第358章大数据：土法联单

    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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