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/  

在企业运营中，合理配置人员权限是确保数据安全和提升管理效率的关键。不同部门、负责人和业务员所需访问的数据各不相同，因此需要根据用户角色、部门和项目进行精确的权限控制与分配。 随着企业规模的扩大，如何在九数云平台上更加便捷、精确地管理人员权限成为企业关注的重要问题。九数云BI打通钉钉花名册，支持钉钉企业实现更加灵活和高效的权限配置与成员管理。 01 钉钉花名册：企业成员信息管理   钉钉花名册作为钉钉企业通讯录的一部分，主要用于管理和展示企业成员的信息，帮助员工和管理者快速获取同事的基本资料和联系方式。通过花名册，企业能够高效管理员工信息，并优化团队协作。 花名册中包含的信息通常有： 基本信息：姓名、职位、部门、工号、联系方式 组织结构：上级领导、下属员工、部门信息 工作状态：入职日期、在职状态、工作标签、职位变动记录 02 快速整合钉钉通讯录数据   钉钉企业员工可以直接通过钉钉登录，不需要重复注册或加入企业，这种方式极大地简化了钉钉企业员工使用九数云的流程。 03 高效配置与管理人员权限   九数云同步钉钉花名册中的数据，钉钉企业用户可以直接配置用户属性，确保数据权限控制与企业组织结构的一致性。 企业超管/成员管理员可以在数据源表中选择「花名册」数据，将用户名匹配「花名册」中的「姓名」，属性可以自定义配置，例如主部门、职位、部门、岗位。职员的属性即可配置完成。 另外，看板权限也可以通过用户属性配置，调整人员权限只需更新用户属性表，无需重复修改看板。从而提高权限调整的灵活性和效率。 04 精准分析企业人员结构   通过钉钉花名册中人员的部门、职位、入职情况、员工状态等字段，可以帮助企业了解各部门、各职位的人员配置情况，还能通过入职时间来核算员工的工龄，为企业的员工管理提供全面的数据支持。 通过整合花名册中员工基本信息、入职人数、年龄、司龄等数据，帮助企业分析员工分布、流动趋势、技能差距和晋升路径，支持数据驱动的决策。 有效识别人才短板、优化组织结构，并为员工发展和培训提供精准数据，提升人力资源管理的效率和科学性。   ★   通过与钉钉花名册的对接，九数云能够实时同步企业成员的最新信息，并根据员工角色、部门及项目动态调整权限配置。 这种自动化和灵活的权限管理，不仅提升了操作效率，还确保了数据的安全性，帮助企业更精准地进行人员管理和决策优化。     /END/  

租赁行业是以有偿租用为核心模式的行业，企业或个人将资产（如设备、车辆、房地产等）出租给他人使用，并收取租金。该行业涵盖广泛，从汽车、设备到住房和工程机械租赁等，满足不同客户对短期或长期资产使用的需求。 在租赁行业，企业通常通过签订长期合同，将资产出租给个人或企业，客户按照约定的分期付款计划逐步偿还租金，如果客户在合同规定的分期付款截止日期前未支付该分期金额，便被视为逾期客户。 尽管这种模式为客户提供了灵活的支付方式，但对于租赁公司而言，应收账款管理和逾期客户监控成为了亟待解决的难题。     租赁行业的应收账款遇挑战 在传统的租赁业务管理模式下，应收账款通常涉及多个环节和数据源。这些数据分散在不同部门、不同系统中，导致了信息割裂，增加了核算的复杂性和管理的难度。 01 数据割裂，信息不对称 在很多租赁公司，业务部门与财务部门各自维护着不同的数据表单： 业务部门记录客户租赁信息， 财务部门记录客户的应收账款和已收款项 这种数据割裂使得跨部门的沟通和数据对接变得低效，增加了信息不对称的风险，业务人员无法及时了解负责客户的账款数据。 02 业务复杂，计算逻辑难 客户的租赁行为复杂，例如存在同时租赁多个产品、租赁期很长且不同产品租赁时间不一致、租赁费用是分批回款等多种情况，导致核算相关指标时的计算逻辑非常复杂。 03 核算滞后，缺乏实时数据 由于数据更新与核算依赖手工操作，无法实时了解公司的应收账款和逾期情况。财务人员通常需要定期进行人工核算，再传递给管理层，管理层难以作出及时的决策： 无法实现及时的应收账款核算 难以监控逾期客户状态     九数云应收账款与逾期监控解决方案 为了克服传统管理模式中的痛点，越来越多的租赁企业正在实施数字化转型，利用智能化工具来实现应收账款的实时核算和逾期客户的精细化监控。 01 多维度逾期客户监控 一旦客户在合同约定的分期截止时间前没有支付该分期下的金额，那么这类客户会被称为逾期客户，逾期客户的管理直接关系到租赁企业的资金安全。 逾期的金额一般与客户的资金周转、个人意愿、支付能力相关，回收难度较大。通过数字化工具，企业能够更精准地监控逾期客户的还款情况： 01 逾期状态实时跟踪 系统可以自动标记客户逾期情况，并按照逾期天数、欠款金额等维度分类管理，给客户标记高中低三种风险状态。这不仅有助于业务人员及时了解客户的逾期风险，也使管理层能够第一时间采取针对性的措施。 02 分期管理与催款提醒 对于逾期客户，九数云可以按照合同分期情况进行催款提醒，支持通过系统内提示、短信通知到业务人员，也可以通过钉钉、企业微信、飞书群的方式进行通知，支持自由设置通知标题，内容格式包括文本消息、图表、图片、链接等。 03 第三方代偿金额监控 对于长期未还款的高风险客户，企业还可以通过引入第三方金额机构的代偿服务减轻当下客户付费压力。通过九数云BI，能够实时更新代偿情况，并对代偿金额进行监控，确保企业能够及时回收款项。 02 自动化应收账款核算 在九数云中将租赁业务数据与财务实收数据进行汇总后比对，以客户为维度核算个人应收账款、实收账款以及欠款金额等数据。企业管理层可以实时掌握各类客户的租赁数、欠款数、应收账款及实收金额这些关键数据，并通过联动筛选等查看各项明细数据。 01 实时更新+计算，提高数据及时性 作为企业老板，需要时刻关注企业的各项关键数据指标，原本需要定期核算才能看到的汇总数据，现在数据能够做到实时更新。 根据合同的分期付款安排，九数云能够自动计算客户的应收账款和已支付金额，并生成动态账单。这一过程减少了人工操作，提高了工作效率，避免了手动计算的误差。 02 看板筛选+联动，降低数据校验难度 搭建一个清晰明了的欠款看板，可以帮助管理团队实时了解客户欠款情况，采取适当的措施来减少逾期和欠款风险。 通过筛选和联动等功能，企业业务人员可以查看客户、门店、业务模式以及不同类型的应收账款等不同维度下的整体指标情况，从而快速了解各类重点客户的情况。     总结 租赁行业在面对应收账款和逾期客户管理时，传统手工操作和数据割裂的模式已无法满足现代企业精细化管理的需求。通过使用九数云，租赁公司能够更高效、精准地实现数据的实时同步和自动化核算，及时识别逾期客户并采取有效的催收措施，从而优化资金流动，降低运营风险。       /END/

电商财务经常会需要基于销售订单、出库单、入库单、库存余额、支付账单、物流账单进行数据汇总、业财核销、财务数据计算、对账异常汇总，这些计算通常要精确到单个sku和每日，一旦店铺数据多、SKU多，人工对账的工作量难以维系，还容易出错。自动化的对账方案已经成为当下电商企业的不二选择，不仅对账快、而且对得准。 本文为大家介绍电商财务对账的基本内容和4个核对方法，电商对账不再难，分分钟出报表！ 一、电商对账基本内容 营收对账：包括订单与账单收入金额核销、订单与出库单核销、出库单与账单核销、出库单与退款订单核销 物流对账：包括仓库提供的物流账单与ERP的出库单对账、快递公司提供的对账单与仓库的物流账单对账 仓库对账，是检查物流账单是否有错误，是否有重复，最终可以核算出对账周期内的各项物流费用，确保物流账单准确 快递公司对账，是检查快递公司的账单是否有错误、是否有重复，核算最终的快递物流费用，避免损失 采购对账：通过供应商提供的对账单与采购系统的采购订单进行对账，以此检查采购数量和单价是否一致，成本计算是否准确。 库存对账：通过出入库明细报表与实际库存盘点核对，确保库存准确 最终根据已核销的账单来汇总对账数据，按店铺来汇总销售额、销售成本、广告促销费用、物流费用；按每个SKU来计算销售成本等。 二、电商对账具体方法 1.营收账目核对 从电商平台获取『订单数据』，包括订单编号、订单金额、下单时间等信息；获取『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。从支付平台获取『支付宝收付款记录』，包括收款金额、收款时间、支付流水号等。 订单金额与收款金额核对 以订单编号为关联依据，通过九数云BI（左右合并功能）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（左右合并功能）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 促销活动核对 整理促销活动的规则和数据，如满减、折扣、赠品等活动。对于满减和折扣活动，检查订单金额是否按照促销规则正确计算。 2.成本账目核对 电商的成本项十分多样且复杂，包括商品成本、广告成本、运营成本、物流成本、仓储成本、退款成本、税费等，通过对这些成本项的详细分析与计算，电商企业可以更准确地核算各项成本，优化财务管理，提高运营效率。 物流成本-客户订单核对 收集『物流费用账单』，包括发货单号、运费重量、运费金额、寄件省份、收件省份、结算方式、物流公司名称等； 将物流费用与对应的订单进行匹配，检查向顾客收取的运费（如果有）是否正确记录，注意核对是否存在包邮订单、运费补贴等特殊情况导致的物流成本差异。 物流成本-快递订单核对 收集仓库的『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；收集物流公司结算时提供的快递账单。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。 核对快递单号 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； 核对重量 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。 核对运费 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。 看板来源：九数云   商品采购成本核对 从采购系统获取采购订单数据，包括采购订单编号、商品名称、采购数量、采购单价、采购时间等。与供应商提供的对账单进行核对，检查采购数量和单价是否一致。 对于采用不同成本核算方法（如先进先出法、加权平均法）的商品，检查成本计算是否准确。定期重新计算加权平均单价(如果适用)，确保发出商品的成本计算符合所选的核算方法。 其他成本核对 检查平台佣金、营销费用（如直通车费用、钻展费用）、软件服务费用等其他成本的支出记录。 3.库存账目核对 定期盘点库存 制定库存盘点计划，定期(如每月末)对库存商品进行实物盘点。记录实际库存数量、商品名称、规格等信息。 将实际盘点结果与库存系统中的账面库存数量进行对比。对于存在差异的原因分析。 出入库记录核对 检查库存系统中的商品出入库记录，包括销售出库、采购入库、退货入库、换货出库等记录。 4.费用账目核对 支付手续费核对 从支付平台获取手续费明细，包括手续费金额、交易时间、交易金额等信息。根据交易金额和对应的手续费率，检查手续费计算是否正确。 办公费用、房租、水电费等其他日常费用 检查费用发票是否齐全，费用报销流程是否合规。并且按照费用性质进行合理的分类和分摊。   想要做好电商成本与利润分析，需要合适的电商数据分析工具。九数云BI是一个强大的电商数据分析工具，能够提供以下用途： 1）数据整合与管理：九数云BI可以将电商平台、店铺、商品、订单、用户、营销、售后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，实现数据的集中化管理。 2）利润计算和分析：九数云BI可以自动计算毛利率，提供详细的利润分析报表，使企业了解不同店铺、订单、甚至单个产品的毛利率，帮助识别高利润和低利润的产品。 3）可视化报表：通过可视化报表，企业可以根据产品品类、SKU、地区、时间等维度对利润进行深入分析，直接展示重要的关键指标和近期的趋势。 4）一键复用模板：在九数云BI的模板市场，还可以搜索和复用现成的利润核算模板，快速应用于企业的电商数据分析。   /END/

随着企业业务的发展，财务管理要求越来越高。尤其是在成本核算、费用分摊及收入确认等方面，传统的财务模式已经难以满足企业复杂的业务需求。 成本分摊指将企业在生产和运营过程中产生的费用分配至不同的组织、产品线或项目。合理的成本分摊可以帮助企业更清晰地了解各部门或产品的盈利情况，从而更准确地衡量其实际运营效益，亦能为各团队创造公平竞争的环境。 例如，如果是按比例分配，同样参加一场活动带来的订单，成单金额较高的合同需要承担大部分成本，小单子占用了同样的资源，却只需要承担很小部分的成本，与实际占用的资源不相关，久而久之，会引起企业内部成本分摊不均、分配不够合理的问题。 通常，成本分摊会涉及直接成本和间接成本的分配： 直接成本：如材料费、人工成本等，能直接归属于特定组织、产品线或项目。 间接成本：如租金、水电、管理费用等，无法直接归属于某个部门或产品线，需要按一定标准进行分摊。 自定义分摊是指根据企业的具体业务场景，将以上这些成本或费用合理分配到各个业务模块、产品或订单中。     常用的成本分摊方法 企业在进行成本分摊时，可根据不同场景选择最适合的分摊方法。接下来，小九将为大家介绍几个常见的成本分摊场景，讲解如何通过合理的分摊机制，将成本更精准地分配到各个模块，从而为财务报表提供更准确的数据支持，帮助大家更好地理解并应用到企业实际分析中。 01 直接分摊法 直接分摊法是最简单的一种分摊方式，将成本直接分配给相关的部门、产品线或项目。一般适用于直接成本的分摊，例如，将采购的原材料成本直接归于生产该产品的生产线或项目，过程简单，适用于成本归属清晰的项目。 02 按比例分摊法 按比例分摊法是根据特定比例，将间接成本分配给不同的部门、产品线或项目。例如，按销售收入比例、生产数量比例或工时比例来分配。这种情况就可能存在主观性，可能会分配不够合理。   实际场景 在电商企业中，人工成本通常包括应发工资、公司承担的社保和公积金等费用。由于产品部没有直接的销售收入，其人工成本需要按销售各条业务的销售比例分摊至各业务模块。 通过这一方式，各业务模块不仅承担自身的直接人工成本，还要分担产品部的人工成本。 为了进行准确的分摊，财务部门首先需要汇总每个月及各业务模块的人员数量、应发工资以及社保和公积金总额，再分摊到对应的业务模块。具体步骤如下： 各业务模块人工成本 = 当月该业务模块的应发工资 + 公司承担的五险一金部分。 各业务模块分摊产品部人工成本 = （产品部的应发工资 + 五险一金公司承担部分）× 该业务模块当月的销售数量 / 公司当月的销售数量总和。 除了分配到业务线以外，还能够通过类似的方式将成本分配到店铺、商品，这边就不赘述了。 03 成本驱动因素分摊法 成本驱动因素分摊法根据成本的实际驱动因素来分配成本。例如，根据仓库占用面积来分配租金成本，或按照机器使用时长来分摊设备折旧费用。该方法能够更精确地反映不同组织、产品线或项目的资源消耗，这种分摊方法就对数据分析的要求比较高。   实际场景 如文章开头提到的案例，有些公司的成本分配在使用按比例分摊法的情况下，会导致分配不够合理的问题，这种情况下可以采用给超过一定额度的大订单成本分摊提供折扣，再将剩余成本按比例分配给其他订单，使得分摊方式计算更人性化，成本分配更公平。 举例来说，原本300万元的合同，需要承担10万的成本，现在提供了合同分摊折扣0.9，意味着该合同现在只需要承担9万的成本，剩余1万元由其他合同按订单金额占比来共同承担。 例如：其他所有公司级别的合同，一个8万，另一个2万，再按比例分配8000，2000的成本。     自定义分摊的挑战与对策 在企业财务管理中，自定义成本分摊可以显著提升财务透明度和决策的准确性，但实施过程中也会遇到一些挑战。比如，若分摊规则设定过于复杂，数据处理和追溯可能变得困难；不同业务维度之间的界限模糊，也可能导致分摊不合理，从而影响最终的财务结果。 九数云BI凭借其强大的数据分析功能，为企业提供了一种更高效、智能的解决方案。 使用九数云，企业可以通过简单的界面设定成本分摊逻辑，将复杂的规则和算法嵌入数据处理流程中，并随业务需求调整规则。当数据更新时，新的分摊数据也可随之更新。 最终，通过一张总的数据表即可实时查看不同企业、组织或部门的分摊情况，精准了解各类费用的实际归属。这不仅简化了数据处理和财务分析过程，还确保了财务数据的准确性与透明度，为管理决策提供强有力的数据支持。     总结 随着企业业务模式的不断演变，自定义分摊的作用愈加凸显。通过使用九数云进行科学合理的分摊，企业能够更加精确地核算各项费用，提升财务管理的精细化水平，为企业的战略决策提供强有力的数据支持。 然而，实施自定义分摊也需要企业具备一定的财务管理能力与数据分析能力，只有在充分分析和掌握各类分摊维度及规则后，企业才能从中获得最大的价值。   /END/    

差旅补贴的计算和企业差旅分析是很多财务人员头疼的问题，因为涉及到的数据维度众多（出行时间判断出差天数、订票/退票/改签涉及的费用、不同地区不同岗位的差旅补贴标准......），面向的干系方众多（财务需要根据金额发放补贴、员工需要查询报销、公司管理层需要查看差旅金额、项目方需要优化项目差旅成本......）。 企业财务该如何进行差旅分析与差旅报表制作？企业管理层该着重关注哪些数据指标？如何判断是否存在潜在的节省空间从而降本增效呢？ 今天小九将从以下方向进行介绍： 差旅补贴核算思路 差旅补贴查询看板 差旅分析思路与关键指标 差旅分析BI看板 差旅降本增效建议 01 差旅补贴核算思路   企业人员公务出差，一般是在商旅平台订票，订票费由公司统一对公结算，然后公司每月向出差员工支付差旅补贴费。要进行差旅补贴核算需要如下3份表格： ① 商旅平台导出的对账表：含出发日期、出发时间、到达日期、到达时间、出发城市、到达城市等信息 一般来说，出差补助按出差自然天数计算，14:00以后离开出发地，或者14:00以前离开目的地的，离开当天按0.5天核算。 ② 企业自行维护的员工信息表：含员工出发地标志表（预设员工的工作地，可支持员工有2个或2个以上工作地）、员工岗位职级及补贴标准xx元/人天 理论上可认为，完整的行程是从工作地出发然后回到工作地，系统将基于员工工作地判断完整的差旅行程。 ③ 企业对不同城市、不同地区出差规定的补贴标准 核算的解决难点在于，如何让系统把同一次差旅行程中多个途径城市的行程认定为是同一差旅事件计算差旅补贴。  操作步骤    1）我们可以首先以商旅平台的「对账表」为基础，合并「员工行程表」，通过排序+分类汇总 核算出行程的开始及结束行程段，然后再通过计算时间差来核对这段完整行程中的时间，汇总算出各人员出差天数。 2）再合并「补贴标准表」，出差天数乘差旅补贴标准，最终获得每个人补贴金额。 02 差旅补贴查询看板     业务人员报销查询看板 计算好每个人的差旅补贴后，可以使用九数云BI的仪表板功能，搭建差旅补贴查询看板，在线分享给业务人员，让他们自行查询核对自己的出差补贴金额及出差明细数据。 这里的查询看板是可以自由搭建的，格式自定义，样式丰富。 当然，为了数据保密性，这个查询看板并不是公开的。财务人员可以根据业务人员的手机号或者工号，配置查询权限，每个人点开链接后只能看到自己的那部分数据。 看板千人千面，同一个查询链接，每个人看到的数据都是不一样的。   项目差旅费查询看板 同理，算出个人的差旅费后，我们还可以按照归属地、项目人员名单、项目日期等条件，将差旅费归属到特定的项目，搭建项目差旅费查询看板，供项目经理查看并优化项目差旅成本。 还可以合并项目的其他数据，如项目人员薪酬包、销售合同签署金额、采购合同签署金额、收款金额、支付金额、开发票金额、收发票金额等数据，计算项目的总成本、总支出、总利润等。 03 差旅分析思路与关键指标   计算好每个月的差旅补贴，发放，并推送给相关员工查询校对后，差旅分析的工作并没有结束。 作为一个优秀的财务人员，需要对企业整体的差旅情况有一个全局了解，了解各项差旅的费用和变化趋势，包括差旅类目、各部门、子公司、成本中心等维度，并让企业管理层知晓。 企业差旅分析从组织架构上来说，可从企业整体差旅分析——部门差旅分析——个人差旅分析着手。关键指标包括： 企业的差旅支出总金额 出差人数 机票/高铁/用车/酒店/用餐的消费占比 各月份趋势变化 部门差旅分析：各部门消费占比，消费趋势变化，各部门及员工的消费明细 员工差旅分析：员工出差频次分析、员工差旅消费明细 差旅月分析：月差旅支出、月出差人数、月同环比趋势变化 ...... 04 差旅分析BI看板   将差旅分析关键指标整合成维度丰富的BI看板，能帮助管理层直观地看到企业差旅的费用和变化趋势，方便掌握企业整体消费情况。 也能针对具体的月份、季度出具专门的差旅分析报告，并进行小结复盘。 除此之外，还可以使用数据预警功能，如： 当企业的月差旅金额超出预算时进行预警，并定位到具体的部门。 对员工报销出差的频次进行分析，对比该员工历史出差频次以及其他员工平均出差频次，一旦超出一定比例，便会对员工进行标记预警，在员工报销时提醒。 05 差旅降本增效建议   在存量时代，越来越多的公司开始做降本增效。那么我们要降什么本？增什么效呢？其中一个非常重要的费用便是差旅费。 假设我们现在在做Q4季度的差旅分析，通过环比分析，我们发现差旅费环比上涨了25%，这是一个非常大的涨幅。那么，我们就需要重点分析差旅费为什么上涨，从优化角度上看，可从出行时间、预订价格、平均折扣、损失浪费等等方面着手，进行同环比分析和对比分析。   差旅成本优化分析： 订票时间分析：临近出发订票成本高，提前预定天数越早，机票价格越便宜。比如，若企业将当天预订提前至3天左右预订，整体机票预订可节省2~5%。 退票/改签手续费分析：退改签产生的手续费浪费，如果某个部门的超标和退改签次数过于频繁，表明该部门员工出差计划性不强，导致了退改签过于随意，管理者应当联系部门负责人了解实际情况，找出问题的原因，并加强出差申请和预订行为的管控，减少非必要的成本浪费。 住宿超标情况分析：一般来说，公司在住宿上会有一个标准，我们可以通过数据源拉出报销清单，分析超过标准的费用有多少。 集中出差分析：如公司当月有一个大型发布会在异地举办，需要很多员工过去支援，这种情况导致了集中性的出差，根据集中出差的差旅成本，我们可以判断是否有优化的方案或者降本的方式，如精简出差人员名单、优化机票预定流程、集中预定住宿等。 差旅成本优化，需要针对不同的问题提出不同的解决方案，通过分析来实现降本以及完善流程的工作，判断是否存在潜在的节省空间。   ★   九数云BI是一个集数据连接、数据分析与数据可视化BI报表为一体的平台，能帮助财务人员将多、乱、杂的差旅与报销数据生成可视化报表，将财务人员从繁琐的数据整理、数据分析、图表制作等工作中解放出来。 数据连接：支持通过API，与企业现有OA/ERP/财务系统/差旅系统集成对接，一键整合差旅与报销数据 数据分析：支持财务人员自由配置计算逻辑，一次配置永久使用，免除重复计算烦恼，流程式的计算树方便继承与修改 数据可视化：清晰的数据可视化图表，更直观的反映个人差旅情况，帮助企业高效管理，方便个人随时随地查看，复杂及综合性表格的出表效率提高不止10倍 数据预警：针对异常差旅数据，迅速预警，通过流程优化节约企业差旅成本 如果你想轻松上手财务数据分析，快速生成图文并茂的财务报表，可以免费使用和试用体验九数云BI~   /END/    

公司销售额节节攀升，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？也不知道具体亏损在什么步骤？ 电商的财务流程繁琐复杂，想要精准管理非常困难。今天小九给大家带来电商店铺订单利润核算看板，一张看板助您算清店铺利润、货单利润，清晰展示各项成本！     利润计算公式 在进行电商业务的财务分析时，准确计算利润是至关重要的一步。为了全面了解店铺的盈利能力，我们需要从每一笔交易的利润开始，逐步汇总到整体利润的计算。这一过程能够帮助商家识别出哪些产品或交易最具盈利性，以及在哪些环节可能出现成本过高的问题。 店铺整体利润= Σ(货品成交总价−包装成本−物流成本−商品成本)−售后成本−平台成本 接下来，我们将利润公式拆解为货单利润和店铺整体利润两个部分，进行费用拆解。 01 货单利润 货单利润是指每一笔订单所带来的实际利润。通过对每一笔交易进行单独分析，我们能够更准确地把握产品的盈利情况。 货单利润 = 货品成交总价−包装成本−物流成本−商品成本   货品成交总价 货品成交总价是指在一段时间内，某个产品在电商平台上销售的总金额。这一数据通常包括买家实际支付的金额，反映了商家在特定时期内通过销售该产品所获得的收入。 九数云直连旺店通数据，获取天猫、拼多多等店铺详细的订单数据，方便进行商品成交分析。 通过订单记录，能够获取到不同平台/店铺的订单信息。买家实际支付的金额自然也就是商家能够获得的直接收入，通过平台的订单信息同步销售表，每一笔订单的实际收入都可以被统计的清清楚楚。   包装成本 一般来说，不同商品的包装都是固定大小的纸盒，如果包装类型比较少的情况下，我们可以直接根据品名匹配对应的包装成本。 也可以由卖家自行维护一张包装成本表，仅需记录商品名称/id和包装成本，通过九数云的左右合并，以商品为合并条件，自动匹配上包装成本。   商品成本 货品的成本计算与包装成本类似，每个商品都有固定的成本，可以通过自行维护一张成本表来关联计算。 对于一部分卖家来说，商品成本会有周期性的波动，比如，垃圾桶的成本在2023年 5.1号-6.2号，是3元；6.3-6.20号，会变成2.8元。 商家在九数云中将数据处理成标准格式后，可以按照「发货日期」做为判断依据，与商品单价生效日期和失效日期的匹配，来获取商品实际对应的成本。   物流成本 商家每月会跟物流公司通过excel对账，整理出每月的运费表格，包括运单号，发货地，运费金额等字段。通过运单号去匹配用户后台的订单号，就可以计算出，每一笔订单背后的邮费支出了。 通过以上费用计算，可以得出以货单为维度的利润分析，接下来，我们可以以店铺为维度，进一步分析店铺利润。 02 店铺整体利润 货单利润计算虽然能展示每个订单的真实利润情况，但不能反映店铺整体的利润。还需要从整体上扣除售后成本（退货成本）和平台成本，部分企业甚至会扣除办公水电成本与人力成本，得到店铺净利润。 店铺整体利润 = 店铺利润−店铺售后成本−平台成本   店铺利润 店铺利润的计算非常简单，通过计算好的货单利润，按店铺和发货时间分类，汇总成交金额、各类成本，即可得到每个店铺每个月的利润和成本情况。   售后成本 电商售后成本指的是在销售完成后，为了处理顾客的售后服务需求而产生的各种费用，通常包括退换货、维修、补发、产品损耗等。售后成本数据来源于电商平台后台，可以从售后中心下载，以店铺为维度，记录货品的售后情况。 售后的订单分为退货已收、未收、补偿、漏发，每种情况要做相应的成本处理，售后成本主要是对旺店通无法记录到的特殊售后情况进行分析，比如： 已收的售后订单，需要回收相应的商品成本； 如果未收的，相当于退了客户钱，基本的商品成本也没收回来； 补偿、漏发对应的售后，成本是不需要做回收处理的； 在九数云中，通过条件赋值根据订单状态，或者售后订单标记的判断来识别成本值，进行售后成本的统计。   平台成本 平台成本数据来源于电商平台后台，可以从账务中心下载，平台成本主要包含了技术服务、优惠券、扣款等一系列费用。以店铺和时间为单位统计，即可得出对应的平台费用。   利润计算 最后，只需要将之前计算过各项成本的按照利润计算公式进行加减运算，就可以非常轻松算出店铺整体的明细利润以及利润率了。 另外，还可以根据时间及店铺维度，汇总计算出店铺在每个月的实际现金流利润，方便店铺的管理者可以一目了然得知店铺的实际利润和各费用支出情况。     总结 由于财务流程的复杂性，很多电商企业常常难以准确把握经营状况，未能及时发现潜在的亏损点，导致在决策时出现偏差。例如，在订单处理过程中，可能会对物流成本和包装成本的大量支出缺乏足够的重视，从而造成整体利润的流失。 通过店铺货单利润精细化的财务管理，电商企业能够建立一个实时监控的财务看板，及时反映店铺的利润数据和成本结构，让管理者迅速识别问题，真正提升整体利润水平。   ★     在九数云模板市场，搜索「店铺订单利润核算」，点击进入后即可一键复用。 注：该模板为付费模板，可以扫描下方二维码向小九了解如何购买。   /END/    

运用一切现代信息手段，突破传统财务视野，在数字世界里重新解构企业，完成核算、控制、分析的同时，支撑“实时决策”。九数云将财务部门的工作效率大幅度提升，减少重复工作的同时也避免了数据偏差，保持各业务部门统一指标，有利于各部门保持对业务的专注。                       ———上海某酒店集团 项目负责人     企业介绍 上海某酒店集团位于上海核心区域，是规模领先、配套完善、环境优美的新型国际社区，广受外籍人士青睐。 通过卓越的运营，该企业在短短5年内发展成为区域内最大的服务式公寓运营商，并吸引了众多跨国企业成为长期客户。近年来，各项目的入住率均超90%，履约率接近100%，其GOP率更是高出传统酒店业平均水平20%，展现了突出的盈利能力和市场竞争力。     项目背景 酒店财务管理部门需要对多个经营项目进行预算管理，数据来自不同系统。财务人员需定期导出并核算数据，生成报表。由于数据核算滞后，管理层无法实时获取全局数据并及时提供业务指导。 总结来说，过去企业在进行分析时面临以下问题： 财务人员需维护多个表格，重复汇总核算，效率低，浪费人力； 基础数据的调整无法实时反映到图表中，无法随时查看实时数据。 传统报表难以满足商业决策需求，亟需可视化和交互性功能，深入挖掘数据背后的信息。 那么，如何将各部门、各来源数据汇总，进行统一的分析展示？ “统一数据、统一服务” 是解决问题的关键： 统一数据是财务部门的工作，各部门均以财务的数据为准，保持各业务部门统一指标； 统一服务就是九数云的工作，各部门通过九数云取数，避免数据偏差，减少重复工作。 下面，让我们一起看下九数云如何帮助酒店集团财务部门进行预实分析、时间对比分析及损益对比分析。     分析场景 01 如何针对各日期、项目、业态进行财务预实分析？ 在酒店集团的复盘会议前，财务人员需要进行数据核算并通过图表呈现。会议中，管理层与财务部门讨论收入、支出及经营因素对利润的影响，识别问题并制定解决策略。 因此，除了固定图表外，需更灵活的图表交互功能，如日期、项目、业态等维度切换及联动钻取，帮助获取更详细的数据。使用九数云后，仪表板取代了传统的Excel/PPT汇报方式，支持筛选、联动、钻取等功能，提升数据分析效率。主要包含模块：   收入分析 收入情况概览：总览当前的收入净利润数据预实以及历史数据对比情况 各项目收入及同环比数据：不同项目的收入指标预实以及历史数据增长分析   盈利能力分析 GOP是酒店业绩的关键指标，很多酒管公司都会按GOP的一定比例向业主收取管理费，比如：管理公司在每个月的15日，按酒店总收入的4%收取上个月的基本管理费；除基本管理费外，管理公司每年按GOP的6%计提奖励性管理费。 GOP率就是利润率，通过GOP率指标可以比较经营项目的盈利能力以及趋势变化 GOP=酒店营业总收入—酒店营业总支出 GOP率＝GOP/酒店营业总收入×100％。   关键指标趋势分析 平均房价：房间出租均价，与经营策略节假日等有关联 出租率：房屋出租的占比，与经营策略节假日等有关联 平均出租收益：Revenue Per Available Room，客房实际总收入除以客房总数，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入 物业收缴率：物业费用收缴金额占比，随着接近年尾逐渐提升 02 如何灵活查看、对比任意时间段的指标情况？ 酒店行业受节假日波动较大，特别是9月和10月的中秋与国庆，计算同比时不能简单以周一至周末为区间，否则数据偏差较大。过去需手动提取节假日数据进行对比，无法灵活查看任意时间段的指标变化。   解决方案： 通过九数云的参数功能，将年份为参数代入，在仪表板中，可灵活调整当前和过去的起止日期，输入年份后，图表自动更新为该年数据，相关同环比数据同步更新，便于分析与筛选。 03 如何制定损益分析表，充分评估企业盈利能力？ 损益分析表（损益表）展示企业在特定期间的收入、支出、净利润等经济效益指标，是评估盈利能力的重要依据。 过去，财务人员需手动制作多个项目、维度的表格，比如按照月份做汇总、按照项目-年份汇总、按照预实对比等，每种统计口径和维度都要单独制作一张表。当在数据或计算逻辑变化时，所有表需要逐一调整，工作重复且管理层无法及时查看最新数据。   解决方案： 现在，企业通过在本地维护一张科目结构表来配置损益表的展示结构，任何修改都能自动同步到九数云，生成标准化损益表。 此外，系统根据不同的分析维度生成多种图表，并通过筛选器实现灵活筛选，如统计口径、时间范围、科目等级等，大幅降低维护成本，提高财务管理效率与数据分析灵活性。     九数云解决方案 九数云BI通过整合多来源数据、标准化计算逻辑，减少重复核算，制作看板统一展示历史数据，通过看板的各类交互功能帮助企业快速定位问题。 权限功能使得各公寓/酒店项目高管可以根据角色定制数据查看权限，一份看板就能满足不同角色的查看需求，减少重复拉取和报表制作工作。 01 本地宝+RPA 轻松获取多维度数据 九数云本地宝同步功能将Excel数据实时上传，合并相同格式的sheet，统一清洗和核算数据。 为了保持填写数据人员的使用习惯，所有的数据依然使用Excel格式，项目人员在各自的sheet里填写最新数据后，通过WPS云盘自动同步，保存到本地后，再通过本地宝功能同步到九数云中，实现了团队高效协作。 部分核心指标数据在pms系统中，过去要人为定期手动下载报表，再进行加工处理，制作成数据报告，现在借助于rpa软件每日自动导出数据到本地文件夹后，九数云可以立即同步并更新看板中的数据，企业管理层可以随时随地查看最新数据情况。 九数云agent 客户端，可以直接连接本地电脑文件夹，获取文件夹中的 Excel 表、csv 表。当客户更新本地的Excel表时，agent可以自动获取更新。详情可见连接本地文件夹 02 强大的数据清洗功能 为了方便人员的填写，Excel原始表格中存在大量年月横向展开的形式，在同步到九数云之后，利用九数云行列转换、分类汇总、左右合并等数据分析步骤，可以将数据处理成便于分析的二维表，对所有项目的数据进行统一清洗整理。 03 参数+筛选器，自行调整分析范围 通过分析表的参数以及仪表板的筛选器，可以让查看人员在仪表板内自行调整分析的维度及范围，比如筛选近几年的数据、查看某个项目下数据、查看某统计口径下的趋势等，提高图表的复用性。 04 权限控制，实现看板千人千面 仪表板的行数据权限可以绑定图表内的项目字段，通过成员的名称匹配不同的项目，不同的人只能看到自己对应的项目数据，一份看板满足不同人的查看需求，无需单独为成员制作专用看板。 总经理可以看到所有项目的数据， 不同的项目管理层查看仪表板时，只能查看负责项目的数据信息。     总结 九数云帮助上海某酒店集团的财务部门将分散的财务数据源整合为标准化的数据集，确保所有业务部门遵循财务部门的统一指标，如平均房价的定义，从而避免数据偏差。通过动态仪表板，管理层能够随时查看最新的业务数据，提升了决策的敏捷性。 在引入九数云平台后，企业大幅提升了财务部门的工作效率，实现了数据统一管理，减少了重复劳动和手工操作。     /END/      

国家统计局数据显示 居民可支配收入增速的放缓直接影响餐饮消费能力，外出就餐频率和消费层次渐渐发生改变。食材、房租成本上涨推动餐饮价格上升时，约 30% 的消费者会因之减少外出就餐次数。 另一公开数据表明 2024 年上半年国内餐饮新注册量 134.7 万家，注销、吊销量 105.6 万家，竞争如何激烈难以想象。仅从 2023 年 8 月到 2024 年 7 月，北京餐饮门店净增 18562 家，大量新门店使客源争夺更趋白热化。众多中小餐饮企业为争份额，在菜品、营销上竞争激烈，厮杀正酣。 在如此严峻的竞争环境中，九数云餐饮定制版数知餐饮特别推出【餐饮数字创收解决方案】，方案中从菜品、会员、门店执行到业绩强效追踪四个方面帮助连锁餐饮企业应对2025年的竞争，抢客先人一步！ 01 用数据追踪业绩达成 影响门店业绩的因素非常多，在门店很多业务动作没有完全信息化覆盖的时候，抓最终结果，往往是很多经营者首选。那么如何能有效的追踪经营结果呢？ 一方面，通过算法模型，科学的根据每个门店的经营特征进行门店业绩的拆分，这样门店的每天的达成率才有经营参考价值；另一方面，我们追踪的目的不是为了查看结果，而是希望在过程中让门店和各职能部门及时调整补救，以保证最终业绩目标可以达成。 所以要通过数据模型，根据当前业绩的达成情况，预测本周、本月或本年的业绩达成情况。让业务相关方每天都能看见今天的业务动作会对最终的业务达成结果产生怎样的影响。 02 用数据量化营销效果 当餐饮经营者开始做营销活动的时候，一定要清楚的意识到将付出的3个成本， 让利，一定以各种形式出让了一部分利润； 推广费，在营销活动的投放中，会产生广告投流等各种的营销费用； 内部人员成本，策划人员和门店执行的成本。 所以营销活动的效果量化不仅仅是ROI，而是需要从多角度分析营销动作带来的业务影响，这些影响是否足够支撑3项营销成本。 营销量化模型从营销活动是否拉动客单、客流、实收、折扣、复购、爆品、会员结构等8个方面综合量化营销活动给业务带来的影响，从而帮助企业更好的决策三件事情：是否投入？投入多少？怎样可以投入的更有效？ 03 用数据升级爆品收入 菜品是餐厅经营的核心。它吸引顾客前来就餐并促使其再次光顾，塑造品牌形象，决定利润空间，成本控制和定价与之相关，其中爆品更是增强品牌差异化市场竞争力的重要因素。所以抓住爆品增长，就抓住了整体营收的增量密码。 在爆品监控模型中，通过算法过滤掉门店整体业绩的波动影响，客观的观察爆品自身的市场表现，识别那些菜品起到了拉升业绩的作用，那些菜品的下滑导致了整体业绩的下降。让品牌能够持续有效的识别应该被优化的菜品，从而打造更有竞争的菜单，稳定并拉升营业额。 04 用数据管控店长执行 在餐厅经营管理中，要知道，无论策略方案多么精妙，如果无法在门店得到切实有效的落地执行，那这些方案终究不过是管理者在 PPT 里的自我陶醉罢了。据统计，约有 70% 的优秀策略因为执行不力而无法发挥作用。因此，让门店清楚知晓自身目标、在集团内的排名情况，以及每一个经营动作对业务产生的影响，是至关重要的。 例如，当门店了解到某项营销活动使客流量提升了 30%，他们就能更直观地认识到执行的价值，从而更好地落实后续行动。这样的数据管控可以使门店执行更具方向性和实效性，避免盲目行动，从而提高了整个集团的运营效率。   ★   通过科学的业绩追踪、营销效果量化、爆品收入升级和店长执行管控，企业能够更加精准地识别和把握市场机会，优化经营策略，提高整体效益，帮助连锁餐饮品牌在激烈的市场竞争中实现营收增长。   /END/    

连锁门店经营中，销售统计报表对于门店业绩管控来说很重要，且对于门店而言，如果能够通过一张简洁的dashboard下发业绩完成进度和赛马榜单，能够有效施加压力，促进门店管理者聚焦业务目标，快速调整策略，确保目标达成。 如何做一张这样的销售日报，并能够在每天营业结束后或者每日开始前自动将销售业绩、销售业绩达成、销售情况分析、赛马榜单等通知到门店？ 今天小九从三个角度给大家讲解： 销售日报的内容 销售日报自动下发的方法 销售日报自动下发3个真实案例场景 01 销售日报的内容   销售日报是门店经营中的关键工具，它不仅为管理者提供清晰、直观的数据视图，还帮助团队聚焦于日常业务目标，从而推动业绩提升。 一个高效的销售日报通常包括总体概览、门店业绩和产品销售三个层级。通过这样的结构设计，销售日报能够为管理者提供全面的全局视角，同时深入到门店和产品层级，确保及时发现问题并迅速调整策略。 01 总体概览 展示整体销售表现，包括当日销售额、当月累计销售额、当年累计销售额、总毛利润等关键指标，帮助管理者全面掌握门店的经营状况。 总销售额：反映当天的总销售收入，能够直接反映门店的业务表现。 销售目标达成率：通过实际销售与预定目标的对比，展示业绩达成的百分比。这一指标是业绩管控的核心，帮助管理者快速判断门店的表现是否符合预期。 日销售增长率：与前一日或上周同期的销售对比，反映销售业绩的变化趋势，便于及时调整策略。 02  门店业绩 按门店维度细分数据，展示当日销售额排名前五的门店，以及各门店的销售赛马榜单（当日销售额、当月累计销售额等），便于比较不同门店的表现和发现潜在问题。 门店销售排行榜：展示各门店的销售排名，了解门店的业绩差异。 门店目标达成进度：显示每个门店的销售目标完成情况。 03 产品销售 从产品维度汇总销售数据，包含商品数量、总销量、平均单价、以及当日销量排名前五的单品等指标，帮助团队了解产品销售情况，优化商品配置和营销策略。 品类销售分布：将销售额按不同品类或商品分类显示，帮助门店分析哪些品类销售良好，哪些需要改进。 热销与滞销商品：列出销售最好的商品和表现较差的商品，帮助门店及时调整货品配置。   通过这些层级和指标，销售日报能够为门店管理者提供全面、细致的经营数据，帮助实现业绩监控、策略调整和问题发现，进而推动门店目标的达成。 02 销售日报自动化制作及下发   以往这样的销售日报，一般会由渠道运营/销售运营，收集各个门店、业务员导出的excel，并进行excel表格汇总、累计值计算、达成率计算等，并将excel手动下发到各个群聊，而借助在线数据分析工具九数云BI，可以实现各门店数据收集-表格汇总-指标计算-通知到群这一系列流程的自动化。 通过九数云的自动化功能，可以在每日营业结束后，或者在第二天营业前，将销售日报及时、准确地传达到门店，避免手动传送和延迟。以下是几种实现自动下发销售日报的方法： 01 自动化销售日报制作 九数云BI作为在线数据分析工具，支持对接多种数据来源，如每天营业结束后自动将当天pos机记录、erp、crm等记录的数据上传汇总，进行指标计算和搭建数据看板： 在九数云BI中定义各类指标，如销售额、目标完成率、同环比增幅等。 使用九数云BI的可视化功能，设计销售简报模板，布局上述各维度内容（指标卡、条形图、折线图等）。 这些步骤只要经历过一次，就可以保存为【模型】，后续数据更新时，销售日报跟着更新 02 日报自动分发 通过九数云BI的自动化通知功能，可以将最新的销售日报每天定时通知到个人或者群聊，效果如下： 如此就实现了「各门店数据收集-销售日报制作-销售日报下发」的自动化。 03 自定义权限配置 另外，不同部门、不同负责人、不同的业务员需要查看/使用的数据都不同，我们能够根据用户的角色、门店进行严格控制和分配，确保使用者只能查看自己权限内的销售数据。例如： 销售员：仅能看到个人的销售情况及排名 门店管理者：查看自己门店的数据 区域总监：根据管理权限查看辖区内所有门店数据，方便监督和对比分析。 03 九数云BI助力连锁门店经营   目前，九数云BI已经为多家连锁经营企业提供服务，助力门店提升运营效率和业绩表现。小九给大家带来三个典型的应用案例： 01 重庆舜鼎商贸有限公司 200余家零售门店每日销售日报吊顶 重庆舜鼎商贸有限公司拥有 200 余家门店和 400 多名导购人员，业务覆盖四川、重庆、云南等西南核心商业区域。借助九数云BI，打破过去总部到门店存在的沟通壁垒，实现每日监控门店销售数据，并及时将数据传递给导购人员。 过去 每周一次以 Excel 的形式向各门店管理人员发送数据，然后由管理人员打印出来或手写方式将数据传达给导购人员； 每次数据更新或计算逻辑调整之后，又需要重新发送一次数据。 现在 搭建了销售指标实时看板，并将数据直接推送至群里，让业务人员及时获知数据并展开讨论。 通过群吊顶卡片可以实现销售关键指标实时更新， 点击卡片，还能跳转到看板，通过钻取查看商品分析情况，自由筛选时间与区域，获取更明细的信息。 02 某服装零售企业 1500+店仓每日业绩赛马榜单通知到群 某服装零售企业，在全年范围内有1500+门店，业务覆盖了华东、华南、华北、西南等区域的主要城市及二三线城市；借助九数云BI，将销售目标拆解到店，并通过九数云BI制作每日店仓销售业绩排名看板，定时通知到群，监控业务人员目标达成情况，激励门店销售。 03 山西鑫智瑞科贸有限公司 一线业务人员活动实时PK 山西鑫智瑞科贸有限公司主营业务为3C数码产品的批发和零售，在山西省内榆次、运城等近30家直营门店，团队规模近300人。 公司经常策划销售活动以激励一线业务人员，借助九数云BI将不同地区门店的活动业绩实时收集分析，搭建销售活动赛马榜单，并通过仪表板推送到公司群中，让销售一线人员实时看到PK情况，激励大家活动参与的积极性。     ★   连锁门店的销售日报是业绩管理和目标达成的关键工具。通过自动化制作及下发销售日报，可以确保数据的及时性和准确性，帮助门店管理者和员工更好地理解业绩情况，并据此调整策略。   更多分析场景，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。   /END/    

劳务派遣作为一种灵活用工形式，在制造业、服务业和零售业企业中占据重要地位。由劳务派遣公司与员工签订劳动合同，将员工派遣至用工单位（即甲方）工作——这种模式能够有效缓解甲方用工波动问题，降低管理成本，同时也能帮助劳动者找到更多就业机会。 尽管劳务派遣模式在用工灵活性方面具备优势，但在实际运行中，劳务派遣公司和甲方企业都面临以下问题： 01 人员管理难度大 派遣人员的流动性较高，双方企业难以及时掌握人员入职、离职、转岗等动态数据。对派遣人员的工作状态及人员结构缺乏全面了解。 02 决策支持不足 甲方企业的用工决策往往基于经验判断，缺乏数据支撑。例如，派遣人员的流失率高可能暗示薪酬福利、工作环境或职业发展路径存在问题，但这些问题很难通过传统的表格数据暴露出来。   劳务派遣公司提供的基础人员数据报表，缺少针对甲方企业实际需求的数据分析与可视化，无法为甲方提供真正有价值的管理决策支持。 因此，需要劳务派遣企业对于入离职情况及人员结构情况进行全面的数据分析，能够帮助企业深入理解以下问题： 入职和离职的主要驱动因素是什么？ 哪些岗位流动率较高？ 如何优化招聘和用工策略，降低人力资源管理成本？ 通过深入的人员入离职分析和人员结构分析，能够制定更加精准的甲方人员配置计划，优化用工模式，提高管理效率，同时为甲方企业提供精准的数据支持。 01 人员流动分析   在劳务派遣行业，甲方企业普遍面临人才流失和员工频繁异动的问题。 01 员工变动：洞察企业用工活力与管理水平 离职情况分析：不同部门、职级的离职率反映了派遣员工的流动性及稳定性，同时揭示了甲方企业的用工管理和劳务派遣服务的效果。 按部门离职率：分析各部门的离职率，帮助识别哪个部门可能存在管理问题或工作环境不佳。 按职级离职率：分析不同职级员工的离职率，了解各层级的流动性，及时发现可能存在的人才管理瓶颈。 转正情况分析：在劳务派遣行业，监控派遣员工转正情况可以帮助派遣公司了解甲方的用工需求和人员适配性，为后续优化派遣服务提供数据支持。 转正率：试用期员工成功通过考核并正式成为企业正式员工的比率，展示招聘匹配度。 转正周期：跟踪员工从试用到转正的周期长度，过长的周期可能表示招聘流程或员工适配度有问题。 02 离职员工情况：锁定问题核心，找出改进方向 分析离职员工的特征是解决流失问题的重要一步。可以通过多维度结合分析员工离职情况。 离职员工特征分析 通过不同的离职员工的特征，例如年龄和司龄，识别哪些年龄层和工作经验较浅的员工更容易流失，从而优化招聘和员工关怀措施。 按年龄分布的离职率 按服务年限分布的离职率 按职位级别的离职率 核心员工流失分析 若核心人才频繁离职，可能表明企业的激励机制、晋升路径或文化认同存在问题，需引起高度关注。 绩优员工流失分析 高职级员工流失分析 新晋升员工流失分析 离职原因分析 具体离职原因：通过调查离职员工的离职原因，结合员工的岗位、工作表现等数据，找出导致流失的根本原因。常见原因包括薪酬待遇、晋升机会、工作环境等。 离职时间分析：分析员工离职的时间点，如年初、年末或特定的业务高峰期，找出是否存在与公司运营节奏相关的离职模式。比如，若多数员工在年末或业绩考核之后离职，可能表明管理层未能有效留住员工。 通过科学的人员离职分析，劳务派遣企业可以为甲方提供针对性的优化建议，帮助其提升用工效率与员工满意度： 完善招聘与入职流程：确保岗位描述与实际工作相符，同时加强入职培训和团队融入支持。 优化激励与晋升机制：针对高绩效员工，制定更具吸引力的薪酬和晋升政策，增强核心人才的留任意愿。 建立预警体系：通过实时监测离职率和员工满意度等指标，提前识别和解决潜在问题。 02 人员结构分析   在劳务派遣行业中，高效的人员管理依赖于对人力资源的全面了解。然而，传统的纸质档案或明细表难以直观地呈现数据，信息获取效率低下，限制了管理的精细化程度。借助现代化的数据分析手段，通过对派遣人员的司龄、职级、职能等维度进行结构分析，可以全面呈现企业人力资源的现状，助力甲方企业更科学地优化用工管理。 01 人才基本信息分析：构建清晰的人才画像 人员结构分析的第一步是全面梳理派遣员工的基本信息。一目了然的关键指标能够快速呈现企业的人力资源概况。 基础指标：总派遣人数、年度月度入离职人数、平均年龄、男女比例等，反映劳务派遣企业的整体服务情况。 关键维度分析：司龄、学历、专业、性别、地域等分布情况，揭示用工结构 02 组织架构分析：构建高效的人才梯队 合理的组织架构和职级分布是企业健康发展的基石。对于派遣员工的组织架构分析，主要包括以下内容：   1. 职级与组织架构 职级构成：通过金字塔型结构展示各级员工的数量及比例，评估人才梯队是否均衡。例如，基层岗位、中层管理岗位和高层决策岗位的分布是否合理。 岗位关键性分析：标记企业关键岗位，并分析这些岗位是否有充足的人才储备。 层级晋升率：分析派遣员工从基层到中层或中层到高层的晋升情况，判断是否存在人才断层或发展瓶颈。   2. 部门与业务分布 部门分布：分析各部门派遣员工的数量、占比及用工需求是否与实际业务需求匹配。例如，生产部门可能需要更多的基层劳务人员，而研发部门可能需要高技能人才。 业务模块分析：针对不同业务模块（生产、物流、客服等），分析用工数量和人员配置的合理性。   3. 人才储备与发展潜力 潜力员工比例：根据员工的能力评估和绩效考核，筛选出具有发展潜力的员工，为后续晋升或转正储备人才。 接班梯队覆盖率：针对中高层管理岗位，分析是否有充足的接班人储备，以应对未来业务扩展或人员更替的需要。   4. 年龄与经验结构 年龄梯队分析：通过分析不同年龄层员工的分布，确保企业在用工策略上兼顾年轻活力和经验丰富的平衡。 经验层级分析：按员工的工作年限或岗位经验划分，评估不同经验层级员工的比例，例如新手、熟练工、专家级员工的分布。   5. 员工绩效与稳定性 高绩效员工比例：评估高绩效员工在各层级或部门中的分布，确保企业对关键岗位和核心人才的重视程度。 流失风险分析：基于员工年龄、司龄、绩效等数据，预测哪些员工可能面临流失风险，提前制定挽留计划。 在劳务派遣行业，人员结构分析不仅有助于甲方企业优化用工配置，还为人才盘点、绩效评估和后续的晋升规划提供了数据支撑。     总结 在劳务派遣行业中，深入的人员入离职分析与人员结构分析，能够更科学地应对员工流动问题，帮助甲方降低用工成本，提高管理效率，同时增强用工单位对服务的满意度。 通过科学的分析与管理优化，劳务派遣行业将从“提供劳动力”向“赋能企业用工决策”转型，为甲方企业的发展提供更全面的支持。   更多解决方案，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。   /END/    

在九数云BI团队专业指导下，多路径业务数据聚合分析能力超预期，不仅满足了用积累数据反哺优化业务流程、通过数据发现问题、辅助决策的需求，还在预测、预警等方面展现出软件的强大创造力和团队精益求精的专业态度。 ——集团数据化负责人 李凯       企业介绍 中博装饰集团（以下简称“中博美家”）始创于1998年，是一家集环保家装、整案定制、美学软装、智能电器、装配工装、数字科技为一体的专业化、品牌化、产业化的大型家居装饰集团，是“中国环保家装领军品牌”、“全国住宅装饰行业百强企业”、“浙江建筑装饰行业领军企业”、“浙江连续18年环保抽检全合格企业”，以六大环保保障体系为根本，以环保全案整装产品为核心，以3G设计保障体系与9星服务管控体系为依托，专注于为业主打造环保、健康、智能的美好健康生活方式。     项目背景 中博美家凭借良好的口碑与完善的运营体系，已在全国发展近百家门店。随着门店覆盖范围的扩大，集团更深刻的意识到，一城一策、因地制宜是门店管理复制的关键，需要通过数据业务化给门店管理者提升自转的能力。门店管理者不仅要具备强大的销售能力，还要全面提升管理能力，承担门店整体运营管理、团队建设、目标制定、业绩达成等职责，这对多口径的数据管理提出了更高要求。 据项目负责人介绍：中博美家十分重视数字化工作，在业务系统方面做了大量的定制开发，搭建了自己的管理平台。但装饰行业的业务链路和流程设置在服务业中是相对复杂的存在，单一借助业务系统远远不能满足管理需求，还要配套财务软件、OA办公、工地可视系统、呼叫系统、绩效系统等工具辅助，因此大量的数据通过应用工具被记录下来，为实现数据业务化促成了与九数云BI的合作。     九数云解决方案 九数云帮助中博美家将数据管理与业务场景深度融合，对门店的经营和管理数据进行全面整合与动态展现，助力门店管理者与各级管理层高效决策。 从组织架构的维度：通过同步钉钉花名册数据，直接配置用户属性，保持数据权限控制与企业组织结构的一致性。 从数据分析的维度：优化了企业运营模式，为分店管理者及各级管理层提供了智能化、可视化的管理工具，涵盖全集团业绩呈现、区域产值监控、渠道洞察、人员配比及审批效率分析，实现管理层多维度的运营分析与决策支持。 01 区域产值进度监控 过去，数据部门需要定期手动核算各大区、战区和分店的销售数据，并制作成报表发送给相关负责人。此过程不仅效率低下，且数据实时性不足，管理层无法及时获得最新的业务动态。 为了确保各管理层及时掌握团队的业绩进展情况，中博美家需要将业务系统数据与实际团队结构数据进行匹配。即使发生架构调整，也要确保能够跟踪和统计历史数据，避免丢失关键业务信息。 解决方案    九数云设置定时同步数据库中的业务数据，并通过钉钉花名册的以及组织结构数据进行汇总，计算出大区、战区、门店、事业部四个分类维度下的数据情况。   一张看板，数据按需呈现 通过图表制作可视化看板，通过仪表板配置权限分享给各组织管理层。 分店管理者：仅能查看自己分店的数据，确保数据安全和针对性。 大区与战区总监：根据管理权限查看辖区内所有分店数据，方便监督和对比分析。   灵活权限配置，自动化提醒 看板权限通过用户属性字段配置，调整人员权限只需更新用户属性表，无需重复修改看板。 通过Excel表单记录分店的启用/停用状态，灵活调整分店管理者的权限分配。 当有用户权限数据缺失时，系统通过自动化通知分析者，提醒及时补充和修正。   全员移动可视化 为了方便各管理层随时查看数据，仪表板支持移动端的配置，手机打开钉钉就能看到自己管理的目标进度情况。   业绩激励与排行榜 为了激励各分店以及业务人员，配置了排行榜看板，分别展示业绩排名TOP8的门店、事业部、设计师以及业务员，各区域管理者打开后可以看到自己管辖范围内的排名靠前的团队。 02 重点渠道洞察 随着中博美家业务规模的不断扩展，订单来源渠道逐渐多样化，如何识别高效的渠道并优化投入、减少无效支出，提升ROI，成为了管理层的重要任务。  解决方案    利用九数云的数据分析能力，中博美家可以精确分析各渠道的投入金额、订单金额和合同数，计算不同渠道的费效比，帮助识别高效渠道，合理调整营销资源，优化投入产出比。   渠道趋势预测与策略调整 通过分析历史数据，九数云能够预测渠道趋势，帮助管理层提前布局，应对市场变化，并根据预测结果动态调整策略，最大化渠道投资回报率。   设计返单效率监控 装饰行业的一部分订单来源于设计人员的返单。为了确保设计人员的返单效率，中博美家通过九数云制作返单进度看板，实时展示各区域与职能团队的返单情况。通过公开透明的进度监控和奖惩机制，提升设计返单的执行效率。 03 集团业绩测算 集团需要基于历史业绩数据测算当年的业绩完成情况，通过化整为零的方式，将业绩拆分到每个设计人员上，不同层级的职位承担不同的业绩目标。此外，如何调整人员配置和业绩目标，也是企业管理中的关键问题。 解决方案    通过同步钉钉花名册和入离职审批表单获取人员的入职和离职时间，结合不同职位核算平均在职月份，再根据各成员的产值推算年度合理产值区间，并与实际数据进行对比分析。 正算：根据现有人员编制推算每人需达成的产值，并对比正常推算与合理区间的偏差，精准识别问题区域和人员，进行升降级调整。 反算：反向推算需要配合人事部门，根据现有平均产值，计算需要补充的人员编制，确保集团年度目标达成。 04 人员职能配比分析 中博美家需要定期进行人员信息盘点，了解各分店及管理层的人员分布、状态以及职能分配情况。 通过深入分析管理层级和各职能线的人员占比，高层能够及时了解组织的人员结构与深度，确保资源配置合理，并在必要时调整人员结构。过去手动分析和统计花名册信息的工作繁琐且容易出错，无法快速响应公司发展需求。  解决方案    九数云基于花名册数据统计各分店的人员职能占比情况。按照花名册中的部门、职位以及员工状态字段进行汇总分析，同时以入职时间核算员工工龄。   人员结构调整 根据不同职能的管理深度分布，优化决策层/中高层人员分布，保持合理配比促进员工积极性   人才梯队建设 管理人才队伍建设，洞察不同管理层级的人员占比以及明细情况，一旦发生人员调整，可以快速从管理人才中选拔。 05 钉钉审批效率分析 为了提高组织的整体效率，各团队的流程主要通过钉钉OA系统进行审批。通过对钉钉审批数据的分析，可以及时排查组织管理中的效率问题，及时调整优化。  解决方案    九数云支持自动同步钉钉OA审批单和审批效率明细，基于离职/入职审批等数据，动态监控并精准测算人员的业绩进度以及各流程的审批效率。 钉钉审批效率分析看板已上架模板市场，复用成功后，替换钉钉数据源即可查看整体审批流程效率以及各部门及个人存在的审批耗时长问题。     总结 通过与九数云的深度合作，中博美家实现了数据管理与业务场景的深度融合，提升了分店管理和集团运营的在业绩、渠道、产值监控和人员管理方向的精细化水平。 智能权限配置、灵活的数据可视化分析和动态提醒机制，不仅助力各级管理层提升决策效率，还为企业未来的持续扩张奠定了坚实的数据化基础。   /END/