在电商企业的实际运营中，经常会出现这样的情况： 不同城市、不同国家、不同业务线各自独立运营，每个团队都有自己的报表体系。 渠道团队关注销售额， 采购团队关注库存和成本， 财务团队关注利润和资金占用。 看似各司其职，但一旦管理层想要汇总整体经营情况，就会遇到“大麻烦”——数据口径不一、汇总口径模糊、分析效率低。 问题的核心，其实不是算不清，而是缺乏一个自上而下的数据管理与指标体系。   01 为什么独立核算带来麻烦？   举个常见的例子： 渠道团队的利润报表，只算到商品销售额减去广告成本。 采购团队的利润表，会额外扣掉采购成本和物流费用。 财务团队的利润核算，则还要考虑关税、仓储、资金利息等要素。 于是，同样一个月的利润，在三张报表里可能得出三个完全不同的数字。 一旦要向管理层汇报整体经营情况，只能临时拼凑结果，既低效，也容易误导决策。   02 自上而下的解决思路：统一底表   要把“各算各的”变成“一套底表、多人共用”，可以按 数据整合 → 数据清洗 → 数据分发 三步落地。   第一步：数据整合 在电商企业里，订单、广告、物流、ERP、财务等数据往往分散在不同平台。要做整体分析，必须先把这些数据汇总到一起。 实现方式： 自动取数：九数云支持通过多种方式获取主流电商平台（淘宝、京东、抖音、拼多多等）及跨境平台（亚马逊、虾皮、Lazada、Shopify） 等的订单、广告、交易、售后等数百项数据。 多种对接方式：API 授权、RPA 机器人取数、电商 ERP 直连、本地 Excel 文件夹同步、数据库对接（SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL 等），均可实现。 系统对接：除平台数据外，还能直接连接 ERP、OA、OMS 等业务系统，打通订单、采购、物流全链路。 这样，企业无需再手工下载报表或拼接 Excel，而是每天自动完成取数、清洗和更新报表，保证数据完整、统一、可追溯。 第二步：数据清洗 清洗的核心是统一口径 + 映射统一，让所有团队在同一标准下看数据，避免“同名不同义”。 口径统一 由商业分析/财务牵头，渠道、采购、运营共同确认关键指标。例如： 退款率：区分未发货、已发货或全口径，并统一按退款发生时间还是支付时间计算。 物流成本：明确是否含头程/尾程、关税及分摊逻辑（按订单、SKU体积/重量或收入比例）。 广告指标：ACOS、ROI如何与真实利润挂钩，以及归因窗口期（如点击后X天内成交）。 收入确认：明确收入口径，是按支付成功还是发货完成计算，是否包含运费、优惠券、税费，确保各部门对收入的一致理解。 映射统一 SKU、店铺、渠道、区域等基础维度用映射表标准化，避免同一产品多种编码、同一渠道多种名称。 最终，这些规则被固化到分析表的逻辑中，企业的核心指标真正实现了“算一次、用全局”，为后续的自动化报表和决策支持打下坚实基础。 第三步：数据分发 同一套底表，服务不同角色。数据经过标准化治理后，不再需要各部门重复加工，而是沉淀为可复用的分析层：订单底表、广告花费底表、运费账单底表等，在此基础上，再构建统一主题宽表：收入、成本、费用、税费、资金占用等字段齐全，可追溯到单订单/单品。 通过数据宽表，底层数据实现一次治理，团队即可统一调用，开展更深入的分析。 采购团队：结合库存周转、单品毛利和在途/在库结构，识别“高销量低利润”或“高利润低周转”的 SKU，制定补货优先级和淘汰清单。 财务团队：直接调用统一利润底表，逐级归因收入—成本—费用—税费—资金成本，快速生成利润报表，实现跨渠道的标准对账。 管理层：通过“集团驾驶舱”掌握全局，对比不同国家、城市、业务线的利润结构，并能一键下钻到异常点，明确问题出在广告、物流、价格带还是品类结构。   03 总结   统一数据底表的价值，不只是提升效率，更在于推动经营理念的转型。 广告投放，不该只停留在曝光和点击，而要结合 ROI 与真实利润； 选品，也不能只看销量，而要关注单品的利润贡献； 库存周转，更不仅是供应链的考核指标，而是直接关系到资金占用和财务健康。 当所有团队都在同一张利润底表上“对话”，财务、渠道、采购和管理层才能在同一指标下协同，决策也更有依据。 电商行业正在进入精细化阶段，统一底表和指标体系，才能让每一份投入和产出清清楚楚。谁能先跑通这套逻辑，谁就能更快做出精准决策，赢得主动。     /END

在企业经营中，很多管理者常会数据迷茫——看着一堆营收、成本、利润数据，却看不清业务增长的核心驱动因素，也摸不准潜在风险在哪里。   其实，经营分析不是简单的数字罗列，而是需要借助专业财务模型，将零散数据转化为决策依据。小九今天就为大家拆解经营分析必备的 6 大财务模型，从理论到实操，帮你快速提升业务洞察力。       SWOT分析模型 SWOT 分析是企业经营分析的 入门工具，通过四个维度梳理企业内外部环境： S（Strengths，优势） 是企业内部的核心能力（如技术专利、品牌口碑）； W（Weaknesses，劣势） 是内部的短板（如供应链薄弱、资金短缺）； O（Opportunities，机会） 是外部环境中的有利因素（如政策扶持、市场需求增长）； T（Threats，威胁） 是外部的潜在风险（如竞品冲击、原材料涨价）。 01应用场景 企业制定年度经营计划前，全面评估自身资源与外部环境； 新业务立项时，判断项目可行性与风险点； 遭遇业绩瓶颈时，找到突破方向或规避风险的策略。 02实例使用 假设某连锁奶茶品牌 A 计划开拓三线城市市场，用 SWOT 分析如下： 优势（S）：有成熟的产品配方，供应链可覆盖周边省份，单店运营成本比竞品低 15%； 劣势（W）：在三线城市品牌知名度低，缺乏本地化营销团队； 机会（O）：三线城市奶茶消费增速达 25%（高于一线城市 12%），租金成本仅为一线城市的 1/3； 威胁（T）：本地已有 3 家区域奶茶品牌占据 40% 市场份额，且主打 “低价 + 本土化口味”。   基于分析结论，品牌 A 可制定策略：优先选择租金低的商圈开店（借机会 O），用成本优势推出 高性价比套餐（扬优势 S），联合本地 KOL 做营销（补劣势 W），同时推出 “本土化口味新品”（应对威胁 T）。       PESTEL模型 如果说 SWOT 是 内外兼顾，PESTEL 则专注于外部宏观环境分析，从 6 个维度拆解影响企业的外部因素： P（Political，政治）：政策法规、税收政策、政府稳定性等； E（Economic，经济）：GDP 增速、通货膨胀率、居民可支配收入等； S（Social，社会）：消费习惯、人口结构、文化价值观等； T（Technological，技术）：新技术迭代、专利保护、数字化水平等； E（Environmental，环境）：环保政策、碳中和要求、资源稀缺性等； L（Legal，法律）：劳动法、行业监管条例、知识产权法等。 它能帮企业提前预判外部环境变化，避免 踩坑，抓住长期趋势。 01应用场景 企业布局跨区域 / 跨行业业务时，评估目标市场的宏观环境； 制定长期战略（如 3-5 年规划）时，识别外部机遇与风险； 应对行业政策变动（如环保新规、税收调整）时，制定适配策略。 02实例使用 假如某新能源车企 B 计划进入欧洲市场，用 PESTEL 分析关键因素： 政治（P）：欧盟对新能源汽车的补贴政策，但要求 2025 年后本土零部件占比不低于 60%； 经济（E）：欧洲多国通胀率达 8%，居民购车预算收缩，但新能源汽车贷款利率比燃油车低 2 个百分点； 社会（S）：欧洲消费者环保意识强，80% 的受访者愿意为新能源汽车多支付 10% 的价格； 技术（T）：欧洲充电桩覆盖率达 70%，但对电池续航和快充技术要求高； 环境（E）：欧盟要求 2035 年起禁售燃油车，且汽车生产过程碳排放需降低 30%； 法律（L）：欧盟《新电池法规》要求电池需标注碳足迹，且支持回收利用（回收率不低于 90%）。   基于分析，车企 B 需调整策略：在欧洲建立零部件工厂（满足本土占比要求），研发高续航电池（适配技术要求），在宣传中突出 低碳生产（契合环境与社会需求），同时推出 “低首付 + 长分期” 方案（应对经济压力）。       杜邦分析法 很多企业会遇到利润增长了，但不知道“为什么增长”，“为什么营收涨了，利润反而降了”。杜邦分析法就是解决这类问题的 利器。它的核心是将净资产收益率（ROE） 拆解为三个关键指标的乘积：   净资产收益率（ROE）= 销售净利率 × 总资产周转率 × 权益乘数 销售净利率（利润 / 营收）：反映 卖产品赚不赚”，体现产品溢价能力和成本控制水平； 总资产周转率（营收 / 总资产）：反映 资产用得效率高不高，体现资产（如厂房、设备、资金）的运营效率； 权益乘数（总资产 / 净资产）：反映 杠杆用得合理不合理，体现企业的负债水平（乘数越高，负债越高）。   通过拆解，能精准定位利润增长 / 下滑的核心原因 —— 是产品不赚钱，还是资产用得差，或是杠杆加太多。 01应用场景 分析企业盈利能力变化的核心驱动因素（如季度 / 年度 ROE 波动）； 对比竞品的盈利模式差异（如 A 企业靠高净利率赚钱，B 企业靠高周转率赚钱）； 制定利润提升策略（如净利率低就优化成本，周转率低就盘活资产）。 02实例使用 假如某家电企业 C 2023 年 ROE 为 15%，2022 年为 12%，用杜邦分析法拆解如下：   基于分析，企业 C 的核心动作应是盘活闲置资产，如将未投产厂房出租（增加租金收入），或加速新产线落地（提升营收），进一步拉动 ROE 增长。       波士顿矩阵 企业旗下常有多个产品 / 业务线，如何判断哪些是现金牛，哪些是潜力股，哪些是拖油瓶，波士顿矩阵（BCG 矩阵）给出了答案。   它以市场增长（纵轴，反映市场潜力）和 相对市场份额（横轴，反映竞争地位）两个维度，将产品分为四类：   明星业务：高增长、高份额 —— 需要投入资金支持，但未来会成为 现金牛 现金牛业务：低增长、高份额 —— 不需要大量投入，能持续产生现金流 问题业务：高增长、低份额 —— 有市场潜力，但竞争弱势，需判断是否加大投入 瘦狗业务：低增长、低份额 —— 不赚钱甚至亏损，应考虑放弃或转型 它的核心价值是资源优化配置—— 用现金牛的钱，养明星和有潜力的问题业务，砍掉瘦狗业务。 01应用场景 企业梳理产品矩阵，制定资源分配策略（如预算倾斜、人员调配）； 评估新业务的发展阶段，确定运营重点（如明星业务抓增长，现金牛业务抓利润）； 淘汰低效业务，聚焦核心赛道。 02实例使用 假如某快消企业 D 有四个产品线，用波士顿矩阵分析如下：   通过调整，企业 D 将资源集中在 明星 + 现金牛”业务，不仅减少了亏损，还让高端益生菌 6 个月内市占率提升至 32%，成为新的增长引擎。         本量利分析（盈亏平衡点分析） “卖多少件产品才能不亏？”“降价 10% 后，销量要涨多少才能保持利润不变？” 本量利分析（CVP 分析）就是解决这类 “量本利” 关系的工具。   它的核心是找到盈亏平衡点（BEP）：即 “销售收入 = 总成本” 时的销量 / 销售额；超过这个点，企业开始盈利；低于则亏损。 01核心公式 总成本 = 固定成本（如租金、工资，不随销量变）+ 变动成本（如原材料，随销量正比例变）； 盈亏平衡点销量 = 固定成本 /（单价 - 单位变动成本）； 盈亏平衡点销售额 = 盈亏平衡点销量 × 单价。 它能帮企业精准测算 安全边际，避免盲目定价或扩产。 02应用场景 新产品定价时，测算不同定价下的盈亏平衡销量，判断定价合理性； 制定销售目标时，明确 “保底销量”（盈亏平衡点）和 “盈利销量”； 评估成本变动（如原材料涨价）对利润的影响，制定应对策略（如提价、降本）。 03实例使用 假如某服装品牌 E 推出一款新款羽绒服，成本与定价数据如下：   固定成本（设计费、厂房租金）：50 万元； 单位变动成本（面料、人工）：300 元 / 件； 定价：800 元 / 件。   第一步：计算盈亏平衡点销量 单价 - 单位变动成本 = 800 - 300 = 500 元（单位边际贡献，即每件赚的 “毛利”） 盈亏平衡点销量 = 50 万 ÷ 500 = 1000 件   第二步：计算安全边际 若计划销售 1500 件，安全边际 = 1500 - 1000 = 500 件，意味着 “即使销量少卖 500 件，也不会亏损”，安全系数较高。   第三步：应对成本变动 若原材料涨价，单位变动成本升至 350 元，新的盈亏平衡点销量 = 50 万 ÷（800 - 350）≈ 1112 件。此时可选择 “提价 50 元至 850 元”，将盈亏平衡点拉回 1000 件，保持利润稳定。         现金流发动机 很多企业 “利润好看，却活不下去”，核心原因是现金流断裂—— 利润是账面数字，现金流是真金白银。   现金流发动机模型，就是通过梳理经营活动现金流、投资活动现金流、筹资活动现金流三大板块，判断企业的造血能力、输血能力 和 失血风险：   经营活动现金流（核心）：反映企业主营业务的 造血能力”如销售回款），持续为正才健康； 投资活动现金流：反映企业对外投资或资产处置（如买设备、卖厂房），短期为负可能是 扩产，长期为负需警惕； 筹资活动现金流：反映企业 “借钱” 或 “还钱”（如贷款、分红），为正意味着 “获得资金”，为负意味着 “偿还资金”。 它的核心价值是 守住生命线—— 经营现金流是 “主食”，投资和筹资现金流是 辅食，主食不够，再靠辅食也难长久。 01应用场景 评估企业短期偿债能力（如能否按时发工资、还贷款）； 判断企业业务的健康度（如利润正但经营现金流负，可能是 “应收账款太多”，有坏账风险）； 制定资金规划（如旺季储备现金，应对淡季支出）。 02实例使用 假如某制造业企业 F 2023 年现金流情况如下：   经营活动现金流：+800 万元（主营业务回款 700 万，政府补贴 100 万）—— 造血能力强，主营业务健康； 投资活动现金流：-500 万元（购买新生产线 400 万，投资子公司 100 万）—— 短期为负，是为了未来扩产，属于合理投入； 筹资活动现金流：-200 万元（偿还银行贷款 150 万，分红 50 万）—— 偿还旧债 + 分红，未新增负债，财务风险低； 期末现金余额：1000 万元（期初 500 万 + 800 万 - 500 万 - 200 万）—— 现金储备充足，能应对 6 个月以上的固定成本支出。   基于分析，企业 F 的现金流健康度高，可继续推进新生产线建设，同时无需担心短期资金压力；若未来想扩大投资，还可通过 适度贷款（筹资现金流为正）进一步提升产能，无需依赖外部融资。         结语 经营分析是基于专业模型的科学决策：SWOT 帮你摸清家底，PESTEL 帮你看透外部，杜邦分析帮你拆解利润，波士顿矩阵帮你优化产品，本量利帮你算清盈亏，现金流模型帮你守住生命线。   但要注意，模型不是孤立使用的，比如用 SWOT+PESTEL 做战略规划，用杜邦分析 + 现金流模型评估盈利质量，才能形成从分析到决策的闭环。     /END/  

美团是一个综合性的生活服务平台，扎根于本地生活服务领域，为消费者构建起一站式的便捷生活服务体系，涵盖外卖、酒店预订、旅游、到店餐饮、电影票、休闲娱乐以及零售等多种生活服务场景。   美团管家·智能版是美团专为旗下合作商家打造的移动店铺管理软件，帮助商家高效管理店铺的各项事务，如订单处理、菜单调整、价格更新、会员营销、外卖管理等。   目前这两个平台，均向商家提供收入、订单、曝光、评论等多维度数据，并提供数据导出功能，供运营者深入分析。     01 九数云BI直连美团数据   传统方式下，餐饮企业需在平台的店铺后台分别下载数据，再手动在Excel中整合清洗，耗时且易出错。现在，通过九数云BI的数据连接功能，商家可以更高效地获取「美团」和「美团管家·智能版」数据，并进行自动化整合分析。   以美团为例： 进入数据连接市场，新增「美团」数据源 选择业务类型“外卖/团购/到店广告”，并点击授权   登录美团账号后，同意授权，并可看到左侧数据列表 点击「同步数据源」，可将全部数据同步一次   美团数据后台可同步以下数据： 外卖数据（非接单）：订单详情、展示费率、商家对账、备餐时间、门店评价、门店评价评分等 团购数据：美团平台指定门店点评内容、团购订单结算明细、已验券码查询等 到店广告数据：cpc门店分日报告   美团管家・智能版数据后台可同步以下数据： 收银报表数据：营业收入与资金报告、结账、菜品销售、支付结算等 菜品库数据：包含菜品、套餐等数据，如套餐编码、套餐名称、品牌、售卖价、套餐内分组信息 订单数据：包括堂食、外卖等各类订单信息，涵盖订单基本详情、商品销售明细、支付情况、优惠使用等，类似美团平台订单明细数据 经营数据分析报表：呈现销售额、订单量、平均客单价等关键经营指标数据     02 美团数据分析场景   流量分析 流量是门店吸引客户的入口，了解流量来源和转化效率对于经营至关重要。流量的核心指标有： 曝光：曝光人数、访问人数、曝光访问转化率 售卖：售卖人数、访问售卖转化率、消费人数 收藏：打卡人数、收藏人数、取消收藏人数、累计收藏人数   交易分析 交易数据揭示店铺的整体经营表现和销售趋势，商家可以通过以下维度进行深入解读： 售卖：售卖金额、售卖次数、客单价 消费：消费金额、消费次数、客单价 团购：团购售卖金额、券数、客单价；团购消费金额、券数、客单价   根据交易指标，定期监控客单价趋势，分析产品组合和促销活动的效果。例如针对低客单价的用户，推送个性化优惠，提高单次消费金额。定期推出返现和积分活动，鼓励用户增加消费频次。   商品分析 商品的表现直接决定店铺的竞争力。分析商品的访问、购买和售后数据，可以帮助商家明确哪些商品详情页、描述促销等信息需要调整或优化。   商品访问：访问次数、访问人数 商品购买：购买券数、购买人数、访问-购买转化率 商品核销：核销券数、核销人数、核销金额、撤销核销券数、撤销核销人数、撤销核销金额 商品退款：退款券数、退款人数、退款金额   星级分析 店铺的星级评分直接影响平台排名和用户的购买决策，主要的星级评分有： 美团：星级、口味分、服务分、性价比分、环境分 点评：星级、口味分、服务分、环境分 通过监控以上评分，帮助商家及时发现问题，从服务、环境、口味等不同方面进行优化。   ROS评分分析 ROS分是商户在美团上的经营状态综合评分，主要根据套餐种类、优惠力度、信息丰富程度、服务质量、推广动作等几个方面的表现来衡量，代表经营质量。根据经营动作，ROS分可能上升或者下降。   评价分析 评价分析能帮助商家精准理解顾客的反馈，及时改进服务和产品。 全部评价数：展示用户的整体反馈数量，有助于了解评价的覆盖面。 好评：通过分析好评内容，总结店铺的亮点并强化优势。 差评与中差评：需及时跟进并处理负面评价，通过回复客户和优化服务来挽回用户体验。 对比不同时期的评价变化，制定针对性客户关怀策略，如提供专属优惠或礼品，提升客户满意度。     03 总结   外卖与团购业务现在已经成为餐饮企业重要的营收来源，其运营效果高度依赖于精准的数据支撑。   通过九数云BI的数据连接功能，餐饮商家可以免去数据下载的烦恼，搭建自动化数据分析模型，构建多维度经营看板，及时精准把握店铺的经营状况，并找到提升店铺表现的切入点。从ROS评分、流量、交易、商品结构、星级到评价，每个维度高效的数据管理和精细化运营，能够帮助商家在美团平台上脱颖而出。   九数云BI为餐饮企业提供全面的数据支持，帮助他们提升运营效率和客户满意度。如果你希望更深入地了解九数云BI的美团数据连接功能，可以联系我们，或参考相关的帮助文档。   /END

对于电商企业的财务人员来说，每天要面对各种繁杂的工作：算计润、算绩效、对账、催款、出报表，但老板最关注的只有一件事——我这个业务/产品到底赚不赚钱？   不同的企业业务逻辑不一样、出单量差异大，但是财务报表往往千篇一律、不接地气，老板看不懂，业务人员也算不明白。   如果你不知道该给公司老板和合伙人提供哪些财务报表，可以参考这篇文章。九数云BI总结了多家电商公司制作财务数据看板的经验，提炼出8个看板，快速传递财务状况，帮助老板快速掌握企业经营状况并做出决策。 经营月报（平台、店铺、项目口径） 周报或日报（销售额、退款额、日利润） 毛利和利润报表（分产品/链接/订单） 利润保本测算/盈亏测算/定价测算报表 快递费核对报表（对单号、对重量、对运费） 库存核对报表（出入库核对） 运营提成/绩效考核 工资核算报表     01 经营月报表   电商公司的月报是管理层了解业务运营状况、发现问题并制定策略的重要工具。月报通常以平台、店铺或项目为口径，涵盖销售、运营、财务、客户等重要维度数据的核心指标。 销售额：按平台（如淘宝、抖音）、店铺（如旗舰店、折扣店）、项目品类（如服装、家居）拆分 订单量：总订单量、客单价、件单价 成本：采购成本、物流成本、推广费用 利润率：总毛利润、总毛利率、总净利润、总净利率 同比/环比变化：与上月、去年同期对比 月度完成率与赛马排行榜     02 经营周报或日报   电商公司的日报和周报是管理层监控短期经营状况、快速响应问题的核心工具，需聚焦实时性高、波动性强的关键指标，如销售额、订单量、退款额、日利润、转化率、访客数等关键指标。 销售额：当周/日总销售额，按平台（淘宝、抖音等）、店铺（如旗舰店、折扣店）、项目品类（如服装、家居）拆分 订单量：总订单数、客单价、件单价 退款额：当日退款金额、退款率（退款订单数/总订单数） 日利润：粗略估算的毛利润（销售额－当日可分配成本，如推广费、物流费） 流量数据：UV（访客数）、PV（浏览量）、跳失率 转化率：整体转化率、关键页面转化率（如首页→商品页、购物车→支付） 推广效果：当日推广费用、ROI（销售额/推广费）、CPC（点击成本）     03 产品/链接/订单的毛利和利润报表   电商卖家面对的是多样化的产品组合和品类，不同品类的产品毛利率、成本结构和表现差异显著：一些高销量的产品毛利可能较低，而一些毛利高的产品销量不佳。   为了保持竞争优势，卖家最好能实时监控每个品类和单个产品的毛利情况，还要能够精算出具体是哪个产品导致了毛利下降： 毛利率：支付金额-商品成本 毛利率（扣退）：支付金额-商品成本-扣退 毛利率（扣退-推广费）：支付金额-商品成本-扣退-推广费 毛利率（扣退-推广费-快递）：支付金额-商品成本-扣退-推广费-运费     04 利润保本测算或者盈亏测算，定价测算   合理的定价策略不仅能提升产品竞争力，还能确保利润的最大化，在这个过程中需要考虑产品成本和其他多种因素，如退货率、平台佣金、物流运费等。   九数云BI可以进行自动化的定价测算，基础逻辑是通过预期的利润率（根据企业自己的目标设置）倒推出最终售价。举个例子，某公司定价测算的具体公式如下：单件利润 = 售价 - 退货 - 成本 - 平台佣金 - 仓储费 - 物流运费   产品定价测算 通过参数调配推广费率、退货率、佣金、仓储费，能够根据卖家期望的利润率，测算出保底售价，供定价参考！   产品定价看板 通过科学合理的定价策略，商家可以在保证利润率达到预期目标的情况下，不断优化定价策略，灵活应对市场变化。   破价监控看板 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，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，加强渠道管理和防止窜货。       05 快递费核对报表   规模大、发货量大的电商企业，每个月快递订单量就高达数十万乃至数百万，细微的偏差都会给公司带来比较大的经济损失，需要及时和快递公司交涉。   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。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，确保整体成本控制。       06 库存核对报表   库存核对从总体入手，能分析库存变动、结构，能让老板掌握库存整体情况，辅助重要战略决策。从细节着手，主要包括订单和发货数据金额产品核对，售后表和退货数量金额产品核对等。   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，确保ERP和财务系统中同步的信息无误。 库存盘点核对 制定库存盘点计划，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分析。 库存结构分析 通过关键指标（如库存量/销售量/周转天数）将商品分类管理，帮助管理者快速识别不同商品的库存健康状态，并采取针对性措施。       07 运营绩效考核   为了激发员工的潜能，提高业绩水平，电商企业大多会采用薪资+提成的核算机制，使运营团队更加积极主动地推广产品。   运营薪资提成看板针对不同产品性质、人员岗位自定义运营提成方案，将老品、新品、甚至爆品的推广，与运营主管和运营人员强绑定，支持使用者自定义修改提成比例、月度目标等，调整出最适合自己企业实际情况的提成数据看板。     08 工资核算报表   薪酬构成相对复杂，可能会包括基础工资、津贴、考勤扣减增发、分红、提成、社保公积金缴纳方案、专项附加扣除、其他增发/减发、个税扣除、离职补偿 等部分。   通过自动化工资核算，确保工资发放的准确性；通过《工资发放看板》，给企业管理者实时展示员工工资发放的各项数据和进度，确保薪资管理透明高效。     以上是九数云BI总结的电商企业老板常规的报表需求，从以上8个角度切入，财务人员可以制作出各类自动更新的财务数据看板，电商企业老板也能实时看到自己的运营情况，做出正确决策。   /END

  在很多企业里，库存是最容易被忽视的资产。仓库大门一关，货堆得整整齐齐，老板心里似乎就有了一种“安心感”：货都在这儿，不怕没得卖。 但事实恰恰相反。库存可能是企业里最“危险”的资产。它悄无声息，却持续吞噬着企业的资金和利润： 卖不出去的货，慢慢变成呆滞库存，最后不得不折价甚至报废； 备货不足时，可能导致断货、失去销售机会； 库存信息不清晰，导致采购、销售、财务各说各话，企业决策被蒙在鼓里。   很多老板意识到问题后，最常见的反应是：“做几个指标看看。” 于是，仓库、财务、运营各拉一堆报表：库存周转率、存货金额、毛利率、动销率、滞销率、销售预测偏差率……数字看得人眼花缭乱。问题是——这些指标真的有用吗？ 库存分析，其实不用搞得很复杂。真正的王道，是先理清三个最基本的问题： 1、我们的库存结构是什么？ 2、这些库存的库龄是多少？ 3、仓库里的货和账面上的数对得上吗？     01 库存结构分析 你可能会觉得奇怪：库存不就是一堆货吗，怎么还要讲结构？其实，库存结构分析的重点在于把货进行“分类”，分清楚了结构，才能避免一刀切，更方便地进行管理。   例如，按照过程控制和风险控制来分，可以分为三类： 原材料：用于生产的投入品，它们决定了未来的生产能力 在产品：正在生产流程中的半成品，它们反映了生产进度 产成品：已经生产完成、可以直接销售的产品，它们直接决定销售收入和现金流   除此之外，还可以按照以下6个维度来分： 按价值大小：用 ABC 分类，把精力集中在金额占比最高的少数物资上 按重要性：区分关键与非关键库存，保证核心物资不断供 按周转速度：划分动销、慢销、滞销，辨别哪些是现金流，哪些是风险 按需求特性：恒定需求与季节性需求分开，避免淡季大规模积压 按物理属性：易耗、耐用、易损、保质期品，决定储存方式和清理策略         02 库龄分析 光知道库存的结构还不够，还必须知道库存的时间维度。因为库存的风险并不是体现在“数量”，而是体现在“时间”。 库龄，简单来说就是库存物品在库时间的长短。它揭示了“货品在仓库里待了多久”，也间接揭示了库存的健康程度。 短库龄：意味着库存周转快，说明货物是健康的 长库龄：意味着货物销售不畅或使用不及时，风险逐渐增加 超长库龄：意味着库存已经接近呆滞，可能永远转不成现金   01库龄划分   不同企业对库龄与库存价值的管控程度不同，常见的划分方式为 0—30天：新库存，属于正常 31—180天：正常库存，处于合理流转区间 181—365天：风险库存，需要重点关注 365天以上：呆滞库存，几乎没有流动性，需要清理 也会有企业划分得更细，如0–30天、30–60天、60–90天、90–120天、120–150天、150–180天，以及180天以上，这种分层不是固定的，而是一个通用的参考框架（例如快消行业可能以“天”为单位划分，而机械制造行业可能以“月”甚至“季度”为单位）。   02库龄表的编制   把库存按在库时间整理成表格，就是库龄表了，它可以让库存的健康状况一目了然。编制步骤是： 1、明确时间维度：记录每批货的入库时间，按照划分的库龄区间归类 2、统计数量与金额：按照库龄区间分类，汇总库存的数量和金额，以便看到占用资金和占用空间的情况 3、结合库存结构：把库龄表与库存结构结合，分析每类库存在不同库龄下的情况，发现潜在风险 4、动态更新：库存每天在变，库龄表也要随时更新，才能反映最新库存状况，支持决策       03 库存盘点 到目前为止，我们已经有了结构和时间的分析，但这还不够。为什么？ 因为库存数据只是账面数字，只有经过盘点，才能确认这些数字是否真实。 账实一致：仓库里的货和系统里的数是否一致？ 发现损耗：是否有过期、损坏、丢失？ 确认价值：哪些货物还能卖，哪些已经变成废品？   01盘点的方式   抽盘：抽取部分SKU检查，效率高，但只能发现局部问题。 全盘：对全部库存进行逐项核查，零售行业通常每月一次，制造业至少季度一次。 动态盘点：结合信息系统，随时监控关键SKU。     02库存判定与库存清理   盘点之后，我们可以结合库龄库存周转、销售等数据，对库存进行判定。例如： 长期无销量：超过90天未售出的商品； 库存周转率低：商品流转停滞，周转率低于 1； 销售贡献不足：占用仓储和资金，但销售贡献不到5%。 动销率：有销量的SKU占比低于30%，说明商品结构需要优化； 滞销天数：当前日期减去最后一次销售日期超过 90 天，应立即启动清库计划； 库存周转率：销量 ÷ 平均库存量持续走低，要警惕成本滚雪球效应。   举个例子，泉州市小田甄陶文化有限公司，日常在售sku有30000+，日常识别无效库存的流程是:1）呆滞时间很长、或近期销售数量只有几单、库龄很长总共出单数很少的，识别为「疑似无效商品」2）进一步核对商品上架记录，有则判定为「无效商品」3）对无效商品进行分级，做出相应的处理策略     对于无效库存的清理，主要有2个方法 直接移除：计算移除费用与清仓销售可能获得的利润对比，如果移除成本低于清仓损失，直接移除商品 清仓销售：结合库存数量、库龄、售价、广告投入、平台费用、退货率等因素，测算清仓销售的预期利润，并与移除成本比较，选择最优处置方案     04 总结 库存分析表面上有一大堆指标和方法，但真正的核心逻辑其实很简单：抓住结构、库龄和盘点三个基本点，再用各类指标去做延伸。 存货结构清楚，才能避免混淆，快速定位问题所在； 库龄分析到位，才能区分优质库存和滞销库存，预防风险积压； 定期盘点清理，才能确保账实相符，让资产高效流转。 这三步，看似朴素，却是库存管理的根基。无论企业大小，掌握好这三点，库存管理就能从混乱走向清晰，从被动走向主动。   /END/

  支付宝是蚂蚁集团旗下的全球领先数字支付与生活服务平台，依托云计算、大数据和区块链技术，为用户提供安全便捷的支付、理财、信贷、生活缴费等服务，截至2025年，支付宝已连接超10亿用户和数千万商家，成为全球最大的移动支付平台之一。   通过支付宝数据，商家可以： 查看支付金额，计算客单价、订单量等核心指标，判断交易趋势； 对接数据实现自动对账，减少人工误差，优化资金流管理； 进行优惠券、满减券的计算与核销，判断活动 ROI； 识别高价值用户（如高客单价、高频消费群体），进行用户分层并优化服务。     01 九数云直连支付宝数据   对于计划深入分析支付宝平台中卖家账户数据的用户，九数云BI提供数据直连功能，支持直接与支付宝平台对接，获取相关数据。   九数云BI连接支付宝平台数据，主要有3个步骤： 支付宝端设置：获取 APPID、开发者私钥、支付宝公钥 九数云端配置：进入数据连接市场，新增支付宝数据源，填入以上信息 同步数据：获取支付宝中全部数据，并自动刷新 具体的操作，大家可以参考帮助文档 >>帮助文档        02 九数云+支付宝数据分析场景   1）电商对账 传统的电商对账，通常是财务人员去后台下载数据，再使用Excel手动汇总核算，这种方式不仅繁琐，而且效率低下。九数云BI直连支付宝数据，让财务人员免去下载数据的烦恼，数据更新周期从小时级缩短至分钟级；通过搭建自动化对账模型，财务人员对账耗时可以从月级缩短至小时级。   再多的店铺、再复杂的情况也能立即出报表，节约人力成本！ 核对总收入：将收入额与公司内部ERP系统或电商平台销售报表的总销售额进行交叉验证，确保基础数据无误 核对扣除费用：将月账单或收支明细中的支出项与支付宝账单中的扣款记录一一匹配，核对软件服务费（佣金）、积分、消费券、营销推广费、保险（运费险）、仓储服务费用等的消耗金额与账单扣款是否一致 核对其他费用：核对退款、罚款/赔付、运费、价保扣款等费用是否与账单一致 将最终结算金额与支付宝账单中平台打入的净入账金额进行比对，确保对账无误   经营分析 通过自动同步支付宝的交易数据、企业的CRM数据、销售额数据，企业可以构建实时更新的经营仪表盘，随时掌握销售额、订单量、客单价等核心指标的动态变化。   当支付宝数据出现异常或者经营数据出现异常，如退款率突增、大额交易异常波动等情况，还可以通过“智能预警”功能及时发现业务波动。       03 总结 支付宝不仅是支付工具，更是电商卖家的数字化经营中枢。对于高成长型卖家来说，借助支付宝开放的API接口和九数云BI的数据直连能力，能加快财务对账和经营分析效率，分析决策快人一步！对于企业来说，借助九数云连接账单数据与其他系统数据，能将数据进行统一管理，打破数据孤岛。   如果您对九数云的「 支付宝」数据源感兴趣，可以联系您的对接销售开通试用或者直接购买使用。     /END  

  在不少企业里，财务和业务的沟通常常出现“鸡同鸭讲”的局面： 财务总说：“利润下滑了，要控制成本。” 业务却反驳：“销量增长很好啊，怎么会亏？” 两者其实都没错，只是关注角度不同。财务关注的是报表上的最终结果——利润增加还是减少；而业务看的是过程中的具体动作——销售、推广、采购等是否到位。 这种“结果和动作之间的脱节”，促使了进阶的财务分析—经营分析需求的产生。 那么经营分析到底是什么？和传统财务分析有什么差别？该怎么落地实施？应该怎么今天一篇给你讲明白！ 01 什么是财务分析   财务分析是指通过企业三张报表（资产负债表、利润表、现金流量表），对企业的收入、成本、费用、利润、资产和负债等进行分析，从而判断企业盈利能力、财务健康状况和资源使用效率。 它回答的问题主要包括： 企业利润是增还是减？ 哪些成本或费用占比过高？ 毛利率、净利率和去年相比有何变化？ 你可以把财务分析理解为一个结果指标，只告诉你企业经营结果是什么，而不涉及任何的经营指导   01财务分析常用的数据指标 财务分析常用指标包括： 例如，一家餐饮企业去年净利润是 800 万，今年只有 600 万。财务分析会告诉你：利润下降 200 万，其中原材料成本增加了 80 万、人工成本上升了 50 万、门店租金涨了 30 万，其余为其他费用增加。而不会告诉你为什么增加，怎么办。   02财务分析常用的工具   杜邦分析法 用于分解企业的净资产收益率（ROE），找出利润变化的具体驱动因素。 ROE = 净利率 × 总资产周转率 × 权益乘数   Z-score 模型 财务风险预测工具，用于衡量企业破产或财务困境的可能性。通过对企业营运资金、留存收益、息税前利润（EBIT）、资产规模和销售额等关键财务指标进行综合计算得到一个Z-score值，过低则破产风险高   现金流量折现法（DCF） 通过预测未来自由现金流，并折现回当前，估算企业价值。 02 什么是经营分析   经营分析是指通过对企业日常运营中的关键业务数据（如销售、库存、生产、渠道、客户、营销等）进行拆解和跟踪，找出影响利润和业绩的具体环节，从而指导企业做出改善动作。 它回答的问题主要包括： 为什么销售额增加了，但利润没有同步提升？ 哪些产品卖得快，哪些产品滞销？ 广告投放的钱花到哪里去了，效果如何？ 库存是不是过高，资金是不是被占用太多？ 你可以把经营分析理解为动作指标，它不仅告诉你结果是什么，还会解释“为什么会这样”，并进一步提示“接下来该怎么做”。   01经营分析常用的数据指标 经营分析常用指标包括： 举例： 还是那家餐饮企业，今年净利润比去年少了 200 万。财务分析只能告诉你“原材料和人工成本增加了”，但经营分析会进一步拆解： 原材料成本增加，是因为某几道新品采购量大，但销量并不好，导致浪费； 人工成本上升，是因为新开的三家门店上座率不足，员工利用率低； 租金上涨，是因为某些选址不佳的门店收入覆盖不了成本。 这样，经营分析不仅解释了“为什么成本增加”，还指出了“问题具体出在哪里”，让管理层知道下一步应该在哪些动作上优化。   02经营分析常用的工具 漏斗分析法：将客户从“接触 → 兴趣 → 购买”的过程分层拆解，帮助识别转化率低的环节。 结构拆解分析：把整体收入或利润拆分为产品线、区域、渠道等维度，判断哪些环节贡献度高、哪些环节拖后腿。 对比分析（横向/纵向）： 纵向看不同时间段的趋势变化，横向对比不同门店、不同地区或不同渠道的表现，发现差距。 关键指标看板（KPI Dashboard）： 把动销率、库存周转、客单价、转化率等核心指标可视化，帮助管理层快速发现异常波动。 03 财务分析到经营分析2步法   财务分析到经营分析不是某个模型一套就能解决的，它是一项系统工程，既不只是财务部门的任务，也不是某个分析工具就能直接落地的。要真正实现转变，必须做到 两个层面：   01第一步：搭建框架 经营分析的落地，前提是企业管理本身是有序和科学的。如果企业管理混乱，财务部门往往需要在企业“一号位”的支持下，推动各部门逐步形成分析习惯。   一二三法则： 一：经营分析是一号位工程，需要最高领导支持。 二：经营分析必须结合两个视角——财务视角（结果）+ 经营视角（动作）。 三：基于责、权、利三方面布局分析框架。   框架思路： 不同企业没有现成模板，可以结合 SWOT、波特五力等方法，找到自身的历史问题、当下困境和未来机会，搭建适合自己的经营分析框架。 在框架中，财务部门侧重效益分析与结果总结，业务部门深挖业务过程，其他职能部门提供专项分析，最终共同汇总形成集团级的业绩分析。   02第二步：深入细节 框架只是方向，真正的价值在于深入业务细节，找到经营过程中的核心问题。 财务分析多看结果，如收入、成本、费用、利润； 经营分析则要下沉到业务过程，比如品牌的坪效、客流、转化率、促销效果等。 核心维度可归纳为“三个关注”： 经营效益：是否赚钱（如营业额实现率、综合毛利率、费用率）； 经营效率：赚钱的快慢（如存货周转率、人均劳效、坪效）； 经营能力：可持续赚钱的能力（如商品周转率、库存天数、淡旺季库存管理）。 只有通过持续追踪细节指标，并随着业务变化不断迭代，经营分析才能真正落地，帮助企业实现从“看结果”到“抓动作”的升级。   ★   希望今天的解释能够让你看懂什么是财务分析，什么是经营分析！ 九数云财务分析模板，涵盖盈利能力分析、发展能力分析、杜邦分析等50+可视化看板，如果您感兴趣的话可以扫描下方二维码联系小九一对一服务。                                                                         /END/

  巨量千川是字节跳动旗下巨量引擎推出的官方电商广告平台，主要面向抖音电商生态与直播间与短视频带货场景，能够将广告投放与店铺交易数据直接关联，帮助商家在内容电商中实现“看播—互动—转化”的完整闭环。 通过巨量千川，商家可以： 精准定向潜在消费者，获取直播间流量； 实时监控核心经营指标，如成交额、客单价、观看人数、GPM 等； 基于投放效果不断优化广告策略，实现 人群、内容、投放、交易 的一体化管理。 九数云现已支持巨量千川数据直连，帮助商家高效管理和分析直播间推广数据。       直连巨量千川数据源 1）进入数据连接市场，新增「巨量千川」数据源。如下图所示： 2）「点击授权」进入授权页面。输入自己的账号及密码登录巨量引擎账号。 3）需要选择授权数据的范围： 当前用户部分账户：选择需要授权给本产品的账户数据； 当前用户全量账户：将用户名下的全量账户权限都授权给本产品； 选择好后，点击「同意授权」。如下图所示：       核心分析场景 通过对接巨量千川数据，商家可以围绕 直播带货和短视频推广 构建完整的分析体系，快速掌握直播间运营情况，优化排品和投放策略。典型的四大分析模块包括：   自播总览 支持日期、环期、店铺多维筛选，直观展示直播成交金额、客单价、退款金额、观看人数、GPM、新增粉丝等核心指标，帮助商家全面评估自播效果。   直播间转化效率分析 通过转化漏斗与趋势分析，明确从曝光到观看、下单的转化链路，结合自然流量与广告流量占比，评估投放效果并优化资源分配。   直播效果分析 聚焦直播趋势、时段和场次，帮助商家识别高效直播时段，比较不同场次表现，提炼最佳直播节奏与内容策略。   直播商品分析 直播商品分析通过对商品销售TOP10、商品场次及商品直播销售数据的分析，找到直播间偏好的商品，帮助优化商品组合、定价策略和推广方式，提升整体销售表现。       总结 在电商快速发展的今天，抖音直播和短视频投放已成为商家增长的关键。九数云BI直连巨量千川，不仅解决了部分商家数据分散、口径不统一的痛点，更让广告投放效果实时可见、可衡量、可优化，帮助商家在激烈的竞争中把握流量红利，实现持续增长。 如需开通巨量千川数据直连，请联系九数云产品顾问获取更多支持。                                                                       /END/  

在零售行业，竞争正变得前所未有激烈。一方面，线上渠道的流量红利逐渐见顶，获取用户的成本不断上升；另一方面，线下门店仍是品牌与消费者接触的重要触点。面对“全渠道”成为标配的趋势，企业必须学会在复杂的业务网络中，通过数据找到新的增长空间。 然而，零售企业的一个共性难题是：业务体量越大，数据孤岛问题越严重。线上和线下渠道割裂，营销、供应链、财务之间难以拉通，导致经营决策缺乏统一依据。要真正走向精细化运营，构建一站式数据分析平台已成必然选择。       九数云BI零售行业解决方案 九数云BI助力零售企业搭建一站式数据分析平台，实现从数据采集、处理融合、指标体系搭建到业务分析的全链路打通。通过统一的数据平台，企业可以在电商运营、全渠道精细化营销管理、资金管控等多个维度实现协同，提升决策效率和管理精度。 01 底层设计：数据源整合 零售企业的数据来源极其复杂： 前端渠道：电商平台（天猫、京东、抖音、拼多多）、自有商城、线下门店POS系统、会员CRM； 中端运营：广告投放后台（巨量广告、腾讯广告）、客服系统、社交媒体数据； 后端支撑：ERP（采购、库存）、WMS（仓储）、TMS（物流）、财务系统。 这些数据分散在不同系统里，格式不统一，更新周期不一致。过去依赖人工导出表格汇总，不仅耗时，还容易出错。 九数云支持通过多种方式，将不同平台的数据统一接入。比如： 电商平台通过官方 API 实时拉取订单、退货、广告数据； 线下门店系统通过 RPA 自动采集数据，解决部分系统缺少标准接口的问题； 财务数据则可以通过数据库直连方式接入，保证资金类数据的准确性。 这样，企业可以实现“全域数据采集”，不管数据存放在哪个系统，都能统一汇聚到一个底座中，成为后续分析的基石。 02 中层设计：指标体系搭建 数据整合完成后，企业需要建立一套统一的指标体系，把“战略目标—业务流程—执行动作”串联起来。在零售企业中，指标体系通常围绕“人、货、场、资金”四个核心展开： 业绩指标：销售额、订单量、客单价、转化率，帮助管理层监控整体业绩走向； 商品与库存指标：动销率、周转天数、滞销率、缺货率，直观反映商品健康度； 会员指标：新增会员、活跃度、复购率、生命周期价值（LTV），支撑会员精细化运营； 财务指标：利润率、资金占用、现金流健康度，帮助管理层把握资金安全。 先基于企业战略路径拆解指标，再结合业务部门的日常场景进行归类，最终沉淀为“分析指标—分析维度—主题关系”的企业级指标库。这让不同层级都能看同一套数据口径： 决策层能掌握全局趋势； 管理层能监控执行情况； 执行层能直面细节任务。 03 中层设计：数据处理与融合 有了指标体系，还需要把数据处理和融合，才能真正落地到业务分析。 首先是数据清洗与标准化：不同平台对“成交额”的定义不同，有的包含运费，有的剔除优惠，如果不统一口径，分析结果就会南辕北辙。 其次是跨表单融合。真正的业务分析往往需要打通不同环节的数据： 把会员ID和订单关联，才能做复购率与生命周期分析； 把广告投放数据与销售拉通，才能算清 ROI； 把库存与采购结合，才能进行缺货预警与供应链优化。 04 顶层设计：业务分析与应用 当底层的数据整合与中层的指标体系、数据处理全部打通后，企业才能真正进入“数据驱动业务”的阶段。顶层的价值在于，把复杂的数据转化为易懂的洞察和可执行的决策。 很多零售企业的痛点高度相似：会员运营如何提升复购？新品上市如何监控投放效果？库存如何做到既不积压也不缺货？九数云BI将这些高频痛点沉淀为 30+精细化运营模板，包括会员分析、动销监控、门店对比、供应链优化、资金健康度等。企业可以直接复用，不必从零搭建，降低实施成本。 商品管理：动销监控、单品利润分析、滞销预警； 门店运营：区域对比、单店排名、坪效分析； 供应链与库存：周转率优化、缺货预警、供应商绩效； 会员运营：分层管理、LTV 分析、复购率追踪； 财务与资金：利润率分析、资金占用监控、现金流预测。       九数云BI零售行业案例   中博美家 中博装饰凭借良好的口碑与完善的运营体系，已在全国发展超过百家门店，随着门店规模扩大，集团深刻的意识到一城一策、因地制宜才是门店复制的关键，需要赋能门店管理者销售、管理能力，用数据“武装”每一位管理者。引入九数云后，中博装饰打通业务系统、钉钉花名册、OA审批、绩效系统，实现五大核心看板： 1）区域产值进度：大区/战区/门店一图掌握 2）渠道费效比：高效渠道精准识别，优化投放 3）人员编制测算：用数据配人、定目标、保增长 4）职能结构分析：管理层梯队可视，及时补位 5）审批效率分析：流程堵点自动预警，提升组织效率 数据实时更新、权限自动分发、手机钉钉随时查看，真正做到“人人用数据管理门店”，夯实千店管理的数字底座。   艾肯网络科技 艾肯网络科技旗下拥有 50+ 家直营网咖门店，过去财务与运营数据分散在多个系统，核算复杂、追溯困难。借助九数云搭建统一数据平台，实现美团、抖音、线下零售等多渠道财务数据的一体化管理，同时支持门店、会员、商品多维度的实时分析。总部和门店管理者能够随时掌握经营状况，提升财务核算准确性与运营管理效率，实现连锁网咖的精细化、数字化经营。   顺鼎商贸 顺鼎商贸拥有200+门店、400+导购人员，在数字化过程中遇到了数据汇总难、处理难、反馈沟通难的3大问题，通过九数云统一了多源数据，搭建 1）销售业绩监控系统：分解目标到门店商品，按同比每日对齐； 2）商品补货通知系统：用库存预警模型，结合数据判缺货、高低库存； 3）绩效落地体系：考核导购库存、陈列，强化执行。 用这三大数字化体系，最终解决了管理经验难复制、数据滞后等问题。       总结 九数云一站式数据分析平台的价值，在于真正让企业做到 数据驱动经营： 打破数据孤岛，形成统一的经营视图； 搭建标准化指标体系，让业务和财务对齐； 借助行业化模板，加快落地速度，快速见效。 在竞争激烈的零售赛道，能把复杂的数据体系梳理清楚，并高效应用于业务的企业，才能在未来的增长中抢占先机。                                                                       /END/  

  2025年9月19日，九数云迎来一次重要的产品更新。新版不仅在界面上进行了全新升级，操作方式也更加简洁高效，还在交互体验与性能表现上实现了跨越式提升，让数据分析真正做到 “更快、更轻、更强大”，全面释放数据价值。 由于本次更新后操作路径会有所调整，我们特别为您准备了 「新版快速上手路径」视频，建议您联系我们提前查阅，快速适应新版本的使用体验。         升级亮点   01新增数据中心   全新的数据中心，提供统一管理和治理组织数据资源的中枢，供数据分析师和管理员创建和管理共享数据集。 数据中心包含数据准备和数据目录，为企业处理/管理数据提供更多能力，减少企业在公共数据建设上的重复投入。 数据准备：提供企业级数据处理协作空间 数据目录：根据业务需要，将不同数据源的数据分类打包，再通过权限进行分发   02新增空间/优化项目功能   项目和空间的协作能力全面提升，支持在文件间快速切换与保存，提高编辑效率。 空间：面向多用户数据资产的协作管理平台，支持跨部门、跨角色用户在同一空间内开展同业务域的数据分析与协作工作，是权限管理的最小单元。 项目：项目是业务分析的最小管理单元和交付单元，一个项目对应一个完整专题分析，实现特定业务场景下数据文件的独立管理与协同开发。 在一个空间内，分析表、仪表板、故事板等资源可以围绕业务问题灵活组合，真正实现多人协同分析。 项目中的分析流程如下图所示：   03优化数据门户   数据门户为企业提供统一的仪表板查询入口，解决企业内仪表板分散存储的问题。支持在「高级设置-门户管理」中管理列表结构并分配用户查看权限。 * 原数据目录改名为数据门户，位置如下图   04图表Pro全新上线   本次升级大幅强化了可视化能力，新增径向图、堆积玫瑰图、分区柱形图等图表类型，扩展支持极坐标系与地理坐标系，并提供图表尺寸、颜色、柱宽等细节配置，同时优化地图能力，新增美国地图，为用户带来更丰富、更灵活的图表呈现方式。 注： 仅对新企业内测开放，老用户可等待兼容升级问题后切换。   05仪表板支持不同布局模式   默认仪表板采用非自由模式，支持磁吸布局与傻瓜式拖拽，组件自动吸附、单层管理，画布高度也会随组件扩展，3分钟即可完成规整布局。 此外，也可以在画布中勾选自由模式，即可允许自由拖拽、调整组件位置和大小。   06仪表板编辑状态功能优化   编辑界面支持触发组件联动、钻取、筛选等交互动作，用户在制作仪表板时更加灵活高效。     更多功能点优化 本次产品更新共计在数据连接、数据中心、空间与项目、分析表、图表、复杂表格、仪表板、数据门户 8大模块 进行了 47个细项优化，致力于帮助用户实现操作更简便、权限更清晰、功能更强大的产品体验。 由于文章篇幅有限，完整的更新内容请参考：2025-09-19 更新日志      使用差异点 为确保您能够顺利使用新版产品，我们特别提示：本次更新对部分功能入口及操作方式进行了调整，包括数据源入口位置、数据导入方式、项目管理机制、跨项目数据表引用以及中间图表/分支表的使用等，例如： 我们对分析表结构进行了优化：删除了中间图表/分析表，升级后原有的分支表会自动完成拆分，避免冗余结构带来的管理复杂度。 与此同时，新增的 “拆分分析表” 功能，支持将公用步骤快速抽离，生成公共父表，不仅让分析逻辑更清晰，也有效提升了整体计算性能和运行效率。 建议您在使用前仔细查阅新版操作指引，以便快速适应新流程；如有进一步问题，亦可联系您的专属服务管家获取支持。     /END/    

张伟是一家区域销售团队的业务员，手上同时负责着 20 份客户合同。每天，他都要花大量时间在微信群里追问： 财务，这个合同开票了吗？ 供应链，订单什么时候能发货？ 客户回款到账了吗？ 这些信息分散在不同部门的Excel表里，更新不及时，他只能靠不断催问来掌握进展。合同签完了，却常常卡在执行环节。既影响了客户体验，也让张伟的工作效率大打折扣。 这种情况在不少企业都存在：销售、财务、供应链各自记录数据，最终再通过Excel人工汇总。 管理层需要全局视角，掌握各区域、各团队的合同执行情况； 一线业务员则需要随时了解自己名下合同的发货、开票和回款进度。 然而，在数据割裂的情况下，部门之间的信息沟通常常滞后，导致执行效率受阻。     九数云解决方案 01 业务订单执行监控 业务员在与客户达成签单意向后，需要持续跟踪合同的执行情况。合同执行通常包括：合同、开票、到款、发货、收入。 通过对多个记录状态的表进行合并，如果合同在每个表中都有记录，且数据达成合同约定数据，意味着合同已经执行完成，业务员无需跟进，直接转到售后进行处理。 通过九数云整合多个状态表单，企业能够将分散在各部门的数据合并，自动生成合同执行看板。业务员无需再问其他部门，可以直接在看板上快速筛选出尚未执行完成的合同，做到心中有数、行动有据。 例如： 发货金额未达成 → 业务员主动联系供应链，催促发货 开票金额未达成 → 业务员联动财务，加快开票进度 回款金额未达成 → 业务员对接客户，及时催收回款 数据透明后，责任清晰，业务执行效率显著提升。 02 自动化推送，数据直达决策层 除了业务员的一线跟进，管理层同样需要定期了解整体执行情况。 九数云支持与企业微信、钉钉、飞书等业务系统集成，只需在分析表中配置自动化步骤，就能实现： 定时自动推送仪表板链接至指定的管理人员； 决策层点击即可查看最新执行情况。 无需反复催报和人工汇总，信息触达高效便捷。不管是管理层还是业务员，都能在第一时间掌握合同执行动态，快速发现问题并采取措施。   ★   通过订单执行看板与自动化推送，九数云能够帮助企业实现： 数据透明：合同全流程状态一目了然 责任清晰：未完成环节直接定位到对应部门 决策高效：管理层实时掌握，快速反应 让数据真正成为业务与管理的共同语言，推动企业经营更高效、更精细化。数据透明，执行高效。 /END/

在餐饮行业，加盟模式早已成为快速扩张的主流路径。但随着门店数量的增加，总部与加盟商之间的博弈与协同也逐渐暴露出问题，若不解决，很容易拖垮品牌的口碑与发展节奏。 那么，餐饮加盟体系面临的核心挑战是什么？九数云又如何帮助总部破解难题？ 痛点一  数据分散，总部监管难 在加盟模式下，各门店可能使用不同的收银、库存、会员系统，甚至依赖各类表格进行人工记录。这导致数据割裂、口径不统一、上报延迟，总部难以实时掌握整体经营情况，。   九数云解决方案 九数云支持直接对接主流餐饮收银、进销存和会员系统，帮助总部打通各门店间的数据壁垒，实现数据互通。 平台自动汇总多门店的销售额、客单价、菜品销量、库存等核心指标，形成统一的数据口径，避免不同门店“各算各的”情况。 通过实时更新的可视化看板，总部能够随时掌握各门店的真实表现，实现“看得见、比得准、调得快”的数据监管。 痛点二  分润与对账复杂，效率低下 加盟模式下，总部与加盟商往往采取不同的分账模式：按销售额、利润阶梯、区域政策差异化结算。但传统人工对账效率低、错误率高，往往需要数周才能完成，影响资金周转与合作体验。   九数云解决方案 九数云支持灵活配置多种分润模式，例如固定比例、阶梯分成或保底+分成，并可按门店类型、商品类目、促销活动设定差异化规则。 例如，直营门店可按照营业额的 60% 上缴总部，普通加盟商则按照 65% 分润，而新品推广期间的菜品还可以额外提取 3% 用于营销基金。 通过九数云BI灵活配置规则，餐饮企业能够将订单、支付、成本等数据自动拆分并归集到总部与加盟商，实现自动化对账，减少人工错误。同时，总部与加盟商可实时共享结算结果，结算周期大幅缩短，财务透明度和合作效率显著提升。  痛点三  顾客体验不一致，执行力难保障 在实际运营中，总部往往要求统一的菜品标准、统一的营销方案和统一的会员体系。但加盟商在执行层面容易打折扣，最终造成顾客体验参差不齐，品牌力受损。    九数云解决方案 针对执行不到位的问题，九数云从菜品、营销活动和会员三个维度提供数据化监管。 菜品成本监管 通过建立“菜品类别—菜品—品项”的利润核算模型，将利润核算到每一道菜品，并结合销量、成本、退单、库存等数据，输出菜品损耗排行、利润排行、绩效排行，形成可指导决策的菜品成本利润分析。 营销活动分析 系统能够实时追踪优惠券的发放与核销情况，并通过图表对比不同活动的营收贡献，帮助总部快速评估执行效果，及时优化不理想的方案。 会员分析 九数云整合POS交易、线上平台、会员系统和营销渠道数据，建立统一ID体系，对会员规模、复购率、生命周期价值进行全维度监控，为总部的精准营销和品牌发展提供依据。   ★   餐饮加盟体系要做大做强，总部必须对各门店的数据进行统一管控。无论是解决数据分散、信息延迟的问题，还是确保菜品、活动、会员体系的标准执行，抑或是提升分润与对账的效率与透明度，都离不开一套强有力的数据中台。 九数云BI通过多系统打通、统一监管以及灵活配置分润，帮助总部真正做到“看得清、管得住、算得准”。让加盟管理更透明，让品牌发展更安心。 如果你的加盟体系也正面临这些挑战，不妨试试九数云，用数据让管理更简单，让增长更稳健。 /END/

在数字化转型加速的背景下，企业对人力数据的实时掌控和深度分析提出了更高的要求。 作为国内领先的人力资源管理软件服务商，乐才主要服务于连锁餐饮等服务业企业，以智能化排班与精细化考勤为切入，核心业务覆盖排班考勤、薪酬保险、组织人事等模块，通过数据集成与智能分析优化企业用工效率。为企业提供覆盖招聘、考勤、薪资、入离职等在内的一体化人力资源管理解决方案 九数云作为高成长型企业首选的SaaS BI工具，支持直连「乐才」获取人员信息、考勤、入离职、薪资等核心数据，帮助企业打通人力与经营数据，实现实时、可视化的人力管理与决策分析。 01 直连「乐才」数据源 授权乐才账号需要「接口密钥」、「公司 ID 」两项信息，需要联系乐才客户经理获取。 1）进入数据连接市场，新增「乐才」数据源。如下图所示： 2）在弹窗中填写相关信息，填写好后，点击「确定」。如下图所示： 3）新增数据成功，在左侧会获取到数据列表。如下图所示： 02 九数云人事分析场景 通过直连乐才数据，企业可以在九数云构建多维度的人事分析场景，每个分析场景都可在九数云中进行可视化展示，支持自定义调整，实现实时数据驱动的人事管理决策： 人员信息分析 全景掌握员工规模、部门分布、岗位结构，辅助组织架构优化与人才画像构建。 考勤分析 监测出勤率、加班率、请假情况，量化人效表现，支撑合理排班与考勤合规。 入离职分析 动态跟踪人员流动趋势，直观呈现新入职与离职情况，帮助优化招聘与留人策略。 薪资核算分析 拆解不同部门、岗位的薪资结构，洞察人力成本构成与优化空间。 通过九数云直连「乐才」，企业的人力数据不再孤立，管理者可以在统一的数据平台上实时洞察员工信息、考勤表现、入离职动态及薪资结构，从而实现科学决策与精细化管理。让人力资源从传统的管理职能转变为可量化、可优化的核心资产，为企业数字化转型提供坚实的数据支撑。 /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高地。除了日均 300 亿次曝光的“种草笔记”，直播带货也正在成为品牌和商家不可忽视的重要销售渠道。 不同于图文种草，直播间的流量波动和用户行为变化往往在几分钟内发生。想要在这场实时竞争中占得先机，必须用数据支撑决策——从源头接入全链路数据，到指标体系梳理，再到看板可视化呈现，形成一个高效闭环。   01 数据接入：采集直播全链路信息 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API的的方式进行小红书数据整合，没有API 接口的数据，也可以采用excel导入的方式，补齐关键数据，进行更深度、跨平台的内容整合分析。   02 分析思路与核心指标：投流转化的“坐标系” 在小红书直播场景中，数据分析的重点在于把握用户行为的实时波动。用户可能因为一个爆款单品、一次互动回应、一次秒杀活动而瞬间改变购买决策。相比于图文种草，直播对数据追踪的要求更高，必须在分钟级就能看到全链路的变化。 因此，直播投流转化的核心指标体系，可以进一步结合小红书生态的特征，覆盖流量、成交、商品、用户、渠道等维度，形成可追溯、可优化的分析框架： 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。 这一指标体系不仅能帮你快速复盘单场直播的表现，还能横向对比不同达人、不同商品、不同投放策略的效果，为下一步优化提供依据。   03 看板呈现：从实时监控到复盘对比 在小红书直播间，流量高峰可能只持续几分钟。运营团队如果只等到复盘才发现问题，往往错过了最佳的干预时机。因此，看板需要覆盖“实时监控 + 事后复盘”两个场景。 结合分析思路，我们能够搭建一张完整的直播转化卡板，既能让商家看清一场直播的整体效果，也能下钻到达人、商品、渠道等细分维度。 01 趋势分析 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。 流量趋势：监控直播间观看人数、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。 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。 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 排行榜分析 达人排行：按成交额、件数、客单价、ROI 进行多维排名 SPU 排行：成交额最高、件数最多、复购率高的商品 03 成交明细 每单的下单时间、商品、价格、支付状态退款数据（时间、金额、原因）达人佣金结算记录 通过这些可视化模块，运营团队可以在分钟级掌握投流情况，而不是等到复盘才发现问题。   04 结语 投流的核心不在于“花钱买曝光”，而在于“花钱买转化”。只有打通数据接入、指标体系和看板呈现这条完整链路，品牌才能真正跑通「种草—互动—转化」的闭环。 小红书的用户更年轻、更注重内容体验，他们愿意为“信任”与“价值”买单。通过数据驱动，品牌不仅能提升单场直播的成交率，更能沉淀长期的用户资产，让每一笔预算都花在刀刃上，真正做到在小红书实现“投得准、转得高”。 /END/  

一套系统，穿透十年利润追溯、支撑一小时决策响应、赋能三十省精准运营，计算任意时间跨度的历史数据，九数云助力数据驱动核心生产力，在数据中洞见未来。               ———某电商企业 财务总监   01 财务管理痛点   在传统财务管理模式下，数据滞后、决策脱节是企业普遍面临的问题。 困局一：海量报表与人力瓶颈的矛盾 “现在六大平台，一个月有385张报表，财务只有两个人，靠人已经解决不了，必须赶紧上系统” 面对多个电商平台、多个报表来源与数据口径，财务团队需反复下载、整理、核对。一旦报表格式变化或操作出错，整条数据链就可能中断，导致财务数据失真、利润分析失效。 困局二：利润核算的“黑盒” “侦破产品利润是电商一个非常大的难题” 传统财务软件仅支持总账层级核算，无法细化到订单或SKU；平台数据口径又常与企业财务逻辑不一致，管理者只能看到“总体盈利”，却无法判断具体哪些产品或渠道赚钱，哪些在亏。决策只能靠经验，难以量化评估。 困局三：数据滞后，业务决策反应迟缓 “一个月核完账，发现广告花多了，但钱已经烧出去了。” 财务滞后于经营，企业难以做到事前预警。无法精准定位销售、广告、退货等问题，区域运营策略也就难以及时调整，错失最佳时机。   02 BI如何破解电商财务的核心困局   某电商企业用数据重塑财务价值。依托九数云BI，构建起集成、高效、智能的数据体系，让财务从结果记录者变为增长推动者，实现了从看清楚 → 算准确 → 管得动的三重跃迁。 突破一：构建“可穿越周期”的利润核算模型 企业团队建立了规范的数据操作流程：数据何时下载、从哪里下载、由谁负责、如何留档，全部清晰明确，确保业务数据输入环节标准可控。 通过九数云BI连接各团队存放原始数据的共享云盘（或数据库），自动抓取、整合来自各个平台、各个店铺的报表，将财务人员从重复性的劳动中解放出来。 企业围绕订单明细、费用分摊逻辑与SKU层级，在九数云BI中固化核心计算逻辑（如成本分摊规则、平台费率表），形成“利润计算模型”。 突破二：大促“小时级”决策响应体系 从“看完日报再讨论”到“边看边决策”，大促期间每个小时都是机会窗口。 在618、双11等关键节点，销量、广告投放、利润表现每小时都可能影响大局。九数云BI支持小时级刷新，帮助企业把握实时机会窗口，提升决策效率。 突破三：省市区“三维穿透”驱动区域增长 企业基于九数云BI，搭建了省-市-区三级拆解的数据架构，实现销售、退货、广告投放效果的地理维度下钻。通过跨层级整合分析，支撑区域利润、广告ROI和退货率的精准优化，指导市场策略落地。   03 构建业财一体化的看板体系   BI的价值在于嵌入业务流程，提供可落地的行动洞察。企业坚持“问题导向”的建设思路，围绕三大核心问题设计每块看板： 看板的使用者是谁？ 要解决什么业务问题？ 决策流程是什么？ 这一思路确保了BI系统不再是高层概览数据的“展示型工具”，而是一个深入销售、运营、供应链、财务、人力等多个职能部门的“业务作战系统”。每一个看板都紧贴实际场景需求，真正成为驱动一线执行与管理优化的工作平台。 01 销售与运营：从“凭感觉”到“看数据” 场景一：绩效支撑 实时展示核心绩效指标，销售团队可精准追踪目标完成情况；人力资源依此评估运营人效、构建画像库，优化人岗匹配，提升留存率与业绩稳定性。 场景二：广告投流优化 运营可依托九数云BI实时监控主推商品全链路数据，包括流量、点击、加购、转化、广告ROI与日利润。通过以下三点动态优化广告： 广告ROI阈值下调价与渠道分配； 优化商品组合，实现流量引导与利润变现； 实施跨平台错位推广策略：如高客单聚焦京东/抖音，高性价主攻拼多多。 最终实现测品周期大幅缩短、组合产品毛利提升、跨平台GMV增长。 场景三：价格管控与内部协同 在实际管理中，企业不同店铺间同一SKU的售价经常出现差异，轻则影响品牌形象，重则侵蚀整体利润。为解决这一问题，企业依托九数云BI搭建了全域价格预警看板，对所有SKU在各平台、各店铺、各链接的售价进行实时扫描与自动监控。 一旦某SKU售价偏离设定区间，系统即刻标红预警并触发通知，运营可在10秒内快速核查处置，替代过去“人盯人”的低效巡检。该模块不仅能及时发现异常价格，更具备“防错”能力，有效规避调价未还原、员工私自降价等情况，守住价格底线。 目前，该系统已实现价格一致性达标率98%+，在提升运营效率的同时，成功遏制了多平台价格内卷，重建用户信任，筑牢品牌护城河与利润防线，让企业的价格策略真正落地到每一个渠道末端。 场景四：售后问题深度溯源 企业通过九数云BI系统构建三级退货治理引擎； 退货数据按“仅退款（发货前取消）—发货后签收前退货—签收后退货”三个环节进行拆解， 退货原因为一级、二级、三级分类， 结合销售地理位置等多维度进行交叉分析。 这一体系化的数据分析机制，帮助企业精准识别退货高发环节与背后原因，驱动产品改良（如包装升级）、仓配优化（如前置分仓）、营销策略调优（如区域定向投放），最终实现售后成本下降、客户留存率提升，用数据重塑售后治理的效率与价值。 02 供应链与库存：打通全链路信息流 场景一：端到端库存追踪 企业基于业务全流程，构建了端到端库存履约链黄金看板，一张图贯通“销售预估 → 库存管理 → 计划下单 → 交货质检 → 在途销售 → 妥投/退货”关键环节。 通过对各节点数据的实时监测和比对，系统可快速识别调拨在途损耗、质检滞留、发货超时等履约异常，驱动智能补货引擎实现秒级响应，能够有效避免断货导致的链接权重下滑与广告浪费，同时降低滞销风险，在风险预警与成本控制之间找到最优解。 场景二：自动化运费对账 企业将各快递公司的报价表（按目的地、重量、时段）录入系统，建立标准运费价格库。九数云BI可根据每笔已发订单的收货地址和重量，自动计算出应付运费，并与快递公司月结账单逐单比对。每月可追回上千元错收费，直接提升利润，同时加强对物流供应商的监督与管控。 03 财务管理：构建实时、透明的“资金驾驶舱” 场景一：公司经营情况总览 每次经营分析会，打开看板就能直观看到： 利润是否达标 哪些产品表现突出 仓储是否存在风险 做到“有总有分、一目了然”。一旦发现问题，相关负责人可快速定位到对应模块，查看数据、说明原因，并记录在案，作为后续策略调整的依据。管理层也能持续监控关键指标变化，真正实现业务与财务的协同联动。 点击对应柱状图的年月，即可钻取查看当月所有产品销售利润等情况。 场景二：全局资金监控 九数云BI实时汇总公司在各电商平台（如拼多多、抖音）的货款账户、广告账户、保证金账户，以及各银行账户的每日余额，实现资金全域可视。企业能清楚知道，每一天每个账户里有多少钱。 场景三：自动化税务数据准备 九数云BI会根据预设规则，为店铺数据和银行流水打上“双标签”，并依据店铺与公司主体的归属关系表，自动将各店铺销售额归集到对应的纳税主体名下。财务能清楚知道每个主体下关联了哪些店铺，各自的销售额是多少，后续对外报税就非常方便。 “双标签”数据架构 财务总监在项目中引入了基于会计复式记账思想的“双标签”数据架构。该方法借鉴了财务系统中“借贷平衡”的基本原理，将每一笔业务事件拆解为“价值从哪里来、流向哪里去”的双向标记（Debit / Credit）。 以一笔简化销售交易为例： 场景四：内置的自动化内部审计 为保障数据模型的准确性与一致性，每个看板都配备了“检查仪表盘”，自动筛查明显异常的数据，并及时提醒业务或维护人员核查逻辑。 例如，系统会自动识别“销售额小于零”或“成本小于零”的异常订单，提示可能存在计算错误。 这一机制如同一位7×24小时在线的审计员，持续监控与校验数据，从源头保障财务数据质量，其效率与覆盖面远超人工抽查。 这些看板是专为业务日常使用设计，核心目的是帮助运营清晰核算每一笔订单的利润，提升数据透明度与信任感。 运营可按月份筛选订单，查看利润明细，遇到异常订单时，可进一步追溯利润构成和计算逻辑。看板中的字段与店铺后台销售明细一一对应，支持逐笔对账、逐列核查，方便业务自行验证数据准确性。 同时，业务每月也会配合财务进行利润对账，通过看板校对整体计算逻辑，确保口径一致、数据可靠。看板支持历史数据回溯，不同时间段的数据都可随时查询和验证。 由于绩效直接基于利润数据计算，业务曾多次抽查核对数据的有效性和准确性，现已高度认可看板结果，日常决策与绩效核算均依托该系统完成。       总结 在传统模式下，财务往往是一个“事后记录员”，数据滞后、信息割裂，难以支持业务快速决策。而该电商企业的财务部门在九数云BI的支持下，这一角色正在发生深刻转变。 从手动做报表到数据自动汇总、从费力核算利润到实时监控毛利、从各部门各说各话到业财口径统一，用实践证明：当财务真正掌握一套“自动化、可穿透、能追溯”的数据系统，才能从“算得清”走向“看得懂、管得住、决策快”。 这正是财务部门从成本中心向价值创造中心转型的关键所在。 /END/

在数据分析过程中，灵活筛选数据是提高效率的关键。今天，我们将介绍如何通过九数云的参数功能，帮助用户在仪表板中通过自定义的参数筛选数据，从而实现精准的查询，例如： 我们希望通过搜索框输入商品名称（例如“可乐”），可以快速查询到有关商品的数据。 在看板中输入【可乐】后，系统会自动查询出百事可乐和可口可乐的相关数据，展示这两款商品的各项信息。       什么是参数？ 简单来说，参数就是一个可以自定义的变量。参数就像一个“空白值”，你可以给它设置不同的值。比如，在仪表板中，你可以输入一个商品名称或日期，系统就会根据这个值自动筛选和更新相关数据。 举个例子，如果你设定了参数为“可乐”，系统会自动显示所有关于“可乐”的数据。如果你把参数改成“雪碧”，显示的就会是“雪碧”的数据。 除了筛选外，参数还支持动态计算结果值、动态计算排名等，更多参数管理的介绍及用途可以参考小九往期的文章 参数功能详解       与筛选框的区别是什么？ 01 保持排序结果 用户有一张各品类服饰的销售额数据表，希望能够按照销售额的大小进行排名。 在使用参数后，选中品类后，仍能够按照该品类的销售额进行降序排名的重新计算！ 区别于筛选器效果：如果在仪表板中添加筛选器，筛选出某个品类时，只能展示出其在所有品类的排名，无法对我们选中的品类重新进行排名，如下图： 02 模拟模糊筛选 在某些场景下，下拉复选框是麻烦的，例如你要从一个下拉框中选择包含“USB”的商品名，整个列表里有 50 多个带“USB”的商品，当你使用下拉复选框时只能一个一个翻着选，非常低效，但是如果使用参数，输入USB就可以进行模糊筛选。       如何设置？ 首先，我们需要准备一个商品数据表，其中包含商品名称及其他用户需要的信息字段。数据源示例：   1.  新增图表 首先，需要新增一个图表，这个图表将显示需要被筛选的商品数据。 点击「+」，选择新增图表，选择一个明细表，然后拖入需要展示的字段（如商品名称、创建时间）。   2. 新增参数 我们新增一个“商品名称”参数，允许用户输入特定的商品名称来筛选数据。   3.  在图表上方增加筛选步骤 接下来，我们需要在图表上方增加一个筛选框，供用户输入商品名称。添加筛选器并与新建的“商品名称参数”进行绑定。 通过这个筛选框，用户输入商品名称后，图表中的数据将自动更新，以显示对应商品的相关数据。   4. 新建仪表板，新增图表和控件 为了更好地展示筛选功能，我们可以新建一个仪表板，并在其中添加多个图表和控件。 在新建仪表板后，将之前创建的图表和文本框拖入仪表板中，完成布局。   5. 绑定参数 将文本框绑定「商品名称参数」，这样当用户输入商品名称时，图表的数据会自动根据输入条件更新。   6.效果实现 至此，当你完成所有步骤后，系统就能在仪表板中实现通过商品名称进行筛选查询的功能。当用户在输入框中输入【可乐】时，仪表板会自动展示百事可乐和可口可乐的相关数据，用户可以随时查看这些商品的销售数量、库存等关键信息。       总结 灵活的筛选功能不仅能够提升数据查询效率，还能帮助企业根据不同需求快速调整运营策略。 这种动态筛选功能适用于各类商品分析、销售报告、库存管理等场景，能够帮助管理者更好地掌握实时数据和趋势变化。通过九数云的参数功能和图表绑定，企业可以在更细化的层面上提升数据的实时性与准确性，从而做出更有针对性的决策。   /END/  

          在数字化转型加速的背景下，企业对财务与经营数据的实时掌控和深度分析提出了更高的要求。作为中国领先的企业管理软件服务商，金蝶为不同规模企业提供了包括ERP、财务管理、供应链管理等在内的一体化解决方案。 九数云作为高成长型企业首选的SaaS BI工具，现已支持直连金蝶管易云、精斗云、云苍穹、云星辰、云星空等多个业务系统数据，并针对金蝶云星空推出标准化的BI分析方案包，帮助企业快速落地数据驱动管理。 01 金蝶云星空数据源介绍 金蝶云星空是金蝶基于云原生架构打造的战略级SaaS ERP平台，融合大数据、AI、IoT等前沿技术，面向制造、零售、服务等行业，支持企业灵活管理其财务、供应链、采购、库存等核心业务流程。 通过API接口，九数云BI可直连获取金蝶云星空中的表单数据，包括但不限于总账、存货核算、库存管理、应收帐款管理等多类表单 所有数据均可在九数云中进行进一步的数据分析、可视化展示，并自动跟随源数据更新，确保实时性与准确性。 02 直连「金蝶云星空」数据源 1）进入数据连接市场，新增「金蝶云星空（企业版）」数据源。如下图所示： 2）在页面中填写相关信息 配置项的具体信息建议参考帮助文档：金蝶云星空 3）左侧列表为可以选择添加的数据表，点击「查看」可以查看各表字段信息。勾选需要添加的数据表，点击「>」添加表。 若用户希望自动获取新增的表，可在选表界面开启「新增表自动勾选」。 4）添加好数据表后，点击「确认」即可在九数云BI获取数据列表。如下图所示： 03  九数云 X 金蝶云星空标准方案包 为帮助企业快速落地财务分析项目，九数云基于大量企业财务场景，推出「金蝶云星空财务标准方案包」，覆盖从资产管理到盈利分析的全链路。 财务综合分析：多维度聚合财务数据，全面呈现资金运作效率与盈利水平。 费用成本分析：按部门/项目/期间拆解费用结构，帮助优化成本控制策略。 资产负债分析：动态跟踪资产配置与负债结构，评估企业财务健康状况。 利润收入分析：解析收入构成与利润来源，支持企业精细化经营策略制定。 每个分析场景均配有预置模型与图表，开箱即用，支持自定义调整，满足企业个性化需求。   ★   通过直连金蝶云星空数据、搭配标准化财务分析方案，九数云帮助企业构建清晰透明的数据体系、打破信息孤岛、提升财务决策效率，是高成长型企业数字化管理的有力工具。   /END/  

          我们使用简道云3年多之后，开始使用九数云，感觉用起来很方便，也可以很好的满足我们企业的分析需求，简道云+九数云可以将我们的业务流程填报+数据分析比较好的闭环，期待这两个产品未来能有更好的结合。 ——石家庄幻想企业管理咨询有限公司 数据中心 苏贺男         企业背景 石家庄幻想企业管理咨询有限公司，创立于2013年，是国内电商服务商TOP10企业之一，旗下品牌FANTASY以“有幻想·无距离”为核心理念，专注为电子、美妆、快消、奢侈品等高端领域企业提供智能化客服解决方案。服务覆盖淘宝、京东、拼多多等主流平台，拥有超过2000人的专业客服团队，累计服务企业超10,000家，其中品牌与KA客户占比超过33%。       使用场景 企业起初主要依托简道云搭建业务流程体系，取得了一定成效。但随着数据体量的持续增长，尤其是在涉及大规模计算与复杂逻辑处理的分析场景中，简道云表单响应变慢。于是企业数据中心负责人苏老师进一步梳理了内部的数据使用场景，针对部分对实时性要求不高、但数据体量大、计算逻辑复杂的分析任务，决定将其统一迁移至九数云进行处理与展示。通过这种分工协作的方式，不仅有效减轻了简道云的计算压力，也显著提升了整体系统的响应效率与稳定性。 围绕“如何让数据真正服务业务”，企业逐步完成了以下三个阶段的建设： 第一步，数据底座统一化：将原本分散于各平台的业务数据统一汇集至九数云，完成清洗与建模，打通不同业务模块间的数据壁垒，确保数据标准一致、源头可靠； 第二步，业务流程自动化：通过九数云与简道云的协同，企业实现了绩效、客服、收款、续约等核心流程的自动化闭环，显著提升运营效率和信息透明度； 第三步，智能分析深化：结合业务实际需求，进一步搭建智能化分析体系，让各层级管理者不仅能“看见数据”，更能基于数据科学设目标、合理配资源、优化决策节奏。 下图展示的是当前已在九数云搭建完成的分析架构： 01 数据底座统一化 企业将原始数据统一接入九数云，集中管理与清洗，统一数据口径，确保各业务主题使用同一套数据。多个看板共用数据资产，既避免了重复建设，也提升了整体的数据使用效率。 02 业务流程自动化 借助九数云，企业实现了“全数据在线”的业务流程再造，不仅让原本依赖线下手工上报的数据流程实现自动化，还为管理层提供实时、准确的业务洞察支撑。 以往每月绩效数据都需要后方部门人工整理表格、逐一发送。现在，这一流程在九数云上实现了自动化，业务负责人只需打开看板，就能实时查看最新数据，省时又省力。   业务中心、收款中心结算率 实时监测结算进度，掌握业务闭环情况。   收款专员应结算店铺个数 明确每日待完成任务量，提升工作目标清晰度。   各业务部门客服业绩分析 支持上千名客服的工作量核算与绩效评价，为薪资与人效提供数据支撑。   新店铺留存率 / 续约店铺续约率 自动追踪客户留存与续约情况，帮助管理层及时识别流失风险。   店铺数量监控 实时了解平台、区域、业务线下的活跃店铺总量，掌握整体运营盘子。 03 智能分析深化 在企业数字化逐步深入的过程中，数据分析不仅要“看得到”，更要“看得准、看得深”。通过九数云智能分析和灵活的数据权限配置，帮助企业各业务部门从碎片数据中提炼关键洞察，提升目标制定的科学性和执行力。 01 业务完成情况预估分析看板 让目标设置既具挑战性又可实现，真正激发员工内在动力。 老板、分公司负责人及部门负责人可自定义设置关键参数（如续约率、签单额等），系统自动测算预计收入与完成率，辅助目标设定更合理。 “一个看板多角色使用”，数据安全可控，展示逻辑灵活。 通过密码输入控制不同用户查看内容，保障关键数据仅对授权人员可见。 02 推广主题报表 随着业务推广渠道增多，市场部门在资源分配、线索评估、转化跟踪等方面面临数据割裂、统计维度单一等挑战。各个平台、各类资质、各个推广人员的分流情况不透明，难以精准判断哪些市场投入真正有效。 解决方案：服务市场推广主题报表体系 该主题看板分为两大核心模块，分别从“流量分发”与“转化效果”两个维度，支持市场部门全面掌握推广投放成效。 01 服务市场分流权重分析 统计各平台 → 各资质 → 各人员的分流路径及分布比例，帮助市场团队了解资源分配是否合理，是否存在集中倾斜或低效配置 02 服务市场推广营收统计 咨询量统计：按平台、部门维度追踪业务咨询数据，及时掌握线索流入趋势 转化率统计：支持自由切换统计方式（如客户数/订单数等）和分析维度（平台/资质/时间段等），更立体洞察服务市场转化情况。 公司推广营收统计：结合各渠道投放成本与实际营收数据，按平台、部门、静默统计方法，衡量不同推广方式的投入产出比，为预算优化与策略调整提供量化依据。 03 质检数据分析+提交监控双看板 由于公司业务体量大、覆盖店铺数高达数千家，管理层迫切需要全局掌握服务质量表现。但受限于数据来源分散（如千牛等）且部分数据需人工提交，导致分析存在缺口，难以及时暴露问题点，影响服务改进与客户体验。 解决方案：服务质检双看板体系 01 数据提交监控看板  针对需人工下载的数据，九数云搭建数据提交状态监控，自动识别未提交人员与缺失维度，及时查漏补缺，确保数据完整性。 02 质检表现分析看板 对质检数据进行自动归集、累计分析，一键识别高频出错的部门或个人，支持定向培训与问题整改。 举例：如公司要求“客户平均响应时间≤30秒”为合格标准，系统可自动标记不合格店铺及其占比，帮助团队聚焦提升短板 04 店铺升降档趋势分析看板 企业为每家店铺设定了差异化的收费机制，且与服务量挂钩，例如服务量达到某一阈值时，费用需自动升档。 新增与流失店铺的收入变动较为直观，但在存量店铺高达数千家的情况下，因升降档带来的收入波动往往难以被业务人员察觉。这将导致管理层难以及时把握平台业务的发展趋势，进而影响决策节奏。 解决方案：升降档趋势分析看板 基于九数云，自动核算每月现有店铺因升降档所带来的收入增减变化，并形成趋势分析。 若收入趋势为正，表明市场/平台业务健康增长； 若趋势长期为负，可能预示平台业务正在萎缩，管理层可据此及时调整市场策略，优先投放更具增长潜力的平台。 05 公司统一考勤核算模型 公司各部门的考勤规则不尽相同，过去企业需反复协调、手动整理各部门考勤数据，不仅效率低，出错率也高，严重影响后续薪资核算的准确性与时效性。 解决方案：各部门差异化的考勤规则 在九数云中统一配置各部门差异化的考勤规则，通过自动化数据处理，生成标准化的部门考勤结果数据集，由各部门在此基础上自行进行薪资核算。       结语 如今，在幻想企业内部，数据看板已成为高频使用的工作工具。无论是老板、各分公司负责人，还是一线团队管理者，日常工作中的关键决策、报告制作都高度依赖这些可视化分析看板。每一条业务数据，都能在系统中被追踪、被使用、被分析，形成了一套以“数据驱动业务”的协作机制。 我们相信，幻想企业将以此为起点，不断深化数字化能力，不仅提升企业自身的运营效率，更能为客户提供更高效、更可靠、更具服务力的支持保障，真正做到“有幻想·无距离”。   /END/    

            电商行业，吃运营销售，也吃供应链和库存管理。很多人，一面对库存分析就乱了章法，要么是陷入库存结构分析中出不来，要么就是简单粗暴地做一下销售、库存排行榜。 本文以一个实际的电商直播公司为案例切入，为大家解析电商库存分析的整套逻辑，从简单到复杂、从宏观到微观，内容包括： 切割库存 量化库存 库存结构分析 销量预测与补货分析 库存预警与信息推送   01 切割库存，让库存分析更合理 对于商品数量多、SKU多的企业来说，只有快速甄别出商品是否有效，才能有效销售，避免库存积压。因此库存分析的第一步是切割库存，让库存分析更合理。切割库存可以从多个角度着手： 1）从有效性切割 有效库存：正常售卖的库存 无效库存： 死库存：残损、过期、下架等无法继续销售的库存 假库存：可以继续销售，但对销售帮助不大的商品库存 2）从货期结构切割 年份 卖场陈列 仓库存放 3）按照价格段切割（按照单价或吊牌价） 低价位库存 主价位库存 高价位库存 4）按照商品结构切割（ABC分析/二八分析等） 头部：爆款，库存可以较深，防止缺货 腰部：丰富SKU的宽度，库存不要太深 尾部：断色断码的商品，或者是一些滞销商品 5）按照畅滞销切割 畅销款库存 平销款库存 滞销款库存 6）按照商品类别/品类结构/品牌结构切割，如 服装 鞋 配件 上图为黄成明老师在《数据化管理》一书中介绍的商品库存切割图，包括库存总量、库存结构和SKU三部分库存的切割，把库存结构展示得非常清楚！ 库存切割的实际案例说明： 小田甄陶，德化茶道器具品牌头部直播公司，首创“摔瓷”的直播形式，引领茶道器具行业直播新形态。目前管理 3 万多个SKU的大库存，2023年度销售额达6亿元。 小田甄陶首先将库存分为有效库存、无效库存和样品。 再进一步通过销量、库龄、真空库龄、销售金额、毛利率、退款退货率等指标，对有效商品库存进行定义与分级，从而定义直播间/店铺主要售卖哪个等级的商品。如标定销售量前20%、库龄少于30天、真空库龄短、且毛利高于50%、退货率低于5%的商品为一级利润商品，在直播间/店铺进行重点推介。 有效库存： 1级利润品 2级利润品 福利品 爆品 ... 通过销量、库龄、呆滞时间、退货率、残损率、是否上架等指标，将无效商品库存划分为10个等级，对不同等级的无效商品设定不同的成本折扣，如等级越高，给主播的成本折扣越高，鼓励主播销售清仓。如呆滞天数＞300 天，或者销售数量＜5，为 10 级库存商品，进行买一赠二等措施，加快清仓速度。 无效库存：疑似无效、确定无效 1级无效库存 2级无效库存 ... 10级无效库存 标定为有效样品的商品，需要根据其售卖的生命周期，规范各个直播间动作，如上升期打爆、根据在线人数进行控量、不允许破价等让抛物线的高点尽可能高。标定为销量差或是直播间长期未卖出的无效样品，及时清掉。 样品： 有效样品 无效样品 不同的公司可以根据自有的业务逻辑，对库存进行定义和切割。   02 量化库存，确保库存的安全性 进行了库存切割展示了库存数量，还无法回答库存是否满足销售、是否足够安全的问题，需要设定一些指标辅助判断。 绝对值标准：如库存数量和金额，宏观把握库存 相对值标准：如库存天数DOS和库存周数WOI，微观把握库存 量化库存时需关注的核心指标： 整体库存关注： 库存天数（DOS）：当前库存量 / 日均销量 ，衡量当前库存可支撑销售的天数。可以使用销售数量，也可以使用销售金额来计算库存天数，一般快速消费品用金额，耐用消费品用数量。 库存周转率：销售额（数量） / 平均库存值，衡量库存流动性。 售罄率 ：某段时间内的销售数量 / (期初库存数量 + 期间进货数量) ，期货订货的品类需要看这个指标， 可以随时补货的快销品不需看这个指标。 库存金额：库存成本、吊牌金额 有效库存比：能销售的库存占比整体库存的比例 库存结构：（年份/品类/价格带等） 单品库存关注： 库存金额 库存天数DOS 库存数量 售罄率 爆款可销售天数 其他指标： 日均销量（ADV）：过去30天/90天的平均日销量，反映商品的基础需求。 补货周期：从下单到商品入库的时间（含供应商交货、质检等环节）。 需求波动率：历史销量的标准差，反映销售波动风险。 安全库存：应对突发需求或供应链延迟的缓冲库存数量。安全库存在鞋服、手机、电器等行业比较流行，对于有有节奏、有季节性的商品，可以新增季节性系数来设定安全库存标准，来解决标准单一的问题。 季节性系数：特定季节或促销期的销量波动比例（如双11销量是日常的5倍）。 供应链稳定性：供应商交货准时率、缺货频率等。 动销率= 某段周期内有销售的SKU数 / (期初有库存的商品SKU数 + 期中新进商品SKU数)   03 库存结构分析，确保库存结构的合理性 确定完库存分类和采用的量化指标后，我们需要进行库存的结构分析。库存分析时使用的分析方法有很多： 库存排行榜 库存排行榜是基于单一或多维指标对商品进行排序的列表，通常以“Top N”形式呈现（如Top 20滞销品、Top 50高库存商品、Top50销售量商品的库存）。 在库存排行和分析表格中，辅助以“条件格式”，能很好的识别库存中的关键问题。 库存四象限 如上文所说，辅助指标众多，我们可以通过最核心的两个指标来设置四象限图，对众多商品进行管理。 如上图，横坐标是库存天数，纵坐标是库存周转率，标准库存是30天，标准季度周转率为3次，在这个黄色圆圈内部的SKU基本没有问题，但是在第四象限的SKU（库存天数高，周转率低），可能有高库存的风险。在第二象限的SKU，是属于库存天数低，周转率高，可能出现断货的风险。 库存九宫格 库存九宫格与四象限法类似，也是一种二维矩阵分析法，通过两个关键指标（如库存量和销售量）将商品分为9个类别（即九宫格），每个格子对应不同的库存管理策略。其核心是帮助管理者快速识别不同商品的库存健康状态，并采取针对性措施。 如上图，横轴为库存周转率（或库存天数），反映商品销售速度；纵轴为销售额占比（或毛利润贡献），反映商品对业务的贡献度。不同企业可能根据需求调整维度，例如用“缺货风险”或“保质期”作为坐标。 此外，还需要对一些异常的库存情况进行分析，如： 销量=0，库存≠0（滞销、虚假库存） 销量≠0，库存=0（缺货） 库存天数异常商品（天数异常大、小、长期不变、盘点不吻合、负库存） 淘汰商品库存分析，建立淘汰机制 负毛利商品库存分析 季节性商品库存 促销商品库存分析（包括促销前、中、后）   04 预估销量，确保库存量 销售预测对于库存管理和活动排期价值显著，运营者可以根据销售波动规律指导合理备货，避免因集中需求导致的缺货或积压。如何预测销量？可以使用本公众号发布的《周权重指数：电商销售预测、库存管理和活动排期的实用工具》中提到的详细方法。 亦可以先计算出预期销量，再计算出预期备货量： 7天销售量—S7 14天销售量一S14 30天销售量一S30 60天销售量—S60 90天销售量—S90 30天备货量—I30 销售量叠加法 I30=S7*4，直接将产品7天销售量乘以4即可     适合商品类目： 非季节性产品 销售额稳定商品 标准化产品，例如3C产品 非爆款 多阶段销售量加权法 I30=S7*权重系数A+S14*权重系数B+S30*权重系数C..... 即分别赋予7天销售量、14天销售量、30天销售量、60天销售量...一个权重系数，再用权重系数*销售量去进行加权计算。需要注意的是，一般来说，各个权重系数之和是100%，当然，卖家可以根据自己店铺的实际情况，来调整这个权重系数。     适合商品类目： 销售额有一定波动 非标准化产品 销售额随行业整体趋势浮动 非个性类产品 非爆款 销售量一般计量法 K1=（S7/7-S14/14)/7 K2=(S14/14-S30/30)/16 K3=(K1+K2)/2 I30=30*(S7/7+K3*14) (其中的k1，k2，k3为计算中间变量，无实际意义) 适合商品类目： 销售额有大幅度波动 非标准化产品 即将上季/脱季类产品 个性类产品 爆款(一般适用于销售量快速增长且日销售量大于每天30件的产品)   05 设置库存预警，将异常情况通知到人 异常库存不可怕，可怕的是无人知晓异常。给库存分析表格和公司的OA系统、通讯系统设置预警条件，将异常库存数据及时报告到执行者及管理层，让库存自己会说话。 设定安全库存（Safety Stock） 基础公式：安全库存=Z×补货周期×需求波动率2安全库存=Z×补货周期×需求波动率2 Z值：根据服务水平目标选择（如95%服务水平对应Z=1.65）。 简化公式（适合中小电商）：安全库存=日均销量×补货周期×安全系数（1.2-1.5）安全库存=日均销量×补货周期×安全系数（1.2-1.5） 确定库存预警阈值 最低库存预警值（Reorder Point）：最低库存=日均销量×补货周期+安全库存最低库存=日均销量×补货周期+安全库存 最高库存预警值：最高库存=日均销量×(补货周期+销售周期)×安全系数最高库存=日均销量×(补货周期+销售周期)×安全系数 动态调整 每月更新日均销量和波动率数据。 根据供应链表现（如交货延迟）调整安全系数。 库存预警指数是通过设定库存的最低库存量（安全库存）和最高库存量，实时监控库存水平，并在库存低于或高于设定阈值时发出预警的机制。比如，某SKU单品库存天数小于20天，那么提醒我下订单，如果SKU单品连续7天无销售记录，那么提醒我清库存...... 库存预警系统需要考虑实际的业务情况，最好有运营者参与，使用一些具备自定义功能的ERP工具，或者数据分析BI工具（如九数云BI）搭建符合公司电商业务人员、管理人员的存库预警系统。 库存预警条件包括时间、对象、指标极其组合： 时间：实时，今天，昨天，本周，上周，本月，上月，同期… 对象：人-货-场都可以作为对象，并且还可以往下细分出更多的对象 指标：近百个人-货-场指标可以使用 逻辑关系：大于，小于，优于，连续大于，连续小于，连续优于…… 预警的通知方式： 短信 系统通知 钉钉群聊/钉钉消息 库存预警的注意事项： 只设置真正有用的预警 预警分级，给与不同层次的关注 预警分用于提醒，不同级别的管理者看到不同层面的预警信息 /END/    

          在实际经营中，很多企业会设定门店或团队的月度目标，但在执行过程中往往缺少日常的细化路径： 每天应该完成多少才算“达标”？ 哪些日子的进度落后？ 如果没有拆解，每月的最后几天往往会变成“临时冲刺”，不利于团队节奏管理与过程监控。今天小九以实际案例，详解如何将月度目标平滑拆解到每日，并与实际经营数据联动分析，帮助管理者实现目标过程管控。     拆分逻辑 在将月度目标科学拆解到每天的过程中，首要步骤是明确目标与数据准备，这需要准备两张核心数据表： 一张是记录每个门店月度经营目标的目标表， 另一张是记载每日实际经营数据的经营情况表。 其次，我们通过公式 “每日目标 = 月度目标 ÷ 当月天数” 将月度目标拆分至每日，计算得出每一天应完成的指标量，实现月度目标的细化分摊。 随后，将每日目标与每日实际经营数据合并，再根据数据对比判断每日经营情况是否达标，同时也可以计算累计完成情况与月度目标的对比，全面掌握目标的推进进度。     操作步骤 01 数据准备 首先，我们准备两张表单 目标表：包含每月每个门店的经营目标。 经营情况表：记录实际经营数据（示例中每月仅保留5天的数据做演示）。 02 月度目标拆解到每日 获取每月天数 在九数云中，使用日期函数获取“当月有多少天”。 DAYSOFMONTH() 该公式可自动识别该月的天数（如7月返回31，2月返回28或29）。   将日期转换成年月 为了方便后续匹配，需要将“日期”字段转换为“年月”格式，作为合并的关键字段。 示例公式： COMBINE(, "YM") 返回格式如 2025-07，即年月维度。   生成每日目标 新增一个字段 每日目标，计算方式如下： 每日目标 =  /  该字段代表：如果目标均匀分配，每天需要完成的指标数量。 03 合并目标与实际经营数据表单 创建【合并分析】表单 对经营情况表创建分析表，命名为【合并分析】   新增字段【年月】 用于匹配目标表中的年月字段，公式与上文一致： 年月 = COMBINE(, "YM")   合并表单 将目标表合并到分析表中，将同一门店、年月的数据匹配进来，完成后，【合并分析】中将同时拥有： 每天的实际经营数据 对应的每日目标值 04 目标达成情况判断 最后，我们根据业务规则新增一个用于判断的字段，当实际每日经营情况大于每日目标完成情况时，判断目标已达成。 是否完成 = IF( >= , "完成", "未完成")     总结 通过将月度目标细化到每日并与实际经营数据联动，不仅可以清晰判断进度是否偏离，还能： 发现落后门店或高潜力日 调整人力与资源分配 避免“临时冲刺”的管理风险 该方法适用于多种业务场景，如门店销售目标、广告投放预算、客户拜访计划等。使用九数云BI自动化实现拆解与判断逻辑，是管理者迈向“目标过程管理”的关键一步。   /END/