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第358章 大数据:土法联单

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    第358章大数据:土法联单(第1/2页)
    周振华提出的问题,极其现实,甚至可以说直接切中了要害。
    供销社的底子太厚,网点太杂。
    面对不同的消费需求,如果总公司不能做到精准调度,依然是瞎子摸象。
    最后只会被库存拖死。
    李向东和孙明几人全都屏住呼吸,目光齐刷刷聚焦在刘光明身上。
    “周老师,您说的这个问题,归根结底,其实就是信息滞后导致的盲目采购。”
    刘光明语气平稳。
    “要破这个局,就必须在终端和总公司之间,建立一条双向的数据流。”
    “数据流?”
    周振华眉头越皱越紧。
    1992年,国内连寻呼机都还没彻底普及,计算机更是稀罕物件。
    谈什么数据流?
    “光明,你这想法太超前了。”
    李向东连连摇头。
    “难道,要在各网点拉专线配电脑?。”
    刘光明笑了笑。
    “学长,建立数据流,不是非得靠拉网线买电脑。”
    他转身看向黑板,顺手画了一个长方形的纸片。
    “我去学校食堂吃饭,观察了一下打饭的窗口。”
    “每天那么多学生去打饭,包子、油条、豆浆、稀饭,消耗量完全不一样。后厨凭什么第二天能准备得正正好,不浪费也不短缺?”
    苏晓琳愣了一下,下意识回答:“凭经验?”
    “不。”
    刘光明摇了摇头。
    “我看了打饭大妈的操作。”
    “学生递过去饭票,大妈收过来。”
    “但她不是随便丢进一个抽屉,而是旁边放着几个塑料筐。“
    “不同的票,分别扔进不同的筐里。”
    图:90年代北京大学饭票
    图:90年代北京大学菜票
    刘光明顿了顿,继续说道。
    “中午食堂一关门,大妈把几个筐里的饭票一数。”
    “卖了多少个包子,多少碗稀饭,精确到个位数。”
    “下午后厨采购,就直接按着这个数据去进货。”
    这个极其接地气的例子,让在场的几个高材生瞬间明白了什么。
    “你的意思是,分类归档,人工通算?”
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    孙明推了推眼镜。
    刘光明点头。
    “没错。”
    “这就叫联单。”
    “我想呢,总公司在给各家加盟店发货的时候,每一件商品上,都挂上一张带有特定编码的纸质联单。”
    “这个编码,包含这件商品的品类、产地、进价、建议零售价。”
    “网点只要卖出一件商品,收银员就撕下一联存根,放进抽屉。”
    刘光明的语速渐渐加快。
    “每天打烊后,门市部老板只需要做一件事。”
    “把抽屉里的存根拿出来点一遍。”
    “然后,去邮局或者用店里的座机,给总公司打一个长途电话。”
    “电话接通,不需要废话,直接向总公司的信息中枢报送三个核心数据。”
    刘光明竖起三根手指。
    “第一,今天卖得最快、缺口最大的畅销款编码是哪些,要补多少货。”
    “第二,今天放在架子上无人问津的滞销款是哪些。”
    “第三,今天总共进账的总流水是多少。”
    一套完整的闭环操作,被刘光明几句话拆解得清清楚楚。
    孙明张大嘴巴,半天没合上。
    “这就行了?”
    赵少强还是觉得不可思议。
    “打个电话,把存根上的数报上去?”
    “对,就这么简单。”
    刘光明转身看着周振华。
    “周老师,下面不需要电脑,不需要高科技。”
    “只需要用最土的办法,把信息层层往上送。至于处理数据,那是总公司该干的事。”
    刘光明把笔扔回桌上。
    “总公司,确实需要在总部拉几根专线,买上台386电脑,招些接线员。”
    “接线员一边接电话,一边把各地报上来的编码和数量录入电脑。”
    “计算机呢,我可以找人设置好,自动跑出数据。”
    “当天晚上,整个省甚至整个大区的消费画像,就清清楚楚地摆在总公司经理的办公桌上了。”
    “市中心要高档皮鞋,乡镇要化肥农药,缺什么发什么,怎么会盲目调度?”
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