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2.双指数平滑法：针对水平，趋势因素
在单指数平滑法中，使用了α这个平滑参数，值在0和1之间，它决定了预测值权重下降的速度，平滑参数越小，结果越平稳，反之则越激烈。不过，它仅仅只是水平的变化。但历史数据并出现趋势变化的特征，就需要增加一个新的参数β，其值也是0和1之间，以应对趋势这个因素。它是单指数平滑法的扩展，称为双指数平滑法，用于预测具有趋势的数据。这个方法是Holt于1957年提出，因此也叫Holt线性趋势法。双指数平滑法的公式是是t期的水平值，则是t-1期的水平值是t期的实际值是t期的趋势值，则是t-1期的趋势值是t+n期的预测值n是期数是水平平滑常数，取值在0和1之间，读作Alpha是趋势平滑常数，取值在0和1之间，读作Beta计算需要上一期的水平值和趋势值为起始依据。双指数平滑法也叫Holt线性趋势法，是因为其数据特征呈现线性趋势，那么最简便的方法就是通过Excel算出线性方程，从而确立初始水平值和初始趋势值。图4-16线性趋势示意图这样可以在图4-16中轻易得出线性方程，其方程式Y=1997.9X+11695，其中1998（四舍五入）作为初始水平值，11695则为初始趋势值。表4-13另外也可以选择Excel中的数据-数据分析-回归，得出相关的数值。图4-17有了初始的水平值和趋势值之后，确立相关的参数α和β的值，就可以代入公式去计算。其中α值为0.9，β值为0.5，就可以得出如下：这样就得出了第1期的水平值为9919，趋势值为9808，预测值为13693，并如此类推，可以得到后续各期的水平值，趋势值和预测值。在Excel处求得第1期的水平值。表4-14Excel中水平值的求解在Excel处求得第1期的趋势值。表4-15Excel中趋势值的求解在Excel处求得第1期的预测值。表4-16Excel中预测值的求解相应的图示如图4-18：图4-18在知道第12期的水平值，趋势值的情况下，也可以通过公式求得第15期的预测值。15-12是指第15期和第12期相差了3期，因此在第12期的水平值基础上，加上3期的趋势值推移，得出第15期的预测值。3.三指数平滑法：针对水平、趋势和季节性因素历史数据里除了水平，趋势因素，往往还含有季节性因素。双指数平滑法考虑了水平和趋势因素，使用了α和β两个参数来对应，对于季节性因素，就需要引入多一个参数γ来应对，从而变为三指数平滑法了。三指数平滑法分为乘法模式和加法模式。其区别是季节性随着时间变化而变化，使用乘法模式；当季节性在时间变化的同时而并不变化，则使用加法模式。乘法模式公式是t期的水平值，则是t-1期的水平值是t期的实际值是t期的趋势值，则是t-1期的趋势值是t期的季节性因子，则是t-1期的季节性因子是季节周期，比如每12个月为一个周期，则L为12，如果每4季为一个周期，则L为4是t+n期的预测值n是期数是水平平滑常数，取值在0和1之间，读作Alpha是趋势平滑常数，取值在0和1之间，读作Betaγ是季节平滑常数，取值在0和1之间，读作Gamma2018年第1季度开始，到2020年第4季度，共有16期的历史数据。使用三指数平滑法，同样离不开初始值的确立，这个可以称为观测值，然后通过观测值得出的因素数值，并引用在其他周期上，这些称为实验值，最后就是希望得到预测结果的预测值。因此2018年4个季度的数值可以视为观测值，2019年第1季度到2020年第4季度的数值则为实验值，最后就是预测，如果要预测2022年全年4个季度，那么这4个季度的数值就是预测值了。表4-17第一步，确立观测值中的季节性因子。通过每一个季度和2018年全年平均值比较，得出各个季度的季节性因子。2018年第1季度的季节新因子就是表4-18Excel中季节性指数的求解如此类推，得出2018年第1季度到第4季度的各季度季节性因子。由于2018年的全年数据作为观测值，那么水平值和趋势值初始值就是2018年的第4季度了。趋势值初始值为1875，而水平值可以根据当期的实际值，剔除季节性因素而得出，所以初始水平值就是当期实际值除以当期的季节性因子。2018年第4季度的季节性因子在之前计算得出为1.75，那么2018年第4季度的水平值就是而趋势值可以由2019年的全年平均值和2018年的全年平均值的相比，再除以4个季度得出一个季度的值，就是视为2018年向2019年的趋势，并视为初始值。因此2018年第4季度的趋势值就是得出了2018年第4季度的水平值，趋势值分别为14250，1875，以及2018年四个季度的季节性因子，分别为0.7，0.98，0.56和1.75，那么就可以计算出2019年第1季度的水平值，趋势值，季节性数值和预测值，而α，β，γ值均为0.5，分别套入相应的公式。（注：实际上应该是指，它是，5-4中的5，为2018年第1季度开始的第5期历史数据，就是2019年第1季度的历史数据。而5-4中的4就是一年所含的周期数，即4个季度。由于结果是根据Excel计算，涉及小数点，上述公式实际结果并非19463，只是根据Excel结算而填。后面如有雷同情况，均是同样原因。）这样就得出了第5期（即2019年第1季度）的水平值为19463，趋势值为3544，季节性因子为0.76，预测值为11316，并如此类推，可以得到后续各期的水平值，趋势值和预测值。在Excel处求得第5期的水平值表4-19Excel中水平值的求解第5期的趋势值表4-20Excel中趋势值的求解第5期的季节性因子表4-21Excel中季节性因子的求解第5期的预测值表4-22Excel中预测值的求解实际和预测的相应图示如下：图4-19实际值和预测值的比较图在知道16期的水平值，趋势值，季节性因子的情况下，也可以通过公式求得第20期（即2022年第4季度）的预测值。通过第16期的数据来预测第20期，两者相差了4期，因此有4X3153的发生。而实际就是第16期的季节性因子，为，是通过而来的，其中第一个4是指其中一年含有4个季度这个周期，即公式中的符号L，而第二个4则是指20期和16期相差的期数。表4-23Excel中第20期预测值的求解（注:Excel中由于涉及了小数点的计算，和上述公式计算的结果略有差异。）加法模式公式：是t期的水平值，则是t-1期的水平值是t期的实际值是t期的趋势值，则是t-1期的趋势值是t期的季节性数值，则是t-1期的季节性数值是季节周期，比如每12个月为一个周期，则L为12，如果每4季为一个周期，则L为4是t+n期的预测值n是期数是水平平滑常数，取值在0和1之间，读作Alpha是趋势平滑常数，取值在0和1之间，读作Betaγ是季节平滑常数，取值在0和1之间，读作Gamma加法模式和乘法模式做法基本一样，都是确立初始值，数据也分为三个部分，即观测值，实验值和预测值。不过对待季节性部分，做法却不相同，乘法模式是当期的实际值和周期的平均值之比，得出季节性因子，而加法模式则是两者之差来得出季节性数值。那么2018年第1季度的季节性数值就是表4-24季节性数值求解如此类推，得出2018年第1季度到第4季度的各季度季节性数值。由于2018年的全年数据作为观测值，那么水平值和趋势值初始值就是2018年的第4季度了。趋势值初始值为1875，而水平值可以根据当期的实际值，剔除季节性因素而得出，所以初始水平值就是当期实际值减去当期的季节性数值。2018年第4季度的季节性数值在之前计算得出为10750，那么2018年第4季度的水平值就是而趋势值和乘法模式一样，由2019年的全年平均值和2018年的全年平均值的相比，再除以4个季度得出一个季度的值，就是视为2018年向2019年的趋势，并视为初始值。因此2018年第4季度的趋势值就是得出了2018年第4季度的水平值，趋势值分别为14250，1875，以及2018年四个季度的季节性数值，分别为-4250，-250，-6250和10750，那么就可以计算出2019年第1季度的水平值，趋势值，季节性数值和预测值，而α，β，γ值分别为0.01，1和0.23，套入相应的公式。（注：实际上应该是指，它是，5-4中的5，为2018年第1季度开始的第5期历史数据，就是2019年第1季度的历史数据。而5-4中的4就是一年所含的周期数，即4个季度。由于结果是根据Excel计算，涉及小数点，上述公式实际结果并非16166，只是根据Excel结算而填。后面如有雷同情况，均是同样原因。）这样就得出了第5期（即2019年第1季度）的水平值为16166，趋势值为1916，季节性指数为-3301，预测值为11875，并如此类推，可以得到后续各期的水平值，趋势值和预测值。在Excel处求得第5期的水平值表4-25Excel中水平值的求解第5期的趋势值表4-26Excel中趋势值的求解第5期的季节性数值表4-27Excel中季节性数值的求解第5期的预测值表4-28Excel中预测值的求解实际和预测的图示如下：图4-20实际值和预测值的比较图在知道16期的水平值，趋势值，季节性数值的情况下，也可以通过公式求得第20期（即2022年第4季度）的预测值。通过第16期的数据来预测第20期，两者相差了4期，因此有4X2081的发生。而实际就是第16期的季节性数值，为，是通过而来的，其中第一个4是指其中一年含有4个季度这个周期，即公式中的符号L，而第二个4则是指20期和16期相差的期数n。表4-29Excel中第20期预测值求解（注:Excel中由于涉及了小数点的计算，和上述公式计算的结果略有差异。）同样地，三指数平滑法，不管是加法模式，抑或是乘法模式，也可以根据实际情况的需要，和单指数平滑法一样，在完成第一次指数平滑之后，可以继续进行第二次乃至更多次的指数平滑，从而得到最优效果。【小插曲2】预测从清洗数据开始清洗数据是预测的一个不可缺少的步骤。如果以百分比来划分预测工作的比重，那么说数据处理和清洗数据去到工作总量的80%也不为过。当数据整理好，以致数据规律都摸清，由此预测出来的结果就容易值得满意。现今不少常用的预测方法都是时间序列法，也就是根据过去的历史数据，把隐藏的规律应用到未来的预测中。可以说，作为预测起点的数据，起着非常重要的作用。清洗数据，大多数都会提到，诸如削峰填谷，减去季节性因素，又或者消除促销因素，然后再做预测。那么，到底为什么要清洗数据呢？时间序列法的数据模型一般含有四个要素，分别为水平，趋势，季节性和噪声。因此所谓的数据清洗，就是要分析，整理出这四种因素，然后剔除并尽可能还原成水平状态。水平状态可以视为正常自然的需求产生，那么以水平状态使用时间序列分析技术，把相应的规律应用在未来的预测上，然后添加涉及的其他因素，诸如趋势，季节性因素，甚至一些涉及的可能随机因素或者市场行为。从线条图4-21来看，可以视为如下发展。从还原后的水平，水平发展，再分别加入不同的因素。当然这个是思路图，不甚严谨，仅作参考。而所谓数据清洗，就是这个线图发展的逆向发展。图4-21在现实世界中数据清洗还要涉及更多的处理，比如缺失值，重复值，乃至分组，还有其他各式各样的不合理值，矛盾值等的处理。当进行数据处理后，很多时候哪怕不进行各种方法进行预测，心里也多少摸到一定规律，对未来值有个大致的范围估计。某电商近三年的销售数据，尽管三年的实际每年总需求，月均需求都各有不同，不过通过三年的比较可以看出，基本发展特点都比较相似，而且均含有上升趋势和季节性的特点。图4-22某电商三年的月销售额在这个基础上，该公司要对2022年1月进行预测，那么可以先行将数据清洗，分解出水平，趋势，季节性因素，然后预测2022年1月，接着加上相应的因素，得出模型并算出的预测值。三年共36期的数据，每一年有12个月的数据，而季节性的因素是每12个月循环出现，比如3月，6月和11月都有明显的表现特征。因此第一步，可以消除季节性和噪声的特征。移动平均是一个有效的方法，移动平均能把起伏的波动拉成相对平稳的状况，从而某种程度上，去到“削峰填谷”的作用，减少季节性带来的波动。根据观察，每12个月都会出现雷同的波动情况，那么以12个月为一个周期进行计算水平估计值。以中间点为计算开始点，即从6月开始移动平均：表4-30选择6月，是因为处于中间点。如果选择12月，那么将12个月的平均值从12月开始计算，那么对于这个月来说，大部分都是“陈旧”的数据，对水平的估计代表性有所降低，反之如果选择1月，参与的数据都是较新的数据，又是另外一个极端。选择6月作为移动平均的起点，作为水平的估计值，既可以消除噪声，同时去除季节性的波动。图4-23不同采用月份的比较根据图，三年的趋势是上升且有季节性波动，如果采用2019年1月作为计算起点，那么趋势上升就会加快，出现在11期（2019年11月），反之采用2019年的12月，数据反应表现滞后，在24期（2020年12月）才有出现趋势上升。因此选择2019年6月这个中心做移动平均，表现适中。需求包含了水平，趋势，季节性和噪声，通过移动平均，去除了噪声和季节性后，剩下的就是水平和趋势。然后减去趋势，剩下的就是水平的估计值了。趋势是本期和上一期发展的对比变化，不断地一期又一期数据累计。因此，最简单的方法就是上一期减去本期数据，就得一期的趋势变化，如此类推。那么就分解出其中一个因素：趋势。得出2021年6月的趋势是-433，那么后续的就以这个最新的趋势进行类推，2021年7月就是第一期的-433，即-433*1=-433，假如要推测2022年1月的，类推就是7期的数据，即-433*7=-3031表4-31趋势的计算同理，需求减去已经得知的水平和趋势后，就是噪声和季节性。表4-32噪声和季节性的计算最后一步就是，拆分出季节性，就可以完整地得出各个因素了。由于季节性是每12个月重复出现，那么最简单直接的方法也是有效的，就是取平均值。因为一年中的每一个月都代表不同的季节性，取每年的1月平均值作为1月的估值，同理，2月如此。这个是加法的季节性调整，当然可以还有一种是乘法的季节性指数，就是对应的月份和平均值的比例，这个电商另行计算测试，经比较，讨论和分析，最终还是选择加法的季节性指数。表4-33通过图4-47的计算，得出每个月的均值之后，加入在季节性因素中。表4-34如此一来，得到的最新数据有，最新的水平和趋势值（2021年6月为17919），最新的趋势，2022年1月的值为-3031，还有1月的季节性值，是-5059。得出清洗后的数据，相关人员还不忘检查一遍，避免犯上其他公司的常见错误：就是把历史销售数据假设成为历史需求数据。当销售不能满足需求，出现缺货等现象，这个历史销售就不能等同于历史需求数据了。还有其他诸如促销，市场和竞争对手行为等，都会对真实的需求造成影响。而这些工作并不能简单通过数据的治理完成，这个时候，相关人员还要联同市场部门，销售部门等对细节确认，尽可能把“脏”数据清洗出来。当清洗数据确认完毕后，接下来就要预测2022年的数值。表4-35得出的2022年1月预测值为9829，包含了水平，趋势和季节性因素，当然，这不会包含随机因素，即噪声。通过数据规律，每年的12月到次年的1月，需求有一定的下滑出现，那么预测出来的值也含有雷同的规律。图4-24某电商通过数据清洗，分解出不同因素后，从而利用简单的方法对下一期的需求进行预测。
六、古代中国宗教文化特点的现代意义
从根本上说，宗教是人的本性异化的结果，是人性异化而建立的文化部门之一，所以宗教是人类文化的一部分。人总在异化的过程中，历史总在延续，文化总在不断产生和发展，宗教也持续不断发挥着重要作用，人的本质性因素总会通过人类的言行活动，以及语言、历史、宗教、艺术、哲学等体现出来。这就从根本上决定了这样一点：宗教和文化一样，总是包含了人文因素在内，宗教的发展，总是体现出人文特色，充满了人文精神。在中国宗教历史上，古代宗教中的人文精神，实际上就是将宗教精神具体化为：站在现实（生活、真理、规范、精神的统一）的基础上，又树立起崇高理想，以这种理想为标准，不满足于现实，批判现实，认识、追求、求证理想，以便超越现实，并推己及人，感染、带动他人，大家紧密团结，共同推动文明史进步，从而实现人的价值。666在中国古代的宗教中，祖先崇拜充满人情味，阴阳学说落实于政治关怀，道教最终关注的是人的内在素质的提高，佛教中国化的内涵之一，也是人文理性成分的增长。比如，我们思考佛教中国化问题，就不能不考虑佛教进入中国以后，为什么要断定人人都有一样的佛性，而且还非常重视人自身的佛性，为什么出世的佛教要提倡世俗的忠君，为什么要尊重和发扬大乘佛教，关注民瘼，甚至提出“普度众生”的理想来。以认识“道”、实践“道”、求证“道”、宣传“道”、在现实社会中完全实现“道”作为宗教活动的基本内容，人文色彩很浓，可以说是中国古代宗教的突出特点。近代提倡“人生佛教”的太虚大师，根据中国古代宗教的这一特点而界定宗教说：“个人自心修证之实际曰宗，而本之教化他人者曰教。”667国内也有学者强调中国古代宗教特点的社会学意义，称之为“宗法性宗教”或“宗法性传统宗教”，668也不无道理。1927年，上海青年协会书报部刊行了谢扶雅（1892－？）所著《宗教哲学》一书，该书是我国第一部用现代学术方法，从哲学角度研究宗教问题的学术专著。它总结佛教、儒教、基督教三种宗教发展的历史，列举三教历史发展中存在的“共同的重要事实”有：三教都从原始宗教发展成为“理性宗教”；都“以人事为出发点”而不是以自然为出发点；三教最深奥的“天人交通”理论都“本于认识”而不局限于直观；三教发展的盛衰都根源于理性因素的强或弱；三教越发展，越由群众的信仰过渡到个人理性的创造，越由民族国家的宗教进展为世界全人类的共同信念。669从中国古代宗教的发展情况来看，谢扶雅归纳的中国古代宗教重人事、重理性等特点，是符合中国实际情况的。1933年，著名学者胡适（1891－1962）在美国芝加哥大学比较宗教系所举办的一次世界性宗教研讨会上，发表了他对现代宗教社会使命的意见。他说：“一个现代宗教的使命，大概就是要把我们关于宗教的概念多多扩大，也就是要把宗教本来有的道德教化的功用恢复起来。……用我们所能掌握的一切教育力量来教导人的道德生活。凡是能使人高尚，能使人超脱他那个小小的自我的，凡是能领导人去求真理、去爱人的，都是合乎最古老的意义的，合乎最好的意义的宗教。”670胡适先生一生提倡科学，批评宗教，但他也肯定宗教在道德教化、实践超越方面的积极作用，令人深思。谢扶雅、胡适等人对宗教的看法，可谓古代中国宗教思想特点在20世纪的现代表现。第十六讲思考题1.中国古代宗教文化的特点是优点还是缺点，为什么？2.形成中国古代宗教文化特点的原因。
一、转变经销商心态，升级渠道网络
作为网络的主力，老经销商可以说是娃哈哈联销体的基石，但是伴随着企业的迅猛发展，尤其是豫北这样的增速市场，渠道网络的升级越来越迫切。娃哈哈和其他公司一样，老的经销商认为自己过去很牛掰，跟很多领导认识，关系好，好似皇亲国戚一般，对于新上来的客户经理爱理不理，导致公司政策执行乏力。但是老经销商在当地的威望、实力不是新客户所能媲美的，因此更新老客户观念与心态迫在眉睫。以滑县经销商鑫鑫副食的郭老板为例，2008年左右，娃哈哈公司500ml营养快线、幸福牵线都在其手中，生意做得顺风顺水，但是公司考虑到乡镇市场送礼的金额在40元左右还是主流空间时，推出了350ml快线，但是由于心态问题，郭老板放弃了经营权限，最后350ml快线成为当地市场最大的一款大单品，而郭老板只有望梅止渴了。这件事情，还有其他市场发生的事情，对于老经销商来讲就是实际的案例。以前大家都说他是“老顽固”，但是现在有了二套网络，他不做，别人直接就拿去做了，他就没有了机会，在当地市场新产品是需要投标的，经销商也需要竞标去拿新产品。
第七章 基础管理
第三节竞争的需要
合伙人制，也是企业竞争的需要。比如富士康这样的企业，主要客户包括苹果、华为、联想等，前5大客户营业收入占比占整体营业收入的7成多。在经济发展势头强劲的时候，富士康只要把这些大客户的业务做好，企业营业收入就很可观，靠老板就可以拉动整个公司的发展。但现在是多元化竞争，老板根本拉不动。所有的压力都源于一个事实，由于互联网和新技术的冲击，导致很多传统企业的营业收入和利润都在下降，整体竞争力变弱，不少行业面临价格下降、成本提升。传统企业依靠粗放的管理，只进行规模上的扩张，已经无法在这个时代为企业带来竞争力。传统组织模式就像20世纪的蒸汽火车，火车头拖不动，跑不快。另外，一些创新型竞争对手正不断给老牌企业带来威胁，这些竞争者具有老牌企业难以匹敌的灵活性和侵略性，同时在企业平台上还不断催生孵化新的企业，正在与大企业竞争。基于此，企业必须用机制创新驱动增长，推行阿米巴+合伙人模式，把部分经营权和决策权下沉，重塑企业治理结构，打造互联网时代的人才共享平台，为人才的成长提供土壤，最终提高企业的核心竞争力。（1）企业增长机制：阿米巴小组作战阿米巴经营模式，是指在正确的经营理念的指导下，把组织划分成一个个小的团体，通过独立核算制加以运作，在公司内部培养具备经营者意识的领导，实现全体员工参与经营的全员参与型经营。而中国式阿米巴是以稻盛式阿米巴为内核，结合中国文化、企业特点，将内核向外做恰当的扩展，以使阿米巴经营模式能在中国企业产生更大的效用。中国式阿米巴主要包括战略与组织、目标与核算、人才与激励三个体系，每个体系下面又分为若干个模块，根据不同企业的特点进行个性化的组合，并与合伙人机制进行完美结合。阿米巴经营小组作战，在业务运营上实行扁平化管理，在收益分配上实行“按战功论英雄”的差异化激励，既保持了阿米巴组织的灵活性，又打造了组织的竞争力。如果传统组织模式像蒸汽火车，那么阿米巴+合伙制就是高铁，高铁车厢每节自带动力。（2）企业增长机制：内部市场化企业建立市场化平台，有效提升发展动力。以前是传统的职能部门，现在变成一个自主核算、独立经营的经营主体，每一个基层经营单元将业务发展与成本、投资关联起来，无形中增强了员工的经营意识、成本意识。企业通过推行阿米巴经营模式，建立市场化平台，核算投入产出，并根据产出效益进行利益分配，逐步解决企业对资源投入过度依赖、资源效用未能充分发挥、内部发展动力不强等的问题。将市场机制引入企业内部是推行阿米巴经营模式的一个核心，只要各阿米巴经营单元之间存在中间产品或服务的交换，就可以通过内部价格机制来度量价值链上的价值创造。（3）企业增长支撑机制：合伙人制在企业增长战略中，人才战略尤为关键，企业需明确人才的获得、培养，以及优秀核心人才的复制。也需要明确趋势：雇佣时代已经结束，合伙时代已经来临。这就意味着企业需要导入阿米巴经营模式，从而创造出能够为员工赋能的机制，让员工自我决策、自我负责，充分发挥员工的价值。如何打造具有吸引力的企业平台，关键是构建战略与组织、目标与核算、人才与激励等三个体系，以及“以战功论英雄”的合伙人体系。如何按战功论英雄？公司每年基于业务特点和行业合理利润情况，设计出一套阶梯式的任务体系，说明不同任务对应的合伙人层级，以及对应的激励方案。根据合伙人承诺完成的任务指标，赋予合伙人相对应的权力和收益。在培养足够的新合伙人的基础上，承诺完成什么样的任务，就对应什么样的授权和收益。在这种情况下，对于每位员工，理论上经营报表均可体现其是否可以成为何种级别合伙人。这样，通过一套有效的晋升机制，形成一线员工的晋升通道，打通一线员工到管理层的上升通道，形成经营生态的闭环。在合伙人体系下，阿米巴组织裂变孵化成了经营人才的自发行为。企业树立员工的共同愿景，然后出台一系列的考核机制、晋升机制、报酬机制等，最后通过制度来统一员工的价值观。通过人才与激励，企业将合伙人群体深度绑定，打造利益共同体，形成更加强大的军团。合伙人制度，建立的不是一个利益集团，更不是为了更好地控制这家公司的权力机构，而是企业内在动力机制。这个机制将传承企业的共同愿景和价值观，确保企业持续创新，组织更加完善，在未来的市场中更加灵活，更有竞争力。　⊙为什么需要实施合伙制？主要有三大因素：人性的需要、时代的需要和竞争的需要。⊙人性的需要，主要是指合伙人制度符合人性，有利于增强人的本质力量和巩固人在社会中的主体地位的需要。⊙时代的需要，不是企业需不需要阿米巴，而是时代选择了阿米巴，这就要求我们站在时代格局之巅来看待合伙制，从趋势潮流的角度去解读阿米巴合伙制，用社会学和人性的眼光去认知合伙制。⊙竞争的需要，未来不仅是人才的竞争，更是合伙人制度的竞争。
第二节股权激励的现金模式
第一节数据的时代
随着信息技术尤其是移动互联网的飞速发展，互联网上每天产生数以亿计的数据。根据IDC《数字宇宙》的研究报告，2020年全球新建和复制的信息将超过40ZB，是2012年的12倍；中国的数据量在2020年将超过8ZB，比2012年增长22倍。数据的爆炸式增长给人们带来了不可避免的信息过载问题，如何帮助人们从繁杂的信息中得到真正有用有效的信息成为各个互联网公司都在致力的工作。面对庞杂的数据，我们看到的不仅是困难和挑战，更多的是企业逐步数字化后带来的数据大规模应用的历史机遇。从数据的采集来看，目前在工业界数据主要有三种应用数据应用方式：1.报表统计；2.数据分析；3.机器学习。三者之间各自解决相应的业务需求，且有层层递进的关系。第一阶段，主要是对应用健康度的监控和对外秀肌肉的使用，例如UV、PV、跳失率、七日留存等。第二阶段，是在数据采集的基础上对数据情况进行一系列的溯源和思考，从而得出能够指导业务发展的结论和意见。第三阶段，则是在数据的基础上诞生了各种各样的人工智能的应用，数据真正的开始产生生产价值，是企业数字化后的下一步。这个阶段不同于前两个阶段的是，前两个阶段的数据主要是给人看，而第三阶段的所有的数据是用来给机器看，让机器理解，从而产生应用。这个阶段的数据是否能够用于分析，是否能够被人所理解，并不是核心关注点。而从互联网发展以来，人们大致有三种方式解决信息过载问题：（1门户网站——图书馆式分门别类的展示信息。（2搜索引擎——通过搜索关键词获得所需信息。（3智能推荐——根据用户行为被动获取信息。具体的区别在之前已有阐述，故不赘述。本章聚焦的是推荐系统从庞杂的数据背后挖掘哪些有价值的数据用于处理信息过载，以及如何收集与挖掘。
五、促销：如何合理控制
做促销是每一个业务员必须面对的事情，促销的好坏直接关系到市场的启动以及货款的回笼问题。因此，每一次促销活动的设计就显得非常重要。那么如何核算促销活动的成本？怎么样评估促销活动的效果呢？（一）设定年度销售目标并细化出具体阶段　　这个年度目标的设定并不是随意而为，而是根据市场的实际情况及竞争对手的市场占有率来设定的。这个目标通过某种业务手段或者市场运做方式是能够实现得了的，是通常所说的“跳起来够得着的目标”。然后把目标细化，把大目标分解成小目标。如果每一阶段的小目标都能实现，大目标自然也可以实现；如果小目标发生偏差也可以进行分析，找到问题的症结或者调整目标值。（二）根据区域市场的战略地位适当调整　　譬如Z市是K公司的重点区域战略市场。K公司平均的市场推广费用率只有10%，但是为了打下Z市这个重点战略性市场，K公司给到市场部的推广费用率可能会有30%。也就是说，如果年度销售目标是100万的话，市场部的费用可达到30万；如果是非战略性市场，那么市场部可用于做市场推广的费用就只有10万元。　　一个阶段要完成目标，就需要一定的促销活动进行配合，尤其是新产品推广。但不管这个计划如何制定，它的整个费用率要在整体的年度费用率之下，不能超标。（三）允许合理分配促销费用比率　　如果下个季度准备销售6000件的货物，为达成这个目标，本季度准备推出一个开瓶有奖的促销活动，而该季度的可用费用比率为15%。为了达到快速启动市场，增加消费者的消费兴趣，在设计促销活动方案时，就可以有意识地把前面的1000件货设计成50%的中奖率，然后再依次递减，直至取消。这样，前期的造势就会给消费者一针强心剂，而整体费用仍然控制在15%以内。（四）时刻明确促销推广的目的　　促销只是我们运做的手段，市场的启动和销量提升才是进行促销活动的根本目的。业务员往往被竞争对手来势汹汹的促销所吓倒，诘问自己的品牌为什么就拿不出那么大的力度，却不知道这只是竞争对手施放的烟雾弹而已。以社区的免费赠送为例，不管怎么送，都是有一个量的限制的，譬如限送前50名消费者，整个买一送一的总量控制在5件货物以内等。得到的回报：一是开展此活动的超市的1000元进场费免掉了；二是超市附近的零售点被顺带进了货；三是带动了一批没有抢购到特价产品的消费者的消费欲望；四是广告宣传作用。所以说，天下没有白吃的午餐，此话千真万确，促销的最终目的仍然是需要回报的。（五）针对渠道牢记控制力度　　不会做市场的业务员在拿到公司的力度后往往不知道怎么使用。最常见的也是最愚蠢的方式就是，把公司给予的力度一点不剩地全部放到渠道促销上面去，一时的痛快换来长久的痛苦。渠道价格崩盘，产品价格穿底，公司利润白白地流失。做促销时一定要多动脑筋，想些其它不损害品牌形象和价格体系的方式方法。以笔者的经验，针对消费者本身的促销活动可以放肆做，新产品的促销活动也可以放手做，不需要顾忌太多。　　从本质上来说，促销是一柄双刃剑，做得好可以令市场锦上添花甚至起死回生；做得不好也可能令市场身陷沼泽、进退两难。如果我们了解清楚怎么去做促销，或许才能够避免一些不必要的麻烦，少走一些弯路。
6.互联网新场景
“世界上最远的距离，不是生与死的距离，而是我就在你面前，你却在玩手机。”这不仅仅是网上幽默、调侃，而是移动互联时代的现实存在。传统时代，在相同的时间、空间，就在相同的场景。移动互联时代则不同，在相同的空间，可能在不同的场景；在不同的空间，可能在相同的场景。不同的空间，进入相同的场景，关键是通过互联网入口，进入了相同的虚拟空间。场景的本质：占有时间2016年，苹果公布的一组数据显示，用户每天通过TouchID指纹解锁及密码输入查看手机的次数为80次。这个数据只是启用指纹解锁和密码保护的用户，不包括没有使用手机保护措施的用户。2013年的一组数据，人类每天点亮屏幕的次数是至少150次。这个数字包含查看信息发送人、预览短信及浏览推送信息的次数。苹果手机的中国用户都有一个“半天焦虑”，每天到中午，都要找充电场所。中国人是App的重度用户，特别是微信和今日头条。苹果手机一次充电，很多人只够用半天。微信把线下社交结构搬到线上，让用户对社交App形成了依赖；今日头条个性化的信息推送模式，也很容易让用户形成依赖。场景就是时间、空间、事件，表象看是空间、事件，本质上看是时间，即一件事情让人舍得花时间。传统场景的本质是时间、空间，而互联网场景的本质就是时间。用户在不同的空间，在相同的时间，通过互联网入口，进入了相同的虚拟空间。换句话说，互联网场景是时间、虚拟空间。从传统场景的实体空间，进入互联网场景的虚拟空间，核心是入口。互联网的应用技术，就是建立入口。App、二维码、小程序等都是虚拟空间的入口。超级入口与支付场景互联网的应用场景，总体来说可以分为两类：一是超级入口，比如微信、QQ、视频、游戏等；二是支付场景，比如阿里、京东、拼多多、美团、滴滴、共享单车等。随着互联网应用技术的发展，新场景还在不断增加。超级入口，本质上是对时间的占有，是人在虚拟空间的链接，指的是社交（沟通）、体验等消耗时间的互联网应用场景。社交（沟通）场景，如微信、QQ、抖音、快手、视频会议等；体验场景，如游戏、视听等。支付场景，本质上是人与平台的链接，是对服务（商品）的消费，指通过互联网支付完成价值交换的场景。
1.品牌命名的要点
（1）好记名字就是为了能让别人记住，好记自然是起名字最重要的标准。判断名字是否好记的标准也很简单，就是说一两遍就能被别人记住，要有足够的差异性才行。比如，做线上二手车交易的瓜子网，这个名字实际上没有任何意义，最大的特点就是好记。再比如“快狗打车”,也是有足够差异性的名字，很容易在众多的品牌中跳出来。像“小米”“红牛”“蓝月亮”也是秉持这个原则。国际巨星成龙之前的名字叫陈港生，陈港生这个名字的记忆成本相比成龙，那肯定是高了很多。（2）好读品牌很重要的一种传播方式就是口口相传，形成顾客与顾客之间的口碑传递，所以好读也是非常重要的标准之一。判断名字是否好读的标准有以下两个：一是品牌名字中没有难认、难发音的字。说出去，一听就知道是哪几个字，比如天猫、淘宝都是很好读的名字。二是最后一个字最好是开口音，这样才能叫得响亮。像加多宝、老干妈都是很不错的名字，最后一个字都是很响亮的，这样传播起来就非常快速。刘德华之前的名字叫刘福荣，发音就不够响亮。（3）能反映品类特性这一点好像很多企业没有考虑过。品牌的名字最好能反映品类的特性，这样就会给顾客一种更专业的感觉，可以极大地降低传播的费用，同时提高品牌的可信度。比如，奶茶的名字叫香飘飘，就会让顾客觉得它的奶茶味很香；我们在服务的一个做自卸车的品牌，名字叫灰熊，就让人感觉这个自卸车很抗造；脑白金的名字也很好地调动了老年人的消费需求；顺丰的名字就让人感觉其比别的快递要快很多。我们公司曾服务过的一个客户是做半挂车的，品牌名叫烈牛，这个名字就会让顾客觉得这个半挂车很有力量。九寨沟之前的名字叫作南坪县，听起来就没有九寨沟有吸引力。（4）要有品牌感觉给品牌起名字，要让人一听就知道这是一个品牌名，并给人一种信任的感觉。反面的解释就是，这个名字不能太接近通用的名字。比如，金华火腿、德州扒鸡，都是品类化的名字，不具有独特性。起名字最怕加一些创意进去，以为可以扩大传播范围，实际上只会弄巧成拙，得不偿失。比如叫鸭子，这种名字只能博一下眼球，注定会成为过眼云烟。为品牌起名字是企业最重要的决策之一，要慎之又慎。不好的名字，建议企业及时更改。现在取个好的名字越来越难，上面四个要求难以同时满足，但是好记是第一标准。我公司主要做品牌战略定位咨询，主要服务对象也是以中小企业为主。我为我们的咨询品牌起名叫作“翻盘”，就是依据品牌命名的四个要点所取，是不是一下子就让人记住了，它还算是不错的名字。自己的理论一定要自己先实践起来，这样才更有说服力。一个品牌的成就，取决于两个方面：一是品牌在品类中的地位；二是品类的大小。为品类起一个有想象空间的名字就显得至关重要，品类的名字基本可以决定这个品牌未来的市场空间。为品类命名和为品牌命名有许多不同的原则。
6采购员横向问责一览表
9.权威效应打造销售“神”力
银芝是Y药店的店员。公司在推广产品时，总会在宣传中加入一些典故，比如古时候某个大人物用过这个产品，或者是当今某某明星也在用这个产品。银芝在与顾客的交流中会自然加入这些故事，发现说服力确实强很多，顾客就算不买也会频频点头。药店同仁用得最多的一句话是：“这样，我请我们药师过来给您看一下！”话虽简单，却向顾客示以不可动摇的专家权威，顾客多会“服从”药师的指导。这种特殊效应在销售中叫作权威效应。所谓权威效应，是指一个人在社会上地位较高，其主张对他人的影响力更大，人们大多会认可并遵从他。也就是说，利用权威效应可以在很大程度上影响和改变他人的行为。在导购中若能巧妙运用权威效应，也将助成交一臂之力。具体来说，权威效应在导购中有如下表现形式。（1）明星效应。店内产品中有一些是明星代言的，在与顾客沟通时可以明示这一点，用明星的光环增强自己推荐的说服力。比如在销售某感冒药时，可以说这个感冒药是哪个明星做的广告，最重要的是，它的产品质量与效果确实是被认可的。（2）专家效应。在导购时可以有效借助业内专家的话或主张，或者借用专业资料里的内容，向顾客证实你所说的并不只是你个人的观点，而是业内共识，或者是专家的指导。比如我们在销售一些有难度的药品时，可以借力专家对该药品的推荐，这比单纯地自说自话效果更好。（3）职位效应。导购中遇到有难度的问题时，可以请店长或区域经理来协助，或者请药师来帮忙。因公司职位安排与执业资格赋予了他们更可信的“说服力”，在解决一些难题时，往往是“人一来，事即了”，可见职位、资历在人身上的效应也是非常给力的。比如当顾客要求给予更大折扣时，我们通过请示领导的方式向顾客表明，顾客的要求确实不是自己所能满足的。当请示后，经理以肯定的口吻告知顾客确实无此优惠，相信顾客也不会再纠缠了。（4）顾客效应。顾客的使用感受很有说服力，虽然他们不一定是知名人士，但是就在这个小区内，或就在这附近方圆几里内，其影响力不可小觑。我们说出某个顾客的使用感受，对其他顾客而言，也是会有说服力的。我在导购中常会用到这招。比如跟顾客说，“附近某某酒店的老板经常来我们店里买这个药，反馈不错”，或者“某某事业单位的部长常来我们店里买”，这样的信息会增加门店与产品的“可靠性”。权威效应是一种借力之举，但是在运用时不可弄虚作假，而应实事求是。虚假的权威终究会被戳穿，正所谓“做销售就是做人”，做人还是实在一点好。
  
    
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