一、原始数据准确性

为了避免数据处理上常见的问题——“进来的是垃圾，出去的也只能是垃圾”，首先要确保的就是原始数据的准确性。

1.1 来源证据

我们通常很难分辨事实和意见，尤其在面对社会问题这类信息庞杂、五花八门的情况下。但在控制招标过程时，二手信息还是一手资料则必须判断分明。这也是为什么我在《先发制人，引君子》中提倡在供应商评估时做“查户口”、“抄水表”这样的基本事实挖掘，尽量少看成绩和报表，多收集订单、发货单、采购清单等一手资料，竞标也避免只看总价，而要在半小时内收到有效的价格明细表，防止事后被做手脚。

1.2 前后一致

收集原始数据之前最好定好标准模板，因为招标期间收集的数据量大、类别多，经手处理数据的人也不会少，若是随意让潜在供应商提供数据，或者自己从收集到的各种版本一手数据中提取整理，就有可能在复制粘贴的某个环节变形。例如以下四个500，第3个其实在单元格左上角分明有绿色标记的，说明它是文本格式，原因或许是粘贴过来前它就是文本，但跟其他3个500就加不起来。

除了固定住原始数据收集的格式（最好锁定格式修改权限），收集完后也要进行前后验证，像上述例子只要知道四个来源都是500，但汇总后总和不是2000，也还发现得了问题。

1.3 全面包含

对于汇总数的检查，要遵循MECE（读me see音）原则，确保每一个子项（孙项）之间互相独立，不存在任何一点重复计算；确保所有子项（孙项）已经被完全穷举了，不曾遗漏任何点。当然非常细碎的小数可以统一归到一个“其他”项，并不会影响大数。

1.4 均值占比

印证原始数据是否准确，除了总数的量级检查外，用平均值和百分比来进行比较也很有效。比如收集到的某供应商人工成本总数，接着拿人头数一除，发现平均值远低于他们发给员工的工资，仔细一查才发现奖金和某几项费用被遗漏了；人工成本再对比总成本，发现跟之前面谈了解到的占比也不一样，继续深入排查又发现是把统计口径搞错了……因此原始数据要在收集过程中就结合运作经验去进行平均数和百分比的验证，避免收集结束后二次返工。

1.5 抽样测试

除了从总体上去验证原始数据的合理性，找出数据中代表性的部分与运作实际情况进行对比测试，更能了解其中的准确性。例如某供应商说做某项任务大致需要4小时，你把总数平均是4.1小时，白班运作的数据是平均3.6小时，晚班平均4.5小时，看似数据是合理的。然后可以在白班的原始数据中抽取几个不同的样本，晚班也抽几个，如果发现大多数样本与平均值偏差很大，虽然不代表都是异常数据，但是有可能存在更多的变量，通过发掘这些变量就能找到更透彻理解数据的维度和方法。

二、数据分析逻辑性

原始数据在收集过程中经过验证、收集完后通过检查，能够确保准确率很高了，接下来辛苦的数据分析工作才有意义。分析数据跟整理数据是两回事，分析数据必须清楚并理解此次分析的目的是什么，很多时候必须建立在你对业务逻辑/流程的理解上，要是不了解的话，你所做的不是数据分析，顶多就是个数据整理的工作。

2.1 汇总分类

分析先要确认维度，包括拉取什么数据、核心变量是什么、核心变量是否受到其他外界因素的影响，哪些数据需要汇总起来看，哪些数据又需要分类去研究，分类的依据是什么，汇总的理由又有哪些……这些问题在分析之前都要讨论清楚，否则分析起来就容易跟无头苍蝇一样乱撞，当然在数据收集阶段验证准确性的过程中发现的问题在此也能派上用场（例如白班、晚班之外从抽样测试中发现的其他更细分的维度）。

2.2 公式参数

对于同一类别的数据分析务必确保分析方法的一致性，你不能对潜在供应商A的数据统计用这个公式，对潜在供应商B却用另一个公式。功能相近的公式同样需注意规范使用和参数选取，例如都是用于取整的Excel函数，INT的公式是向下无条件舍小数，而ROUND则是四舍五入，在分析时应当统一并符合当前维度的要求。

2.3 定性定量

根据分析的目的和维度，要判断哪些信息需要做定量分析，哪些做定性分析。所有数据都做定量分析是不现实的，除了工作量过大，有时为了数字化某些不可能客观量化的东西而生硬去堆砌数据，出来的结果会很荒谬；而有些本该量化的东西却只给它定性判断，结论又会缺乏说服力。选择的标准在于这个信息是否要区分程度，或只用辨别是非，比如供应商有或者没有某一项资质就是该种能力的分水岭，而不用管他有这项资质多少年以上又评多少分，低于几年又是多少，那么只定性就行了；若某种能力必须靠众多人才、长久经验才能沉淀，则要细分人才级别、数量、经验的年份等维度来划分不同能力等级。

2.4 推论判断

确定好分析的维度、运用合适公式和参数进行定性和定量分析准确性高的原始数据后，一些结论就会自然地被推出来，此时要注意的是应用经验常识判断背后的原因，如果某个原因不仅能推导出这个结论，也有可能推出另一种截然不同的结论，那么需要结合运作情况去确认；若是从结论根本想不到背后原因是什么，那更需要从多方面去求证了。例如，竞标完后半小时收上来的价格明细分析完，某供应商在某些分项上的体现出很大的价格优势，这一项正好是供应商评估时了解到能力最强的，说明供应商在这方面成本能够控制得很好；但要是这一能力真正强大的话，另一个细项的价格也不应该高，而实际情况却是竞标价格明细显示该供应商在另一细项上的价格比其他供应商的平均值高不少，原因就猜不透了。因此从这一阶段起，就要逐渐把供应商数据澄清和商务谈判工作结合起来，而不能只是盲人摸象般只靠自己完成了。

2.5 解释异常

原始数据准确、分析方法无误，但分析出来的结果仍会有异常出现。所谓异常只是异于我们的常识和经验，不代表一定是错的，这时必须结合运作去了解异常的理由，假如能完全解释清楚，则验证大数是正常的，这些异常的情况也存在合理性。比如某个供应商的最终竞标价格远低于他之前几轮的报价，比其他供应商的价格也低得多，必须与采购一起跟此供应商详细了解，供应商如果能解释明白是因为前几轮报价某些成本测算多了，后期修正过来确实能让总价大幅降低，并且把竞标结束后的价格明细讲得合情合理，那么说明该供应商的报价是有效的。若是解释不清楚或前后矛盾，那么风险就高了。

三、方案制定合理性

数据分析出来的只是一些结论，有效的结论是制定外包方案的基础，基础扎实还得变成合理的方案，才能给决策层拍板。怎样的方案算合理呢？

3.1 需求满足

决策层喜欢做选择题，但可供选择的至少都是合格的方案，每种方案均要以满足需求为前提，如果三个方案里有两个都是达不到运作要求的，那剩下那个方案是让老板没得选；或者单纯按照上策、中策、下策来制定三种方案，其中下策是明显不可能采用的、上策成本太高或者某些条件达不到，那么剩下中策给老板一样是逼他走进死胡同，而老板最讨厌做的事就是要么选它，要么没有后路了！

3.2 差异特征

客观分析出来的结果，原则上可以发散出无限种可能性，用于搭配成足够数量的各种方案。只是其中很多方案差异不大，太多的选项对于决策层会造成选择障碍，因此建议把本质相同、程度不同、影响相似的方案进行合并，最终留下来的几种方案都是差异明显、特征突出的，让决策层挑选起来更能直接深入。

比如三种方案都能达到运作要求，其中方案一成本最低，但运作环节多，操作困难大；方案二运作最简洁，易操作不太容易出错，但成本较高，尽管也能在目标期限内收回投入；方案三成本居中、运作环节也少，但应用了一种全新的操作流程，新流程若是跑顺了成本还会进一步降低，但不清楚改变流程的阵痛期有多长，磨合期间运作问题会有严重。差异明显了，老板就能根据不同的偏好或能力去选择最优的方案而不纠结了。

3.3 主观意愿

制定方案的过程不应全凭单方面的想象，务必要结合资源的可得性。因为你以为这种方案的组合很不错，但供应商可能不愿意只做其中一部分业务，认为你把肉挑走了，只给他吃骨头；决策层在过方案时，会希望将某两个方案进行强强联合，譬如把偏运作型的方案成本降到最低，或者把成本最优型的方案强化运作能力。

理想很丰满，但现实是丰满还是骨感，必须与采购在谈判中充分理解各供应商的主观意愿，包括竞标结束后成本进一步降低的意愿、业务组合几种可能性的意愿、合同业务量及期限等意愿……只有掌握了供应商的主观意愿，提出的方案就能在一定程度上变通，不仅客观也合理。

3.4 切换自由

作为变革推动者，你提出的方案不应只局限于三种，虽然这三种都是能满足需求的、特征明显的、也合理的，但是老板的想法通常都天马行空，他们总是想获得更多，让每种方案的优势更强、劣势更少，甚至逼你拿出完美的方案来。与其这个时候才痛苦地推倒去设计新方案，还不如在方案制定过程中就把关键的要素模块化，通过组合方法的不同来快速产生更多备选的方案。

正如以下的七巧板一般，5个三角形加1个棱形和1个平行四边形，就能组合出若干个形状。做方案也是，老板要的是不同形状似的各种方案，但没有限制说连其中的组件也要换，所以专注不变的要素，给老板切换的自由，同时附上每种组合的成本——自由也是有代价的，“既要马儿跑，又想马儿不吃草”的方案如果是老板的喜好，那一定要告诉他根据计算后，不吃草的马儿能坚持跑多远，之后就倒了，这就是代价，要他去权衡，而非仅仅反驳说做不到。

四、参照设定可比性

方案做好摆在老板面前，他会如何去评判每个方案的优劣呢？一定少不了比较，作为变革推动者，你一定要了解老板做对比时惯用的手段。

4.1 潜在对象

无论你这个变革项目多新颖，要想对比肯定得找个参照物，你不找老板也会找，而且他思维发散起来找的参照物或许很离奇，对比出来的差异大得你很难找到合理的解释，有时并不能怪你，因为你可能根本不了解老板说的参照物。但只要你解释不明白，老板的第一反应绝对不是他找错参照物了，而是你的方案有漏洞！

因此，在做好方案之后，应当主动选取几个恰当的潜在对象供老板比较，比如现有的数据、历史运作的指标、平行单位的标准、行业的水平等。当老板问到方案中某个值高了还是低了时，你拿出准备好的潜在对象数据给老板参考，老板都是聪明人，顺着你的思路会比较出合理性来，自然就不会再跳跃到其他古怪想法上去了。

4.2 优劣维度

选取了合适的参考对象，老板比较的东西往往也不会是单一的好或者坏，而是想从更多维度去衡量。我们在《先发制人，引君子》中谈到的中标分配原则，就是给老板提供对比维度的依据——当然本身也是在竞标前得到老板认同的。在分配原则里，供应商评估表里的几个考核维度（质量、交期、安全、服务……等）、成本及其他要素都可作为量化对比的依据，结合各维度在之前统一意见的权重，让老板能直观看到每种方案的综合评分，以及各维度的明细评分。透明化是评估对比方案优劣的加速器。

4.3 绝对相对

除了跟不同对象在各种维度进行绝对值的PK，也要提供相对值的比较，百分比往往能发现绝对数值里不为人所知的秘密。例如供应商B和E最后确认的报价比之前的正式报价下降幅度过大，要重点拎出来分析。看到绝对降幅里，供应商B几乎是每一轮都有一定的降价，累计不到10%，如果供应商能解释清楚价格明细，说明还是有效的，毕竟最终价格跟其他几家也很接近，并非最低价风险也不大；而供应商E降幅超过了四分之一，前几轮报价都急促地降价，最后也是排第一的低价，风险就最高，必须充分了解其价格有效性。

经过商谈掌握的信息或许是竞标之前想着要利润，所以价格水份高，第一轮竞标后发现排名靠后（120万），业务部就慌了，一定要拿下，于是在第二轮竞标时抢到了第一（89万），虽然最终提交了89万的明细价格，但分析出来有些细项明显低于市场水平，从供应商的谈判过程中也了解到对方公司的老板不太满意这个价格，因此后期运作风险可能会比较高。

4.4 方法过程

老板不光对比方案的结果，有机会他肯定也会对比类似项目采用的方法，从过程中去判断。比如这次变革是一个工厂的劳务外包，老板会回想上次外仓人员的外包项目似乎另一个人提的方案不是这几种；又如这次变革是仓库自动化的项目，老板又会想前年生产线改造时，另一个部门提方案的角度也不同……老板对每个项目了解都不一定很深入，但站在他决策的位置上肯定会有更广阔的视野，因此作为变革推动者，在提交方案时要事先收集项目相关、相似案例采用过的方法、当时的过程处理，才能回答好这次为什么要提不同方案的问题。

五、决策风险能见度

所有决策都是有风险的，不做决策还会有耽误事的风险，所以风险不可怕，可怕的是无视风险。如何让决策层明白各种方案对应的风险都是充分预见、做足预案了呢？

5.1 可见风险

务必将招标过程中掌握到的各种风险、按照不同的角度（供应商评估的维度、成本等）进行排列和排序，如前述的供应商E，如果选择他的话成本确实最低，但成本方面的风险是什么、作为新供应商在质量、流程等哪些维度的评分又是多少，综合起来风险是高还是中等……变革推动者在联合采购和其他运作部门招标的整个过程是最能掌握风险细节的，应该知无不言，言无不尽，做到风险可视化。

5.2 隐性风险

通常可见风险大多数可控，而真正破坏力强大的是隐性风险，因为没有预见，所以不存在预案，问题来时节节败退。变革推动者等中层管理人员及其他运作团队不一定能完全预料到哪些风险是隐性的，但至少要将招标过程中接触到的一些信息，感觉有隐忧或者不太符合逻辑的内容与变革委员会沟通，委员会里的高级管理人员甚至老板经验更丰富，他们能根据这些信号推断出某些通用的、合作过程中将会产生的、某些条件发生变化时会存在的、一个小瑕疵会引发后续更多问题直至非常严重事故的风险。即使他们同样想不全，至少大家群策群力了，没有放过能力范围内的任何漏洞，到时真有范围之外的风险发生，也不会责怪谁，而是专注解决和吸取教训去了。

5.3 风险层级

可视化出来的风险要分门别类，不能一团乱麻似地堆在方案后面，让决策层看见就烦，甚至想延迟决策。在《抓住恐怖片里的鬼》文中，我们提过按照风险发生的可能性和发生时影响力的大小，把识别出来的各种风险归到四个象限中进行管控；根据决策的需要，我们还可以再把同样这堆风险分成运作层、管理层、战略层这三个层级，让老板清楚看见哪些风险是日常运作中会碰到的，让运作人员去谨慎处理；哪些是加强管理就能控制住的，交待管理层做好防范；而自己只盯着风险中有没有可能会上升到战略层面的，至少不在大方向上犯错误，没有深远的危害，其他问题都容易解决，那么对方案做决策就不困难了。

5.4 风控体系

最终决策层会在充分沟通信息后选定一个客观合理、容易接受的方案，同时承担前述的决策风险。老板承担风险不意味着你把问题全抛出来了，以后出了事情不要找你背锅，而是老板愿意接受风险发生时造成的损失，但收拾烂摊子的事情，该是谁的职责还是谁去干。因此，最好不要让摊子砸烂，必须做好监督、预警、异常处理等工作，把前面针对每个风险制定的措施融入日常的管理和流程中，形成完整的风控体系，把风险关进笼子里，让老板选定的方案成为最优的方案。

总之，招标是项复杂的工程，而方案制定就是工程的交付，交付不了好的方案，整个工程就相当于一座烂尾楼，之前再辛苦也没有价值。而好的变革外包方案，缺少不了准确的原始数据、客观严谨的分析、扎实有效的提议，只有这样才能让决策层在计算风险后从中选择最优的方案，通过实施让变革所需的外部资源得到充分的应用，结合公司内的能力，完成变革的使命。