了事。需要实事求是、追根溯源,只有这样才能够真正的总结出遇见的问题中哪些是偶然的,哪些经验是可以复制的。

    2传承经验

    复盘工作将问题总结为他人借鉴,让他人避免同样的问题发生,或者对同样的问题能够更好的应对。在复盘的过程中需要保持一个开放的心态,收集各种不同的意见,进而找到深层次的原因。

    复盘是一种经验的传承也是一种工作方式的传承,把工作复盘变成工作方法和习惯,一方面是对自己的工作进行不定时的反思,另一方面是培养员工具备工作复盘的习惯,而不是要等到某一个“重要”时刻才进行。

    3开阔思路

    工作复盘同样是一种集思广益的工作,无论是对工作、项目、团队的复盘均需要坦诚表达,有话直说、有话好好说。有些时候参与复盘的工作人员不一定是项目的参与者,往往这样的“旁观者”更加能够问出有深度的问题,引发大家的思考。在问题碰撞的过程中引起共鸣,针对问题触发同事间的思考、顿悟,真正的实现开阔大家的思路,群策群力共同解决问题。

    4团队建设

    良性循环与恶性循环是两个工作发展的极端,通过工作复盘不断总结、提升能力,工作状态进入良性的循环,保障自己及团队对工作仍能够保持热情,更好的心态面对工作中的问题,解决问题,而不是以埋怨、抱怨的心态去应对,这样一方面会给团队带来负能量,另一方面也不利于自身职业生涯的规划发展。

    5规划未来

    复盘的本质是在经验中学习,复盘无论是对个人能力的提升,还是对于团队与组织能力的提升,都具有重要的意义。一方面在复盘的过程中总结经验与教训,另一方面通过复盘规划未来,明确后续的工作方式。

    对于个人而言可以通过自己的总结与问题的分析提升个人的能力,并且逐渐走向正循环;对于项目组能够通过复盘的方式对项目中的问题进行凝练,作为参考培训的依据;对于团队将复盘作为一种工作方式,一个工作习惯培养团队成员复盘的工作意识,提升团队的竞争力;公司在制度上保障复盘能够推行、推进,而不是“三天打鱼,两天晒网”流于形式。

    心得总结

    工作复盘就像学习时的复习,对于个人、项目、团队、公司都是有必要的。笔者认为复盘是一个有效提升个人能力的工作方式,工作复盘重要的是求真、求实、求学、求道。核心是在根据问题挖掘出现问题原因,而不是流于形式、走过场;意在通过复盘提升自身/团队的能力,而不是追究问题的责任人;重在反思问题,自我剖析,而不是强调客观理由,为自己推卸责任;本质是找到事情的规律,为后续人员提供参考,而不是草率结论,计较一时的得失。

    1意识到位

    无论是开展或是推进工作,首先需要具备工作复盘的意识,意识到位很重要,更多的时候意识比方法更重要。人都是有惰性、不能将任务指标的完成仅仅依赖于员工的自律,更加应该以完备的管理体系进行约束。工作复盘也是同样的道理,无论是项目管理还是团队的管理均需要培养团队成员工作复盘的意识,数通畅联在项目交接过程中明确要求项目成员需要对自身的项目经历复盘,总结在项目中的问题,将典型问题及解决方案记录下来为后续的员工做为参考、培养的依据。

    2注意方法

    具备行动的意识,盲目的开展往往会徒劳无果,有效的方式与方法同样重要。对于复盘需要做到,单一工作及时复盘;项目经历阶段复盘;年终岁尾全面复盘,作为领导人员需要以身作则,带头复盘将复盘的意识在团队中传承;作为管理人员需要有效利用工具与方法,带领团队共同进行复盘;作为员工需要注意方式与方法在实践过程中逐渐养成复盘的工作习惯。

    3养成习惯

    习惯的养成本质上是内心的驱动渴望去做,从而逐渐成为意识使然,进而成为习惯。将复盘成为工作习惯首先需要在内心认可工作复盘的重要性,提升自身的复盘意识,有效的按照复盘的方式与方法去执行,充分利用团队的力量、群策群力,通过一次次的工作复盘实践、将工作复盘、回溯、总结成为自身下意识习惯、成为团队运作的机制,从而推动团队的整体进步、实现个人与团体的共赢。

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空空如也

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复盘的目的