1.5　数据分析能及时发现异常

2018年年初，百丽国际积极推进“试穿数字化”计划。李良是负责数字化转型的领导，他在一次演讲中回忆了自己通过数据分析发现百丽国际鞋子销售异常的事情。他发现有一款鞋子的试穿率在所有鞋子中最高，最终的购买率却相当低。按照当时百丽国际的流程，购买率低的鞋子将在售罄后停止生产，被淘汰。

为什么会出现这种情况呢？为什么这么多人试穿后却不购买呢？

实际上，许多销售人员早已察觉到这个问题，但由于各种因素没有将问题反馈给管理层。然而，通过数据分析，李良很快发现了这一问题，并向销售人员了解原因。

销售人员告诉他：“这款鞋子不合脚！这种情况在店里几乎每天都有，我们早已司空见惯。”

那么，为什么这款鞋子不合脚呢？通过对顾客试穿的观察，李良找到了原因：这款鞋子的鞋带略长。

李良将这一发现告知了产品部门，产品部门迅速对鞋子进行了改进。改进后的鞋子成了畅销款，销售额很快超过千万元。

后来在36氪专访中，李良再次回忆了这个案例，说明了数据分析的作用。

可以想象，如果没有数据分析，异常就很难被发现，除非销售人员反馈，或者鞋子设计师四处寻求顾客建议，最终试穿鞋子的顾客告知问题。

然而，异常都是小概率事件，而李良的数据分析使之成了大概率事件。

当一个项目变得足够复杂时，异常的发生几乎是不可避免的，有些异常甚至可能对项目造成严重影响。而且异常发生的时间是不确定的，可能明天发生，也可能一直不发生；可能在白天发生，也可能在夜晚发生。就像达摩克利斯剑一样，让人时刻保持警惕，危险不知何时会降临！

小贴士：达摩克利斯剑

达摩克利斯剑是一把悬挂在国王头顶上方的剑，来自希腊传说，随时都有可能掉下来，提醒国王要居安思危，如图1.5.1所示。

但是，人的精力是有限的，长期的监控工作会给我们带来巨大的心理压力，最终导致精神崩溃。

幸运的是，现代技术使我们能够充分利用计算机和数据，让机器替代我们完成监控工作，全天候不间断地进行巡逻。

然而，监控是一项复杂的任务，我们如何让机器代替人类完成它呢？

关键在于数据化。

首先设定一些量化的异常标准，一旦达到这些标准，机器就会发出警报，然后通过App消息、电话、短信等方式通知相关负责人。

这样可以节省我们的时间，让我们把精力投入需要创造性思考和深度思考的工作中。

数据分析可以充当一个可靠的“哨兵”，为项目提供保护。