在电商运营中，GMV（总交易额）是衡量平台业务表现的核心指标。它不仅反映了电商平台的销售能力，还直接关系到线上运营和店铺的表现。 想要提升GMV，企业必须对电商运营的各个环节进行精准拆解与优化，通过数据分析找出潜在问题，及时调整策略，从而提升整体销售效率。 「每一个环节提升每天提升1%，那么365天之后业务将提升50倍+」 今天，小九将基于GMV相关的各个环节，从流量管理、转化率提升、客单价、连带率、复购率及折扣策略六大核心维度来详细探讨如何提升GMV。 01 流量管理：精准引流与流量监控 流量是电商平台的起点，所有销售的基础都来源于流量的引入。为了提升GMV，电商平台必须优化流量的数量和质量，找到最佳的流量入口，包括广告投放、社交媒体、搜索引擎等渠道。通过精准的流量监控，平台可以实时跟踪流量的质量和变化，确保资源的精准投放，避免不必要的浪费。 核心指标包括：流量、推广费用、营销费用、费用占比、收藏加购费用等 02 转化率提升：优化每个环节的转化效率 转化率是电商运营中的核心要素之一，它决定了流量能否顺利转化为订单。为了提升转化率，平台需要优化以下三个关键环节： 加购转化率：用户浏览商品后，加入购物车的比例，反映了商品本身和页面的吸引力。 下单转化率：用户从浏览商品或加入购物车到最终提交订单的比例，直接影响购物体验。 支付转化率：提交订单后，最终完成支付的比例，决定了支付环节的顺畅度。 核心指标包括：点击量、浏览量、收藏量、下单量、各阶段转化率、ROI等 03 客单价及连带率：提升单笔订单的价值 在电商平台中，不仅要增加流量和转化率，还可以通过提升客单价和连带率来实现销售额的增长。 客单价：通过合理的定价策略、优化商品展示和细分价格区间来提升单笔订单的金额。 连带率：通过捆绑销售、搭配优惠等策略提升客户购买欲望，从而增加每笔订单的金额。 将客单价和连带率相结合，通过合理的商品组合与定价，不仅可以提升单笔订单的价值，还能为平台带来更多的收入和市场份额。 核心指标包括：销售目标达成、销量、价格带、市场占有率、爆品分析、销售额、单品推广成本、增长率、商品排名、新品分析。 04 复购率：增加客户忠诚度与长期价值 复购率是衡量客户忠诚度和平台长期价值的重要指标。通过提升客户体验、提供个性化服务、优化产品和物流质量，平台能够有效促进复购，进而增强客户的品牌忠诚度。 提高复购率不仅能为平台带来稳定的收入来源，还能增强用户的长期粘性，带来可持续的收益。为了提高复购率，电商平台需要关注以下几个方面： 客户体验：确保每一次购物体验都令人满意，从产品选择到售后服务，都需要精心打磨。 个性化服务：根据客户的购买行为提供定制化推荐和优惠，增强与客户的互动与关系。 物流和产品质量：提升物流速度和产品质量，确保客户的购买需求得到高效满足。 核心指标包括：物流满意度、产品满意度、会员留存率、用户体验、复购率、会员结构 05 折扣策略：合理激励消费者购买 折扣和促销活动是激励消费、提升销量的常见手段。合理的折扣策略能够在恰当的时机刺激消费者购买决策，从而推动GMV增长。设计符合消费者需求的促销活动，并通过限时折扣、满减等方式吸引顾客参与，能够迅速提高转化率和销售额。 核心指标包括：活动目标达成、活动均价、活动金额、活动费用、活动ROI、活动流量   全面提升运营效率，推动GMV增长 通过九数云BI，电商平台能够对流量、转化率、客单价、连带率、复购率和折扣策略等多个维度的深入分析，电商平台可以全面优化运营，提高每个环节的效率，从而推动GMV的稳步增长。 九数云BI能够精准监控并分析GMV达成的每一个环节，小幅优化都会对整个电商业务产生深远影响，精准的运营策略和科学的数据分析是实现持续增长的关键 /END/

本期更新亮点功能 数据源   新增「Dou+」数据源   新增「快麦」数据源   新增「钉钉文档」数据源   新增「邮政编码」数据源 更多高级功能   仪表板2.0   MPP引擎更新 本次更新共6项内容，向下翻阅查看     数据源 01 新增「Dou+」数据源 Dou+ 是抖音的官方内容加热工具，适用于商家推广、达人涨粉、视频破流量瓶颈等场景。Dou+ 数据包含视频曝光、互动效果、转化情况等核心指标。 九数云新增「Dou+」数据源，支持直接与DOU+ 平台对接获取订单、视频等数据，且获取的数据报告类型在不断的丰富中。 02  新增「快麦」数据 快麦 ERP是一款专为电商行业设计的ERP系统，为大卖家提供涵盖订单、库存、分销、采购、财务、员工绩效等一体化的电商ERP解决方案。 九数云新增「快麦 」数据源，支持直接与快麦 ERP 平台对接获取商品、订单、仓库、售后、采购等数据，且获取的数据报告类型在不断的丰富中。 03 新增「钉钉文档」数据源 钉钉文档是钉钉推出的在线文档协作工具，主要用于多人实时协作编辑。九数云新增「钉钉文档 」数据源，支持获取钉钉文档中的在线表格数据。 04  新增「邮政编码」数据源 新增「邮政编码」数据源，若需要基于邮政编码查询对应的地理位置，可合并「邮编地理位置对应表」进行分析。     更多高级功能 01 仪表板2.0 当前仪表板（1.0）框架已难以满足用户对更强大可视化和交互功能的长期需求。为此，九数云全新升级并重构了框架，打造更高效、更灵活的仪表板2.0，以满足用户对数据分析与展示的更高期待。 仪表板2.0在保留老版本易用性的基础上，新增了创新可视化组件和灵活交互方式，让个性化数据展示更轻松。以下是 2.0 的主要亮点： 新画布：仪表板 2.0 采用画布形式，支持自定义画布大小，并提供五种自适应方式以适应不同尺寸的显示设备； 新布局：支持图层设置，包括图层重叠、组合和锁定，以及像素级别的组件大小位置调整； 新动画：支持分页间自动切换效果和页间组件动效，增强数据展示的生动性； 新交互：新增分页跳转和显示/隐藏交互方式，增强数据展示的灵活性； 新组件：新增绝对画布、查询面板、富文本、时间、网页框等组件； 新样式：组件样式支持多种高级设置，如边框线、圆角、阴影等，实现精细和复杂的视觉设计效果； 新操作：支持快捷键操作，如复制粘贴和批量选择，提升操作便捷性； 支持导出PDF，便于日常存档和汇报分发。 更多仪表板2.0介绍：亮点功能介绍 仪表板2.0暂未全量开放，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描文末二维码开通使用权限。 02 MPP引擎更新 重磅升级！九数云新一代智能计算MPP引擎开启内测，此次引擎升级不仅是技术架构的颠覆性突破，更将为企业级数据分析带来前所未有的性能飞跃。 核心升级亮点： 全新数据架构：采用新一代数据湖存储与 MPP 引擎，大幅提升读写吞吐与计算性能，尤其在大数据量计算和长链路计算场景下表现更优。 智能资源调度：优化负载均衡策略，确保计算资源高效分配，进一步提升付费用户的调度效率。 即日起，面向企业用户开放限量MPP引擎的内测通道，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描文末二维码进行预约内测！ 以上就是本次更新的全部内容。   ★     /END/  

  在电商行业，尤其是对于中小型卖家而言，准确的财务数据核算不仅关系到经营的稳定性，还直接影响到利润的真实反映和未来的业务决策。然而，许多卖家面临着由多个电商平台和多系统带来的数据整合难题。 以拼多多平台卖家为例，拥有多店铺的卖家需要每个月登录多个店铺后台，通过导出订单数据和手动核对来生成利润报表。这样不仅工作量大、效率低，而且容易出现数据差异，给财务核算带来巨大的压力。   更进一步，当出现数据差异时，财务人员和数据分析人员不得不花费大量时间进行手工排查，寻找问题的根源。这不仅增加了工作压力，也增加了因为数据错误导致的业务风险。 那么如何通过结合九数云与不同的电商平台、ERP系统、财务系统、物流系统，来精准进行财务、物流、出入库核对，提升数据的准确性和核算的效率呢？今天小九一篇文章教给大家！     结合九数云与多系统优化数据核对 当前，许多商家依赖于第三方工具进行各类对账核算，但这些工具在处理多店铺、多平台的数据时，数据准确性方面常常存在问题。 为了有效解决上述问题，企业可以选择通过九数云对接多系统，在九数云中搭建分析看板，从而实现自动化的对账核算，快速分析出不同方向核算中的数据差异。 1）数据整合与管理：通过九数云BI将电商平台、业务系统等多方面的数据进行集中抓取和管理，解决数据分散的问题。 2）对账计算和分析：计算各类账目、成本等，优化对账效率及准确率。 3）可视化数据核对：通过可视化报表，财务/运营人员可以实时查看多店铺、多平台的数据核对结果，迅速识别异常数据，大幅提升工作效率和准确性。 01 营收账目核对 从电商平台或ERP获取： 订单数据：包括订单编号、订单金额、下单时间等信息； 退款订单数据：包括退款订单编号、原订单编号、退款金额、退款时间等； 成本数据：包括平台佣金、包装费用、产品成本、办公费用、房租、水电费等各类成本等。 从支付平台获取： 收付款记录：包括收款金额、收款时间、支付流水号等。   利润核算 基于各平台/店铺的订单数据，通过扣除对应成本项（含固定成本与变动成本），实现店铺/货单/商品维度的精细化利润核算。 订单核对 以订单编号为关联依据，通过九数云BI左右合并，将订单金额和收款金额进行匹配核对： 订单金额和收款金额一致的，作核销处理 存在于订单中，但无收款的，按订单编号合并金额后，导出记录注明原因，并手动核销 存在于收款中，但无订单的，导出记录注明原因，并手动核销 退款核对 以订单编号为关联依据，通过九数云BI左右合并，将退款金额与原订单金额进行核对： 确保退款金额不超过原订单金额，并且退款后的收入计算正确 检查退款在支付平台和电商平台的记录是否一致，以确保退款是否及时退回到顾客原支付账户 02 物流订单核对 从仓库管理系统或物流公司获取： 出库单数据：包括商品信息、仓库信息、时间日期、客户信息、运输信息和操作员信息等； 快递账单：物流公司结算时提供的快递账单，包括运单号、物流公司名称、单号使用时间、商品信息、收件人、收件城市、状态、重量、费用等信息。 通过以下三项核对，可以确认支付给物流公司的运费是否与账单一致，确保财务准确性。 快递单号核对 将出库单和物流账单按照“单号”合并，确保快递单号是否在公司系统中有记录，即出库单与物流单号是否一致。这一项核对可以发现是否有多次扣费或错误扣费的情况，有面单但公司没出库的单号，属于错误单号或多收费用； 重量核对 将出库单和物流账单按照“重量”合并，检查快递单号的重量是否与公司系统中记录的重量一致。重量错误的实际单号属于错收费用，需要和快递公司交涉。 运费核对 检查每一单运费是否符合收费规则。运费的核对是确保整体成本控制的重要步骤之一。 03 商品出入库核对 库存管理是电商核算中重要的一环。九数云通过实时盘点和自动化的库存出入库记录核对，帮助商家及时发现库存差异。通过与ERP系统对接，自动生成库存报表，确保每一项库存数据的准确性。 入库单核对：自定义展示SKU、商家编码、组织类型等详细信息，比对入库成功或失败状态、入库数量等关键数值，确保金蝶同步的信息无误。帮助财务人员快速定位问题。 退货入库单核对：确保退货单在多系统入库状态一致。 退款不退货数据核对：校验退款流程的准确性，避免财务核算偏差。 销售出库单核对：核查销售订单的出库情况，确保两系统数据一致。 结合九数云与ERP、财务、物流等系统进行各类数据核算，不仅能大幅度提升数据核对的效率和准确性，还能为财务、运营人员提供实时的数据监控与异常识别功能，避免了人工核对中可能出现的错误和疏漏。 对于跨多个电商平台运营的卖家来说，这种自动化的数据校验方法无疑是提升数据核算效率、降低业务风险的重要利器。     /END/

随着零售行业竞争越来越激烈，商家们要想保持竞争力，就得更迅速地响应市场需求，优化库存管理，提高商品的销售效率。而商品管理，尤其是如何高效地跟进和调整库存，正是企业能否持续发展的关键之一。 我的货品到货情况怎么样？ 每个SKU的销售情况如何？ 当季产品的出仓情况如何？ 每个店畅销滞销的商品是什么？ 这些问题是卖家日常管理中经常需要关注的。为了解决这些问题，小九为零售卖家提供了商品日常跟进分析看板，帮助商家实时跟踪商品运营状况，快速做出调整决策。通过该看板，卖家可以实时监控到货、出仓、库存等关键数据，确保销售和库存保持高效匹配。 01  期货到货告罄情况 期货商品的到货情况直接影响商品的上架与销售，分析期货到货告罄情况有助于确保新品及时补货与上架，避免因供应链问题造成的缺货风险。同时，追踪期货商品的销售情况，商家可以及时做出补货决策，以避免销量受影响。 核心指标 订货量、发货量、期货执行率、未执行订单、店存、仓存、库存数、累计零售、累计批发、总售罄率、直营售罄率 02  大仓出货情况分析 大仓出货速度直接影响到市场上的供货及时性。关注当季产品的出仓情况，可以及时发现出货速度慢的商品，进行调整，确保热销商品不因滞销或物流延迟影响销售。合理的出仓管理有助于减少库存积压，提升库存周转效率。 核心指标 店存、仓存、库存数、出仓率、季节库存占比 03  SKU货品售罄情况 每个SKU的到货、出仓、铺店和售罄情况对库存管理至关重要。分析每个SKU的销售表现，可以帮助商家及时发现滞销商品，并调整库存或营销策略。此外，确保畅销商品的库存充足，避免断货，提升销售业绩。   04 各店畅销前N周转情况 了解各店铺的畅销商品及库存情况，可以帮助商家更好地进行货品整合和配送。根据每个店铺的畅销商品分析，商家可以调整库存分布，确保每个店铺有足够的热销商品，提高库存利用率并减少滞销商品。 商家可以通过分析补货后的库存比与仓库库存的关系，灵活调整库存管理规则。 如果某个门店的库存较低，而仓库库存较高，商家可以通过调整补货规则，优先将热销商品分配到需求较大的门店，减少库存积压。 05 区域畅销/库存前N分析 区域性的销售分析有助于商家根据各区域的市场需求，优化商品分配和库存管理。通过分析不同区域的畅销商品和库存量，商家能够及时调整库存策略，确保各个区域的供货充足，避免过多库存或断货现象。 分析各区域销售前10的库销情况 分析各区域本周库区前10的库销情况     模板复用 01 看板应用 点击图片即可跳转至模板链接应用模板，推荐使用电脑端打开。     02 替换数据 本看板数据来源用户自行维护数据及伯俊ERP零售数据和库存数据，使用伯俊ERP的小伙伴可以直接从后台下载并替换。 1. 直营店铺数请根据实际存在的店铺数自行填写； 2.【订货发货数据】表里的备注字段请自行填写：“订货”或“发货”； 3.【所有库存数据】及【当前库存数据】表里的备注字段请自行填写：“店存”或“仓存”； 4.【累计零售】、【累计批发】数据为产品上市至现在的数据。 其他系统如有类似的字段，也可以根据表头整理后直接替换数据使用。 伯俊ERP深耕零售行业22年，服务大量零售企业，实现从产成品入库，到零售、退货及结算的货品全流程高效智能管理，帮助品牌提高业务及管理效率，将业务数据化。     总结 商品的日常跟进分析为零售商家在商品筹备时提供了数据支持，尤其是在期货到货、出仓、库存管理等方面的细化分析，有助于商家提高库存周转率、提升销售效率，确保商品能够按时满足市场需求。       /END/   /END/      

在餐饮行业，成功不仅依赖于优质的服务和舒适的店铺环境，最重要的还是菜品的口味，菜品的管理和优化在经营中扮演着至关重要的角色。通过精细化的数据分析，餐饮企业可以有效提升菜品的销售业绩，增强客户粘性，并最终推动整体业务增长。 在菜品分析中，我们可以采取由浅到深的分析思路，从宏观的总营收转向各个菜品的板块，销量，毛利等指标，在到进阶的分析例如复购、关联、对比分析，帮助决策者上下架菜品和研究新菜品是否能给门店带来切实的利润，调整经营策略。 注：文章内配图系九数云模板截图，非客户真实数据     菜品数据分层 在进行餐饮菜品分析时，首先需要对菜品的数据进行分层，从最基本的数据入手，逐步深入加工，最终建立能够帮助决策的新数据。 最直观的数据 首先，我们需要了解菜品的基本数据：菜品的点菜次数、点菜单数、定价和成本价格。这些数据提供了菜品的基础销售情况，可以帮助我们快速识别哪些菜品是餐厅的主力品类，哪些可能是潜在的滞销品。 加工后的数据 在此基础上，我们可以进一步加工数据，如计算每个菜品的点击率、每单贡献金额、价格带等。点击率反映了菜品的受欢迎程度，每单贡献金额则展示了菜品对单笔交易的贡献，这些数据有助于优化菜品组合和定价策略。 新建数据分析 为了更深入了解菜品的长期表现，我们可以通过以上的数据，从最基础的销售情况，毛利率，到菜品的价格带分析，再到波士顿，ABC等进阶分析搭建九数云菜品分析模型，全方面的展示一个菜品的生命力和营收情况。     菜品分析模型 01 菜品销售驾驶舱 菜品销售总览是反映门店经营状况的核心数据板块，包含以下主要指标： 菜品数量，销量，单均实收等 桌点击率=销售数量/订单数 退菜率=退菜数量/点菜数量 这些数据可以直观地反映门店菜品的整体情况。若要关注某一特定门店或时间段，用户可以通过筛选器灵活筛选所需的维度。通过对销售量和实收金额的进一步加工，我们还可以提取以下数据，帮助识别热门菜品：比如说万元销量和千次点击。 02 菜品毛利率 销量和实收金额固然重要，但菜品的毛利率同样是盈利的关键。 毛利率=（实际销售额－成本）/实际销售额×100% 03 价格带分析 在以上对于菜品的基础情况进行分析后，决策者已经掌握了门店菜品的基本销售情况，但是上述数据不足以帮助决策者进行更多的分析和决策，所以这一部分中，以菜品的价格带为角度，对菜品进行研究。 通过对菜品的价格带进行分组分析，决策者可以直观了解不同价格区间的销量和销售额，从而做出科学的备货和价格调整决策。 例如，价格带为元的菜品销量较好，最被大众所接受，符合大家的心里预期。可以结合其他看板进一步分析，做出合适调整。 04 菜品销售进阶 除了基础销售报表，菜品的复购情况及菜品间的关联性同样重要。该部分提供了四个菜品进阶分析：复购分析、关联分析、波士顿分析和帕累托分析。 复购分析 在餐饮领域，回头客是很重要的一种客户，所以我们要专注于找到老顾客最喜欢的菜品，这样才能留住更多的回头客。菜品复购分析帮助识别哪些菜品在回头客中受欢迎 留存指数 = 购买次数 -1 流失指数=（购买次数-1）/ 3 留存流失贡献度 = 留存指数 + 流失指数 关联分析 在餐厅的经营过程中，将很多菜品搭配在一起进行套餐的销售也是很重要的事情，可以通过菜品关联分析研究消费者更倾向于同时购买哪几道菜品，可以帮助决策者直观的看出哪些菜品关联程度最高。 支持度=同时购买AB商品数/总账单数 置信度=同时购买AB商品数/A商品数 提升度=支持度/((A菜品数量/总账单数)*(B菜品数量/总账单数)) 支持度可以体现出同时购买AB商品数占总帐单的情况；置信度可以体现出同时购买AB菜品数占A菜品账单数的情况，置信度越高，说明B商品和A商品绑定越深；提升度可以体现出先购买A菜品对购买B菜品的提升，大于1说明有效，小于1则无效。 波士顿分析 波士顿分析根据菜品的毛利和销量将菜品分为四个类型：明星，瘦狗，问题，金牛；其中： 明星菜品为：销量高，毛利高的菜品； 金牛菜品为：毛利高，销量低的菜品； 瘦狗菜品为：销量高毛利低的菜品； 问题菜品为：销量和毛利都低的菜品； 区分销量和毛利高低的指标都是弹性的，决策者可以根据企业和门店的实际情况对这些指标进行更改。 帕累托分析 帕累托分析根据菜品的销量或者金额，按照从大到小累计值进行排序的分析方法，根据分析结果，可以将菜品分为ABC三类，在横轴上，越靠左边的菜品销量越高，越靠右边的菜品销量越低。 A类物品非常重要:数量占比少，价值占比大 B类物品比较重要:没有A类物品那么重要， C类物品一般重要:数量占比大但价值占比很小     总结 菜品分析是餐饮经营中不可或缺的一环。通过科学的数据分析方法，我们不仅可以优化菜品的定价和销售策略，还能够深入挖掘客户需求，提升用户留存。通过九数云的数据平台，餐饮企业可以实现数据驱动的精细化管理，帮助企业在竞争激烈的市场中占据有利位置。       /END/      

  一个企业里，不同的身份角色对于销售数据分析的需求是不同的，比如老板要看的就是全局数据：整体销售额是增长还是下降，和去年同比增长如何，年度KPI完成情况如何；而业务人员关注的数据就比较细节，每一个产品的销售数据都需要兼顾，用销售数据指导选品备货等等。 今天，小九给大家整理了一下公司各层级人员需要的销售分析维度和指标，如下图所示： 01 面向企业高层   主要对象：企业老板/总经理、大区经理... 领导层的需求是简洁明了的销售汇总数据，帮助他们掌握公司最核心的经营数据。   呈现给高级管理层的销售数据分析可以从以下5个方面入手： 01 整体销售情况 销售额回顾+销售目标完成度回顾 把握整体销售情况以及月度销售情况可以帮助企业更好地理解和满足不同客户群体的需求，提供定制化的产品和服务，还能监控数据异常以便及时发现问题。   合同签订走势 分析合同签订走势是对销售情况的整体把控，看看销售目标是否能达成。 02  盈利分析 营业利润分析通过评估企业经营业务创造利润的能力，反映企业的经营盈利能力，在分析的时候，最好结合成本、销售数据进行分析，要了解各个影响因素并排除非经常性损益的干扰。 03  区域分析 合同分布情况、城市公司销售情况分析、四川销售战图 区域分析通过对不同城市的销售额、利润、收入产出比等指标的分析，找到销售情况最好的城市，从而优化整体措施。 04  产品分析 签单均价趋势、目标预测分析 签单均价趋势能更好的帮助企业决定价格。 目标预测分析能更好的让我们了解各个地区的销售情况。 05  客户经理销售情况分析 客户经理销售情况分析、客户经理业绩排行 能更好的了解各个员工的销售情况，达不成目标的销售人员需要了解情况，知晓原因。 02 面向企业中层   主要对象：销售总监 销售总监的数据需求与高层较为接近，但关注的数据相对更多更细，分析细粒度要求更高。   呈现给企业中层人员的销售数据分析可以从5个方面入手： 01  销售情况分析 销售目标、实际销售、进度达成 首先，领导最关注的应该是目前的销售情况，下图则直观明了的呈现了目前销售情况，以及销售进度等。   销量同比、销量环比 通过销售的同比、环比可以监控产品销售情况是否异常，若销量下降，能及时发现原因解决。   销售走势分析 最直观的看出一年的销售情况，方便找到下一年度的销售增长点及需要重点扶持、提升或优化整合的市场。 02 关键财务指标 品牌销售分析 可以明显的看出各个品牌的销售情况，品牌C销售情况较好，而品牌B 的销售情况不是很如意，需要我们了解一下市场，了解是什么原因影响了品牌B的销量。   毛利率趋势 可以看到毛利率在不同时期的波动，需要我们去了解毛利率变动的原因，是因为单价变动还是成本？   销售回款分析 分析各项目回款情况，能更好的了解公司运营情况，若应收账款长时间不能收回，对公司的运营会有很大的影响，需要重点关注。 03 产品分析 产品市场份额、产品销量排行、目标达成率 分析产品的市场份额，能更好的了解市场潜力，为市场定位、营销策略制定提供参考。 04  销售区域分析 大区拜访分析、拜访走势分析 区域销售拜访能让我们更好的了解消费者的人群特征，和区域的消费情况，以及新老消费者的消费贡献。 05  客户分析 客户分级占比、客户分级流失率 做客户分析能帮助我们后续更高效精准的找客户，可以帮助企业更好地理解和满足不同客户群体的需求，提供定制化的产品和服务。 03 面向销售人员   作为企业的销售人员，主要关注的点肯定就是自己的销售业绩、成单金额、数量等等。 销售人员的数据分析维度和指标拆解如下： 01 整体销售情况分析 销售人员掌握实时销售数据才最为重要，时刻关注自己的销售额和KPI完成情况，方便调整“作战计划”。 02  客户分析 客户结构、客户情况明细 分析客户结构可以帮助我们更好的了解客户，有助于帮助企业实现利润最大化并提高客户留存率。 03  产品销售分析 签单合同走势 依据行业销售淡旺季规律，与销售数据中的销售行程进行对比，分析淡旺季发展规律；可以为客户提供渠道压货规划及生产运营做规划。   开票情况、回款情况、合同明细 需要随时关注客户回款情况，确保应收账款能够到期履约回款的有效措施。   以上就是九数云BI从企业的三个不同层级角色出发，提供的不同销售数据分析维度和指标拆解，希望能帮到大家！       /END/      

在蓝海市场时，大家忙着赚钱；然而，当市场进入红 在竞争激烈的电商行业中，越来越多的商家选择多平台布局，以拓展市场、提升销售。然而，随着平台的多样化和消费者行为的多变，单一平台已无法满足商家的增长需求。无论是京东、拼多多、抖音，还是其他新兴平台，每个平台都有其独特的用户群体和流量优势。 与此同时，分散的平台数据、复杂的运营指标和动态的市场变化，使得商家亟需一个系统化的全平台运营总览，以便整合多平台数据，提供实时的运营洞察，在激烈的市场竞争中保持优势。 为什么电商卖家需要全平台运营总览？ 电商卖家不仅要关注单一平台的运营数据，还需要同时跟踪多个平台的表现。全平台运营总览能够帮助卖家： 统一视角，打破数据孤岛 多平台运营导致数据分散在不同系统中，每个平台的数据格式和指标各不相同。全平台总览通过整合这些数据，提供全局视角，帮助商家快速洞察全平台表现。 动态监控，提升决策效率 实时跟踪GMV、访客数、转化率等核心指标的变化趋势，避免因单一平台波动影响整体业绩。 资源优化，精准分配预算 通过分析各平台的销售占比、推广ROI等数据，商家可合理分配广告预算与库存资源，最大化投入产出比。 九数云帮助电商卖家汇总来自多个渠道的数据，包括生意参谋、万相台、淘宝联盟、平台后台等，形成统一的全平台运营总览看板，从多个角度展示运营数据，涵盖店铺整体运营、单品表现、平台数据和退款情况等维度，提供全方位的电商运营视图。     运营总览 运营总览模块是商家了解店铺整体运营情况的入口。它通过汇总各平台店铺的运营数据，帮助商家实时掌握关键指标。  核心指标： GMV、净销售额 推广ROI、退款金额及占比 访客数、成交人数、成交件数 客单价、支付转化率 商家可以根据不同时间段、平台、店铺切换tab，查看各类指标及环比变化，掌握运营现状。     平台业绩分析 平台业绩分析是多平台运营的核心，通过展示各店铺的年度和月度达成率，商家可以全面评估销售表现，发现潜在问题和机会。 核心指标： 年度达成率、月度达成率 近12月销售趋势 销售趋势分布、各平台销售占比 销售趋势明细（如商品类别、地区等） 通过这些数据，商家可以精准把握各平台的销售情况，发现增长点和季节性波动，优化营销策略。     退款分析 退款分析帮助商家了解退款原因，优化商品质量或售后服务，减少退货带来的损失。通过退款金额、退款占比等数据，商家能够发现退款的潜在问题，并采取有效措施提高顾客满意度。  核心指标： 成交金额、退款金额 净销售额、退款金额占比 按日、周、月分析退款情况，商家可以针对不同平台的退款占比进行优化，提升整体服务质量。     商品运营分析 商品运营分析帮助商家深入了解单品和品类的销售表现，识别出表现最好的商品，优化资源分配。  核心指标： Top 10商品销售情况 各品类销售占比 商品销售明细（如成交金额、销量、转化率等） 商家可以根据商品的表现精准分配推广预算，专注于高效商品，优化低效商品的资源投入。     总结 通过九数云的全平台运营看板，卖家能够在统一界面下查看不同平台和店铺的关键数据，全面分析和优化运营策略。从整体运营到单品表现，商家能够获得精准的决策支持，提升店铺的运营效率和市场竞争力。   /END/                      

在企业的经营管理中，“两金”是一个至关重要的概念，它指的是应收账款和存货。 应收账款：是企业因销售商品或提供服务等经营交易产生的、尚未收回的款项。 存货：包括企业为出售而备的商品、产成品、原材料等，构成了企业生产和经营的基础。 作为企业资产的重要组成部分，“两金”直接影响到企业的现金流和资金周转效率。有效管理“两金”，不仅能够提高资金利用率，还可以降低企业运营风险，是企业财务管理中不可忽视的环节。 今天小九给大家推荐的模板是「两金分析」，通过一系列措施降低“两金”比例，能够减少资金占用，提高现金流转效率，这就是常说的“两金压控”。 01 核心指标   1 三个关键比例 存货比例 = 期间存货总额 / 流动资产总额 应收账款比例 = 期间应收账款总额 / 流动资产总额 两金比例 = (期间应收账款总额 + 期间存货总额) / 流动资产总额 这三个比例是两金计算的重中之重；通过将两金比例与行业内同规模公司进行比对，能够及时了解企业运营风险是否可控；通过精细化成本管控，合理降低两金比例 2 三个关键数值 期间存货总额 = 原材料 + 材料采购 + 低值易耗品 + 库存商品 + 周转材料 + 委托加工物资 + 委托代销商品 + 生产成本 - 代销商品款 - 存货跌价准备 期间应收账款总额 = 期初应收账款余额 + 本期新增应收账款 - 本期已收回应收账款 期间流动资产总额 = 流动资产 = 货币资金 + 应收账款 + 存货 + 其他应收款 + 应收票据 + 交易性金融资产 + 预付账款 通过关注这三个数值，可以明确企业两金当期值，一眼明晰企业的流动资产情况；通过关注几个指标历史趋势的变化，帮助企业管理者制定合理的存货目标值；这几个指标，也可以作为企业先行指标，帮助判断企业的经营水平，如同时关注存货和收入的增长速度，可以看出企业处于上升阶段还是面临产品滞销和库存积压的问题 3 两金分析关键指标监控 两金分析的主要目的在于监控和预警，做好两金分析，需要设定好存货目标值、应收账款目标值、两金比例警戒线，辅助管理 存货目标值：公司设定的存货目标值 存货目标完成=（期间流动资产总额-期间存货总额）/(期间流动资产总额-期间存货目标总额） 应收账款目标值：公司设定的应收账款目标值 应收账款目标完成率=（期间流动资产总额-期间应收账款总额）/(期间流动资产总额-期间应收账款目标总额） 两金比例警戒线：两金比率预警值，用来监控两金比例上限，超期预警 02 模板应用   1 看板应用 点击图片即可跳转至模板链接应用模板，推荐使用电脑端打开。 2 替换数据信息 应用模板后，通过【编辑】，替换数据源表 两金走势表：记录年份、存货总额、应收账款总额、存货目标、应收账款目标、存货比例、应收账款比例、两金比例 两金指标表：记录当期流动资产、存货、应收账款实际情况     总结 “两金”管理不仅是企业财务管控的重要内容，更是企业实现健康发展的基石。通过精准分析和科学决策，企业可以降低资金占用，提升运营效率。 通过九数云BI系统，企业可实现实时监控与动态预警，让“两金”管理更加精准高效，为运营决策提供有力支持。   /END/                        

作为公司的领导层，是不是总觉得人力成本太高，导致公司没钱赚？然而一旦裁员，却不小心“裁到大动脉”，关键岗位无人支撑，甚至引发公司运营急转直下的危机？ 看人力成本，不能一味只看花费的员工工资高低和增速，而应该计算清楚花费的成本和创造的价值之间的比例，也就是人效。 01 什么是人效   人效，即人力资源效能（HR Efficiency），关注的是组织人力资源的投入产出比，旨在评估员工的工作生产效率。 其基本公式是经营产出/人力资源投入；其中经营产出可以是营业额、毛利、回款、产量、产值等，一切可以衡量企业目前认为重要的业绩指标。 人效高，就意味着每个员工带来的效益高；人效一直在降低，说明员工人均创造的价值一直在降低，要么管理出问题，要么有人出问题，再来考虑是否裁员，优化组织结构。 02 人效计算指标   人效指标最常用的有以下6个： 1、人均净利润：每个员工给企业创造的利润 =净利润/平均员工人数 2、人均销售额：每个员工给企业创造的销售额 销售额/平均员工人数 3、单位人工成本净利润：每元人工成本创造的净利润 =净利润/人工成本总额 4、单位人工成本销售额：每元人工成本创造的销售额 =销售额/人工成本总额 5、工资费用率：为了产生销售额而支付的总工资 =应发工资额/销售额（营业额） 工资费用率高，不一定意味着人力成本高，但是如果工资费用率在升高，则说明人力成本在升高 6、工资人效比：员工收入增长以及贡献价值增长的比对 计算公式： 人创绩效=销售额(毛利）/人数 工资费用率=应发工资/销售额、毛利 工资人效比=平均工资增幅/人创绩效增幅 工资人效比逐渐升高，意味着人力成本在升高 企业没有特殊管理需要，选择其中的1-3个指标即可，也可以按照自己行业的特性设计人效指标，如房地产行业关注”人均开发面积=开发面积/平均在职人数" 03 如何衡量人效高低   指标计算出来之后，可以采取以下几个方法衡量指标是否过高，也就是人力成本是否过高 1、横向比较分析：将企业的人力成本与市场上同行业、同规模企业进行对比；如果发现人力成本明显高于同行，则需要做出调整； 2、纵向比较分析：将企业人力成本与自身过去的数据进行对比，如果指标明显降低，则意味着人效可能出现问题，需要加以 3、企业内部同职能部门比较分析：比较同业务不同部门人效指标，关注异常低或一场高的值，高的学经验，低的找问题 4、预算与实际支出对比：年初制定合理的人力资源预算及人效指标标准，并持续关注、对比。 少看工资的总额和增速，从公司层面，多关注人力成本总额是否在合理范围内，人效指标是否持续走低，才是判断企业人力成本的正确方法。 04 两张看板帮你持续监控公司人力成本   01 人才利润分析看板 通过对核心人效指标的多维度分析，详细了解企业的人工成本和人力投资回报情况，借此来判断公司的人力资源的竞争力。 指标包含： 人均净利润、人均销售额的实际值与同期值； 人均收入变化； 不同业务板块人均成本及总额变化； 人均成本、收入构成； 人效指标月度变化趋势 02 年度人工预算追踪看板 年度人工预算追踪看板，将围绕集团下不同公司层面，到公司不同部门层面的预算进度及指标对比，重点关注毛利额、编制、人工成本等主要指标，进行预实差异分析，及各项趋势追踪。 指标包含： 各指标预算及实际额； 各类人效指标变化趋势； 不同月份、不同类型员工预算、实际额 各类人力预算使用进度   ★   在企业的经营管理中，人力成本常被视为“高不可控”的难题，但裁员又可能触碰业务命脉，甚至引发系统性风险。解决这一问题，关键在于关注员工创造的价值与成本投入的比例，即“人效”。 通过使用九数云分析人效指标，如人均净利润、人均销售额、单位人工成本净利润等，企业可以从投入产出的角度全面评估员工对组织的贡献吗，进行有针对性的管理优化，让“人效”成为企业高效运营的核心驱动力。   /END/                        

随着电商企业的快速发展，线上店铺类型日益多样，包括直营店、加盟店、代理店等，各店铺销售的商品种类繁杂，每天生成的销售数据量庞大。 价格的合理性是电商平台维持市场秩序的重要保障，通过价格监控，商家可以及时发现不同渠道之间的价格差异和违规行为，是加强渠道管理和防止窜货的重要手段。 然而，使用传统工具时，低于底线的价格无法被快速筛出，导致难以及时发现和解决破价问题。同时，由于数据的可视化能力不足，关键指标难以直观呈现，无法帮助相关人员快速获取有效信息。     电商平台破价监控看板 九数云作为专业的数据分析平台，能够帮助电商企业解决平台破价监控的难题。 通过破价监控看板，电商企业可以快速识别和处理破价店铺，一旦出现售价过低的情况就会进行标记，保障整体售价在合理区间内，实现对破价行为的全方位监控。 01 破价信息 统计并展示当前所有破价相关的关键数据，包括店铺、系列、型号等，直观呈现整体破价情况。 02 破价店铺数 通过饼图展示当前发生破价行为的店铺总数以及不同平台的破价次数，列出破价次数最多的10家店铺，帮助快速定位问题重点。 03 破价次数 统计破价总次数，并以折线图形式呈现不同平台破价次数的日、周、月变化趋势，便于观察异常波动。 04 差价价格区间分布 对所有破价记录的差价进行区间划分（如0–300元、300–600元等），并通过柱状图直观展示不同系列差价价格区间分布情况，便于识别差价集中区域，从而优化定价策略。 05 破价明细数据 破价明细表全面展示每条破价记录，涵盖销售平台、品牌、系列、商品名称、警戒价格、最低价提示及商品链接等关键信息。通过条件格式突出显示最低价，并支持条件筛选和排序，便于快速定位和分析重点破价数据。     破价监控分析步骤 01 数据获取 结合使用RPA工具与九数云agent功能，实现数据的实时监控和即时处理。 02 构建分析流程 九数云的分析步骤能够记录并规范整个分析计算流程，每一步都支持回溯和调整，快速构建分析流程。 综合考量店铺数据的多个维度，对店铺进行分类和分级。 利用分类汇总、左右合并和公式计算等功能，精准筛选出异常店铺。 03 数据分享与可视化 最终，将分析结果通过可视化工具展现： 快速识别：通过柱状图、折线图等方式直观呈现分析结果，标识低于警戒值的定价情况。 异常警示：对异常店铺进行警示，并辅以奖惩机制。例如，根据违规次数给予警告或采取其他措施，避免恶性价格竞争。     总结 九数云为电商企业解决了破价监控难题，通过构建破价监控看板，企业可以实现对价格的实时监控和精准管理，有效提升电商平台的价格管理能力，不仅大幅降低了人工操作的工作量，还通过数据驱动的方式助力企业实现精细化运营管理。   /END/      

你上次9月份来的时候，我们很多业务人员都还不知道九数云能干嘛，很多时候都还是在用excel做数据处理，到现在3个月过去，业务人员都已经感受到了九数云的好处，开始提需求了，目前我们已经搭建了30多张看板，财务、运营、仓库人员都会经常来看。                     ———上海瑟尚网络科技有限公司 IT负责人 孟宪林     企业介绍 上海瑟尚网络科技有限公司是一家领先的品牌营销与管理集团，致力于通过数据驱动的创新方式推动品牌的快速成长。公司主营社交电商、品牌自主化运营、品牌广告营销和MCN等业务，通过多元化的渠道布局，助力品牌在多个平台中实现精准曝光和快速发展。 瑟尚通过与知名平台如小红书、抖音、B站等的深度合作，建立了强大的MCN网络，拥有200多位博主及数千名KOC，是小红书官方MCN机构，小红书电商官网服务商RPB、B站官方合作机构以及抖音一线广告代理商，为品牌提供全方位的推广方案。     项目背景 瑟尚始终秉持数据化驱动为核心的管理理念，持续推动自身业务发展。从首次接触九数云到深度应用，仅用短短 3 个月，就让业务人员从最初使用 Excel 进行数据计算的状态，转变为高度依赖九数云看板，实现数据处理的高效化和智能化，大幅降低了人工处理的复杂度和工作量。 瑟尚结合九数云助力企业的数字化管理，在数据核对、经营分析、营销推广以及团队配合等多个关键业务维度构建了全面的看板。   接下来就让我们一起看看，瑟尚是如何解决业务人员的工作难题的～     数据核对 01 财务数据校验 瑟尚通过结合旺店通与金蝶财务系统进行核算，以确保财务数据的准确性和实时性。然而，由于数据来源于不同平台，财务人员需要花费大量时间进行核对。一旦出现数据差异，数据分析人员也不得不投入大量精力排查问题根源。 为确保财务核算的准确性，瑟尚利用九数云获取的旺店通ERP数据，对比金蝶同步的数据，以实现自动化校验。通过九数云看板直观的给出有差异的数据列表，财务人员能够一目了然地识别异常数据，大幅缩短问题定位时间，避免因数据错误带来的业务风险。   入库单核对 金蝶通过第三方数据同步工具同步旺店通数据，虽能显示同步成功或失败，但仅提供单号，缺少商品信息，无法准确定位到对账差异。 通过九数云搭建入库单核对看板，相较于财务软件的后台信息，九数云能够自定义展示SKU、商家编码、组织类型等详细信息，比对入库成功或失败状态、入库数量等关键数值，确保金蝶同步的信息无误。帮助财务人员快速定位问题。   退货入库单核对 确保退货单在金蝶与旺店通的入库状态一致。   退款不退货数据核对： 校验退款流程的准确性，避免财务核算偏差。   销售出库单核对 核查销售订单的出库情况，确保两系统数据一致。 02 达人发票开票核对 财务人员在处理抖音达人佣金开票金额时，需要手动查询平台后台数据。但抖音后台导出的数据存在以下问题： 仅提供批次号和金额，缺乏具体明细，难以精准核对。 对于“付款抵扣类型”的开票信息，后台仅显示欠票公司名称，而未提供达人名称和 SKU 详情，导致财务在对账时难以理清账目，增加了工作复杂度。 现在，瑟尚通过技术手段获取页面数据，整合至九数云。九数云能够自动汇总并分析每位达人、各商品的结算金额、已开发票金额及未开发票金额，财务人员可一目了然地查看欠票情况，从而判断某位达人是否值得长期合作。 03 百亿补贴拆分 在天猫参加百亿补贴活动时，财务需要将补贴数据拆分到具体 SKU。但实际收到的百亿补贴订单缺乏商品明细，导致财务无法完成准确拆分，影响数据核算。 瑟尚在九数云构建百亿补贴订单与 SKU 的对应关系，并设置补贴金额的拆分逻辑。财务人员只需上传最新的百亿补贴订单，即可在看板上快速获取拆分结果，实现高效、精准的数据处理。     销售经营分析 01 经营数据看板 瑟尚借助九数云，实现了更加灵活、精准、可靠的营收数据呈现方式。无论是整体营收，还是各平台的收入情况，都能清晰展现，助力企业管理层从整体—渠道的视角深入洞察业务健康度。 02 直播财务数据报表 依托九数云的数据整合能力，将旺店通、飞书及 RPA 采集的后台数据高效汇总，实现直播业务的财务数据可视化。其中： 旺店通 提供直播订单的产品成本、销售费用及销售金额。 飞书 记录付费申请流程中的费用及投放平台信息。 RPA 自动抓取平台后台数据，补充更多财务核算所需信息。 通过九数云，企业能够精准展示各达人在不同月份的销售表现，并计算扣除各项成本后的实际收益，助力财务和营销团队高效评估达人合作的投入产出比。 03 主推品的销售日报 每款主推品均设有明确的保守目标和冲刺目标，依托数据实时监控最新进度，使团队成员做到心中有数，同时能够横向对比自身表现，查找改进空间。 销售数据从SKU、SPU、分销、时间、库存等多个维度进行综合分析，主推品销售日报全面汇总主推品的销售占比、发货平台占比及分销渠道销售占比，帮助业务人员全方位洞察业务机会，精准优化销售策略。 04 重点达人项目看板 此外，瑟尚能够根据不同阶段的重点工作，灵活构建符合当前业务需求的看板。 例如，在9月至10月与某大型综艺合作期间，内部营销团队特别关注合作达人的业务贡献，因此搭建了如下数据看板，并在每日例会上持续跟进，以辅助业务决策： 合作进度及目标达成情况 平台维度目标完成情况 每日业绩完成情况 05 直播带货分析 直播带货分析聚焦于直播电商模式，通过分析不同主播的直播带货数据，甄选最契合品牌调性的主播，推动长期稳定的合作，并优化投放策略，以最大化直播渠道的销售转化率。     推广分析 01 广告分析 在数字营销环境下，广告投放的效果直接影响品牌的经营成果。通过九数云，瑟尚能够从时间、项目、责任部门等多个角度，结合在手订单、未开票等不同收入状态，全面监测广告投放对业务增长的实际贡献，确保广告预算的高效使用和优化调整。 02 小红书分析 瑟尚通过 API 接口对接小红书的销售数据，精准追踪广告投放效果，并进一步挖掘具有潜力的内容趋势。 例如，通过数据统计，快速识别“粉丝数低但点赞量高”的爆文，为后续内容策略和达人投放提供数据支撑。     供应链分析 01 WMS数据统计 在使用九数云之前，业务人员若需查询某个 SPU 的生产批次号、生产日期、有效日期等关键信息，必须线下向仓库索要数据。 现在，企业通过接口对接 WMS 数据至九数云，实现每日 0 点自动更新，确保库存数据的准确性。同时，九数云能够精确计算正品与次品的仓储数量，并清晰追踪某个批次的产品销售流向，包括销售时间、运单号、购买人等关键信息，为业务日常决策提供全面支持。 当业务人员需要查询 WMS 数据时，可直接通过九数云看板高效获取信息，避免繁琐的线下沟通。 01 库存管理 旺店通的库存数据包含所有仓库，而实际业务中部分仓库的货物不可售，影响库存数据的准确性。九数云通过自定义规则，自动剔除不可售库存，为业务人员提供精准的可用库存数据，助力更科学的库存管理与决策。     总结 瑟尚网络科技有限公司通过全面引入九数云，成功实现了从传统手工数据处理到智能化数字管理的转型。现如今，瑟尚已搭建了超过30个看板，涵盖财务、运营、仓储等多个部门，成为日常业务决策的重要工具。 通过这些看板，瑟尚不仅优化了销售、财务、营销和供应链等关键领域的管理，还成功解决了许多业务难题，提升了整体运营效率。九数云的智能化数据处理和可视化展示使得各部门可以更快、更准地做出决策，推动了企业的数字化管理进程，帮助瑟尚在激烈的市场竞争中持续领先。   /END/        

在数据分析领域，“透明”至关重要。数据分析不仅仅是得出一个结论，更需要让数据的来源、处理过程和结果的逻辑清晰可见，确保决策者能够信赖这些数据，并基于此做出正确的判断。 设想几个场景： 1）在领导查验员工的数据分析任务时，员工如何才能清晰的展示数据处理方式和业务逻辑？ 2）公司销售团队的提成统计，销售人员如何了解清楚提成规则是否合理、统计方式是否正确？ 3）在经营分析会或月度会议的数据汇报中，如何快速解答领导或者第三方部门对数据指标提出的质疑？ 传统的分析工具和方法往往难以满足这些场景需求。 传统工具的困境 传统分析工具（如Excel）和专业工具（如SQL、Python）在数据透明性上各有短板： Excel的局限性：无历史记录，无法回溯数据处理过程。查看者对结果提出质疑时，分析者需要手动查找函数和公式，一一解释，效率低下。 专业工具的门槛：SQL和Python虽然可以通过代码展现数据处理逻辑，但查看者需要具备一定的技术背景，否则难以理解分析过程。代码方式也对分析者提出了更高的要求，增加了沟通成本。     九数云：数据可视，可预览，可溯源 九数云通过“分析步骤+分析详情+血缘视图+标记数据+数据诊断+团队分享+评论”等功能，不仅能实现分析过程透明，也打破了分析者与查看者之间的信息透明壁垒，有利于团队协作。 01 分析步骤 分析的基础是对数据的处理，九数云采用“数据分析步骤”的方式，流程化记录所有的分析过程，强调分析过程。每一步都可以随时查看，每一步操作都能预览结果并随时修改。这有利于我们自己检查和他人检查分析过程是否存在问题，也有利于介绍我们的分析思路和逻辑。 目前九数云包含了筛选、分类汇总、新增字段（函数）、排序、左右合并、上下合并、字段类型转换、字段重命名、行列转换、删除重复数据等分析步骤，通过组合可以解决所有你能想到的分析场景。   历史记录步步可查 在分析的过程中，无论是筛选、排序还合并添加数据，九数云会按照你操作的顺序把数据分析的过程完完整整的记录下来，在任何时候都可以回溯查看每一步的处理情况，纠错成本大大降低。   无论是新建分析、还是复用都很方便 在九数云中分析表有分支表、父子表和副本表等多种关系关系，让我们更加方便的利用已有分析步骤去创建新的分析。无论是多么复杂的分析矩阵，通过拆解都可以变为单独的分析表，大大降低了搭建分析体系的难度，复用此前做好的分析表还可以缩短制作时间，提升工作效率。 02 分析详情 可以快速预览分析表中各分析步骤的处理详情，核查计算方式是否符合要求。 03 血缘视图 这个数据来源于哪里？ 承接别人的数据模板为何随便一改就报错？ 怎么理顺逻辑关系？ 到底哪些表能改，哪些表不能改？ 对于数据分析和数据管理人员来说，最痛苦的莫过于数据血缘关系的分析：随着时间的拉长与使用的深入，数据与数据之间，表与表之间会构成非常复杂的血缘关系。稍微复杂一些的报表，数据父子格关系总是“剪不断理还乱”。 九数云数据血缘分析视图，在BI的功能场景下，支持用户自由的创建表，自由的预览血缘关系。 九数云的血缘设计是以表为最小单位，每一张表都有血缘视图，帮助更好找寻数据来源，也能较快找出与此表格数据相关的更多表格，方便添加/修改表格内容。 在整个项目中还查看所有表之间的关联，方便从表格层面快速找到数据。 04 字段溯源-来源步骤 快速找到某些字段的计算来源或者关键指标的计算节点。 05 标记数据 使用九数云进行统计计算时，可能会出现实际和预期相差较大的情况，很多用户反映没办法快速从庞大的数据中找到问题的根源。这个时候可以使用“标记数据”功能。 在标记数据后，查看前序的步骤，与当前数据有关的数据都会被标记，方便回溯。 在界面底部可查看当前步骤下有多少行数据被标记，点击数字可查看当前步骤下，所有被标记的数据明细。 06 数据诊断 九数云「数据诊断」功能，可以对处理后的某条数据直接溯源至原始明细数据，帮助用户判断数据处理过程中是否存在问题。 我们以销售分析为例，用户合并了多张基础数据表进行销售情况分析后，制作了一张销售情况汇总表，从中发现某个店铺的销售额非常低。点击该店铺的数据进行「数据诊断」，会自动生成诊断报告： 系统会自动溯源找到该数据计算涉及到的原始数据，判断原始明细数据是否存在空值、错误值，可通过数据概览视图查看数据质量情况； 若当前诊断数据的来源数据经过左右合并步骤，且该合并步骤中存在重复数据，在诊断报告中还将展示参与诊断数据计算的数据行，方便排查是否是重复数据造成数据膨胀，导致数据计算错误。 07 团队协作   加入团队 当你需要将分析结果汇报给某些组织或个人时，可以加入到一个团队里，之后团队里的每个人都可以查看分析表和仪表板的信息。 团队内的人可以互相查看数据的分析结果及流程，如同一个聊天群，可以看到他人的聊天记录。   二次编辑 当光用肉眼查看分析过程不易判断其准确性时，其他人还可以对汇报人的分析表进行二次编辑。 二次编辑的过程不会影响到汇报人的计算。非汇报人可以编辑过程中的任一步骤，快速的进行例如筛选条件调整、汇总类的计算，来核查中间步骤的数据准确性，也可以在中间或最后插入步骤做其他的分析结果验证。 08 评论 在数据表、分析表、仪表板以及故事板的下方，团队的成员均可以进行评论或者回复。 在企业内分享仪表板和故事板，成员可以对分享的仪表板或故事板进行评论。           /END/  

中小企业在数字化转型的时候，做的第一件事就是上工具： 买CRM做客户关系管理 买ERP做库存和财务管理 买OA做内部协同办公 买WMS做仓库管理...... 对于一线业务人员而言，这些工具帮助将线下业务通过线上进行流转，提高了作业效率； 然而对于管理层而言，这些流程中产生的大量数据才是最重要的，可以从里面挖掘到流程优化、成本控制、客户需求预测和决策支持的价值。 这个时候就出现了第二个急需解决的问题 这么多个系统的数据都是相互独立存在的、格式不一的，怎么整合、关联在一起，去挖掘数据的价值？ 这就是我们今天要讨论的主题：数据孤岛     数据孤岛是什么 数据孤岛指的即是上述这种现象 由于公司中的组织架构划分、使用不同信息化系统等问题，导致数据分散；而我们的业务又往往是相关关联，相互影响的，比如库存可能影响到销售额，财务利润预测可能影响销售目标制定等等；数据的孤立使得我们没法从全盘考虑这些业务的关联性，无法互相补充和验证，最终导致潜藏的商业机会和优化空间被埋藏。 常见的数据孤岛产生的原因主要有以下几个： 1、企业使用多个业务系统，业务系统之间的数据不互通 2、企业划分为多个部门，每个部门之间的数据不互通 3、数据管理权限不明，每个人都不知道去哪里找需要的数据 由此造成 高层管理者：无法获得全局视角，无法综合不同部门的数据进行深度分析 一线业务部门：难以实时获取最新的业务信息，增加了工作中的反复沟通和协调成本。如库存管理人员无法及时获取销售数据，无法做出准确的补货决策。     数据孤岛解决方案 解决数据孤岛的关键在于建立一个能够将分散数据整合的统一平台，并且保证数据可以自由流动，在各系统之间打通信息壁垒。具体来说，企业需要： 01  实现数据统一存储与共享 打破数据孤岛的第一步是将数据整合到一个统一的存储平台上。企业可以通过建立一个数据仓库或使用云平台，集中管理各个业务部门和系统产生的数据。这一平台可以支持多种数据格式和源，包括销售、库存、财务、客户等各类数据。 统一存储：将来自不同系统（例如ERP、CRM、SCM等）的数据汇集到一个中心数据库或数据湖中，避免信息孤立。 数据标准化：通过数据规范化，确保不同系统的数据在结构和格式上能够对接。常见的做法是使用统一的数据标准，如JSON或XML格式。 02 使用数据集成工具打通数据流 仅仅将数据集中存储并不意味着数据就能够自由流动。为了实现数据的真正互通，企业需要采用数据集成工具或中间件，通过API、ETL（提取、转换、加载）工具等方式，打破不同系统之间的隔阂。 API集成：通过应用程序接口（API）将不同系统连接起来，实现数据的实时共享。 ETL工具：利用工具如Finedatelink，将数据从源系统抽取出来，进行清洗、转换后再导入目标系统，实现跨系统的数据流通。 除此之外，数据治理也同样重要：即企业需要制定数据管理的标准和流程，确保数据质量、数据安全和合规性。 而对于中小企业来说，则可以通过九数云BI来打破数据孤岛问题，在一个工具中实现数据储存+数据自动流转+数据报表开发的需求 01 集中化数据存储和整合 九数云BI工具支持将企业的多个数据源（如CRM系统、ERP系统、财务系统等）整合到一起。并通过设置数据权限，控制每个数据表格的编辑、查看者。 02 自动化的数据流通 九数云BI在通过API、九数云本地宝、数据后台直连后，可以自动从各系统提取数据并进行同步更新到我们设计好的计算流程中，最快可达1小时一次 03 多维度报表共享 数据孤岛的解决本身不是目的，让数据为业务服务才是目的，九数云BI让不会使用专业数据分析的员工也可以快速搭建自己的数据看板，并轻松实现电脑端、移动端的数据报表共享 04 低成本、高效性 九数云BI工具基于云平台提供服务，不需要企业自行购买服务器或进行复杂的技术部署。按需付费的定价模式也降低了部署数据仓库，购买数据连接器等的运维服务费。     九数云BI助力数据孤岛解决案例 在解决数据孤岛问题方面，九数云BI不仅具备技术优势，还已经为多家知名企业提供了高效的解决方案。这些企业通过九数云BI的帮助，成功打破了系统和部门间的数据壁垒，提升了整体运营效率和决策精度，创造了显著的商业价值。以下是三个典型的成功案例： 01 浙江中博装饰： 上百家门店数据打通 实现业绩管理监控 以浙江中博家居装饰设计工程有限公司为例，公司成立于1998年，是一家集环保家装、大宅设计、个性软装、工装设计为一体的综合型家居企业；随着企业经营拓展，公司已经发展成超过近百家分店的规模，通过九数云BI实现了 打通近百家门店的营业数据，以便及时发现优秀分店管理者，进行提拔 打通数据库数据、钉钉花名册数据、组织结构数据，直接计算出大区、战区、门店、事业部四个分类维度下的数据情况，实现区域产值监控 02 浙江众诚新能源汽车集团： 不同业务系统数据打通 实现应收账款实时监控 浙江众诚新能源汽车集团有限公司，主营业务为汽车租赁，拥有有4000平米户外场地，500+精品车源，长期以来存在业务人员与财务人员数据相割裂的情况，导致应收账款情况不被及时了解，很难管理，通过九数云BI，实时同步业务数据与财务数据，帮助管理层实时掌握各类客户的租赁车辆数、欠款车辆数、应收账款及实收金额等关键数据 03 上海冠振商贸有限公司： 整合多个电商平台数据 实现单个sku毛利预警 上海冠振商贸有限责任公司，主营业务为酒水饮料类目，公司总人数约200人，40+店铺分布于拼多多、天猫、京东、抖音等各大电商平台，月单量百万+。使用九数云BI将多个电商平台的店铺数据整合，实现 不同平台销售的单个sku利润计算及趋势分析 以GMV为核心，打通所有营业数据，从而实现销售小组负责人每天都可以及时看到经营结果，并进行横向对比     ★   数据的整合与高效利用已成为企业竞争的关键，ERP、CRM、OA、WMS等内部系统都为企业发挥了重要作用。 九数云通过集中化数据存储、自动化数据流通、多维度数据报表和低成本的云服务，为企业提供了一站式解决方案，有效破解数据孤岛难题，让数据真正服务于业务。   /END/  

餐饮行业是一个极具挑战性和潜力的市场，营收是其核心关注点。通过对数据的分层处理和深入分析，可以帮助企业洞察经营现状、优化资源分配并制定精确的营销策略。 今天小九以餐饮行业营收数据为核心，详细探讨如何通过数据分层、处理和分析，为餐饮企业提供科学决策依据。     数据分层 在进行营收数据分析前，可以将数据进行整理和分层： 1. 基础数据 日、月、年的账单量、实际收入（实收）和利润等。 2. 综合分析 在第一个层级的数据基础上，对账单、实收和利润进行整合处理。 3. 简单处理 对第一个层级的数据进行简单处理，例如价格带分布（高、中、低价区间）、日期类型（工作日、周末、节假日）、时段分析（早餐、午餐、晚餐等）等。 4. 进阶处理 通过一些数据分析方法，如帕累托分析、波士顿矩阵分析和RFM分析，为数据决策提供深度支持。     分析场景 01 周期性特征分析 餐饮营收分析的第一步，需要观察餐饮营收是否呈现明显的周期性特征。例如通过日、月、年维度的账单量和实收数据，研究门店经营在年度层面是否有周期性。例如，某些门店在夏季销售冷饮类产品显著增加，而冬季则热饮更受欢迎。 如果数据呈现季度特征，则需进一步细化分析是否是由于时节原因（如节假日或天气变化）还是经营策略问题（如促销活动效果）。这些信息为年度经营规划提供依据。 对于呈现周期性特征的指标，进一步分析影响周期性的因素，如果周期性由外部原因导致，可结合消费趋势调整经营策略。 外部因素：如节日、旅游旺季对客流量的影响。 内部因素：如菜品供应策略或营销活动的成效。 对于不呈现季度特征的指标，可以按照月-周-日的分析顺序进行探究。 月度/周分析： 能够揭示更小周期内的变化，适用于观察活动影响、月末月初、周中差异等。 日分析： 日数据则更注重于高峰时段的发现。例如，通过分析早餐与晚餐的销售额差异，了解客户的就餐偏好并优化经营时间。 02 处理后数据的进阶分析 通过对日、月、年的账单量、实际收入（实收）和利润进行简单处理，进行价格带分布、日期类型、时段分析等进阶分析 日期类型与价格带结合 分析不同日期（工作日与周末）价格带的销售额分布。找出高利润菜品的最优时段，提高资源利用效率。 不同时段的价格带分布 研究午餐时段高价格带是否存在明显优势，并为其他时段制定菜品搭配策略。 餐段分析 找出最受欢迎的餐段（如晚餐）及其主要贡献菜品，为营销活动设计提供数据支撑。 03 通过数据模型深挖数据价值 通过帕累托分析、波士顿矩阵和RFM分析，进一步挖掘高价值数据。 帕累托分析：聚焦核心贡献 识别贡献80%营收的关键客户群体或热销菜品。 针对这些核心对象，推出会员制等专属服务或优化重点菜品，提升客户满意度与收益。 波士顿矩阵：优化产品组合 分类菜品为“明星产品”“金牛产品”“瘦狗产品”和“问题产品”。 明星产品：保持高质量与高曝光； 问题产品：迅速优化或淘汰，避免资源浪费。 RFM分析：精准客户洞察 分析客户的购买频率、金额与近期活跃度，挖掘高价值与高潜力客户。 基于分析结果，定制精准营销策略，提升转化率和客户粘性。 04 异常分析与预警机制 在数据监控中，及时发现异常现象对于运营至关重要。 异常检测  比较同季度、同月的数据，找出波动异常点。如某月利润大幅下降，可能是原材料成本上涨或促销力度过大所致。 预警分类  对季度特征显著的数据，可结合同比（与去年同期相比）和环比（与上月相比）数据建立预警机制。例如，在特定季度通过实时监测确保利润不因外部因素剧烈下滑。   ★   餐饮行业的数据分析是一项复杂但高效的经营管理工作，通过科学的分层、分析和处理，可以帮助企业优化经营策略，提高资源利用率，挖掘增长潜力。 无论是周期性趋势还是日常运营细节，九数云BI为餐饮行业提供的营收分析，将实现更高水平的精细化与智能化。通过深度挖掘与合理应用数据，餐饮企业将显著提升经营效益。     /END/

随着旅游业的不断发展，景区的数字化管理需求日益增强。如何高效分析游客行为、优化景区服务并提高经营效益，成为景区管理者关注的焦点。 然而，由于景区数据来源复杂、数据分析难度大、决策支持滞后等问题，传统的管理模式已无法满足现代化景区的需求。 01 数据碎片化，难以整合 景区数据往往分散在多个独立系统中，如售票、游客管理、餐饮、酒店预订等。由于数据孤立，缺乏统一整合，难以形成全局分析视图，不利于精准管理。管理者难以从全局视角优化资源配置，无法实现整体经营效率的提升。 02 缺乏一体化的业务分析框架 目前景区管理主要以满足各部门统计需求为主，缺乏全面统一的分析体系，无法从整体运营视角出发，实现对游客流量、景区收益、一销二销等业务的精细化管控。 03 缺少高效的数据分析工具 景区运营中涉及多维度的数据分析需求，报告生成多依赖人工，效率低下。且无法快速响应动态数据变化，缺少实时监测和数据可视化手段，影响运营决策的及时性与科学性。     九数云景区解决方案 九数云针对景区管理的痛点，推出了一套全面的解决方案，提供从游客入园分析到业务经营优化的全方位解决方案，致力于通过数据分析赋能景区运营，帮助景区实现精细化管理和高效运营。 01 售票及优惠分析 在文旅行业中，一销主要包括门票和季卡两大类别，是景区运营的重要核心环节。门票营销侧对于数据分析的要求颇高，景区在分析票务收入时，需要从多方考虑： 什么类型的票种的销售最好？哪种类型的优惠券能有效提升消费额？ 如何洞察某些特定时段的销售趋势，进行动态定价？ 门票、季卡的同环比、门票升卡转化率如何？ 此外，由于数据分析的滞后性，景区往往难以通过实时数据判断不同渠道的购票行为对整体收入的具体贡献，也很难识别哪些活动能够有效提升客流量或刺激消费者的购买意愿，从而影响整体的收入和盈利水平。 九数云BI售票及优惠分析场景： 渠道优化：管理者可通过分析某段时间线上销售（如OTA平台）和线下窗口销售的占比变化，调整线上平台的推广资源分配，提升销售效率。 票种表现：分析不同票种（成人票、儿童票、老人票、家庭票等）、不同折扣比例（如团购、优惠券）的销量对比，制定更具针对性的营销策略。 活动转化：统计不同时间段的票务销售情况、优惠券的发放和使用时间，分析活动效果，为动态定价和促销活动提供支持。 团购与售票数据的深度整合，不仅为景区收入增长提供直观指导，还助力景区建立灵活精准的动态运营模式，实现资源配置最优化和收益最大化。 02 核销分析：管理景区客流量 景点票务核销分析主要包括两大部分：一是预售票核销预警，实时监控未核销票务，提前预警可能存在的问题；二是票务核销入园人数分析，通过核销数据精准统计入园人数，为景区客流管理和运营决策提供科学支持。   预售票核销预警 预售票是文旅行业的重要销售模式，票务核销情况直接影响景区收入和运营效率。通过构建预售票核销预警机制，能够及时发现异常情况，保障游客体验。 九数云可以帮助景区快速搭建预售票核销预警模型，实时监控关键数据并推送异常提醒，让景区管理更加高效和智能。 1. 核销率监控 实时监控不同渠道、时间段的预售票核销情况。设置核销率阈值，当低于或高于合理区间时自动预警。 针对即将到核销期限的旅客，推送提醒或激励措施，如使用优惠券或发送核销提醒信息。 2. 销售与核销对比分析 比较预售票销售量与实际核销量，分析差异原因。 识别核销滞后的原因，例如游客未按计划出行或系统操作延迟。 3. 异常行为检测 监测批量核销、重复核销等异常情况，避免舞弊风险。 分析不同票种和渠道的核销效率，调整运营策略。 通过科学的核销预警机制，文旅行业可进一步提升票务管理效率、优化游客体验，并最大化收益。   入园人数分析 对于涵盖吃、住、行、游、购、娱一站式产业链条的大型娱乐景点来说，通常会为客户提供一些套票，比如两日一夜含酒店含餐、两大一小套票等通过多种渠道以不同的套票形式向外售卖。 套票内包含游玩天数、人数以及房间多类属性，最终通过入园时统一验券形成验券记录，多平台、多属性的套票在统计实际入园情况时也可能会形成一些遗漏。 在九数云中，可以针对各平台的订单核验数据进行清洗，并依据验券的时间以及预约的时间判断实际入园时间，得出准确的入园人数。 03 游客分析：实时洞察游客动态 随着景区运营逐步向数字化转型，游客分析成为优化管理的重要一环。在我们进行了游客入园分析后，可以通过游客画像大屏分析，每小时采集并展示游客相关数据，形成动态可视化视图，为后续的精准营销和服务优化奠定基础，使景区运营更加智能高效。 分析维度： 游客特征：按年龄段、性别、同行情况进行分类分析，了解游客群体的结构特征。 地域分布：分析游客来源地，区分本地与外地游客比例，为营销决策、广告投放提供依据。 来源渠道：区分通过线上平台、线下推广、二次来源或旅行社组织的游客来源情况。 04 餐饮分析：提升游客消费体验 景区餐饮是游客体验的重要组成部分，同时也是景区收入的重要来源。然而，传统的餐饮管理常面临诸多挑战，例如餐厅布局不合理、高峰期服务能力不足、餐品定价缺乏依据等，导致游客满意度下降甚至投诉增加。 餐饮分析模块从销售额、热销品类和客单价等核心指标入手，结合时间、地点等维度进行全面分析。景区管理者可以清晰了解各餐饮点的经营状况，例如 某些餐饮点在午餐高峰期是否存在供应不足的问题， 哪些菜品最受欢迎或库存周转过慢等。 结合游客反馈数据，景区可以针对性地优化菜单设计、调整价格策略或提升服务质量 05 酒店住宿分析：打造一站式服务体验 住宿服务是综合性景区的核心组成部分之一，对提升游客的停留时间和整体消费贡献率起着重要作用，其运营与管理需要全面的数据分析支持。 通过多维度的分析，景区管理者能够更好地优化酒店的财务、运营和市场策略，实现收益的最大化。 通过分析客源结构，景区可以识别散客、团队游客以及线上预订客户的占比，为资源分配提供指导； 通过分析不同房型的入住率，景区可以调整房型配比或推出针对性促销活动。 例如，在发现某些房型长期滞销后，可以采取组合销售或附赠优惠券的方式促进销售。此外，酒店分析还可以帮助景区挖掘附加消费潜力，例如餐饮、娱乐、会议服务等，从而提升游客的整体消费体验和景区的经营效益。     总结 九数云景区解决方案通过多维度数据分析，为景区管理者提供了全面的运营视图。无论是实时游客监控、售票分析，还是餐饮与住宿优化，该解决方案都帮助景区在提升运营效率的同时，为游客提供更优质的服务体验。 未来，九数云将继续深耕景区数据管理领域，助力更多景区实现智能化转型，在竞争中保持领先地位。   /END/

在这个快节奏的外卖时代，每一秒的延误、每一次的不满，都可能成为顾客流失的导火索。面对愈加激烈的市场竞争和日益挑剔的用户需求，外卖服务管理不仅需要高效的数据监控和实时反馈，还需要精细化的运营和服务优化，才能在行业中脱颖而出。     外卖服务管理需求 外卖服务管理需求的核心在于帮助连锁餐饮店铺的管理者实现外卖模块高效的时间管理、全面的经营分析、精准的销售洞察以及卓越的服务质量优化。 通过多维度的数据监控与分析，企业能够更全面地把握外卖服务的关键数据，有效提升运营效率和客户满意度，推动业务的可持续增长。     外卖运营五大看板 基于外卖服务管理需求，九数云BI外卖运营五大看板以数据驱动为核心，重塑外卖业务管理价值，助力您的外卖业务实现快速、精准、可持续增长。 01 外卖时效精控看板 痛点：外卖行业时间管理复杂，订单延误频发，影响顾客满意度！ 解决方案：九数云的外卖时效精控看板通过多维度自助查询，精准筛选订单类型与配送商，细化至城市、区域乃至具体时段，动态列展示让时间管理一目了然。 特有的高峰与全时段分析，涵盖DOT%、平均送达时间等关键指标，异常订单即时预警，确保订单健康流动，提升顾客体验，优化运营效率。 DOT%（Delivery On Time Percentage）：按时送达订单的占比 02 外卖经营状况速览看板 痛点：经营者难以全面把握外卖业务动态，决策缺乏数据支撑！ 解决方案：外卖经营状况速览看板直观展示销售额、销售时段、配送类型等核心数据，每日订单数与同期对比，迅速掌握业绩变化。 DOT、溢出、停单智能分析，精准判断订单健康度，分类配送趋势预测，助力月度规划，让每一步决策都有据可依。 溢出分析：评估订单需求超出现有配送能力的情况，预测高峰期并优化配送团队的动态分配。 停单分析：明确停单原因，包括系统停单、门店停单或配送网络停单，优化接单机制与资源配置。 后台送达：通过系统手动将订单状态改为“已送达”而非实际完成配送的情形。 03 销售趋势洞察看板 痛点：销售数据分析零散，难以捕捉市场趋势！ 解决方案：ATP、AWUS等多维度指标趋势分析，结合时间、城市、配送方式等关键维度，TOP5对比与趋势预测，精准洞察市场动向。 APT（Average Per Transaction）：单笔交易的平均金额； AWUS（Average Weekly Unit Sales）：每周平均销售额； AWTC（Average Weekly Transaction Count）：每周平均交易笔数； SSSG（Same Store Sales Growth）：同店销售额增长率； SR（Sales Ratio）：销售占比，用于分析特定产品、品类或区域的销售情况。 全面分析销售指标与运营指标的达成情况，直观呈现目标完成进度；渠道表现一目了然，为策略调整提供坚实数据基础，驱动销售持续增长。 04 实时顾客反馈看板 痛点：顾客声音难以及时捕捉，影响服务改进！ 解决方案：实时顾客评价直击痛点，差评问题即时反馈，助力店铺快速响应改善。 新老客、复购分析，精准识别顾客流失原因，定制化营销活动拉新留旧。 顾客下单分布揭示消费习惯，优化备餐流程，调整价格策略，满足顾客需求，提升复购率。 05 满意度提升看板 痛点：骑手服务质量参差不齐，影响品牌形象与用户留存！ 解决方案：强化骑手培训管理，针对“送达超时”、“态度不好”两大痛点，优化配送算法与抢单界面，提升配送效率。加强服务培训，改善奖惩机制，提升骑手服务态度。 引入内部竞争机制与激励机制，满足骑手多层次需求，提升团队凝聚力。对差评用户发放优惠券，搭配真诚道歉，有效挽回顾客信任，刺激二次消费，构建良好口碑。   ★   通过九数云BI外卖五大看板，实现从数据洞察到服务优化的全面闭环，助力餐饮企业在竞争激烈的市场中持续精进运营，赢得客户信任与品牌口碑，最终实现外卖业务的长远增长。   /END/  

  01 数据源   01 新增「有赞商城」数据源 有赞商城是一个为微信商城小程序商家提供的服务公司，帮助商家快速搭建自己的网上店铺和小程序，实现线上销售和品牌经营。 九数云新增「有赞商城」数据源，支持与有赞商城平台对接获取订单、评价等数据。 02 新增「视频号助手」数据源 视频号助手是一个专门为视频号创作者提供的管理工具，旨在帮助用户更方便地进行视频内容的发布、管理和数据分析。 九数云新增「视频号助手」数据源，支持与视频号助手平台对接获取视频号账号、留资及直播等数据。 03 新增「轻流」数据源 轻流是一款无代码系统搭建平台，旨在帮助企业通过无代码方式快速搭建和管理系统，实现管理理念的数字化转型升级。 新增「轻流」数据源，支持获取用户在轻流内搭建的表单。 04 新增「新乐才」数据源 乐才是一款专注于服务业排班及劳动力管理的SaaS平台，核心功能包括排班管理、智能排班、自动考勤、出勤管控、缺勤假期、灵活用工、劳资管理及人事管理和薪酬福利等。 九数云新增「新乐才」数据源，支持与新乐才平台对接获取组织人事、排班、薪酬等表单数据。 05 新增「旺店通（慧经营）」数据源 旺店通（慧经营）主要提供账单、营销数据帮助电商卖家看清利润，算清账。 九数云新增「旺店通（慧经营）」数据源，支持与旺店通平台对接获取资金、费用账单数据。 06 新增跨境ERP数据源 跨境电商ERP是一种专门服务于跨境电商行业的ERP管理系统，旨在为企业提供全面的服务。它不仅管理企业的内部资源，如人员、财务等，还整合外部资源，如跨境平台、物流和海外仓等。 九数云新增： 「赛狐ERP」数据源 「积加ERP」数据源 「马帮ERP」数据源 支持获取平台内表单，满足使用不同ERP跨境电商卖家的整合分析需求。 07 更新「氚云」数据源 因氚云平台接口限制，氚云数据源调整取数方式，作为一个新的数据源上线。 注：原「钉钉氚云」数据源将可不用，请已经授权「钉钉氚云」数据源的客户联系技术支持，我们将协助您迁移至新的数据源。 02 分析表   01  新增「更新信息」提示 优化前：在血缘关系较为复杂的分析场景中，用户在更新某一张表后，无法直接查询该表的更新进度以及与其相关的子表更新状态。这种情况下，用户需要手动查看每张表的更新时间进行判断。 优化后：分析表新增「更新信息」tab，提供直观的图标和状态展示，帮助用户全面掌握当前表的更新状态，以及关联父表的更新进度。   02 新增 ROUNDUP/ROUNDDOWN 函数 新增 ROUNDUP/ROUNDDOWN 函数，帮助用户实现数据向上舍入/向下舍入场景。 01 ROUNDUP 返回某个数字按指定位数向上舍入后的结果。 eg：ROUNDUP(2.15, 1) ，结果为 2.2 02 ROUNDDOWN 返回某个数字按指定位数向下舍入后的结果。 eg：ROUNDDOWN(2.15, 1) ，结果为 2.1 03 图表   图表导出支持保留原字段类型 图表导出功能优化，导出后的数据中，字段将保持与原字段一致的类型，无需手动处理，用户可以对数据进行进一步的补充分析。   ★   以上就是12月更新的全部内容。     /END/

对于医药生产企业而言，医药流通是一个很重要的环节，一方面关系到药品能否顺利进入市场，是否能够快速分销；另一方面，药品在运输、储存等环节不受污染或损坏的要求极高，因此医药流通环节也可以直接影响到企业的品牌声誉和可持续发展； 那么医药生产企业应该如何做好医药流通分析？怎么将庞大的医药流通数据进行归总分析？怎么判断下游医药商业企业是否有持续盈利的能力？怎么严格管控库存，降低库存成本？怎么在错综复杂的药品一二级转售中算清楚利润？这篇文章从医药流通的4大维度： 销售分析 财务分析 库存分析 客户分析 跟大家一起梳理医药生产企业流通分析的脉络，帮助你实现低成本、高产出！     一、销售分析 医药生产企业的销售链路复杂，一般年包含医药商业公司、医药代理、医药代表三个渠道，三个渠道的销售方式、目标各不相同，因此在公司层面做总体的销售监控、销售分析很重要 医药流通的销售分析可以从以下5个维度进行： 01 销售目标管理 给不同销售渠道划定不同销售目标，并监控动销目标的达成；同时警惕过度追求高目标达成率而造成的不健康销售，如过度促销、打折或降价等；最后对退货数量进行监控，通过制定退货惩罚，以降低退货率 02 销售渠道分析 不同销售渠道适合销售什么品类的产品，表现如何？医药生产可以通过对不同销售渠道的效率、效果的评估，优化渠道组合，提高销售额和市场份额 不同渠道市场潜力分析 不同渠道销售额趋势分析 不同渠道的产品/品类销售占比分析 不同销售渠道客户的购买行为/偏好分析，如客户的购买频率、购买渠道、购买时间等 03 销售产品分析 医药流通销售产品分析，主要关系到不同渠道的产品销售绩效，以识别不同产品在不同渠道的表现、价格、利润情况 不同产品类型的营业额和营业份额 不同产品类型在不同销售渠道的营业额和营业份额占比 不同产品不同价格销售对比   04 重点门店分析 医药流通分析需要识别销量高的零售门店，并予以支撑 重点门店的月度增长趋势 重点门店所有区域的分布情况 05 零售终端价格分析 医药流通中，零售是重要环节，通过监控零售终端的价格变动和促销活动，企业可以及时调整价格策略，避免价格战和利润下滑。 对比近两年的零售终端平均价格 零售终端价格变化月度/季度/年度趋势     二、财务分析 销售额节节攀升，但是发现现金流越来越少了？销售数据看着漂亮，财务一核算发现还是亏损的？医药生产企业经常面临这个问题 一方面由于医药行业中，药品经历多次的一级二级转售，每次转售都会增加一定的成本，例如运输、仓储、手续等，这些成本最终会影响到企业的毛利。另一方面由于医药流通过程中，企业业务逻辑复杂，核算规则繁琐多变，因而导致算清帐难 关于医药生产企业的财务分析维度，我们可以从以下三个层面进行 01 产品/产品线毛利计算 医药生产企业内产品/产品线毛利计算的主要困难是在医药流通过程中，内、外部数据结合度不够、串联性不强，数据不成体系 基于医药企业-一级药品代理商-二级药品代理商-药品销售终端四级网点构建医药流通数据流，将流向和系统中明细数据进行清洗，规整为统一口径的流通主题数据仓库和业务分析使用的数据集市；   结算费用金额=结算数量×中标价×政策协议率； 结算金额=包干费系数金额×结算数量； 应付金额=结算金额-中上层提留。 02 应收账款分析 应收帐款的分析可以了解不同客户的信用状况和欠款情况。从而进行财务风险控制 不同渠道出库金额 不同渠道的回款金额 不同渠道的开票金额   03 回款分析 回款分析的重要性在于 1、减少逾期账款的风险，避免因客户违约而导致的损失 2、准确预测未来的现金流情况，保障企业经营 3、更准确地预测未来的资金流动情况，从而合理安排每个月的纳税额度和时间 关键指标： 回款目标达成率 客户信用状况及历史回款情况 回款客户公司分析 客户回款类型分析 回款趋势分析     三、库存分析 对于医药流通而言，精细的库存分析可以减少过多库存的资金占用和保管成本，降低企业的库存管理成本。同时通过预测需求和设置合理的安全库存可以有效减少缺货情况，避免销售中断带来的损失。再者，医药产品对于库存环境要求严格，通过库存分析，可以避免过期、损坏等问题，减少药品报废损失。 库存分析可以从以下四个维度进行： 01 库存情况分析 医药企业需要通过对客户及自身库存进行精细化管理，由医药生产企业作为供应商帮助客户管理库存，可以更好地避免客户库存的积压和过期。 客户经常订购的药品有哪些？ 各类药品每月的库存量和销量是多少？ 库存中各类药品的剩余保质期是多少？ 有哪些呆滞库存？ 如何安排呆滞库存优先出库？ 各销售门店药品库存的补货周期是多少？ 02 赊销比分析 医药流通分销公司经常出现赊销的情况，然而赊销订单过多或分销公司回款延迟，可能会导致医药生产企业公司的流动资金不足，从而引发资金链断裂的风险。 对赊销订单进行监控，当赊销订单的比例达到总订单金额的60%、70%、80%时，设置相应的警戒线，并根据警戒比例采取应对措施，如在决定是否接受赊销订单之前，对客户的信誉、财务状况和历史交易记录进行全面评估； 03 呆滞品分析 医药生产企业可以提前预警医药流通环节中客户及公司自身的库存呆滞品。 通过合理定价、采取多种销售方式（如电商平台、线下销售等）等来优先安排呆滞品出库，如果符合报废条件，我们应及时进行报废处理。 04 医药发货分析 医药生产企业准时、准确地发货，可以提升客户对企业的信任和满意度。同时可以通过分析发货仓库、发货区域、优化运输计划等方式，降低物流和运营成本，建立起高效、可靠的物流体系。 跟踪和分析发货的准时性，了解发货的时间是否与承诺的交货期一致 从产品维度进行发货分析，明确各品类产品周期内多备货少备货等情况 分析各大区/个渠道发货情况 分析各销售经理的发货目标达成情况     四、客户分析 医药生产企业与医药商业企业是双赢关系，深入了解大客户的需求和行为，能够更好地提供定制化的服务，建立长期的合作伙伴关系 01 大客户销售情况分析 02 大客户库存情况分析 03 大客户发货情况分析 04 大客户回款情况分析 以上四个维度的分析可以看出每一个大客户的具体情况，将数据进行集中的数据分析展示，来帮助渠道进行大客户维护     总结 以上就是医药生产企业做好医药流通分析的四大维度了，医药企业可以根据自身实际情况，进行数据归集处理，使用数字化的方法来对庞大的医药流通体系进行监控、分析，从而更好地管控流通产业链，提升毛利率。 /END/    

在企业数据分析中，统一的分析逻辑和高效的模型复用是提升数据管理能力的关键。为解决传统计算模型使用过程中的难点，九数云推出了「计算模型」功能，极大地优化了企业内跨团队数据分析的流程，并提升了分析效率和一致性。 九数云的「计算模型」功能支持将分析步骤灵活组合成可复用的计算模型，用户可以自定义配置这些模型，并对其进行加密处理，保护企业的核心分析逻辑。当团队成员需要进行数据分析时，只需在添加步骤时选择相应的计算模型即可快速应用，减少重复操作，大幅提升效率。 操作步骤   01 添加计算模型 在分析表中，点击进入批量模式，勾选需要打包成计算模型的连续的分析步骤。点击「更多>添加为计算模型」。如下图所示： 02 配置模型及发布 用户可以自定义配置计算模型的名称、标题、字段类型、释义等，即创建成功，模型会自动展示在「当前团队」。 企业模型发布： 如果希望作为标准企业模型，可以由企业超管或管理员在「企业数据管理团队」中创建，将其设为「企业模型」。 通过这种方式，企业内所有团队的成员都可以共用这些计算模型，实现分析逻辑的统一和规范化。这种企业级模型共享机制不仅简化了跨团队模型使用流程，还确保了数据分析的标准化，帮助企业避免因逻辑不一致而导致的决策偏差。 模板市场发布： 只有设置了白名单的用户才会显示「发布」按钮。如果希望展示在模板市场，可以扫描文末二维码联系我们，获取发布权限。 03 复用计算模型 创建好计算模型后，其他成员就可以在计算时，点击「+>更多>计算模型」复用，如下图所示： 在上一次的更新中，九数云BI对计算模型的复用进行了优化，现支持三种方式进行模型复用： 选择当前团队中已有的计算模型 支持企业内所有团队的成员共用的「企业模型」 支持从模板市场引入更多模型，快速匹配不同的分析场景     模板市场： 丰富计算模型资源，提升分析效率 为了进一步满足不同用户的需求，九数云在选择计算模型时还新增了「更多计算模型」的功能。用户可以在分析表中直接从计算模型市场获取更多丰富的计算模型资源，快速匹配不同的分析场景。  资源多样化：涵盖各种常见的分析场景和逻辑，帮助团队快速完成数据建模。 效率提升：减少模型从头搭建的时间成本，加速企业的数据分析进程。   ★   九数云的「计算模型」功能以其强大的配置能力、企业级共享机制以及丰富的模板市场，为企业搭建了一个高效、规范的数据分析体系。 无论是统一分析逻辑，还是提升协作效率，这一功能都为企业在数据管理和分析上带来了显著的价值，助力企业在数据驱动的竞争中占得先机。 在九数云的模板市场中，我们为大家提供了几个简单的计算模型示例，点击原始表，添加步骤->添加计算模型，即可体验。大家快去试试吧～     /END/