在数字化转型的浪潮中，餐饮企业对“数据”这项无形资产的重视程度与日俱增。从人效、坪效，到复购率、客单价，只有打通数据壁垒，实现系统协同，才能真正迈入“精细化经营”的新时代。 而实现数据贯通的第一步，正是——数据源对接。 对餐饮老板而言，数据分散是当前最大难题： POS 系统记录了销售明细，却看不到完整的利润结构； 外卖平台有运营数据，却难以与门店数据联动； 财务、人事数据各自孤立，难以建立有效的人效与坪效指标； 多门店信息割裂，总部无法实时掌控整体经营状况…… 面对收银系统、会员系统、供应链系统、财务系统、人力系统、外卖平台、营销平台等多套系统的并行运作，数据管理成为餐饮企业的普遍挑战。 九数云支持对接主流餐饮系统数据，构建一体化的数据分析平台。自动取数、自动更新、自动分析，让餐饮企业从一个数据平台，看清经营全貌，从总部到门店，全链路掌控。 统一数据中台：整合 POS、外卖、电商、供应链、财务、人事等多端数据； 自动化数据同步：减少手工导数，提高效率； 可视化经营看板：快速构建经营分析、绩效监控、预警机制。   01 POS系统数据 POS系统作为餐饮门店的核心运营平台，涵盖点单、收银、出品、会员识别及库存管理等关键数据。九数云支持对接天财商龙、哗啦啦、美团管家、奥琦玮等主流POS系统，授权即可实现数据自动同步与更新，构建高效的数字经营体系。 流水营收模块：支持对收银流水、菜品销售、翻台率、渠道结构等数据的可视化分析，助力优化菜品结构与定价策略，同时实现多门店横向对比，强化连锁管理。 供应链模块：打通采购、库存、损耗等数据，基于BOM结构精准核算菜品成本，监控库存周转，推动控损降本与供应链标准化。 会员模块：整合会员识别与消费数据，支持用户画像构建及分层运营，跟踪会员活跃度、客单价及营销ROI，为精准营销与区域化策略提供数据支撑。 02 外卖平台数据 外卖已成为餐饮营收的重要渠道。九数云支持对接美团、饿了么等平台，自动同步订单与配送数据，实现平台对比、营收监控与评分分析，助力品牌优化线上运营与服务体验。 03 线上平台数据 除了外卖渠道，餐饮品牌还需在抖音来客、大众点评等线上平台进行营销投放与口碑运营。 九数云可自动对接团购核销、活动转化、用户评论等数据，通过监测团购券引流效果、追踪线上活动转化路径、分析评论情感关键词，帮助品牌评估营销ROI、优化投放策略、提升用户口碑。 04 财务系统数据 餐饮行业账务复杂，涉及营收确认、成本核算、门店对账、利润归集等多个维度。 九数云对接金蝶系列（金蝶云星空、金蝶云星辰、金蝶精斗云云会计、金蝶云苍穹、金蝶KIS云等）、用友U8、用友NCcloud等主流财务系统后，自动同步三大财务报表、日常凭证数据及对账明细，实现财务数据的高效管理与可视化分析。 05 人力资源系统数据 人力是餐饮行业的关键成本构成之一。九数云支持对接乐才、北森等主流人力资源系统，自动同步员工档案、出勤、薪酬、绩效数据，帮助企业优化人效管理。 06 办公软件数据 在多系统协同的数字化时代，餐饮企业日常运营中大量信息散布在办公工具中。九数云支持对接主流协同办公平台，如企业微信、飞书、钉钉、腾讯文档等，可将会议纪要、任务表、巡店记录、日报周报等业务文档结构化接入，打通“人—事—数据”的闭环。 更重要的是，支持通过群聊实现关键数据的自动推送，让运营进展、异常预警、分析结果第一时间触达相关负责人，助力高效协同与精细化管理。     全渠道打通，打造一体化经营分析体系 除了以上已完成对接的主流餐饮平台，九数云还支持通过 API 接口授权、RPA 自动采集、数据库直连、本地 Excel 自动同步 等多种方式，灵活补齐各类数据源，适配不同企业的系统环境与业务需求。 API对接：通过官方开放的API接口取数 RPA取数：通过自动化机器人抓取不同平台数据 数据库连接：支持同步MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 等主流数据库 Excel上传：支持手动上传Excel或通过Agent连接本地文件夹，实现自动同步更新。 无论是总部经营数据，还是门店一线业务数据，都可以在九数云平台上实现汇聚、清洗、建模与分析。 通过打通“收银-供应链-会员-人事-财务-线上平台”全链路数据，九数云帮助餐饮企业从粗放走向精细化，从数据堆积走向数据驱动，全面提升管理效率与决策质量。 /END/

商业智能（BI）自诞生起，便带着浓厚的技术门槛。过去，BI系统多由IT部门主导，企业高管使用，而一线业务人员往往“看不懂、用不上”。但随着工具的演进，新一代“业务型BI”正在打破壁垒，让更多高成长型企业、非技术用户也能轻松驾驭数据，真正实现“人人可分析”。 如今，随着大模型技术的迅猛发展，AI+BI成为数据智能领域的关键词之一。开源大模型如 Deepseek 的广泛应用，使AI与BI的深度融合，不再是未来畅想，而是当下可用的现实工具。     AI+BI，能做什么？ 传统BI的核心，是让企业知道“发生了什么”。通过可视化报表、关键指标展示、数据查询等手段，为企业提供决策依据。这一方式曾极大提升了管理效率与透明度。 但随着数据量爆发式增长、业务变化日益复杂，这套逻辑也逐渐暴露出瓶颈： 无法主动识别潜在风险 难以处理非结构化信息 只能辅助回顾，缺乏前瞻洞察 AI的加入，为BI系统打开了三大突破方向： 01 自然语言交互（NLQ/NLG） 业务人员无需掌握字段名称、筛选逻辑、公式语法，只需像聊天一样提问： “上周华东区域动销下滑最快的是哪类产品？” “ Q1客单价波动最大的城市有哪些？” AI即可理解意图，自动完成数据筛选、聚合与计算。 02 智能预测与洞察生成 AI不只回答“发生了什么”，还能进一步预测“接下来可能会发生什么”，甚至建议“我们该怎么做”： 预测销量趋势 提醒潜在异常 建议促销策略或库存调整 03 实时自助分析 AI可主动扫描数据，自动识别异常与机会点，并推送分析结果，大幅提升业务响应速度。 过去是“看懂数据”，现在是“数据主动告诉你重点”。AI正在重构BI的底层价值体系。     九数云BI：三大核心AI功能 九数云BI率先探索AI+BI的深度融合，将AI能力深度融入产品，通过AI助理、AI诊断、AI智能数据报告三大AI核心功能模块，打破数据分析门槛，让用户“会提问”即可“会分析”。 当前，AI助理与AI诊断功能已开放内测，企业版及以上版本用户可联系客户经理开通试用。 AI智能报告暂未上线，敬请期待。 01 AI助理：一句话完成复杂分析 传统数据分析流程常见痛点： 多步骤操作繁琐（分组、求和、筛选、绘图） 公式逻辑复杂（特别是IF嵌套） 学习门槛高 而通过九数云的AI助理，我们只需一句话： “ 销售额排名前五的门店有哪些？” 系统即可自动完成： 数据分组求和 前五筛选 图表生成 更重要的是，AI还会展示计算逻辑，便于用户校验和学习。这一功能大幅降低了分析门槛，让“不会写公式”的用户，也能用数据讲故事、做决策。 02 AI诊断：让数据主动说话，提出可执行建议 对很多业务人员来说，“有了数据，但该怎么解读和行动”仍是难题。 九数云AI诊断功能，基于大模型的思维链协作，让AI具备行业知识与业务判断能力。用户可将企业内部方法论、经验逻辑“投喂”AI，形成独特的分析规则。例如： 若交易金额与买家数同时低于平均值 → 提示推广调整 若金额低而买家数高 → 提醒关注定价策略 AI不仅能学习这些知识规则，还能结合实际数据判断趋势健康度，提供优化建议。当异常出现时，AI诊断还能自动预警并触发通知流程，实现“早发现、早响应、早优化”。 九数云通过“专家脑+数据脑”、“大模型+小模型”的结合，帮助企业建立专属的数据决策链与知识库，从而突破认知瓶颈，实现从报表到洞察的跃迁。 03 AI智能报告：一键生成专业分析报告，助力汇报 AI智能数据报告，基于九数云BI现有的“故事板”功能，结合AI诊断，为用户打通从数据获取、分析理解到汇报输出的完整链条。 只需一句话指令，例如“生成2024年Q1销售分析报告”，系统便能自动完成以下操作： 抽取核心业务数据（销售趋势、用户分布、竞品变化等） 生成图表与数据解读 输出结构完整、逻辑清晰的分析报告 该能力极大提升了报告撰写效率与专业度，适用于内部复盘、管理汇报、项目总结等多种场景，解决了“报告堆数据、不讲故事”的行业痛点，敬请期待。     即刻体验九数云AI+BI AI的加入，不仅让BI更聪明，也让企业决策更敏捷。从“看得懂数据”到“用得上数据”，再到“基于数据行动”。 AI助理与AI诊断功能现已开放内测，欢迎企业版及以上版本用户联系客户经理开通试用。 AI智能报告功能即将上线，敬请期待。       九数云   ，赞10     /END/    

氚云是一个面向中小企业组织业务数字化的一站式平台，拥有可视化表单、自动化流程、智能报表、丰富API接口等强大功能，通过拖拉拽的积木搭建方式，用户不需要代码即可在线搭建应用并快速完成上线。 九数云BI作为强大的数据管理与分析可视化工具，可以连接氚云平台，自动定时更新和分析数据。 用户无需手动下载，即可轻松获取氚云的所有表单数据，实现长期数据管理、多个氚云账号数据整合分析、多个氚云应用数据整合分析、氚云与其他系统数据整合分析； 用户无需代码经验，即可完成各类复杂场景的数据分析与智能预警，优化数据分析体验； 数据分析结果可用丰富的图表展示，并通过筛选、联动和钻取等功能提供更直观的用户体验。 通过氚云和九数云BI的结合，企业可以更加高效地掌握业务动态，提高工作效率，推动业务的持续增长和优化。     氚云+九数云BI最佳实践路径 本文通过一个小的分析场景，为大家展示氚云+九数云BI的最佳实践路径： 分析背景：公司希望结合钉钉氚云+九数云，定时向负责人员发送提醒通知，让他们实时了解当前各商品的库存情况并采取相应措施，如补货、促销等，直到各商品的库存状态处于正常状态。 01 导入数据源，定时同步 氚云虽然支持API接口和第三方平台集成，但在实际应用中，部分企业仍需额外开发适配器才能与系统无缝对接，增加了实施成本。且氚云仅支持七天内数据恢复，企业若需要追溯更早的历史数据或进行长期备份，需要BI工具拓展。 九数云支持通过授权从多个数据源导入数据，如氚云、钉钉、企业内部系统、第三方平台等；支持多种表关联，保证数据实时同步，且解决了氚云导入数据量限制的问题。 进入数据连接市场：用户可以在九数云平台的“数据连接市场”中添加新的数据源。 选择数据源类型：根据需要选择相应的数据源类型，如“钉钉氚云”数据源。 填写相关信息：在弹窗中填写数据源的连接信息，包括数据连接名称、 EngineCode 、EngineSecret 、Schema Code 等。 完成连接：保存连接信息后，氚云将自动连接数据源并获取数据；默认情况下，数据将定时更新，用户可以根据需要调整更新频率。 02 高效数据分析 虽然氚云支持基础的多维度分析，但在单表数据量和数据分析节点上有一定的限制，在处理大数据量分析计算时，会出现计算不出来或计算等待时间较长的问题。 单表数据量上限：单表数据量上限影响了数据分析的深度，容易在大数据量场景中导致性能瓶颈； 计算节点和等待时间限制：节点数量和性能限制导致计算等待时间长； 无法实时预览：由于计算限制，影响了实时预览，无法有效支持实时决策； 九数云支持千万行数据秒分析，利用九数云BI拓展多表关联、复杂计算功能，将库存计算所需的各类数据源左右合并，能轻松实现销售订单数据与采购、库存数据的关联分析，并生成多维度、深度的进销存与库存分析报表。 03 数据可视化 虽然氚云支持通过拖拽式操作生成基础图表（如柱状图、折线图等），并支持一定程度的“报表联动”；但在深度计算和复杂报表、数据大屏方面，仍需依赖专业BI工具扩展。 九数云BI提供丰富的可视化工具，用户可以通过图表、仪表盘等形式直观展示数据分析结果。 图表展示：16个大类，40+小类的丰富图表功能，有漏斗图、组合图、堆积图、仪表盘图等基本图表，也有面积图、词云图、矩形树图、区域地图、流向地图等高级图表，满足不同的数据展示需求。 仪表盘：通过仪表盘集成多个数据指标，整体展示关键业务数据。 自定义报表与数据大屏：允许用户根据需要自定义报表、数据大屏格式和内容，大屏可筛选、可联动、可钻取，还能随数据更新自动更新，灵活展示数据分析结果。 这样，店长、销售总监等管理人员能快速找到关键信息，做出更精准的市场决策。 04 权限配置 氚云细分数据权限支持不足，导致无法配置个性化的报表权限。 通过九数云BI拓展个性化权限配置功能，让不同用户角色根据权限查看数据，实现“千人千面”的展示效果。数据分析结果可定时推送到钉钉的相关群组或个人，以便相关方实时掌握绩效数据动态，及时采取行动，如补货、促销等。 05 数据预警推送 氚云的核心优势在于灵活的低代码搭建和基础数据分析能力，但在复杂流程监控方面需要外部工具补充。 九数云BI可以实时监控关键业务指标，并根据设定的预警规则自动发送报警信息。 实时看板：实时展示重要的业务数据和指标，帮助用户随时了解业务动态。 智能预警：根据预设的规则和阈值，自动监控数据变化，并发送预警通知。     总结 通过氚云+九数云BI强大的数据导入、整合、分析和可视化功能，企业无需代码，便能够快速实现数据驱动的管理和决策。整合各类数据源，进行多维度的数据分析，生成直观的可视化报表，并实时监控业务数据，为业务发展提供坚实的数据支持。     /END/      

  在库存管理中，很多企业常常面临两个问题：一是库存积压，二是缺货断供。其实，问题的根源往往在于对商品销售特性的理解不够深入，补货策略没有因“品”而异。 今天，小九带来一款帮助企业优化库存、降低成本、提升效率的利器——ABC-XYZ分类法，让我们精准预测和补货销售占比高、销售稳定的商品！     01 为什么要关注“高占比 + 销售平稳”的商品？   企业中的库存商品种类繁多，但并非所有商品都同等重要。有一类商品销售金额占比高且销售波动小往往对业务的影响最大。它们销售稳定，是企业营收的中坚力量。 精准补货对于这类商品尤其关键。既不能多囤货导致资金沉淀，也不能少备货影响销售。要想做到精准，必须先对其进行销售预测，再结合补货周期制定合适的采购计划。 02 如何实现库存分类+精准补货？   从四个步骤入手：数据收集 → 分类分析 → 销售预测 → 补货策略制定。 第一步 数据收集与整理 首先，从订单系统、库存系统中收集以下数据： 商品销售金额和数量 销售周期内的波动性指标 当前库存、周转率、补货到货周期 对数据进行清洗、统一格式，是后续分析的前提。 第二步 库存ABC-XYZ分类法 ABC-XYZ分类法是一种常用于库存管理和需求预测的分析方法，结合了两个维度：ABC 和 XYZ。这两种分类方法有助于企业更好地管理库存和优化供应链。 ABC分类：根据物品的价值： A类：高价值，重要物品。 B类：中等价值，适中物品。 C类：低价值，较少重要物品。 XYZ分类：根据需求稳定性： X类：需求稳定，易预测。 Y类：需求波动，难预测。 Z类：需求极不稳定，难预测。 这样我们就能识别出AX类商品——既重要又稳定，是精准补货的首选目标。 第三步 销售预测 针对AX类商品，可采用以下预测方法： 时间序列模型（如ARIMA）：适合分析季节性或趋势明显的销售数据 回归分析：可引入促销、节假日等因素，提升预测精度 销售预测的结果将作为后续制定采购计划的重要依据。 第四步 制定补货策略 预测只是手段，补货才是落地。补货策略应结合商品分类与补货周期，具体如下： 通过ABC-XYZ分类法，将库存商品按照销售占比和销售波动性进行分类，企业可以更精准地管理库存，避免过度库存或缺货问题。针对不同的库存分类制定不同的库存管理策略，减少库存管理中的冗余环节，提高库存周转率。 03 模板复用   目前，九数云已将库存分类管理模板上线模板市场，大家可以通过下方图片直接复用看板，轻松实现库存管理优化。     结语 库存管理不应依靠“感觉”，而是“数据”。通过ABC-XYZ分类法，我们不仅能识别出最关键的商品，还能科学地进行预测和精准补货，实现“少库存、高效率、大营收”。 未来，库存管理的竞争，不在于谁拥有更多货物，而在于谁能更精准地掌握数据，做出科学决策。       /END/  

在当前快速发展的电商和零售行业，商品运营管理已成为企业竞争力的关键因素之一。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，企业必须精准掌握商品在各个平台上的表现，深入了解不同平台、品类和单品的销售动态，从而制定出最合适的商品运营策略。 关键问题： 品类整体目标是否达成？ 各平台、店铺的重点商品销售情况如何？ 某品类在哪个平台的销售表现更好？ 各品类对整体业绩的贡献是否合理？ 这些问题的解答将帮助企业及时识别销售波动的根本原因，优化商品布局，提升整体运营效率。     商品总览分析：全局视角，全面掌控 商品总览分析是商品运营管理的起点，它帮助企业全面了解各品类的经营情况，并评估现有运营策略是否符合市场需求。在此基础上，企业应通过销售数据、市场趋势等多维度信息，对各品类进行横向对比，找出表现优秀的品类以及需要优化的品类。 分析维度： 销售总额、销量、毛利等关键数据 不同品类、平台、地区的销售表现 这一分析有助于企业迅速识别商品运营中的短板，调整商品策略，确保品类布局更加科学合理。     逐层钻取：从平台、品牌到单品，精细化追踪 逐层钻取是精细化管理的关键。通过从平台分析入手，逐步深入品牌和单品的运营表现，企业可以实现更精准的商品运营管理。 01 平台销售分析 平台销售分析帮助企业全面了解不同电商平台的销售表现，关键分析内容包括： 订单数：反映平台的用户活跃度和购买力。 销售额：衡量平台的盈利能力和商品的市场接受度。 商品销售情况：识别各平台的主力商品和销售亮点。 销售趋势：分析平台的增长趋势和季节性波动，预测未来销售表现。 通过对比不同平台的销售数据，企业能够发现每个平台的优势与不足，进而优化商品投放策略，调整资源配置和促销活动，提升整体销售效率和平台适配度。 02 品牌销售分析 品牌分析是商品运营中不可忽视的环节，它有助于企业评估各品牌对整体业绩的贡献，发现某些品类在销售中占比过高或过低的现象，并及时调整品类结构和战略布局。 分析内容： 各品类销售额与毛利的贡献比例 各品类在不同平台上的销售差异 品类的增长潜力与市场机会 这一分析为企业提供了战略决策的依据，帮助企业调整商品布局，更好地适应市场需求，提升市场竞争力。 03 单品追踪分析 在商品运营中，单品的表现直接影响整体业绩。通过单品追踪分析，企业可以深入了解主力商品的销售情况，借助波士顿矩阵（BCG矩阵）对商品进行分级管理，优化商品组合。 分析要素： 主力商品的销售情况 商品在波士顿矩阵中的位置 商品各项指标排名，发现潜在的优质单品 这一层次的分析能够帮助企业精准识别出表现优异或潜力巨大的单品，为接下来的运营优化提供有力支持。       结语 商品运营分析框架为企业提供了一个系统化的工具，帮助企业在复杂多变的市场环境中实现精细化管理。通过对商品维度的全面分析，结合生命周期管理、品类贡献追踪、单品运营跟踪等多层次的精细化操作，企业能够制定出符合平台特性的商品布局策略，提升商品的市场竞争力，最终实现业绩的持续增长。     /END/  

  在现代企业管理中，数据分析已成为支撑决策的重要工具。人力资源管理作为公司运营的核心环节，如何通过数据驱动管理，提升决策效率，成为了许多企业关注的焦点。尤其是人力资源数据的可视化，能够将复杂的信息以直观的方式呈现，帮助管理层迅速捕捉到关键数据，优化人力资源管理。 本文将介绍七大常用的人力资源数据可视化图表：人力结构看板、招聘分析、考勤看板、绩效看板、薪酬看板、人才利润分析、人才流量分析，涵盖了从人力资源管理的基础数据，到招聘、薪酬、考勤等各个环节的可视化分析，帮助企业做出精准的决策。 01 人力结构看板   人力结构看板展示的是企业的员工组成情况，包括各个部门的人员分布、不同职位层级的员工比例、员工性别和年龄结构等数据。通过该看板，管理者可以快速了解企业的人力资源配置，评估是否存在人员过剩或短缺，是否能够支持企业的长期战略目标。 看板包含内容： 员工人数：按部门、岗位、性别、年龄等维度划分。 员工层级：展示公司各层级员工的比例，例如高层管理、部门经理、基层员工等。 员工流动：部门之间的人员流动情况，反映企业的人力资源稳定性。 通过数据可视化，管理者能够及时识别人力结构的偏差，做出合理的调整，例如调整人员配置、制定人才发展计划等。 02 招聘分析   招聘分析看板能够全面展示企业招聘的各项数据，包括招聘需求、招聘渠道、候选人筛选、面试情况等信息。通过招聘分析看板，HR团队可以了解招聘的进展情况，评估不同渠道的招聘效果，优化招聘策略。 看板包含内容： 招聘需求：展示各部门、岗位的招聘需求，帮助HR集中精力解决最迫切的用人需求。 招聘渠道效果：不同招聘渠道（如线上招聘、猎头、内部推荐等）带来的应聘人数及最终录用人数。 招聘进度：当前招聘阶段、已面试人数、待定候选人等，帮助HR掌握招聘的具体进度。 通过招聘分析看板，企业可以更高效地管理招聘流程，减少招聘周期，提高用人效率。 03 考勤看板   考勤看板展示员工的出勤情况，包括迟到、早退、请假、缺勤等数据。这些信息对于企业及时发现员工的考勤问题、调整工作安排、制定相应的管理措施至关重要。 看板包含内容： 迟到与早退：统计员工的迟到、早退情况，识别出勤不规律的员工。 请假与缺勤：展示员工的请假记录及缺勤情况，帮助管理者掌握员工的出勤状况。 部门考勤对比：展示各部门的考勤整体情况，识别存在出勤问题的部门。 考勤看板能帮助HR管理团队及时发现问题，确保员工的正常出勤，提升团队效率。 04 绩效看板   绩效看板通过展示员工的绩效评估结果、目标达成情况和任务完成度，帮助管理者直观了解员工的工作表现。通过将绩效数据可视化，管理者可以更清晰地识别优秀员工，并采取相应的激励措施。 看板包含内容： 员工绩效评分：展示每个员工的绩效评分、评估等级，帮助HR部门识别表现突出或需要改进的员工。 目标达成情况：展示员工和团队的目标完成情况，帮助管理层及时调整工作策略。 绩效与奖励关联：将绩效评分与奖惩措施、奖金分配等进行关联，确保奖励机制公平透明。 通过绩效看板，管理层可以更高效地管理员工的工作表现，激发员工的工作动力，提高整体工作效率。 05 薪酬看板   薪酬看板通过对员工薪酬结构的可视化展示，帮助企业在薪酬管理上实现透明化与科学化。薪酬是员工关注的核心问题之一，如何确保薪酬体系的公平性、合理性和激励性，直接影响到员工的工作动力和企业的吸引力。 看板包含内容： 薪酬分布：按部门、岗位、层级等维度展示不同员工群体的薪酬水平。 薪酬结构：各个组成部分（基本工资、绩效奖金、福利等）的比例。 薪酬差异：展示同岗位、同层级员工之间的薪酬差异，帮助识别不公平现象。 通过薪酬看板，管理层可以直观地了解企业薪酬分配的公平性，发现潜在的不合理之处，优化薪酬策略，提高员工满意度与忠诚度。 06 人才利润分析   通过人才利润分析，我们可以知道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。 看板包含内容： 员工盈利贡献：通过将员工的绩效数据与公司的盈利数据进行关联，评估员工的实际价值。这有助于了解每位员工的个人表现如何影响公司整体利润。 部门盈利分析：按部门展示每个部门员工对公司盈利的贡献，帮助企业识别哪些部门的员工为公司带来了更高的盈利，并为低效部门制定改进策略。 人才利润分析看板通过整合员工成本与人效数据，帮助管理层更加科学地评估人才的价值，优化资源分配，提高投资回报率。通过精准的薪酬管理和人力资源优化，企业能够实现成本控制与效益提升，进而增强在市场中的竞争力。 07 人才流量分析   人才流量分析看板展示了企业人才的流入与流出情况，帮助企业了解人才的流动趋势。这些数据有助于HR部门优化招聘策略，减少高质量人才的流失，并改善员工的工作体验和忠诚度。 看板包含内容： 离职率：按部门、岗位、时间段展示员工的离职率。这一数据能够帮助企业识别出离职率较高的部门或岗位，并分析高离职率的原因，例如管理问题、岗位不匹配等。 转正率：展示新员工的转正率，即在试用期内顺利转正的员工比例。低转正率可能意味着招聘标准不合理、员工适应问题或者试用期管理不当，是企业需要关注的一个重要指标。 人才流动趋势：通过时间轴展示人才流动的趋势，帮助企业预测未来的招聘和留存需求，及时调整招聘计划和人才储备策略。 人才流量分析看板能够帮助企业识别出人才短缺领域，提前做好人才储备和流失预防工作。通过准确预测和分析人才流动趋势，企业可以制定更加有效的招聘和留存策略，确保人才队伍的稳定性，提升企业整体的竞争力。     小结 通过人力资源数据的可视化，企业不仅可以高效地管理员工，还能精准识别潜在问题并制定改进措施。九数云BI每个看板都能为企业的决策提供及时的、可操作的洞察，助力企业在激烈的市场竞争中占得先机。     /END/  

    随着消费者需求多样化和市场变化加剧，餐饮企业在门店快速扩张中面临管理和数据难题。门店数量增加不仅带来复杂的业务结构和庞大的数据量，也提高了经营的不确定性，导致管理者难以及时识别和解决问题。 企业高层面临的核心挑战是“看不清”和“管不过来”： 看不清：不同地区的门店表现参差不齐，数据零散，难以快速识别哪些门店影响整体业绩； 管不过来：随着门店扩张，原有管理机制难以覆盖全局，异常情况无法及时发现和解决。 为此，餐饮企业需要建立高效的经营分析体系，重点关注以下三大核心场景： 业绩追踪 通过实时监控关键指标（如营收、毛利、客流），生成经营总览分析看板，帮助高层快速识别业绩差距，并明确改进方向。 异常门店识别 从多个维度拆解数据，迅速定位表现不佳的门店，分析问题商品、异常时段等，提供精准的改进线索。 问题诊断模型 深入分析异常门店的业务数据，与行业标准和同期表现对比，挖掘潜在改善空间，帮助管理者迅速定位问题根源并采取有效措施。     从点到面：像看清一家门店一样看清全局 随着门店数量的急剧增加，传统的“点”式管理难以应对复杂的全局经营需求。餐饮企业，特别是在扩张阶段，需要从局部数据中提炼全局经营洞察。 通过九数云BI，餐饮集团可以构建多维度、层次化的经营分析体系，既能掌握单一门店的运营状况，又能全面了解集团的整体动态。 01 集团经营分析 集团经营分析是经营分析体系的核心，帮助高层全面掌握各门店运营状况，从宏观层面指导决策。通过统一数据管理、标准化分析和可视化展示，集团经营分析不仅能清晰呈现跨区域、跨部门的经营情况，还能揭示全局性趋势，帮助高层快速识别经营瓶颈和提升机会。   提升管理半径 集团经营分析的核心在于提升管理半径。通过统一的分析体系，门店数据和指标得以标准化与可视化，管理者能在不同区域和业务单元之间进行横向对比和纵向跟踪，确保管理不脱节，并保持对整个企业的精准掌控。   洞察效率提升 随着门店数量和管理维度的增加，人工分析和数据处理变得愈加复杂。高效的经营分析看板成为管理者的得力工具，通过简洁的图表和报告实时呈现经营数据，帮助管理者迅速识别异常和瓶颈，显著提升洞察效率。   决策有数可依 建立经营分析体系后，餐饮企业的决策不再依赖经验判断，而是基于数据做出精准决策。借助结构化的异常门店识别和问题诊断模型，决策者能够快速定位问题门店、商品或事业部，避免盲目决策，降低决策风险。 02 营运分析 门店是餐饮企业经营的基础，其表现直接影响整体业绩。在扩张期，管理难度增加，但通过科学的门店经营分析体系，企业能够从“点”到“面”全方位提升管理效能。 经营总览分析：看差距 经营差距复盘回顾帮助管理者明确哪些门店的表现偏离预期，及时调整战略。通过分析各门店的经营指标，如客流量、销售额、毛利率等，找出偏离预期的门店，并对其进行详细诊断。 营运对比分析：定问题 经营差距回顾帮助管理者识别哪些门店表现偏离预期，及时调整战略。通过分析门店的客流、销售额、毛利率等指标，找出差异，并进行详细诊断。 节假日营运对比分析：找原因 节假日是餐饮行业的高峰期，门店表现差异明显。通过节假日营运对比分析，企业能及时识别业绩波动，并为后续调整提供依据。识别问题门店和异常指标后，企业可通过对标行业标准、历史数据和同期门店表现，深入分析经营异常的根本原因。     总结 在餐饮企业快速扩张的过程中，建立高效的经营分析追踪体系不仅能提升管理效率，还能为决策提供数据支持。借助九数云BI，企业能够从复杂数据中提取关键洞察，精准识别问题并及时调整策略。 这种分析体系不仅扩大了管理半径，提升了洞察效率，还使决策过程更加科学与精准，为企业在扩张期的持续成功提供了坚实保障。       /END/

在电商行业竞争日益激烈的今天，数据驱动决策与高效自动化能力已成为企业突围的关键。九数云与实在智能正式达成战略合作，推出全新电商企业一体化解决方案，以“数据+自动化”为核心，助力企业打破数据孤岛、提升运营效率、挖掘业务增长新动能！     数据源+自动化：从“繁琐取数”到“智能沉淀” 传统电商企业面临着多平台数据分散、接口不互通、手动取数耗时等问题，导致数据更新滞后、分析结果无法及时应用于决策，历史数据流失严重，难以形成有效的业务资产。 通过基于实在Agent打造的取数宝，结合九数云实现全自动的数据采集解决方案。用户只需配置API密钥，便可实现由取数宝每小时自动采集各大电商平台（如淘宝、抖音、京东等）、仓储系统和财务系统的数据，实时传输至九数云，进行深入分析，并制作可视化看板。 九数云×实在智能解决方案： 1.一键对接，全渠道数据秒级打通 客户无需开发复杂API，平台密钥配置完毕后，取数宝自动采集并无缝集成来自多源的数据，确保每小时更新一次，实时支持运营决策。 2.全量数据资产沉淀，释放数据价值 从“月度手工归档”到“全生命周期自动化存储”，构建企业专属数据仓库。历史数据可回溯并智能补录，为趋势分析和模型训练奠定坚实基础。     痛点 + 场景：精准场景化分析，驱动业务增长 通过整合实在智能的自动化数据采集能力与九数云的敏捷分析平台，企业能够解决在运营中长期存在的数据难取、分析不全、口径不一致的问题，让更多业务场景得以落地分析。 目前数据获取和模板均已打包为现成方案，可直接复用，欢迎联系销售获取演示和试用。 01 电商全平台运营分析 聚合淘宝、抖音、拼多多等多平台数据，实现多店铺、全平台的GMV、ROI、订单结构、流量趋势对比分析等核心指标看板，实时监控各渠道表现，快速优化资源投放策略。 02 抖音运营专题分析 获取抖音广告、直播、短视频、商品销售等多维数据，实现多店铺、全平台的GMV、ROI、订单结构、流量趋势对比分析。 03 电商库存专题分析 基于销售趋势与供应链数据，结合平台库存+企业ERP，实现畅销/滞销商品识别、备货预警、动态补货建议，降低资金占用，提升周转率。 04 商品利润分析 商品利润分析通过整合电商平台销售数据、仓储系统和财务数据，深入分析商品的毛利率、成本结构、库存周转率和定价策略，帮助企业优化产品组合、提升盈利能力并降低成本。     强强联合，打造电商行业的“数据引擎”   九数云 高成长型企业BI平台，深耕电商领域，以“零代码、可视化、场景化”为核心优势，助力电商企业整合全方位数据，快速搭建个性化数据分析模型，降低数据使用门槛，赋能全员数据决策。   实在智能 专注于Agent及流程自动化的AI科技公司，致力于为零售和跨境行业提供数字员工解决方案。基于实在Agent打造的取数宝作为全平台数据采集产品，覆盖56个取数平台、1400+个取数页面、超1万个取数维度，为市场、客服、财务和私域等岗位提供自动数据采集业务。 同时，实在Agent通过多模态交互、自动化工具（RPA）和垂直领域知识沉淀，为企业智能化转型提供可落地、可进化、可拓展的全栈式解决方案。   通过九数云与实在智能的深度融合，电商企业能够解决数据分散和手动处理的难题，提升数据利用效率。借助数据资产化与业务自动化的双重优势，企业不仅能实现实时数据驱动的精细化运营，还能不断优化决策过程，提升整体运营效益，从而建立更加灵活、高效的管理体系。   /END/  

在现代企业管理中，绩效分析已成为推动企业发展的核心工具。通过科学的方法分析员工行为和企业贡献，企业不仅能评估运营状况，还能为未来战略提供数据支持。 一个全面的业绩分析报告能帮助企业从宏观到微观审视业务表现，精准识别问题，优化流程，提升整体业绩。绩效考核不仅是员工评估的重要手段，也是企业战略实施的关键。 绩效分析的核心价值在于通过清晰的数据帮助企业实时了解各层级的业务表现，包括： 从整体上回顾业绩执行情况，为战略调整提供依据； 从微观角度优化部门运营，提升业务执行力； 帮助员工识别绩效差距，激励自我提升和竞争力增强。     构建指标体系 要想进行有效的绩效分析，首先需要构建合理的绩效指标体系。每一项指标的设计都需要紧密结合企业实际业务目标，下面列了一些常用指标，接下来将带大家一一拆解。     指标进阶分析 重点关注指标：总体达标率、部门绩效分析、个人绩效分析 01 考核基础数据表 这一部分从企业和部门整体上关注业绩数据，能够简洁明了地实现业绩数据汇总，把握数据核心内容。 01 总体达标率 各大分公司的均分、目标值和与目标值的差异情况 总体达标比率 02 部门业绩分析 检测部门整体绩效达成情况，指导下阶段业务改进重点 为下个考核周期指标的调整提供参考依据 03 个人业绩分析 个人绩效实际完成情况 个人差距情况 02 部门指标达标分析 关注的数据指标与总体数据表相似，但关注内容更加细化，主要关注各大分公司具体部门的业绩完成情况和排名，根据结果给予部门相应的奖惩。 未达标指标明细：达标率及排名 已达标指标明细：达标率及排名 部门绩效达成情况：两大分公司的目标值、均值和与目标的比率   03 员工业绩达标分析 主要将员工实际完成的业绩和最开始制定的业绩目标进行对比，借此来找出差距，针对未达标人员给予相应的警示。 个人合计值核算 个人业绩合计值对比组合图 总体达标人数及达标占比、达标人员名单 总体未达标人数及未达标占比、未达标人员名单   04 员工业绩比较分析 即进行员工之间的业绩分析对比，这种做法可以加强员工之间的竞争意识。 个人合计值核算对比组合图 超出均值人数 超出均值占比 超均值名单 未超出均值人数 未超出均值占比 低于均值名单   05 完善业绩管理的策略 通过绩效分析，我们能够识别出绩效差距的具体原因。常见的差距原因包括： 员工因素：如工作态度、能力短板等； 企业因素：例如组织结构不合理、培训资源不足等； 管理者因素：例如管理目标与团队实际能力不匹配，或管理者未能有效引导团队。 针对这些问题，企业应定期进行策略调整，确保业绩管理体系能够灵活应对变化，并为员工提供发展支持。     模板复用 1. 看板复用 在九数云BI的模板市场搜索「绩效分析」，点击进入后即可一键复用。 2. 替换数据信息 进入数据源，根据企业自身的情况替换绩效及达成情况表，看板即可自动更新。     总结 通过九数云BI的精准数据分析，企业能够快速识别业绩问题、提升管理效率，并持续优化绩效管理体系，让绩效管理变得更加透明和精细。       /END/    

本期更新亮点功能 数据源   新增「抖店」数据源   新增「金蝶云星空（旗舰版）」数据源   新增「微信公众号」数据源 分析表   新增「自动化-飞书回填」 更多高级功能   仪表板2.0   复杂报表 本次更新共6项内容，向下翻阅查看     数据源 01 新增「抖店」数据源 抖店（全称“抖音小店”）是抖音电商为商家提供的一站式经营平台，整合了商品交易、店铺管理、物流履约、营销推广等功能，帮助商家在抖音生态内实现高效变现。 九数云新增「抖店」数据源，支持直接与抖店平台对接获取订单数据。 02  新增「金蝶云星空（旗舰版）」数据源 新增「金蝶云星空（旗舰版）」数据源，支持直接与金蝶云星空（旗舰版）平台对接获取数据，且获取的数据报告类型在不断的丰富中。 03 新增「微信公众号」数据源 新增「微信公众号」数据源，支持直接与微信公众号平台对接获取图文发布数据。     分析表 新增「自动化-飞书回填」 新增「飞书回填」功能，支持将分析完成的数据结果自动回填到飞书表格中，便于飞书内部的成员进行查看和使用。     更多高级功能 01 仪表板 2.0 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1.0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。为了提升仪表板2.0的智能性、交互深度与协作效率，本次重点更新了以下几点： 控件支持绑定「动态字段」 控件支持绑定「动态字段」，支持切换查看不同分类下的数据，无需制作多个分析表或图表，提高数据分析的效率。 控件支持绑定「富文本/标题」组件 若在富文本/标题组件中使用动态值时，控件支持绑定该组件。切换筛选值，组件中的动态值会随之被筛选，进而展示出不同的内容，实现动态变化效果。 新增「数值范围」控件 新增「数值范围」控件，支持用户自定义输入数值区间，查看对应范围内的数据。如下图所示： 仪表板支持一键调整组件字号 在「模板样式>其他设置」中，支持统一调整标题、图表、表格以及控件字号，可根据实际需求调整仪表板字体大小 以图表和表格为例，调整前后的对比如下图所示： 仪表板支持单组件导出 Excel 预览仪表板时，支持单组件导出 Excel ，可用于汇报展示，或进一步分析数据。如下图所示： 更多仪表板2.0的亮点功能介绍：https://help.fanruan.com/jiushuyun/doc-view-691.html 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 复杂报表 当前产品已提供的简单表格虽然能够满足企业基本的分析需求，但随着企业业务场景的复杂化，用户对报表功能的需求也逐渐升级，如： 丰富的表格样式； 单元格公式计算； 自定义公式等.... 复杂报表是针对企业多维数据分析需求设计的高级报表工具，以丰富的样式和强大的公式计算能力，帮助企业实现高效的数据分析和决策支持，满足复杂业务场景下的多样化需求。 即日起，面向企业用户开放限量复杂报表的内测名额，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！     ★         /END/    

飞书，AI时代先进生产力平台，提供一站式办公协同协作套件，帮助企业协同提效、人才管理提效、业务管理提效。 目前，九数云集成飞书，支持一键同步飞书表格数据，打通业务数据连接壁垒。飞书联合九数云BI，打通即时沟通、任务管理与数据智能分析流程，实现从数据收集—数据分析—管理执行的全流程闭环。通过九数云，企业能够轻松处理飞书数据，生成可视化图表，并在群聊中自动推送分析结果，帮助企业迅速构建数据中台，享受数字化转型的成果，且无需技术门槛。     九数云飞书集成模式，简化企业工作流程 九数云BI新增「飞书集成」模式，企业可与飞书平台实现无缝对接，简化工作流程，增强协作体验。支持两种集成方式： 01 支持在飞书上安装自建应用 支持通过飞书自建应用完成相关配置，并建立飞书单点登录关系。成员可直接在飞书工作台中使用九数云，或通过飞书手机号登录。 单点登录：用户可以直接在飞书工作台中使用九数云BI应用，或通过飞书手机号进行登录，极大地提升了用户的登录便捷性和安全性； 通讯录获取：支持获取飞书通讯录花名册，在九数云BI的成员列表中同步通讯录基本信息、组织架构、用户信息等； 02 支持在飞书工作台中添加应用 飞书企业可以将「九数云」应用添加到工作台中，方便企业内成员使用，在九数云中进行业务数据的处理和分析，提高分析的效率。     亮点使用场景 通过九数云与飞书的高度集成，能够帮助在飞书上使用的企业更好地实现管理数据、分享信息、推送通知，实现数据驱动的自动化业务管理。 无论是在登录方式、通讯录管理、数据接入，还是在自动化通知推送方面，九数云BI都通过与飞书的紧密结合，为企业提供了一个完整的数据分析解决方案，以下是几个亮点使用场景： 01 飞书表格同步：释放数据价值 飞书表格支持实时协作编辑，具备灵活的权限管理和强大的计算功能，满足数据统计、分析等办公场景需求。结合九数云，企业能够直接获取飞书表格、飞书多维表格数据，结合九数云强大的数据源，进行数据分析并生成可视化报表。 02 飞书数据回填：基础数据更新后自动回填 当基础数据更新时（如外部系统中的表单或工作流数据），九数云会根据计算规则自动更新分析结果，并将其回填至飞书相关表单。 这样一来，无论是更新财务数据、销售数据，还是审批流程信息，都可以实现自动化更新，确保数据一致性。 03 飞书群聊机器人：定期推送关键信息 九数云BI的看板支持通过飞书群聊机器人定时推送关键业务信息到指定群组，确保成员实时掌握关键指标、任务进展及业务数据。数据更新后，群聊机器人将自动同步至群组，让团队成员在飞书中快速了解最新的业务动态，实时参与数据驱动的决策过程。 例如，财务人员对业务人员对应收账款数据进行分析，对于长期逾期的客户需要提供及时追债，避免应收账款占比过高，造成企业资金周转不良。 通过九数云与飞书产品的数字化融合，帮助企业在飞书中进行数据-决策-管理-执行无缝融合。企业能够利用飞书平台实现即时沟通、任务管理、审批流程等工作流自动化的同时，还能依靠九数云强大的数据分析和可视化能力进行智能决策，在数字化转型过程中提升效率、减少错误、加速决策。         /END/      

  账龄，指应收账款从产生到当前的时间长度。本质是通过给应收账款“贴时间标签”，精准识别哪些钱可能收不回来了，从而制定催收策略。     一、账龄分析的3大核心方法 账龄分析，首先是对账龄进行分类，我们可以按照金额、客户、时间三个维度进行划分，分别聚焦不同的重点 按金额分析：聚焦高价值风险 按客户分析：穿透式客户风险管理 按时间区间分析：动态监控账龄迁徙 01 按金额分析 即对每一笔项目款项进行追踪，如某设备厂商对100万以上订单单独标记账龄，发现某客户180天以上逾期金额占比超40%，果断停止供货并启动法律程序 这种方法适合精准管理大额订单、重点项目 02 按客户分析 即按照客户，分别统计其应收账款金额，和应收账款账龄分布情况 03 按时间区间分析 即按照应收账款的账龄区间统计并分析应收账款金额；证监会要求是按照1年以内、1-2年、2-3年、3年以上进行划分，实际上企业在实操的时候会划分更加细致，如某企业将 1年内的应收账款账龄划分为0-30；31-60；61-90;>90;并分别制定了催收方案     二、应收账款账龄分析报表制作 在实际工作中，从以上一个维度出发制作账龄分析报表显然是不实用的，我们可以综合应用以上三种方法进行账龄分析，既要反映整体风险趋势，又能穿透到具体客户和订单、金额的颗粒度。 总览→客户→订单→金额分析 01 全局分析：快速定位风险区间 用最少的时间锁定高风险账龄段，明确分析优先级。重点关注账龄健康度 核心指标： 长尾占比：>90天的金额占总应收账款的比例（超过15%需预警） 集中度指数：前3大客户占总应收账款的比例（超过50%需分散风险） 可以使用的分析方法： 帕累托分析：识别贡献80%逾期金额的账龄区间（例如：某企业发现61-90天区间占逾期总额的65%） 趋势对比：环比分析各账龄段金额变化（如：>90天金额月增幅超20%需紧急干预） 02 客户分析：识别高风险主体 通过第一层级识别到高风险应收账款后，下钻找出问题客户，制定差异化管理策略。 分类维度： 账龄结构：优质客户（90%账款在30天内）、风险客户（>40%账款在90天以上） 金额贡献：头部客户（单客户年交易额>500万）、长尾客户（年交易额<50万） 关键指标： 逾期密度：某客户逾期金额占其总交易额的比例（超过30%触发风险） 账龄失衡指数：(客户逾期金额/总应收) × (平均逾期天数/90) 如客户账龄失衡指数=0.8（高风险），但贡献年收入的25%，此时可以保留合作，但改为预付款模式 03 订单分析：挖掘逾期根因 一个客户可能有多个订单，从问题客户下钻到问题订单，看是哪个订单有问题，原因是什么 分析维度： 合同条款：约定账期、违约金条款、验收标准 交付流程：交付日期、验收周期、开票延迟天数 订单特征：产品类型、是否关联交易、是否分期付款 根因定位方法： 相关性分析：计算逾期天数与各因素的相关系数（例如：交付延期天数与账龄的相关系数达0.72） 决策树分类：通过特征分裂找到高风险订单组合（如：分期付款+无预付款的订单逾期率高达45%） 如某企业发现未明确验收截止日的订单，平均账龄比标准订单长27天，那么可以在合同中增加“到货7个工作日内未反馈视为验收合格”条款 04 金额分析：量化风险价值 将风险转化为财务指标，支持决策优化。 核心计算： 坏账概率预测：基于历史数据，计算各账龄段的回款率（例如：30天回款率92%，90天回款率降至58%） 资金成本损失：逾期金额 × 账龄天数 × 日资金成本率（假设日利率0.03%，100万逾期90天损失=100万×90×0.03%=2.7万） 由此进行策略优化： 催收优先级：按单笔金额 × 坏账概率排序，优先处理高风险高金额订单 信用政策调整：对账龄>60天且金额>50万的客户，缩短账期或要求预付款     三、应收账款账龄分析5张报表模板 01 应收账款账龄分析 应收账款账龄分析适合财务和业务看：九数云BI的看板通过指标卡展示公司整体的应收账款情况，如目前的应收账款数额、未到账的应收账款金额比例、未付款客户数量等，其次展示应收账款的分布情况等，方便财务和业务人员及时关注高风险应收账款、高风险客户，从而及时催款 02 客户账龄分析 客户账龄分析看板适合业务人员看：九数云BI的这个看板根据不同类型、属性的赊销客户，统计客户数分布和应收金额账龄分布 ，定位账龄结构有问题的客户类型；同时，从客户层级出发展示逾期客户明细表。 03 应收账款组织对比分析 这个看板适合区域管理者看：从集团、区域的角度关注不同地区、不同客户的应收账款金额、周转天数、逾期天数等；提醒区域管理者关注自己区域的坏账情况，控制应收账款的比例和，坏账及时上报计提 04 逾期应收账款分析 这张看板适合财务关注：从整体上掌握当前逾期金额及逾期客户的总体规模和新增变化，分析逾期客户性质及逾期原因占比，定位逾期风险类型客户，定位逾期重点原因；同时掌握不同账龄区间的总金额及客户数量分布，判断当期逾期风险情况的严重性；从区域上统计经营单位逾期总额，定位应收账款问题区域。 05 回款分析 这张看板适合财务使用；看板从时间、渠道维度分析客户回款情况，一方面，财务人员通过回款分析，可以分析各个渠道的回款风险，评估客户信用度；另一方面通过时间维度上的分析，可以按照回款集中度，合理进行税务筹划   结合这三种分析方法，九数云BI提供了全局、客户、订单和金额层面的报表，帮助企业精准定位高风险账龄段、客户和订单，优化催收策略，减少坏账风险。这一分析不仅支持财务决策，还提高了企业资金回笼效率。     /END/    

  如果老板问你，销量为什么下降，你会怎么回答？ 市场大盘不好？渠道不行？还是产品不给力？ 当电商 GMV 出现同比下滑时，不同层级的运营者会有不同的应对方式： 初级运营者可能会归因于“市场环境差”或“竞品冲击”，但缺乏数据支撑，难以说服领导。 中级分析者能罗列“流量下降 10%”、“客单价降低 20%”等数据，但难以将这些指标与业务动作挂钩，直达关键因素。 高阶运营者遵循完整的分析体系：从业绩下滑的现象入手，逐步定位关键销售指标的变化，再诊断出影响这些指标的核心因素，最终找到问题根因，并制定可执行的优化方案。 今天，小九将从平台和商品两个核心维度深入分析，通过九数云BI全面的数据可视化与分析，完成一场“抽丝剥茧”的业绩诊断。     平台维度拆解：全平台、单平台、店铺层层细化   01   全平台：经营总览，精准锁定业绩问题   在分析业绩下滑时，首先要从全平台的视角出发，了解整体经营情况，快速定位问题。 整体目标是否达成？ 各电商平台的业绩如何？ 店铺销售目标是否达成？ 重点品类、单品的销售表现如何？ 解决方法： 借助九数云全平台数据监控看板，可以实时查看各电商平台的销售数据，帮助运营者在第一时间发现问题，并对症下药。 其次逐步拆解，从平台→店铺→品类，层层深入销售目标追踪，确保不遗漏任何可能导致业绩下滑的因素。   02   单平台：平台经营总览与销售监控   如果发现某个平台的销售业绩异常，则需要进一步分析其经营表现，重点关注： 该平台整体销售目标是否达成？ 平台内各店铺、品类、单品的销售表现如何？ 投放推广的ROI最高的渠道是哪一个？ 解决方法： 通过业绩总览监控昨日平台销售表现怎么样，本月目标还差多少，全年销售目标进度，从而判断平台整体销售表现   以淘系平台为例，根据业绩拆解各个业务环节，逐层钻取，从平台定位到店铺及商品，完成运营监控     03   店铺：店铺运营追踪与增长路径分析   店铺是销售的直接承载体，需要围绕流量、转化、库存、竞品等核心指标进行分析。在实际运营中，可能遇到以下问题： 店铺流量是否异常？是推广不足，还是流量分配不均？ 店铺转化率是否偏低？是否有影响转化的关键因素，如价格、详情页、评价等？ 竞品是否挤压市场份额？是否需要调整营销策略？ 爆款是否因缺货影响销售？库存管理是否合理？ 解决方法： 店铺经营总览：帮助诊断店铺内部的经营状况，识别增长受阻的关键因素。店铺运营追踪分析则围绕销售目标展开，结合流量、转化率、库存等关键数据，评估店铺增长路径。   流量分析：结合流量来源数据，分析站内外推广的投放效果，优化引流策略。     转化分析：监测商品详情页表现、促销策略，确保转化率稳定或提升。     竞品分析：观察竞品在流量、转化、销售等方面的表现，制定针对性的竞争策略。       商品维度拆解：品类、单品精细化运营 01 商品全局总览：商品运营效果全链路评估 商品维度的核心在于关注品类、单品在各个平台的销售情况，分析不同品类的运营表现，并制定优化策略。 品类整体目标是否达成？ 各平台、店铺的重点商品销售情况如何？ 某品类在哪个平台销售表现更好？ 各品类对整体业绩的贡献是否合理？ 解决方法： 通过商品销售总览分析追踪，了解品类整体经营情况，判断品类运营策略是否合理 细化追踪各品类运营情况，围绕企业经营、消费需求和市场发展综合评估品类经营表现，逐层钻取，从品类细化到单品运营追踪。 品类贡献分析：细化追踪各品类的运营表现，确保资源配置合理。 单品运营追踪：结合波士顿矩阵分析单品生命周期，优化爆款、新品及滞销品的经营策略。     总结 当电商 GMV 出现下滑时，不要急于得出结论，而是要建立一套完整的分析框架，逐步拆解： 从全平台入手，判断整体业绩走势，锁定核心影响因素。 细化至单个平台、单个店铺，逐步深入，找出问题所在。 最终落到商品维度，分析品类与单品表现，优化运营策略。 通过九数云BI，帮助你在每个环节中层层拆解，精准定位问题，及时调整运营策略，实现销售业绩的稳定提升。       /END/  

  在电商行业，数据驱动决策已成为日常运营的核心。面对复杂多变的市场环境，如何快速定位销售问题、优化经营策略，直接影响到业绩增长。 通过整体 → 日期 → 商品这一层层递进的分析路径，电商运营团队可以高效挖掘数据中的关键问题点，精准优化经营决策。 先通过全局总览，掌握整体销售趋势，快速发现异常波动的时间节点。 再聚焦某一天的具体商品运营数据，识别可能存在问题的品类或店铺。 最后深入追踪单品的销售、库存、推广等核心指标，精准定位影响业绩的关键环节。 通过这一体系化的数据分析方法，能帮助电商企业构建科学合理的经营分析路径，让运营决策更加高效精准。     全局数据总览 通过将全局数据汇总为一张战略看板，高层决策者可以一眼洞察整体数据中的不合理部分。通过分析各个销售组织的经营情况，将“客观数据 + 经营经验”结合，为老板决策提供强有力的支撑点。 无论是整体营收，还是各平台的收入情况，都能清晰展现。这样，管理层能够从“整体—渠道”视角深入洞察业务健康度，实现更加灵活、精准、可靠的营收数据呈现方式。 以冠振商贸的战略看板为例 分析企业产品平均毛利率，设立均值预警线，管理人员可以更直观地关注到低于平均毛利率的小组、品牌。     全渠道销售日报 通过搭建全渠道销售日报，以GMV为核心，按销售小组、店铺、时间等维度分析GMV的变化趋势、目标达成率以及同比环比情况，客观反映各个小组的经营情况。这使得销售小组负责人能及时看到经营结果，并作出相应调整。 同时，通过小组和店铺之间的数据横向对比，团队成员能够清楚地了解发展差距，激励团队内的良性竞争，进一步促进企业的业务增长。 以重庆萱墨为例 企业通过九数云将多店铺的数据整合到一起，实现一张看板展示所有数据，监控整体的销售情况及走势。 在晨会上，通过展示每个运营人员链接的毛利和推广数据，做到用数据说话，精准定位问题。及时发现有问题的链接，对应的运营人员需要在会后深入排查原因，并对上级透明出现问题的原因以及提供对应的解决策略。     商品销售日报 产品看板能进一步对核心产品进行全局分析，监测单品在各个平台的销售情况，突出重点产品，确保资源合理分配，进一步提升业务增长效率。 以瑟尚为例 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。   通过这一整套完整的经营数据分析体系，企业可以从全局到细节逐步深入，精准挖掘问题，并优化业务策略。九数云BI提供的数据可视化与分析能力，助力销售团队与管理层高效协同决策，推动企业实现稳健增长。   /END/        

在每一次大促活动中，如何快速准确地分析活动期间的数据，不仅能够帮助企业了解当日的推广效果，还能为后续优化和策略调整提供关键支持。 今天小九给大家带来大促推盘分析，围绕三个主题对大促活动的数据进行分析：大促昨日一览、活动整体推进、活动商品推进。     大促昨日一览 昨日的数据复盘是优化后续推广策略的基础，商家需要重点关注成交目标的完成情况以及关键运营指标，以便精准调整资源投放和推广策略。 01  成交目标达成 目前销售额是否达到预期？通过实际成交金额与设定目标，衡量活动推进情况。 02 昨日关键指标 加购人数 客单价 客单件 成交金额目标完成率 千次展现成本（CPM） 全店ROI 推广点击量 推广新访客数 推广展现量 支付买家数 通过这些指标，商家能够快速了解整体销售是否达到预期，以及每个环节的执行效果。如果加购人数和客单价较高，但成交金额没有达到目标，可能是转化率低或者支付环节存在问题。千次展现成本和ROI则可以帮助评估推广投入的性价比，避免低效的广告投放。       活动整体推进   01 正式成交达成情况 整体大促销售是否达成预期？累计成交金额与目标的完成度如何？如果出现增长乏力，需要关注推广策略是否有效、流量获取是否充足，或商品定价是否合理。 02 大促活动推盘 大促活动推盘的核心指标主要有加购件数成交金额两项，通过每一天加购件数和成交金额目标完成率，可以快速评估大促的推进情况。 如果加购件数较高而成交金额远低于目标，可能是流量没有转化为实际销售，可能需要从定价、促销手段或者用户支付流程方面进行调整。 如果成交金额目标完成率偏低，可以分析是否因流量不足（访客数较少）、转化率低（加购多但支付少）或折扣吸引力不够（客单价过高，用户犹豫购买）。     活动商品推进 在大促期间，不同商品的销售情况直接影响整体业绩，因此需要从支付推盘、加购推盘、访客推盘和产品转化明细四个方向入手，找出爆品与滞销品，优化推广资源分配。 01 支付推盘 支付数据是衡量商品销售效果的关键指标，能够帮助商家了解哪些商品受欢迎，哪些商品可能存在流量流失的问题。 以下是支付推盘的关键指标： 商品成交 成交件数达成 成交件数趋势 成交访客转化率 如果商品成交件数与目标差距较大，可以通过成交件数趋势来判断销售是否出现异常波动。成交访客转化率则可以帮助评估商品页面和购买流程是否足够吸引用户。 如果某商品成交件数较低但加购人数较高，可能是价格或促销未能有效推动转化；如果成交访客转化率低，可能需要优化详情页或促销策略。 02 加购推盘 加购量能够反映出用户对商品的兴趣，是判断商品潜力的重要指标。加购后能否转化为成交，直接影响到活动的销售表现。 以下是加购推盘的关键指标： 商品累计加购量 加购成交占比 加购成交趋势 加购访客转化率 这些指标可以帮助商家了解哪些商品加购量大但未转化为销售，可能是价格策略或者产品描述等存在问题。如果加购成交占比低，可能需要提供更多的优惠或者增加购买的紧迫感。 03 访客推盘 访客的数量和质量直接影响商品的销量。在大促期间，获取大量精准流量是核心目标之一，分析访客数据能够帮助商家精准推送相关商品，提升转化率。 以下是访客推盘的关键指标： TOP10商品访客对比 访客日趋势 搜索引导访客占比 通过TOP10商品访客对比，可以识别最受欢迎的商品，并为这些商品加大流量和推广力度；访客日趋势能够判断大促期间的热度是否持续；而搜索引导访客占比则反映了站内搜索的流量贡献，优化搜索引导能够提升转化率。 04 产品转化明细 产品转化数据可以帮助商家深入了解每个商品的表现，识别转化路径中的瓶颈，进一步优化产品的推广策略。 以下是产品转化的关键指标： 商品转化对比 商品转化明细 通过商品转化对比，商家可以找出表现优秀的商品，并重点推送；而商品转化明细则能够详细分析每个商品的转化漏斗，帮助发现潜在的优化空间。 大促活动的成功不仅仅取决于流量的获取，还在于如何高效推进推广策略、优化商品销售表现。通过昨日关键指标复盘，可以精准把握活动走势；通过整体推进分析，可以调整策略以确保目标达成；通过商品推进数据拆解，可以精准优化推广重点，实现销量最大化。 在未来的大促活动中，基于数据驱动的精细化运营，将成为商家提升竞争力的关键！       /END/  

对于餐饮产业来说，要想控制成本，提高毛利率，供应链管理和成本控制是核心竞争力。选好供应商可以确保食材品质稳定，而精细化的成本管理能让企业保持合理利润。 今天，小九将带你从成本分析、供应商管理、以及更深入的运营分析三个方面，逐步解析如何优化餐饮企业的运营策略，提升竞争力。 以下图表为九数云示例数据，非客户真实数据，不具有代表意义。     成本分析：精准计算，降本增效 01 门店成本分析 从菜品成本角度分析门店的整体成本，关键指标包括： 折前实际成本率 = 实际成本 / 流水金额 折后实际成本率 = 实际成本 / 实收金额 门店成本分析帮助餐饮企业了解每个门店的成本结构，并及时调整定价或优化菜品组合，保持盈利空间。 02 成本卡分析 与门店成本分析的总体统计不同，成本卡分析更细化，通过对各类菜品的成本进行分类统计，可以发现不同菜品的利润差异。 例如，通过成本卡，餐厅可以找出哪些菜品的成本过高，是否需要调整供应链或减少不必要的原料浪费。     供应商管理：保障食材供应的稳定性 01 供应商绩效分析 供应商的质量和供货能力直接影响餐厅的运营。重要的指标包括： 满足率 = 送货满足次数 / 送货次数 合格率 = 合格数量 / 入库数量 及时率 = 送货及时次数 / 送货次数 这些指标帮助餐饮企业综合评估供应商的稳定性和质量，及时发现问题并做出调整。通过下图可以看出，大部分供应商的合格率都可以达到很高的的水平（98%+） 02 多渠道采购策略 为了降低单一供应商带来的风险，建议采取双供应商或多供应商策略，确保稳定供货，避免供货中断造成的经营损失。     进阶分析：深度挖掘经营问题 通过以上的成本和供应链数据，我们可以进一步加工这些数据，得到“进存销分析”和“成本率分析”，为决策者提供更加深入的洞察，帮助发现成本率过高的菜品，或进货中可能出现的问题。 01 进存销分析 进存销分析专注于出入库数据，展示了进出库数量、金额及仓库余额的情况。这些数据帮助决策者合理安排下一周期的采购，确保仓库库存健康，避免库存积压或供货不足。 02 实际成本率分析 餐饮门店的菜品成本率（毛利率）是衡量店铺经营健康状况的重要指标。     门店运营分析：聚焦终端运营 不论数据分析结果如何，最终目标是帮助门店调整经营策略。因此，所有的分析工作最终要聚焦于门店的具体运营情况。 01 门店周转分析 门店能否平稳运营，不仅取决于月度流水和实收金额，还要看结余与成本的关系。关键指标包括： 周转率=总出库金额/(当月门店期初金额+实际结存金额)*2 周转天数=30/周转率 平均库存金额=(当月门店期初金额+实际结存金额)/2 平均库存数量=(当月门店期初数量+实际结存数量)/2 通过这些数据可以很好的衡量一个门店在经营过程中的净利润和成本之间的关系，也能看出来一个门店的运行是否健康平稳。 02 门店调拨分析 门店调拨分析关注从供应商到各门店的原材料分配。通过分析调拨情况，可以判断哪些门店库存过剩，哪些门店库存不足，从而更合理地安排原材料分配，减少物流成本。     成本管控分析：综合评估，优化经营策略 最后，综合所有成本和供应链数据，成本管控分析能够提供全局视角，帮助决策者发现经营中的问题。例如，通过分析各门店的成本率，可以找出经营较为健康和不健康的门店，及时做出策略调整。     总结 通过精确的成本分析、供应商管理和运营分析，餐饮企业能够降低成本、提升效率，实现盈利最大化。 借助九数云BI，餐饮企业能够将数据转化为实实在在的竞争优势，在复杂的市场环       /END/

  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/