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第16課: 提出 & 評估解決方案


🚚 針對「送貨延誤」諗計仔


➊ 優化物流流程

  • 做咩:執靚送貨路線、簡化倉庫流程

  • 👍 好處:長遠慳時間

  • 👎 風險:初期要買新系統,員工要適應

  • 💡 貼士:用AI模擬邊條路線最快


➋ 加車隊

  • 做咩:買/租多啲貨車

  • 👍 好處:即時見效

  • 👎 風險:旺季過後可能養閒車

  • 💡 貼士:計吓每架車每月要送幾多單先回本


➌ 外判比物流公司

  • 做咩:搵專業第三方搞

  • 👍 好處:唔使自己頭痕

  • 👎 風險:遇着豬隊友仲大鑊

  • 💡 貼士:簽約前試用1個月


➍ 玩高科技

  • 做咩:用AI預測塞車位、自動排路線

  • 👍 好處:後生仔員工覺得型

  • 👎 風險:IT盲同事可能抗拒

  • 💡 貼士:搵間有24/7技術支援嘅供應商


➎ 改善溝通

  • 做咩:整個WhatsApp群組畀司機+倉務

  • 👍 好處:撞正突發事可即時應變

  • 👎 風險:太多人吹水變廢group

  • 💡 貼士:訂明只報緊急狀況


➏ 改做生意手法

  • 做咩:畀客揀「慢遞」平$20

  • 👍 好處:減客訴

  • 👎 風險:貪平客可能嫌更慢

  • 💡 貼士:送張$10 coupon補償


🛠 評估方案四大心法


1️⃣ 成本效益分析

  • 計到盡:

    • ✦ 方案A:買5架車要$200萬,預計減30%延誤

    • ✦ 方案B:外判月費$10萬,減25%延誤

  • 💡 現代工具:用Excel整NPV(淨現值)比較


2️⃣ SWOT 分析示範

  • 優化路線方案:

    • ✓ Strength:長遠慳油錢

    • ✓ Weakness:要培訓司機用新app

    • ✓ Opportunity:可sell「環保物流」做賣點

    • ✓ Threat:員工抗拒改變


3️⃣ 數據模擬

  • 做咩:用歷史數據預測效果

  • 例:

    • ✦ 舊年聖誕延誤率40%

    • ✦ 模擬加車隊後 → 延誤率降至25%


4️⃣ 風險管理Checklist

  • ☑ 會唔會影響其他部門?

  • ☑ 最壞情況頂唔頂得順?

  • ☑ 有無後備方案?


⚠️ 常見中伏位


  • ▸ 貪平揀短期方案,結果年年要再搞

  • ▸ 冇諗員工適應期,搞到效率不升反跌

  • ▸ 忽略客戶感受(例:為快而亂送貨)


💡 阿Sir教路:


  • 「諗計要天馬行空,評估要落地睇數」

  • 「好嘅解決方案 = 70%數據 + 30%創意」


📌 實戰練習:


假設你係Foodpanda物流主管,點解決「午餐高峰段送遲飯盒」? (提示:可考慮「預製熱櫃車」「彈性工時請兼職車手」等)


🔄 評估後跟進:


  • ✓ 定KPI(例如:一星期內延誤率降5%)

  • ✓ 每週開15分鐘Stand-up meeting報進度

  • ✓ 準備Plan B(例:突然落雨點調動車隊)


🎯 記住黃金比例:


3個創意方案 → 篩剩2個認真評估 → 揀1個主攻 + 1個後備


References


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