设计思维如何帮助改善分析结果?
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-02
设计思维可以对分析计划产生积极影响
它们不一定是顺序的，甚至可能有一些重叠–但是在较高的层次上，阶段是动机，思想提炼和原型演变，遵循传统的问题解决方法（例如，情境-问题-问题-答案模型）可以解决当前的业务问题，但不能确保消费者能够（或想要）使用解决方案，这就是同理心的体现，即，将自己置身于客户的鞋子中并提出正确的问题。这种自省通常会导致问题本身的重新定义，在这种情况下，银行的“保持变化”计划提供了很好的教训，初该团队着手帮助客户增加储蓄–但是行为很难改变，运用设计思想原理，银行拿出了一张借记卡，可自动将每笔交易四舍五入至接近，将“零钱”直接存入储蓄账户，从而使储蓄变得毫不费力，伴随着商誉，这为客户和银行创造了价值，由于这项新服务，银行声称赢得了500万新客户，700万新支票帐户和100万新储蓄帐户，同时帮助客户积累了总计5亿元的储蓄。
提炼思想
决策科学家正在不断探索通过迭代开发和测试思想来构建共情肌肉的过程，在解决问题时，将包括与问题没有直接关系的人员组成的讨论小组召集在一起，将为解决方案带来强大的影响力，角色扮演技术将进一步帮助理解利益相关者，因为与终用户进行交互并不总是可行的，这促使团队进行反思和完善问题陈述，设计思维通过允许“快速且经常失败”模式来增强此过程，即在解决问题的同时创造性地利用迭代反馈进行建模。
原型演变
一旦将创意列入候选名单，重点就是开发可消耗的解决方案，与其使用接近完整的版本来压倒用户，不如从简单的原型开始，这些原型几乎没有必要来唤起反馈并深入到用户需求，需求和约束的根源，在几周的快速原型制作过程中，用户反馈从“这真是废话”变为“是否在每个iPad上预装了此应用程序？”
物联网如何帮助零售商消除产品缺货
产品缺货对零售商来说是巨大的挑战，在全球范围内，零售缺货的平均值为8.3％，这意味着购物者清单上的每20件商品中，至少有3件可能缺货，对于货架期短或季节性很强的产品，零售商的问题和相关成本尤为严重，令人惊讶的是，在70-90％的情况下，缺货是由下游问题（例如补货程序不足）引起的，而不是上游问题（例如制造商的供应不足）引起的。换句话说，零售商通常在储藏室中有足够的库存，但还没到货架上，分析尚未得到应用和执行，因此无法发挥作用。
许多零售商已经采用了诸如高效消费者响应标签之类的技术
但仍然遭受缺货的困扰，主要是因为这些技术并未消除人们寻找稀薄库存和补货的需求，物联网（IoT）技术在帮助零售商解决这一挑战方面具有巨大的潜力，如何？物联网方法将一系列传感器（压力，重量和深度），摄像头和智能设备结合在一起，这些设备将不断监视货架上的活动，在此过程中生成的数据将中继到云服务器，并用于创建实时库存可用性记分卡，商店管理层可使用该记分卡来监视和做出明智的决策。还可以通过可穿戴设备将其传输到库存协调员，然后提示他们补充货架，另一种可能性，将店内数据与有关宏观趋势，店内流量和产品需求的其他大数据集结合起来，可以用来构建预测模型，这样可以实现更有效的库存和补货策略，以程度地减少超额库存，同时确保为客户提供产品。
考虑一家存有流感疫苗的药房的情况
利用大数据的基于IoT的库存系统可以检测社区中流感严重程度的变化，并自动通知补给团队，为流感季节的库存计划提供建议，该机制可确保有足够的疫苗来满足预期的客户需求，现在考虑上游缺货，通常制造预测团队会在整年中的每周或每月级别（基于历史销售的指数平滑模型）进行静态预测。然后，将这些预测与供应链中依赖它们进行产品制造和分销的不同合作伙伴共享，毫不奇怪，这些预测通常很快就会过时，基于物联网和大数据的系统可以以的投资回报（ROI）标记向配送中心或制造商发出库存补充流的信号。这些设备还可以与制造工厂的智能系统进行对话，以根据来自商店组的更大区域/州的经验来调整库存输出，从而更好地优化资源。
全球的零售商之一
它们不一定是顺序的，甚至可能有一些重叠–但是在较高的层次上，阶段是动机，思想提炼和原型演变，遵循传统的问题解决方法（例如，情境-问题-问题-答案模型）可以解决当前的业务问题，但不能确保消费者能够（或想要）使用解决方案，这就是同理心的体现，即，将自己置身于客户的鞋子中并提出正确的问题。这种自省通常会导致问题本身的重新定义，在这种情况下，银行的“保持变化”计划提供了很好的教训，初该团队着手帮助客户增加储蓄–但是行为很难改变，运用设计思想原理，银行拿出了一张借记卡，可自动将每笔交易四舍五入至接近，将“零钱”直接存入储蓄账户，从而使储蓄变得毫不费力，伴随着商誉，这为客户和银行创造了价值，由于这项新服务，银行声称赢得了500万新客户，700万新支票帐户和100万新储蓄帐户，同时帮助客户积累了总计5亿元的储蓄。
提炼思想
决策科学家正在不断探索通过迭代开发和测试思想来构建共情肌肉的过程，在解决问题时，将包括与问题没有直接关系的人员组成的讨论小组召集在一起，将为解决方案带来强大的影响力，角色扮演技术将进一步帮助理解利益相关者，因为与终用户进行交互并不总是可行的，这促使团队进行反思和完善问题陈述，设计思维通过允许“快速且经常失败”模式来增强此过程，即在解决问题的同时创造性地利用迭代反馈进行建模。
原型演变
一旦将创意列入候选名单，重点就是开发可消耗的解决方案，与其使用接近完整的版本来压倒用户，不如从简单的原型开始，这些原型几乎没有必要来唤起反馈并深入到用户需求，需求和约束的根源，在几周的快速原型制作过程中，用户反馈从“这真是废话”变为“是否在每个iPad上预装了此应用程序？”
物联网如何帮助零售商消除产品缺货
产品缺货对零售商来说是巨大的挑战，在全球范围内，零售缺货的平均值为8.3％，这意味着购物者清单上的每20件商品中，至少有3件可能缺货，对于货架期短或季节性很强的产品，零售商的问题和相关成本尤为严重，令人惊讶的是，在70-90％的情况下，缺货是由下游问题（例如补货程序不足）引起的，而不是上游问题（例如制造商的供应不足）引起的。换句话说，零售商通常在储藏室中有足够的库存，但还没到货架上，分析尚未得到应用和执行，因此无法发挥作用。
许多零售商已经采用了诸如高效消费者响应标签之类的技术
但仍然遭受缺货的困扰，主要是因为这些技术并未消除人们寻找稀薄库存和补货的需求，物联网（IoT）技术在帮助零售商解决这一挑战方面具有巨大的潜力，如何？物联网方法将一系列传感器（压力，重量和深度），摄像头和智能设备结合在一起，这些设备将不断监视货架上的活动，在此过程中生成的数据将中继到云服务器，并用于创建实时库存可用性记分卡，商店管理层可使用该记分卡来监视和做出明智的决策。还可以通过可穿戴设备将其传输到库存协调员，然后提示他们补充货架，另一种可能性，将店内数据与有关宏观趋势，店内流量和产品需求的其他大数据集结合起来，可以用来构建预测模型，这样可以实现更有效的库存和补货策略，以程度地减少超额库存，同时确保为客户提供产品。
考虑一家存有流感疫苗的药房的情况
利用大数据的基于IoT的库存系统可以检测社区中流感严重程度的变化，并自动通知补给团队，为流感季节的库存计划提供建议，该机制可确保有足够的疫苗来满足预期的客户需求，现在考虑上游缺货，通常制造预测团队会在整年中的每周或每月级别（基于历史销售的指数平滑模型）进行静态预测。然后，将这些预测与供应链中依赖它们进行产品制造和分销的不同合作伙伴共享，毫不奇怪，这些预测通常很快就会过时，基于物联网和大数据的系统可以以的投资回报（ROI）标记向配送中心或制造商发出库存补充流的信号。这些设备还可以与制造工厂的智能系统进行对话，以根据来自商店组的更大区域/州的经验来调整库存输出，从而更好地优化资源。
全球的零售商之一
零售场所情报的计划，该计划使用无线网状网络集成传感器，手持设备和视频管理来连接和监视零售商店中发生的各种活动，这是零售商利用物联网和大数据来更好地管理库存水平的一个很好的例子。
商业联合会数据分析专业委员会
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