不懂复盘，烧再多的钱也只能原地踏步

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人若想从同一件经历的事情中，最大化“榨取”经验值，就要相信复盘的力量。

企业也同样如此，正如美团联合创始人王慧文所说：“一个能做出高质量复盘的组织，差不多是可以做好所有事的。”

不懂的复盘的企业，烧再多的钱做市场、做产品，最后都只能原地踏步。

虽然现在很多企业都养成了开复盘会的习惯，定期对齐进度，可反馈到成果上，不仅业务没做起来，员工还不堪其扰，最终只能无效复盘，问题出在哪里？

根据笔者观察，目前大部分企业复盘能力按照经验值划分，大致有三个段位，来看看你司属于哪个段位？

一、青铜：热闹但形式主义

一个项目结束了，老板让每个参与成员讲讲、总结一下这次项目的经验。

大家各自讲完。有结果好的地方，就给个鼓励，说“不错，继续保持”。

有问题，就郑重其事的说“下次一定注意”。

这样的复盘，基本上做一两次，就没有下文了，也起不到任何实质性的效果。时间一长，大家都不乐意参会，沦为形式主义。

二、白银：只看局部，缺乏落地

知道复盘单纯只是靠口头说说可不行，会让团队在复盘时把核心数据列上。

项目做完，相关的核心数据到底有什么变化？针对变化，再说哪里做得好，哪里做得不好。

却并没有把复盘的结果转化为行动的方案。

相比于前一段位，这个段位的复盘能够发现成功的动作，复刻在相似业务上能够快速成功。

但也存在明显的思维局限，无法有效应对问题。

比如，

各盘各的，本部门数据亮眼最重要。

很多部门在为了冲KPI，向老板画大饼，往往以自身优先，这种只见树木不见森林的思维局限，长期来看会埋下不小的隐患。以零售公司为例，供应部在复盘时发现包装成本超标，选择减少包装材料来降本。

殊不知当季度销量创新高正是因为新包装深受消费者喜爱，贸然削减包装，成本虽然降下来了，可也给市场和售后带来了麻烦。

再比如，

错过预警信号，失去干预良机。

市场环境瞬息万变，这也要求复盘者有足够的数据敏感度。举个例子，某服装企业连衣裙销量降了5%，按以往经验属于正常范围内的波动，负责人便没有进行干预。

但综合来看才知道其背后的原因是库存不足、延迟交货，负责人的放任将会导致销售损失进一步扩大。

还比如，

只看表面，不见实质。

片面性、时效性、数据描述的差异，都会形成数据陷阱，依据表象决策只会南辕北辙。

某商品销量屡创新高，看似一片向好，分析用户特征发现，其实是销售人员为了完成公司下达的任务向已有用户持续推销。这种表面的增长，一会消耗用户未来的复购，二会容易让用户产生不满，且可能导致用户放弃产品。

三、王者：智慧管理，纵观全局

这一段位的复盘最大的进步就在于对工具的使用。企业的业务数据如同一盘大旗，错综复杂、盘根错节，静态的数据报表和周期性报告很难发挥价值。

而数据工具的天然优势就是实时性强，无论是市场的微小波动，还是业务的突然变化，都能在第一时间内反映出来。

这种全局监控，对实际业务的效果主要体现在三层。

不仅建立了复盘思维，还搭建了数据平台深度挖掘数据价值。

以万博思图为联想公司量身定制的服务供应链订单监测平台为例，通过3D技术构建的地球模型动态，可以展示其各大产品在全球的实时订单量、订单金额、库存总量和代理商等关键数据，按月度、季度追踪数据变化，帮助联想更快地拆分订单信息、调整生产备货架构，适应市场需求提升竞争优势。

不仅关注显性数据，还统计非常规数据、极值数据，联动部门乃至上下游供应链的数据，全面掌握业务情况。

能交给系统解决的，就不依赖于人的主动性。当面临大量信息或复杂任务时，人脑认知资源难以处理细节，但系统强大的数据整合与自动化处理能力，可以精准捕捉那些易被忽视的潜在风险。

例如，奔驰的销售总监可以立即在条形图中看到，他们的当季主推商品在十月的客户保有量下降了1200，然后，可以深入了解这些差异发生在哪些产品上，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立刻发现问题并及时采取行动。

更重要的是，数据可视化系统能帮助各业务部门互通有无，还可以同步到上游供应商的业务系统中，根据需求安排生产，避免产生无谓的库存成本和积压风险。

不仅帮助管理层洞察业务，还让一线员工成为数据分析“专家”

要真正树立并践行数据思维，不仅要让数据分析人员懂业务，理解数据的业务价值；也要让业务人员懂数据、会使用数据。

数据可以自适应不同终端，方便随时下钻查看更加详细的二级、三级数据信息，还可以根据业务的需求定制展示内容。

提高每一个员工的参与度，也为企业和组织提供了更为丰富和深入的数据分析可能。例如，通过对门店销售和客户水平的分析，可以发现中低收入水平的客户反而更有助于盈利，这样的见解可以被用来集思广益，头脑风暴，以支持更高的销售。

小结

如今，越来越多的企业和组织开始意识到数字化转型的重要性。无论是在会议室、展厅还是办公区域，可视化大屏都已经成为不可或缺的数据展示工具。

但基础设施的建成和运行，仅仅是一个开始，要在数字化这条奔腾不息的河流上稳步远航，还需要全员树立数据思维，主动数据中找问题、找规律并提炼见解，才能真正赋能业务、服务管理。