多指标综合评价分析法 _生活知道

多指标综合评价方法——目标管理工具之销售类人员综合评价排名一、背景
1.营业面积越大、产品越丰富、人员越多，门店内销售人员实收额一般越多；
2.入职时间越久，实收额一般越多；
3.采用单指标评价某一对象，绝大多数都有偏颇。
4.希望能考虑到销售人员所在门店规模、入职时间等因素，公平为每位销售打分。
二、综合评价方法特点
一般是主客观结合的，基于实际指标、业务情况选定。指标的选取、指标权重的设置是关键步骤。
【多指标综合评价分析法】三、步骤1.指标选取
根据运营目的、评价对象的特点选取指标
举例：评价对象是门店的一线销售
1）单位是“人”
2）目的：选取出优秀的销售
3）后续措施：针对优秀销售人员，出台奖励政策
4）重点：针对不同规模门店、不同入职时间的销售，做综合评价
2.指标分类
正向指标：越大越好
逆向指标：越小越好
适度指标：不能太小也不能太大
为了可以进行综合汇总，需要解决不同指标的不同方向性问题。一般而言是将逆向指标和适度指标，采用适当的处理方法，将其正向化，即转变为正向指标。
3.数据处理逆向指标正向化
1）倒数法
倒数法
2）最小阈值法
最小阈值法
3）最大阈值法（互补法）
最大阈值法
4）绝对值倒数法：反映实际值与标准值之间的偏差，偏差越小越好，对应的转化后的值越大，达到正向化的目的。
图丑，见谅~
5）距离倒数法：和绝对值倒数法类似
图丑~
指标去量纲
量：数量级别。比如一个200万和2500万是两个不同级别的数据。
纲：计量单位。比如元、人次、千米/时，元/天，是不同的计量单位。
指标的无量纲化可以消除指标间量级不同的影响，可以使各个指标转化成可以建模分析的数值。
1）最大最小标准化（也叫0~1标准化）
图丑，见谅~
无量纲化之后，数据范围0-1之间，表明了数据在全距中的相对位置。
2）-1~1标准化
图丑~见谅~
适用于数据量较大的情况，样本数要在30以上，评价值在-1至1之间。
4.指标权重设置
1）专家赋值法
由企业内运营专家、资深、高级经理等，根据现阶段企业目标，确定关键目标，并对关键指标进行赋值。又称专家赋值法。其特点是能够根据不同级别对象、不同阶段的目标管理需要，相对自由地调整关键指标权重。
2）变异系数法
见谅~图丑~
此种方法是，通过对原始数据量化而来。根据运营需要，确定关键指标。
指标变异程度上的信息差异，通过指标的标准差或变异系数来反映指标间相关关系。然后再进行归一化化处理，得到各个指标的权重。
其中，i表示指标，Si表示标准差，Xibar表示标准差。
3）相关系数法—筛选指标
根据指标间的相关程度来确定各个指标重要性程度的方法。
一般来说某一个评价指标与指标体系中的其他指标信息重复越多，说明该指标的变动越能被其他指标的变动所解释，则该指标的变动越能够被其他指标的变动所解释，所以赋给其的权重越小。
类似多重共线性，也是筛选指标的方法之一。
四、销售人员综合排名
1.先确定关键指标
2.取一定周期内的原始数据，计算出关键指标数值
3.根据门店分类（按面积、按人数、按产品种类、按客流量等进行分类），分别对关键指标值进行相关系数处理，检验其共线性，初步检验选取的权重
4.对指标值进行去量纲、逆向指标正向化等处理
5.计算关键指标权重值
6.根据处理后的指标数据、指标权重值，搭建综合评价模型，并计算出每一位咨询的综合评价得分。
五、其他工作
在对各门店的销售人员进行综合评价时，需先和各位店长简要讲解一下此次建模的方法、步骤，消减各位店长、销售人员心中对于“是否公平”的担心。
2020/12/05 星期六上午08:54完稿，09:10誊写到知乎上并将公式以截图方式粘贴过来~~
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多指标综合评价分析法

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