随着电商行业的高速发展，近两年各种电商购物形态层出不穷，当日达、次日达、多SKU上新、大批量团购等已成为常态。这不仅优化了消费者的购物体验，也对商家的仓储和物流提出了极高要求。 云仓是什么？ 云仓，简单来说，就是“仓储托管+物流配送”的一站式服务模式。主要服务对象为淘宝、京东、拼多多、唯品会、直播带货等平台商家，涵盖商品入库、质检、存储、打单、分拣、包装、指派、出库、退换货、清点等全流程操作。 为什么选择云仓？ 传统仓储适合需求稳定、SKU结构简单、预算有限的商家。 云仓更适合业务波动大、多平台销售、追求极致用户体验的商家。 以某电商企业为例，通过全国分仓布局替代原本“一仓发全国”的模式，配送时效从3天缩短到1天，库存周转率提升40%，满足了日均几万单、下单高峰集中在下午和晚间的需求。 云仓企业的核心痛点 尽管云仓优势突出，但在高强度运作下，仍面临核心瓶颈，主要集中在数据不准、不及时，导致管理介入滞后，带来以下问题： 供应链运作效率低下：仓库和库存管理不精准，运输环节配合不畅，配送质量难保障，整体链路运行效率不高。 供应链数据管理困难：仓储物流各环节数据分散，收集不及时、不准确，导致运营过程无法有效监控。 市场预测能力不足：缺乏专业的数据分析工具，无法全面整合供应链数据，客户难以科学预测市场需求，进而影响产销协同。     九数云BI，打造电商云仓数字大脑 在当下电商仓储运营链条愈发复杂的大环境下，九数云BI以其强大的数据集成与分析能力，围绕仓储资源、承运商资源、客户资源、人力资源四大核心资源，打造一套贯穿仓储、物流、财务与人员管理全流程的数字化解决方案，全面助力企业降本增效、实现数字化精益运营。 01 仓储资源数字化监控 —— 打造高效仓内作业 商品库存全景分析 ：通过实时连接仓储系统，分析商品当前库存数量及各品类出入库占比，清晰掌握期初、期末库存数据，为备货、清库存提供数据依据。 智能补货提醒 ：结合出库数据与库存阈值周期，自动识别低库存预警，提前通知补货，确保热销品不断货、爆单无忧。 畅销商品分析：分析不同畅销品的库存 提高畅销品的占比，以及不同货主的货品仓库分布情况 02 承运商资源精细化分析 —— 降本增效，保障履约 快递运费账单核算 ：实时追踪不同承运商异常单量，分类分析延迟、丢件、拒签原因，及时沟通优化，降低异常率。 区域配送时效分析 ：将不同区域、不同承运商的配送时效进行横向对比，动态调整各区域承运商策略，提升整体履约水平。 退货件监控 ：重点监控消费者退货流程，确保退货商品完整回仓，避免“货未回仓，款已退回”的双重损失，系统提醒拆件归位及退款处理时限，降低损耗。 03 客户资源智能结算 —— 财务闭环，合作更高效 货主费用定期结算 系统自动生成客户对账单与快递账单，按月、按单精准核算，减少财务对账沟通成本，提升资金回笼效率。 04 精益管理 —— 人力资源透明高效 员工工作量全景呈现系统实时采集仓库一线人员各项工作数据，包括拣货单量、打包单量、错误率、作业时长等，全面展示员工日常工作量。     总结 云仓的出现，成为电商企业在面对订单爆发、高SKU复杂度、用户体验提升压力时的最佳解法。但在高效运营背后，真正支撑云仓持续高效运转的，离不开精细化的数据管理与实时决策能力。 九数云BI通过打通仓配全链路的数据壁垒，助力商家实现库存最优配置、运营成本可控、人力资源可核算，让仓储管理不仅“跑得快”，还能“跑得稳、跑得准”，为电商企业构筑强韧的供应链核心竞争力。         /END/    

作为月活超2亿、90后用户占比72%的社交电商平台，小红书早已成为品牌营销与达人孵化的“流量金矿”。在这里，用户自发分享的“种草笔记”日均曝光超300亿次，从美妆个护到家居穿搭，从内容热度到转化链路，每一个数据细节都可能隐藏着爆款密码。 随着直播带货的火热发展，小红书直播已成为品牌和商家不可忽视的重要销售渠道。面对直播间瞬息万变的流量起伏与用户需求，如何从海量数据中提炼关键洞察，精准评估达人带货效果？答案藏在数据中。 小红书用户可以从以下两个渠道获取到官方的直播数据： 创作者服务中心：对于个人创作者，小红书的创作者服务中心是数据挖掘的第一入口。这里不仅提供实时在线人数、互动量（点赞、评论、分享）等核心指标，还能追溯历史直播的观众停留时长、商品点击率等关键数据。 蒲公英平台：品牌方通过企业号登录蒲公英平台，可在「合作管理」中查看合作达人的直播表现，包括曝光量、互动率、GMV转化等数据，并获取观众画像（性别、年龄、地域）。 小红书对部分品牌方、广告主或合作伙伴开放了API权限(例如广告投放、数据分析等)，九数云BI支持通过多种方式进行小红书数据整合，进行更深度的内容分析、跨平台的内容数据对、多达人账号的数据监控。     核心指标解析 在掌握了这些数据获取渠道后，接下来就是如何解读数据，提炼核心指标，帮助品牌和商家优化直播策略。 基于不同平台的数据，我们可以整合出以下核心指标： 直播基础数据：观看人次、点赞数、评论数、分享次数。 成交数据：成交金额、支付订单数、支付件数、客单价。 商品表现：商品曝光量、加购数、支付转化率。 流量来源：站内推荐、搜索流量、外部引流占比。 用户互动数据：直播间停留时长、互动率、观众回访率。 退款与售后：退款金额、退款订单数、退款率。 带货达人数据：达人成交金额、支付订单数、佣金收入。 商家可以利用这些数据进行直播复盘，分析哪些环节表现优秀，哪些环节需要优化，从而提升后续直播的整体效果。     指标进阶分析 01 趋势分析 直播数据的趋势分析可以帮助我们从时间维度上把握直播效果的变化情况，常见的趋势分析包括： 1. 交易金额趋势 观察直播期间不同时间段的交易金额变化，找到销量高峰期，优化直播节奏。 2. 流量趋势 包括 直播间观看人数、互动数据（点赞、评论、分享等）等，分析流量来源，提升用户停留时长。 3. 成交转化趋势 从 观看 → 点击 → 加购 → 下单 → 支付 的整个路径分析用户转化率，找出关键影响因素。 4. 带货佣金趋势 对比各场直播的佣金变化，优化选品策略，提高达人收益。 02 达人排行 达人排行可以帮助品牌和商家找到 最具带货能力的KOL，通常会依据以下维度进行排名： 成交金额：带货能力最强的达人 支付件数：销售商品最多的达人 客单价：用户购买力较高的达人 ROI（投资回报率）：投流效果最佳的达人 品牌可以根据不同需求选择最合适的达人进行合作，提高直播营销的精准度。 03 SPU排行 SPU排行主要是针对商品维度的销售表现分析，常见的排序方式包括： 成交金额最高的商品 支付件数最多的商品 用户复购率高的商品 带货达人最多的商品 商家可以利用该数据优化选品策略，增加高转化、高利润的商品投放。 04 直播成交明细 直播成交明细数据可以追踪到 每一单的成交情况，包括： 用户购买行为（下单时间、商品、价格、支付状态） 退款数据（退款时间、金额、原因） 达人佣金结算数据 这些数据对于优化运营策略至关重要，商家可以据此调整直播话术、选品策略以及投流方案。     总结 通过对小红书直播数据的分析，商家和达人可以更精准地把控直播节奏、优化选品策略、提高成交转化率，实现更高的ROI。无论是品牌还是个人达人，善用数据分析工具，才能在小红书直播带货的竞争中占据先机。 /END/

  在餐饮行业中，因为同质化程度高导致顾客粘性较低，商家往往会进行会员运营来留存客户，从而实现精准营销。想要提升会员的贡献，就需要对会员进行科学合理的分类，深入分析会员的消费和储值习惯，并基于这些数据优化会员活动，从而提高老会员的留存率，促进新会员的增长。 然而，很多商家在会员数据分析过程中面临数据分散、统计复杂、分析不直观等问题。九数云BI 作为一款零代码的数据分析工具，可以帮助餐饮商家快速搭建会员数据看板，实现会员画像、RFM分析、流失预警等关键功能，让数据真正赋能运营决策！     餐饮会员信息 会员分析的第一步是收集完整的会员信息，包括基础信息和消费行为数据。   会员基础信息 姓名、性别、联系方式 出生日期（用于生日营销） 入会时间（用于分析会龄对消费的影响） 会员等级（普通会员、高级会员、VIP等）   会员消费数据 累计消费金额 累计消费次数 最后一次消费日期 消费品类偏好（常点菜品、饮品等） 储值情况（预充值会员的消费习惯） 在收集数据后，首先根据消费金额、消费频次、入会时间等维度对会员数据进行基础分类与整合，再结合关键指标深入计算 RFM 值、会员生命周期、消费偏好 等详细信息，从而挖掘不同类型会员的消费特征，为精准营销和个性化运营策略提供数据支持。使用九数云BI，可以直接对接各类餐饮会员系统，一键生成分析报表，让商家不再为数据整理发愁！ 以下看板为九数云BI模板数据，非用户真实数据。     会员基础数据分析 会员基础分析主要用于衡量整体消费情况，其中新增会员数、会龄人数分布、会龄消费分布是衡量会员运营效果的三个核心指标。商家可以通过这些数据制定更精准的销售策略和促销活动。   不同会龄会员消费统计 结合入会时间，可以直观地观察不同会龄会员的消费金额和消费次数。例如： 会员会龄超过 3 年，其平均消费金额往往是会龄较低会员的 2 倍左右。 针对高会龄会员，可进行差异化定价，或调整优惠券的发放策略，以激励他们持续消费。   会员新增与流失分析 从时间维度进行纵向对比，分析不同时间段内，不同会龄客户的增长情况，观察增长趋势是否一致，以及是否存在波动和周期性变化。 预测未来客户发展趋势，制定更具针对性的营销策略。 识别流失会员，通过促销、短信提醒等方式召回。     会员画像分析 在掌握会员的消费习惯后，商家需要进一步分析不同会员的特征，并制定差异化运营策略，提升会员忠诚度。   RFM会员分层 为了更好地区分客户类型，我们采用RFM分析，按最近一次消费时间（R）、会龄分布（F）、人均消费金额（M）3项指标，定义5大类型群体： 重要价值客户（高消费、高频次） 重要保持客户（高消费、低频次） 重要发展客户（低消费、高频次） 重要挽留客户（低消费、低频次，近期未消费） 一般价值客户（普通消费、普通频次） 例如，一般客户：重要客户现阶段数量约为 2：1。说明了重要客户对业务的影响较大，我们可以分析这两个细分群体的特征和差异，以便更好地了解他们的需求和偏好。 此外，结合 RFM 模型，商家可以分析哪些活动提升了高价值会员的消费频率，或是否因营销活动提升了整体客单价。   会员类型分析 根据消费情况，将会员细分为： 继续巩固、吸引复购、预防流失、流失会员、新会员 通过分析活跃度，识别需要维护的重点会员，并制定针对性的激励措施，如专属折扣、会员日特惠等。   会员偏爱菜品 针对重要客户的需求偏好，在会员菜品销售板块，我们可以深入分析不同菜品的销量及其连带性。通过对图表的分析我们可以清晰地了解不同菜品的销量、销售金额以及会员高连带菜品。 例如，在主菜中，农家小炒肉、霸王红烧肉、清蒸海鲈鱼等菜品销量较高，且后两者利润客观，可以放在菜单中较为显眼的的地方，而龙井虾仁销量较少，且其经常作为连带菜品，虽其利润可观，但应进行下架或改良。 结合会员分类及菜品销售情况，进一步细化会员画像，包括性别、年龄段、消费偏好等。例如： 年轻用户偏好轻食类菜品，可定向推送相关优惠。 高价值会员多为 30-45 岁，可推出高端菜品套餐。     总结 通过会员数据分析，商家可以精准掌握会员消费习惯，进行精准分层、优化营销策略、提升复购率，并根据消费偏好调整菜品结构，从而提升客单价和会员忠诚度。 九数云BI提供一站式餐饮会员数据分析解决方案，助力商家轻松打造数据驱动的会员运营体系。   /END/  

在电商、零售和制造等行业中，库存管理是企业运营效率与成本控制的关键环节。在传统仓储管理模式下，业务人员若需查询某个 SPU（标准产品单元）的关键信息，如生产批次号、生产日期和有效期等，往往需要线下联系仓库人员并等待回复。这一流程不仅繁琐，还可能导致信息滞后或误差，影响决策效率。 随着仓储管理的精细化需求提升，企业开始引入 WMS（Warehouse Management System，仓库管理系统），能够实时监控库存水平、出入库动态，使仓储数据透明化。然而，仅仅依靠 WMS 进行库存记录和管理并不足够，想要真正提升仓储运营水平，还需要对 WMS 生成的大量数据进行深入分析，才能优化库存配置、降低成本、提高资金利用率。     仓储分析的核心指标 为了更好地利用 WMS 数据，企业需要关注以下核心指标： 库存周转率：衡量库存商品的流动性，避免资金占压。 库存准确率：反映系统库存数据与实际库存的一致性，降低盘点误差。 滞销库存比率：分析长期未销售的商品占比，优化 SKU 组合。 缺货率：监测库存是否能满足订单需求，降低断货风险。 安全库存水平：设定不同 SKU 的最低库存阈值，确保供应链稳定。 订单履约时间：衡量从订单生成到发货完成的时间，优化仓储作业效率。 另附库存数据分析核心指标：     常用仓储分析方法 结合以上核心指标，可以运用多种分析方法，从库存优化、需求预测、成本控制等方面深入挖掘数据价值，助力精细化管理。以下是几种常见的仓储分析方法及其作用： 01 库存结构分析 库存系统中的库存结构分析主要利用了二八原则，将库存物料分为三类：需要重点管控的A类物料；可适当放松的B类物料以及低价值的C类产品。   作用： 减少资金占压：避免大量库存积压在低流通商品上。 优化补货策略：不同类别商品采取不同的库存管理方式，提高库存管理效率。 02 库存预警分析 设定库存上限、下限和安全库存阈值，对异常库存情况（如缺货或库存过剩）进行实时预警。   作用： 避免断货影响销售：当库存低于安全库存线时，系统提前预警，提醒补货，确保供应链稳定。 防止库存积压：若库存接近上限，可调整采购计划或促销清库存，降低仓储成本。 03 库存周转率分析 库存周转率 = 某段时间内商品销售量 / 平均库存量，用来衡量库存商品的流动性。   作用： 识别低效库存：高周转率的商品需确保充足库存，低周转率的商品可减少补货或促销清库存。 降低仓储成本：减少不必要的仓储占用，优化仓库空间。 04 库龄分析 按照入库时间对库存进行分层，分析商品在仓库中的存放时长，确保库存的新鲜度和流转率。   作用： 减少库存积压和报废：长时间未动销的库存可能影响资金周转，需制定促销或清库存策略。 05 滞销品分析 分析长期未销售商品的数量和占比，结合市场需求调整 SKU 结构或促销清库存。   作用： 减少库存损失：及时清理过期或即将过期的商品，减少报废损失。 提高资金周转率：减少库存积压，优化资金流动。     如何对接仓储数据 为了高效获取仓储数据并进行深度分析，企业可采用以下几种数据对接方式：   Excel导出 适用于小型团队，手动从WMS导出Excel进行分析。适用于简单的数据分析，优点是成本低，缺点是数据滞后，人工操作容易出错。   RPA（机器人流程自动化）抓取 适用于需要定期从WMS 系统获取库存数据的场景。RPA 能模拟人工操作，自动化下载库存报表，提高数据获取效率。   九数云API对接 适用于希望实现数据自动化的企业。通过API直接对接仓储系统，实时同步库存数据，并在九数云BI中进行可视化分析，帮助业务人员和管理层高效查看仓储与销售数据。通过九数云看板： 业务人员可以根据自己的需求定制看板，选择展示不同的关键指标，提升工作及协作效率。 管理人员能够快速获取库存状况、产品销售、退货率等信息，所有数据一目了然，无需繁琐的查询和手动汇总。     总结 仓储分析不仅是对库存数据的整理，更是深度挖掘数据价值的过程。通过 WMS 数据分析，企业可以优化库存管理、降低成本、提升运营效率。结合九数云 BI 等数据分析工具，企业能够高效利用仓储数据，提升供应链管理水平，实现更精细化的库存运营，助力业务持续增长。 /END/

随着电商平台竞争加剧，各大平台不断优化退货政策，以增强消费者购买信心。然而，这也导致退款率持续走高，给商家带来了运营压力，与此同时，售后团队面临着新的挑战：如何整合不同来源的数据，提取有效的退货原因信息，优化售后管理？ 为了解决这些问题，九数云BI通过可视化分析的方式提供直观的退货数据展示，帮助商家精准洞察退货数据，减少数据清洗成本，优化分析流程，提高售后团队的工作效率。     数据分析思路 商品质量和客服服务效率 直接影响退款率和店铺口碑，而低退款率和良好口碑能够吸引更多用户，提升整体购物体验。为了深入了解店铺售后情况并制定优化策略，需要建立完善的退货分析数据体系。 常见数据来源 店铺后台：订单状态、商品信息、客户数据、退货原因等，为商家提供全面经营数据。 订单管理系统（ERP）：包含订单详细信息及退货情况，如退货申请、处理状态和退货完成时间。 客户反馈：客户评论、问卷调查、客服记录等，帮助了解客户退货动机与满意度。 九数云BI支持通过RPA、API、数据库、手工填报等多种方式获取以上数据源，并提供一站式的数据整合与分析，助力商家实现智能化售后管理。     售后数据分析 在数据整理之后，我们可以从以下几个角度在九数云中建立针对电商售后数据进行对应的分析看板： 01 从销售情况分析 通过九数云进行订单量和成交金额的趋势变化分析，如果有店铺订单量和销售金额大幅度降低，结合其他店铺的流量小幅度的波动趋势，判断是不是因为季节性原因和衣物特性。 另外，可以分析每个店铺不同订单类型的占比，例如新品、爆款、滞销品的退货表现是否存在差异、交易关闭订单中未发货占比较大来进行实际判断。   优化策略 销售策略调整：针对季节性影响，优化商品推广节奏，提高转化率。 供应链管理优化：优化库存管理，缩短预售周期，提高供应链响应速度。 退款率控制： 商品维度：识别退款率较高的商品，优化库存管理或调整商品结构。 区域维度：分析不同地区的退款率分布，结合季节因素和特殊活动，优化销售策略，降低退款率。 02 从订单状态分析 通过九数云BI搭建的退款明细表，商家可以清晰地查看不同退款节点的商品数据，并结合订单、直播、用户行为等维度，深入分析退款原因，为优化策略提供数据支持。 退款的时间点分发货前和发货后： 发货前退款率高的商品，如非预售商品，则需分析季节性、商品特性、直播冲动消费 等因素。 发货后退款的产品，由于有7天无理由和15天退款期限，需结合主播直播商品及直播间等各项因素，判断是否存在异常退货趋势。   优化策略 缩短预售周期：提供准确发货时间，减少用户等待时间。 优化库存及销售策略：提高库存周转率，减少因缺货或等待时间导致的退款。 优化主播销售方式：避免客户因直播冲动消费引起的高退款率。 03 客服处理 客服处理效率直接影响客户满意度，我们可以监控客服接待的会话量，分析接待量分布是否均衡，通过以下指标分析客服效率： 退货处理时效：从客户申请退货到完成退款的平均处理时长。 客服处理效率：客服在退货过程中处理客户问题的效率。 退货满意度评分：客户在退货过程中的满意度，以及退货后客户是否复购。   优化策略： 提升客服响应速度：结合回复率和平均回复时长，判断客服响应效率，并适时优化客服资源分配。 优化外包客服管理：及时与相关的客服/外包公司沟通，优化客服团队的效率     退货原因总结 最终，根据九数云对于商品、订单、客服等主要因素的分析，再结合店铺评论、差评详情分析，进一步判断退货原因，并进行划分，分析不同退货原因的占比，最终明确到责任人： 无理由退货：客户依据平台无理由退货政策提出退货，无法追责负责。 商品质量问题：商品破损、瑕疵等，反映选品、供应链或生产环节的问题。 物流问题：如物流时效不达标、商品破损或丢件，考虑更换合作快递。 仓库问题：如发错货或仓库处理失误导致的退货，需优化仓储流程 运营问题：如活动设置错误、价格变动引发的退货，需提升活动精准度。 客服问题：如客服响应不及时或处理不当导致客户不满而退货，需提升客服培训质量。     总结 面对高退款率的挑战，数据驱动的精细化管理能帮助卖家优化运营，降低退款率，提升客户体验。九数云BI提供自动化数据分析和可视化展示，助力卖家快速识别售后问题、制定优化策略，让售后管理更加高效、智能，最终实现提升转化、降低成本、优化用户体验的目标。   /END/

随着越来越多商家纷纷入驻大众点评平台，竞争愈加激烈，如何在众多店铺中脱颖而出成为商家的关键挑战。 大众点评商家版后台提供的数据包含店铺交易额、推广成本、客流数据（如曝光、访问、下单、咨询等）以及顾客反馈等。这些数据是商家优化运营决策的重要依据。 通过深入分析这些数据，商家不仅能找到提升业绩的突破口，还能有效减少依赖外部代运营的成本，将更多的资源投入到自身的广告投放和运营优化中。 今天，九数云将以某采耳店铺的美团/大众点评经营数据为例，详细梳理如何进行数据分析，助力店铺提升整体运营效率。 下图展示了店铺数据分析的维度及关键指标：       分析过程 01 店铺收入分析 这一部分，我们主要分析店家的收入情况，包括日收入变化和收入（按平台分）来源差异，并以周为单位进行分类汇总。通过这种方式，可以粗略判断店家经营状况是否稳定。 重点关注指标：日收入，日收入环比情况，美团、点评、门店收入，周收入与周环比情况 1）门店日总收入明细     由图表显示数据可知，该门店日总收入波动较大，数据分布在3000~9000不等，考虑到该采耳-推拿门店的上门消费需要，可推测日交易量除了受曝光度、品牌知名度等商家因素影响，也会因为天气、是否为工作日、学生假期、交通状况等诸多现实条件而产生波动。 2）门店的各大平台日收入 在这份折线图中，可知该门店的主要收入来自美团平台客户，因此门店应维持在美团平台的高曝光度，努力吸引更多潜在顾客； 收入第二位为点评售卖，其消费数量的高低峰值与美团相似，该门店的合理举措为加大在大众点评上的广告投放力度和广告质量，开拓网店市场； 而到店消费数量最低且维持在较为平均的水平，推测这部分消费者多为中老年群体，电子设备使用频率不高，该门店应确保服务质量以抓牢这部分顾客，此外还应加大门店在中老年群体内部的宣传力度。 3）收入数据按周汇总 在八月的五周内，该门店前四周总收入均维持在较高水平，而最后一周成交额锐减，可以着重分析是否为流量下滑导致客户量减少。 02 推广支出转化分析 对于进驻网络平台的店家来说，投放广告是一项极为重要的工作。 下面我们将分析店家的推广支出情况，主要包括推广成本分析和推广的转化效果分析，且进一步明确了在不同平台的广告效力，以及明确能使投产比最大化的推广时段，这一部分能有效地帮助店家降低广告成本，且有针对性地提升广告质量，提升转化率。 1）店铺推广 重点关注指标：日期/日期区间、曝光人数、访问人数、下单人数。 日推广支出 推广费用按周汇总 从上述两张图表可以得出，推广支出与日交易额的波动成正相关（尤其是最后一周总收入与推广费用均锐减），可知网络曝光度密切联系着门店的经营质量。 2）店铺客流数量分析 重点关注指标：日期/日期区间、曝光人数、访问人数、意向转化人数（即下单人数）、曝光访问转化率、意向转化率、累计收藏人数、新增收藏人数。 我们以日为单位对曝光、访问和下单人数做数据归纳，并分别求和，得出转化漏斗： 图示七日内该门店曝光量稳定在较高的水平，但由转化漏斗可知，访问量仅占曝光量的13%左右，推测该门店首页广告投放质量不佳（如配图老旧、标题缺少煽动性等），对平台浏览群体的吸引力不强，优化首页广告质量是提升转化率的必然选择。 此外，下单量占访问量的18%，可见在该门店能够展示一定质量的服务内容，但仍可以考虑细化服务内容，并对商家内部页面的排版、配图和呈现方式等做出优化。 店铺收藏人数 图示七日内均有新增收藏，累计收藏为上升趋势。 与前文图表对照来看，新增收藏人数与曝光量基本呈正相关，因此高曝光度可以提升门店的知名度，增加其收藏量和潜在顾客；此外，累计收藏人数的正增长也意味着该门店潜在顾客的增多，此门店正处于良好的经营态势中。 3）推广效力 重点关注指标：点击均价、日推广花费、用户浏览量、推广时段。 推广花费&点击均价 推广花费和浏览量对比 分时段推广数据相关性 在这一部分，我们对推广花费和浏览量做出了对比，除了前面所述二者的正相关趋势外，可见当推广花费超过1000元时，浏览量才有较大幅度的提升，当然，此时的点击均价也较高。 就时段来看，选择在每日21~24时进行推广可将推广均价降至最低，即在一定的推广花费中取得最高的曝光量和潜在点击量，因此在后续广告投放时，可以多集中在这一时间段。 03 店铺评价情况分析 最后，我们将目光放到顾客对店家的评价上，统计消费者对店家的印象和星级水平，从而有针对性地提升产品和服务，提升消费者满意度。 重点关注指标：评价数量、点评星级、店铺评估情况。 1）评价数量 可以看出，店铺评价人数较少，可以采用礼品或消费券激励机制鼓励顾客对此次消费做出评价，提升评价的样本量和可信度，从而商家可借用户的反馈积极改善产品和服务。 2）店铺点评星级 不难看出，该商家在美团的点评星级比大众点评高出1.5星左右，可集中精力补足该商家在大众点评上的广告及评价短板问题。 3）店铺评估情况 在这份店铺评估的量化表格中，我们总结出有待改进的几大问题： 优化广告质量，增加用户点击率； 优化在线拼团策略，提升拼团和次卡客服的服务质量； 设立评价激励机制，增加消费者评价数量，以有针对性地做出改进； 改进服务和产品质量，提高消费者满意度。 以上就是一次完整的大众点评/美团店铺的店铺经营数据分析过程，用数据结论作为店铺运营的最强指导手段，强过每月几千元的大众点评代运营！ 最后，小九给大家附上完整的美团/点评店铺分析看板 点击图片即可跳转复用，推荐使用pc端打开       /END/  

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/