对于基础医药生产型企业来说，产品的生命周期长、合规要求高、市场竞争激烈，企业需要在从产品筹备到实际销售的每个环节中实现精细化管理，以提升整体经营效益。然而，企业常面临产品种类繁多、附加值和毛利率较低的挑战，尽管扩大生产规模能带来盈利增长，但毛利率的提升常常受限。因此，如何突破这一瓶颈，优化产品组合、营销策略及渠道管理，成为了企业发展的关键。 今天小九为大家呈现一套完整的医药企业销售推广经营流程，通过精准的数据分析和市场洞察，全面优化产品组合、营销渠道和资金流管理，帮助企业实现更高的盈利空间和市场份额，推动业务全面提升。   1. 聚焦市场需求：精准定位与差异化竞争 优化产品线的第一步是了解用户关注的核心健康问题，并提供具有独特价值的解决方案。通过对市场的分析，医药企业可以更好地优化产品定位，以满足消费者需求，提升产品“健康价值”。 市场需求数据：通过市场调研、消费者调查和健康趋势分析，了解不同类型产品的需求变化。关注消费者对健康、环保、抗衰老等趋势的关注点，帮助企业精准把握市场动态。 竞争对手分析：监测竞争对手的产品定位、定价策略和市场活动，识别行业空白和新的市场机会。通过对比竞争者的优缺点，企业可以优化自身产品线，打造差异化的竞争优势。   2. 产品组合升级：优化产品结构与盈利模式 产品组合优化是推动盈利增长的关键。医药企业需要通过数据分析，评估不同产品类型和销售渠道的表现，以便优化产品组合，提升消费者购买信心和企业利润。 销售表现分析：分析不同产品在各个渠道中的销售额、销售份额和毛利率，识别哪些产品在市场中表现优异，哪些产品需要调整或淘汰。 不同产品类型的分析：对比不同产品类型的营业额和销售份额，尤其是在不同销售渠道中的表现，帮助企业识别和优化低毛利、滞销或无效产品。     3、营销手段优化：精准推广与资源集中 明确的产品定位有助于企业更好地满足目标客户的需求，增强客户对企业的信任度和忠诚度，从而提高企业的市场竞争力。针对不同的客户群体进行精准推广，企业可以更有效地集中资源，提高销售效率，进而扩大市场份额。 企业可以统计不同类型产品的订单金额占比，包括引流品、普通品、利润品、形象品和活动品。 一般情况下，分销商由于其公司运营和销售能力较强，因此对普通品和利润品的需求较强。而零售商由于规模相对较小，更加注重引流品和活动品的购买。针对不同客户群体的需求，采取异质性推广策略，以扩大公司的利润空间： 对于零售商：可以主推利润品和形象品，以满足其对高性价比产品的需求； 对于分销商：可以继续加强普通品和引流品的推广，以保持这两类产品在市场中的竞争力。 同时，针对客户的订购规模，通过积极调整渠道毛利和真实毛利，以满足不同类型客户的实际需求，提高客户的信任度和忠诚度，进一步增强企业的市场竞争力。   4、渠道销售优化 除了产品本身，渠道的优化也是提升销售和市场份额的关键。医药企业可以通过分析不同渠道的销售情况，灵活调整渠道策略。 传统渠道与现代渠道结合：优化医院、药店等传统渠道的覆盖，确保重点城市和地区的市场占有率。同时加强电商平台、互联网医疗等新兴渠道的布局，以应对消费者购买习惯的变化。 分销网络的管理：加强对分销商的管理，优化分销模式，避免中间环节的冗余。可以引入分销管理系统，实现实时库存、订单和销售数据的透明化。 国际市场拓展：对于跨境经营的医药企业，积极拓展国际市场，尤其是新兴市场和发展中国家，规避国内市场饱和的风险。 总结 九数云助力医药企业集合多来源数据，进行精准的市场分析和运营数据优化，能够帮助医药企业更清晰地了解业务流程中的问题和瓶颈，从而提出切实可行的改进措施。 无论是优化产品线、调整营销策略，还是提升渠道销售和客户关系管理，全面优化经营流程不仅能提升运营效率，还能更好地控制风险，最终帮助医药企业在竞争激烈的市场中脱颖而出，获得更大的盈利空间和市场份额。 /END/

近年来，电子商务行业飞速发展，从传统的B2C、C2C模式到如今的B2B2C、社交电商、直播电商等多样化商业模式，深刻改变了人们的消费习惯和商业生态。根据《中国电子商务报告》数据显示，中国的网购人群已突破9亿，消费品类和场景也在不断扩展，从衣食住行到教育、医疗等多个领域。   这一趋势使得电商行业对人才的需求，特别是在数据分析、供应链管理和数字营销等领域，急剧增加。 与此同时，促使高职教育逐步从传统的学院式教育模式向就业导向模式转型。高职院校需要根据新经济、新技术下的社会需求调整人才培养方案，为国家培养更多技术应用型人才。为了应对电商行业的快速发展，越来越多的高校开始积极布局电商相关课程和培训项目，致力于培养具有实际操作能力的应用型人才。       高校挑战 当前，高校在进行行业化授课时，主要面临两大挑战： 缺乏行业化课程体系：许多高校的电商课程内容偏重理论，学生在学习过程中常常无法接触到最新的行业动态和实用技能。 缺乏适配的教学工具：传统教学方式和工具只能实现基础简单的分析，无法适配高速发展的电商行业。尤其是在数据处理和营销效果评估方面的能力培养上缺乏有效支持。 为了解决这些问题，校企合作成为关键，借助行业资源和技术工具，高校能够提升电商教育质量，为学生提供更好的就业机会。 在这一背景下，九数云电商实训解决方案应运而生。       九数云电商实训解决方案 九数云的解决方案并非单纯依靠工具，而是通过教师与企业的优势互补，帮助学生实现知识的转化和技能的提升。 高校教师通过专业的知识体系、合理的学习曲线和深入浅出的教学方法，结合帆软服务企业的经典案例、市场洞察及工具支撑，提供实践性更强的教学资源，帮助学生从理论到实践，逐步积累行业经验。 这样下来，帆软不仅为高职院校/培训机构提供了数据分析工具支持，还能与学校共同优化电商课程内容，提升学生的实践能力。 接下来，我们从帆软教学资源及工具平台两方面入手，介绍九数云电商实训解决方案。     丰富的教学资源，为人才提供一站式保障 帆软不仅提供专业化的教学资源和工具，还为学生提供高质量的实训案例、赛事实践，全面支持高校电商课程的建设与实施。 另外，帆软专业的人才培养计划，增强学生的就业竞争力，确保学生能够更好地适应电商行业的发展需求，成为具有实际操作能力的应用型人才。 01 教材、课件资料 帆软联合高校出版教学大纲、案例分析、课后习题等现成的教案资料，帮助教师快速开展课程教学。 02 行业资料、实战实训案例 帆软提供了丰富的行业资料和电商数据分析实战案例，帮助学生深入了解电商行业的实际操作，覆盖了从商品上架到用户购买的全流程。通过学习这些案例，学生可以了解行业中不同体量卖家的运营逻辑和决策方式。 另有70+主题实训案例。 03 视频教学资源 帆软为学生提供了多类视频教学资源，涵盖数据分析、职场技能、大赛记录等多方面。通过视频学习，学生能够在不受时间和空间限制的情况下，随时随地学习不同行业的最新知识和技能。 04 比赛实践机会 帆软开设“数据分析可视化”和“零代码应用开发”大赛，由多位专业的学者、自媒体大V、帆软专家和企业专家共同担任评委，参赛者不仅可以通过比赛展示自己的数据分析技能和应用开发创意，还能得到来自行业专家的实时反馈和指导。 比赛优胜者也有机会获得帆软实习名额或是帆软社区专人1对1的简历直通车求职服务。 05 人才培养计划 帆软有着完善的职业资格认证体系，不仅是对学生技能的认可，也为他们进入电商、数据分析、数字营销等行业提供了更大的就业机会。 例如，帆软与工信部电标院联合推出的中级大数据分析工程师认证，作为官方权威认证，进一步提升了学生的专业水平和行业认可度。 更有800+企业定向直聘，合作院校优先推送，岗位多、薪资高、待遇好，解决学生就业问题。     完善的实训平台，教学与实操无忧 九数云平台提供了全面的数据分析能力，支持从数据连接、处理到分析、可视化等一系列环节。无论是电商平台的销售数据、用户行为数据，还是产品库存和营销效果数据，九数云都能够提供精准的分析，帮助学生在学习过程中进行数据建模、分析和优化。 通过九数云，学生能够掌握电商数据分析的实际操作技能，为进入职场打下坚实基础。 01 支持多平台数据接入 九数云能实现从多平台自动取数，每天定时取数后自动处理数据、更新报表。 支持对接主流电商平台数据： 包括淘系（天猫、淘宝）、京东、得物、抖音、快手、拼多多、微信视频号、唯品会、小红书、小米优品等电商平台数据，帮助学生提升跨平台的数据整合和比较能力，进一步增强其在电商行业中的实际操作技能。 电商行业领先的ERP系统数据： 支持连接多个电商行业领先的ERP系统，如聚水潭、旺店通、万里牛等，帮助学生了解这些主流系统，使他们在未来工作中能够快速上手并熟练应用数据，提高职业竞争力。 行业数据： 包括淘数据、百度指数等，帮助学生学习如何从行业大盘视角，分析市场趋势、整体行业结构，寻找品类增长角度，定位新品机会。 02 支持教学系统集成 九数云能够与学校现有的教学系统无缝集成，将数据分析的实践操作嵌入到教学工作台中，方便学生在学习的同时进行实时操作，提升教学的互动性和实用性。 03 支持多学生同步操作 九数云平台支持多学生在线操作，避免了繁琐复杂的下载安装调试环节。九数云借助云端计算引擎优秀的处理能力，可以实时计算出千万行以上的数据并返回数据结果，确保大规模教学活动中的数据分析任务不会因人数众多而受到影响。 此外，平台可以为不同班级、不同课程设置个性化的权限管理，例如，支持以班级、小组为维度进行权限配置，确保学生只能查看与自己课程相关的数据和内容，避免数据混淆或信息泄露，也提高了学习的针对性和效率。 04 上手简单 九数云的操作界面设计简洁易懂，适合没有数据分析基础的学生快速上手。全程只需要拖拽操作，不需要写复杂函数，就能完成各类复杂的分析。 简单易学：直观的操作界面，提供丰富的操作教程，帮助学生快速上手。 自学资料丰富：九数云提供了大量的视频教学、分析案例等自学资料，学生可以根据自身需求进行学习。     总结 九数云电商培训解决方案不仅通过强大的数据分析平台支持了电商课程的教学，还通过校企合作为学生提供了丰富的行业实战经验和就业机会。 高校通过与帆软九数云合作，能够帮助优化电商课程内容，提供行业案例和实战训练，提升学生的就业竞争力，为电商行业培养更多具有实际操作能力的应用型人才。     /END/      

现在，很多企业使用钉钉OA审批来管理销售流程，例如销售订单流程、客户合同确认流程、财务开票流程，理论上通过这些流程就能完成“销售发起合同——客户确认合同——客户签约——客户回款——财务开票”过程。 然而企业实际运营中，常常会出现签订完合同但是没有收到回款的情况，这部分应该收到、但还没收到的钱就被称为应收账款。合同履约难监控、应收款项难追踪也成为销售流程中的难题。 本文为大家带来钉钉OA审批中的『合同履约监督+应收账款追踪』的整体方案，内容包括： 钉钉OA销售审批流程 合同履约监督+应收账款追踪方案     钉钉OA销售审批流程 一般来说，销售过程可包括如下几个环节： 销售沟通意向客户：意向客户信息存储在CRM系统，由销售人员跟进； 销售发起合同：销售人员在发送合同前通过钉钉OA提交合约审批申请，经过同事审批后再发送给客户； 客户确认合同：对于合作意向度高的客户，可以通过提前发送合约让对方确认细节信息并及时调整，以减少签单周期； 客户签约：客户签约即达成合作，长期未签约客户可能成为流失客户； 客户回款：客户回款意味着最终成交，客户长期未回款可能成为流失客户； 财务开票：客户回款后，财务收到款项并开具发票，销售交付产品和项目。 由流程可知，即使销售人员完成了合约审批申请并发送了合约，客户已经签订了合约，但并不意味着所有客户最终都会成交，客户没有及时回款会导致流失，产生较多的应收账款。 然而整个销售流程，合同签订前可以通过CRM及OA系统的流程数据监控，合同签订之后的履约（回款）阶段，无法通过OA流程监控，需要新的方式来延续数据监控。     传统解决方案 合同履约的监控、应收款项的追踪的关键是将钉钉OA审批数据、CRM系统数据与财务数据关联起来，进行每一个客户回款与否的判断，以了解当前有多少合约以及对应的账款未收回，并催促一线销售人员及时跟进客户。 传统解决方式通常是定期去下载这3份数据，进行excel表格合并与分析，然后手动通知销售人员去跟进，这种方式的不便在于： 钉钉OA审批数据是动态变化的，经常性的排查数据、导出excel手动分析显然不太现实 钉钉OA审批流程偶尔会有调整，每次调整后流程数据都会变化（例如新增一个sheet表格），需要手动合并进来，容易错漏 多份数据的重复关联分析、重复制作报表耗费人力 手动通知销售人员跟进，费时费力，不够智能     合同履约监督+应收账款追踪方案 通过数据化工具【九数云BI】能完美解决以上的痛点。下面以一个完整的【合同履约监督与应收账款追踪系统】搭建为例，介绍如何利用数据化工具来提升效率。   01梳理业务逻辑 公司的客户数据、审批数据、财务数据分别放在什么系统，需要关联哪些数据表？ 如同时关联客户订单表、应收表、回款表 客户是一次性回款还是分批回款？回款比例分别是多少？ 需要计算哪些指标？ 如先要分别计算出应收总额、应收时间、当期应收、回款累积值、账期天数、剩余应收等指标，并做多维度的汇总统计，此外还需要根据账期天数对客户进行分类监控。 需要做哪些维度的汇总展示？ 如明细结果展示给业务人员，方便随时查看每个客户的回款详情； 汇总结果展示给管理层，便于监控公司整体的经营状况。   02接入数据源 九数云BI提供数据连接功能，能直连钉钉OA审批数据、CRM系统数据与财务数据。通过自动同步数据功能来替代过去低效的工作方式，为业务部门提供更及时有效的数据。 1）直连钉钉，自动同步OA审批数据，包括审批状态、审批结果等数据 2）连接CRM，自动同步客户信息、合同信息、跟进销售等数据 3）连接金蝶云星空等财务系统，自动同步财务回款、开票信息等数据； 当然也可以在九数云BI中新建回款信息表单，或者直接上传回款表。   03关联数据，计算履约与应收指标 梳理完业务逻辑后，就可以在九数云BI中搭建账款计算模型。 首先利用九数云分析表中的【左右合并】功能，快速关联CRM表单、钉钉OA审批表单和财务回款表单，将其放在一起分析。 然后组合应用各类分析步骤，并计算出相应指标（应收、结算、账龄）。 模型搭建完毕后，数据一旦变更，立刻计算出最新结果，各类仪表板、看板也随之更新，由此做到对应收情况的实时监控。 此外，模型维护成本极低，只需要在业务逻辑有变更时进行微调。而调整方式也很便捷，通过血缘视图和历史步骤，可以快速定位到相关表和相关计算。 与原来excel核算的方式相比，九数云的自动化计算流程，能节省了大量的财务人力，几乎没有任何误差，同时还能做到业务上的即时响应。   04制作履约与应收账款看板 各类数据指标计算好后，可以使用仪表板功能制作“已签订合约但未达成最终回款”的客户数据看板，并开启每日一次的定时同步，数据与看板均自动更新。 一线业务人员每天都可以看到这些自动更新的数据看板，以用于跟进客户工作安排。 每个月接近月底时，销售主管可以根据销售目标差距对比未回款的合约，预估出当前有可能达成的销售额数据，并尽快推动一线人员跟进客户，以避免客户流失。   05设置预警提醒 针对异常的数据指标和客户，可以通过九数云的【自动化】功能设置预警信息，预警信息的标题、内容、格式都可以进行自定义设置。 预警信息可以直接发送给对应的销售人员，也可以通过群机器人助手将消息推送到钉钉群、飞书群、企业微信群，方便销售人员及时跟进客户，催促回款。     总结 通过九数云BI平台，销售管理人员可以实现钉钉OA审批数据的自动同步，减少重复下载、重复分析的机械工作；销售部门可以实现业务从线下到线上、从手动到流程化到自动化的数字化变革。 同时，数据日更的频率对于提升企业数据的处理效率至关重要，让企业经营效率大幅提升。   /END/      

        校园信息化中，将线下流程线上化只是起始，如何充分利用日常管理中的数据来提升管理效率，是教务管理的更进一步。今天九数云带来校园OA+数据分析BI方案，助力教务数字化管理。 主要场景包括： 考勤管理 差旅报销分析 教学质量监测 学生成绩分析 01教务管理与校园OA   教务管理是指对学校教学工作进行全面规划、组织、协调、监督和评估的一种管理活动。它是学校管理的重要组成部分，直接关系到学校的教学质量，对于保证教学工作的顺利进行和提高教育教学质量具有重要意义。   常见的管理模块有： 财务管理：资产管理、物品领用、采购管理、差旅报销、设备维护 局校协同：教师档案、机构监管、教育统计 办公管理：考勤管理、公文流转、用车管理、文件收集 学生管理：招生管理、成绩分析、社会活动 ...... 其中绝大部分教务管理流程，学校都可以借助各类OA软件和低代码平台（比如钉钉/简道云）来完成。不同审批的诉求通过OA审批形成标准的数据流程。例如：考勤管理模块，通过打卡、补卡、请假、出差、外出、加班、换班等审批表单完成管理。 02校园OA+数据分析BI分析场景   然而，拥有了校园OA和这些基础的表单数据并不意味着能够直接从中获取有价值的信息，这就需要借助商业智能（BI）工具来更高效地处理和分析数据，充分利用这些数据来提升管理效率。 01 考勤管理 1）公假代课统计 场景：老师出差或者请假需要通过OA系统提交审批，并安排相关老师代课。通过统计OA审批中的这一部分，能自动核算老师的代课节数，并给出量化得分，最终统计哪部分老师在代课上有突出贡献。 数据：OA审批-外出，OA审批-出差 2）异常考勤统计 请假天数统计：老师因事外出，按小时或天两种单位请假，会通过钉钉OA审批提交请假申请，统计各老师的请假时长及天数（天数可以按照小时/5折算） 补卡情况统计：老师上下班忘记打卡时，会通过钉钉OA审批提交补卡申请，通过分析【补卡】数据来统计各老师的补卡次数。 3）考勤数据看板 考勤数据看板是一种用于展示和分析老师出勤情况的可视化工具。它能够帮助学校管理者全面了解员工的考勤数据，包括出勤率、迟到次数、加班时长、代课时长等，从而优化管理决策。通过考勤数据看板，学校可以实现对考勤数据的动态监控和深入分析。 02 差旅报销与补贴分析 差旅报销与补贴统计：老师公务出差，一般通过OA审批提交出差申请，然后学校每月向出差老师支付差旅报销费用和差旅补贴费用，往往不同城市、不同地区出差规定的补贴标准也不一样。通过分析【出差】数据来计算各老师的差旅补贴金额与报表金额。 差旅报销与补贴查询：计算好每个老师的差旅补贴后，可以搭建查询看板，在线分享到老师群，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。财务人员可以根据老师的手机号或者工号，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。 03 教学质量监测 公开课或课程结束后，学校会开展教学质量问卷调研。使用九数云BI可以进行教学质量结果分析，通过可视化图表，直观展示不同学院、不同老师的教学质量，督促老师更好的制定教学计划。 1）整体教学质量分析 从整体上把控本次教学质量，关键指标包括： 参评学院数 参评教师数 评测指标（授课状态、授课时间、出镜音频、出勤关注、教学环节、师生互动、课程内容）-平均得分 评测指标-评分分布 评分计数 2）学院教学质量分析： 通过对比各个学院的教学质量情况，对各学院平均分统计并进行排名展示，细化各学院A、B、C、D四个等级的评分数量； 3）教师教学质量分析： 展示教学质量评价最优、最劣的老师，用表格明细展示教师得分排名，包含学院、教师、教师总分值、学院排名、学校总排名字段信息。 教师各指标得分、总分值 教师综合得分排名榜：学院排名、学校总排名 教师雷达图 04 学生成绩分析 学生成绩数据包含学生学号、姓名、班级、科目、成绩等内容，除了常规的统计总分和排名外，还可以积累不同科目数据和不同考试数据，去了解学校的整体成绩水平变化、老师的教学质量、优劣势科目，从而制定合理的提高计划。 1）年级整体成绩分析： 让年级主任和班主任们对本次考试有个总体的了解 整体情况：平均分，最高分，最低分 各分数段的人数：对整个年级学生成绩的分布作直观了解，看是否严重两极分化，是否断层；高三初三班级的模拟成绩分析还可以依此来预估达到重点线、本科线的人数，判断升学率。 各科的参考人数，参考率：了解年级整体的参考情况 各科目最高分，最低分，平均分，标准差：了解各个科目本次考试的最终分数范围和平均分数情况 各科目优秀率，良好率，及格率，难度系数：了解各个科目的考试情况，判断题目的难度是否合理等 2）各班级对比分析： 各个班级的平均分、排名等：横向对比各个班级本次考试的整体情况 各个班级的优秀率、良好率、及格率等：了解哪些班级表现突出哪些班级落后，进行重点关注 3）班级整体情况分析 通过班级内的横向对比，了解班级表现和进退步情况 班级内各分数段的人数：看是否符合正态分布，以此来预估达到重点线、本科线等的人数，以此来预估升学率 班级各个排名段的人数：从培优角度来说可以关注高分段学生的占比，从促进升学率来说，可以关注低分段学生的占比 班级历次考试的对比：对比角度有平均分、排名、优秀率、良好率、及格率等，了解班级的进退步情况 4）班级科目情况分析： 班级各个科目的最高分、最低分、平均分 班级各个科目的优秀率，良好率等 5）班级进退步分析： 通过考试排名、总分等情况对学生进退步进行排序 班级进步最快的前N个学生 班级退步最快的N个学生 6）学生情况分析： 了解各个学生的综合情况 学生历次考试对比：对比角度有总分情况、排名情况，了解学生的进退步情况 学生各个科目的对比：对比角度有各个科目的分数及排名情况，了解学生各个科目的进退步情况 学生的科目雷达图：来判断学生的强势和弱势科目，更好的平衡各科目的学习时间 7）老师教学情况分析： 了解同一科目不同老师的教学情况，督促老师更好的制定教学计划 同一科目，不同老师教的班级的平均分对比、排名对比 同一科目，不同老师教的班级的优秀率、良好率、及格率、分数段分布情况 8）题目分析： 各类大题的得分情况：平均分、最高分、最低分、得分分数段分布、难度系数 03九数云BI方案优势   在过去一段时间里，负责管理的人都是通过将OA审批的数据/学生考试的成绩单导出本地，使用excel来进行分析核算，在这个过程中面临诸多问题： 01 重复的导出工作 大部分校园内的OA数据处理模式是负责人将OA内的数据导出到本地后，使用excel进行核算。除了每周定期要制作数据报表之外，还有一些临时性的统计诉求，每次都要重复计算。负责人还需要额外记录版本以免出错，这样重复的导出工作不仅是一个不起眼但很大的工作量，同时也很容易出错。 >>>九数云BI可以直连钉钉数据源，钉钉OA、考勤、花名册等数据都可以直接一键同步到九数云内，无需再重复下载数据到本地了，面对突然出现的临时需求，也可以及时解决。 02 数据存档整理 每次从钉钉导出的表都是某时间段的数据，如果想要统计历史的数据，就只能按次导出后进行拼接，维护大量的excel表格。时间段、版本号，不仅难以维护容易出错，更换负责人维护时的交接也是个大问题。 >>>九数云BI同步钉钉数据及OA平台数据，并设置同步周期，数据不会重复，并且便于维护，交接时仅需更换用户即可完成交接。 03 数据结果透明 负责人在核算完成后，通过在群内发送截图或者excel的形式来传达数据，但这样的方式无法让群内有统一的入口查看最新的数据，在群内仅能看到部分的数据，如果有更多的查看需求还是需要联系负责人发送。 >>>九数云BI可以将分析结果通过在线链接、群应用、群机器人等多种方式发送到群内，点击链接或卡片即可进入看板内查看更多。也可以通过群吊顶来常驻显示关键指标信息，并基于数据更新同步，方便群内人员随时查看了解最新数据情况。 04 数据衔接核算 有些指标需要依据不同的流程产生的数据进行合并计算，数据的管理和合并缺乏规范，无法快速取数计算。 >>>九数云BI不仅可以连接钉钉OA审批数据源，还支持连接本地数据源（如excel等）、数据库数据，进行综合的分析。   ★   /END/      

在跨境电商行业，财务核算的复杂性远高于传统业务。跨越多个国家、涉及多币种、多平台、多物流渠道，跨境电商的交易链条冗长，核算过程中的数据准确性和透明度至关重要。然而，依靠传统手工核算，不仅容易出现错漏，还难以清晰追踪数据来源和去向。因此，财务管理的核心需求之一就是实现核算过程的全程可溯源。 跨境电商财务核算的挑战 数据分散，来源复杂  跨境电商企业在多个平台运营时，交易数据来自不同的电商平台、支付网关、物流服务商、仓储系统等。这些数据分散且格式不一，财务人员在整合数据时往往需要手动汇总和核对，容易出错。 多币种、多汇率的核算难题  由于跨境电商的全球性，交易过程中涉及多种货币、多平台和多渠道，汇率波动又是常态。如何准确记录每笔交易的汇率、及时调整利润和成本，成为跨境电商企业财务核算中的一大痛点。 数据透明度不足，难以追溯  传统核算依赖表格公式，尽管能处理复杂数据，但缺乏清晰的审计路径。一旦数据有问题，往往无法追溯到源头，制表人员自己也难以迅速定位问题所在。 不同经手人员沟通成本高 与此同时，由于不同人员对跨境电商特定指标的理解差异，经常出现互相质疑计算口径的情况，增加了沟通和对账的成本。而手工操作还可能带来舞弊风险，如人为轧差或写死数，严重影响报表的可信度，并加大了监管难度。 通过数跨境BI，跨境电商企业可以有效应对手工核算的种种难题，特别是在应对多币种、多渠道的复杂环境下。 1. 核算过程可溯源，提升报表透明度和可信度 数跨境BI可以帮助企业的财务人员理清核算思路，将复杂的核算步骤固化为标准化流程，形成企业内部独有的分析逻辑。这不仅大大提高了财务流程的可维护性和可传承性，也有助于企业积累经营方法论。 通过数跨境BI，所有数据的来源和流向都清晰可见，杜绝人为篡改数据的可能性，提升了报表的可信度。 2. 异常项自动检查，提升效率 财务报表通常涉及大量数据和多表关联，手工核算容易出现错误。 数跨境BI可以将试算校验条件自动化，当系统检测到异常项时，会自动标记这些数据，并支持回溯检查，帮助财务人员快速定位问题，减少了复查的时间和精力。     3. 异常项预警，实时提醒业务人员 核算完成后，异常项还需要及时通知相关业务人员，便于进一步排查原因和改进工作。 数跨境BI支持根据企业经营的不同关注点定制预警条件。     4. 数据存档，方便对账和追溯 在实际操作中，生成报表后常会出现修改运费或导入其他费用的情况，导致历史数据发生变动，使得核对数据时出现对不上的问题。 数跨境BI支持自助存档功能，即将历史数据“拍照”存档，方便后续对账时进行数据比对，避免因数据变动带来的困扰。     实际应用案例 1. 异常排查：商品成本信息缺失  在核算过程中，数跨境BI会自动提示商品未录入成本信息的异常项，帮助财务人员迅速发现并补充数据，确保核算的完整性。     2. 对账实例：退货订单与未结算订单  在核账时，数跨境BI会提示涉及退货的订单情况，确保退货订单的金额与库存调整匹配。     同时，系统也能识别出未结算的订单，确保所有已发生的交易均在财务报表中得到了正确反映。     总结 通过数跨境BI的应用，企业不仅能够减少手工核算中的错漏，还能极大提升报表的可信度和溯源能力。帮助企业财务人员告别繁琐的手工操作，转向高效、透明、可控的核算方式，推动企业财务管理的数字化转型。    

在数字化变革浪潮中，企业数据的利用率成为衡量其管理水平和竞争力的重要指标。对于销售导向的企业，日常业务数据庞大，源头分散，且频繁变化。数据孤岛现象加剧了管理和分析的难度，例如，宜搭数据、钉钉考勤数据、系统订单数据等往往彼此分隔，无法有效整合。 而对于企业管理者而言，如何快速、精准地获取员工的多维度绩效数据成为了管理的难题。如果能实现自动化生成和推送绩效报表，不仅节省时间，还能为店长、销售总监等制定市场策略的角色提供高效支持，助力数据驱动的决策。   宜搭数据分析难题 宜搭因其灵活性和低代码特性而被广泛采用，但在深度数据分析和大数据处理方面仍存在一定局限。用户在使用宜搭时，从数据导入到计算指标，再到计算性能，都会遇到一部分限制，例如 导入多数据源，数据行数受限 操作门槛过高，数据分析困难 计算性能受限，无法实时预览   九数云 X 宜搭 在这个背景下，九数云以其强大的数据整合与分析能力，成为企业应对宜搭数据分析难题的理想解决方案。九数云的一体化数据管理平台，旨在满足企业对多数据源的深度整合、复杂计算、个性化可视化及权限管理的多样化需求，为决策者提供随需可得、深度剖析的数据支持。 01 解决多数据源导入 宜搭数据导入到数据源表数量受限，导入宜搭会占用大量数据容量。而九数云在数据连接模块提供了多种灵活的方式，包括已经配置好的多系统数据源的直接接入、支持云数据库接入、支持本地数据源同步等 另外，借助九数云的数据接入和定时同步功能，宜搭、钉钉、订单数据可实现实时同步更新，保障了数据的完整性和一致性。 02 优化数据分析体验，降低使用门槛 宜搭的数据工厂和报表中心虽然提供了基础的数据处理方式，但计算表数受限，对复杂的绩效分析中高效的数据清洗和预处理支持有限，且使用具有一定门槛。 九数云具备强大的计算引擎，支持复杂的多表关联和多级嵌套计算，允许将多来源数据按需合并、清洗，并进行实时的运算，并能实时展示结果，随意编辑修改， 另外，宜搭的聚合函数操作要求较高，分析人员需具备较强的技术背景，这对于没有专业技术人员支撑的企业来说是个挑战。 九数云为非技术人员优化了操作界面和流程，通过简洁易用的拖拽式设计，使得分析人员无需编写复杂公式即可配置数据。这样一来，不同岗位的员工都能根据权限在系统中快速完成数据分析和报告制作。 03 缓解计算性能压力 宜搭平台在数据工厂节点以及单表数据有一定的限制，无法满足大数据量的处理计算，会出现计算不出来或计算等待时间较长的问题。九数云的分布式计算引擎支持大数据量的复杂计算，大幅减少宜搭数据容量负担，企业不再为数据量和表数限制担忧。     最佳实践路径 为帮助企业实现数据的全面整合和精准分析，九数云针对宜搭提供了具体的实施路径和操作指南。 分析背景 公司希望结合钉钉宜搭+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。 操作步骤   1. 数据导入，定时同步 九数云支持通过授权导入宜搭、钉钉及其他数据源，支持多种表关联，保证数据实时同步，且解决了宜搭导入数据量限制的问题。 2. 高效数据分析 利用九数云的多表关联、复杂计算功能，将绩效所需的各类数据源左右合并，轻松实现如考勤数据与订单数据的关联分析，支持生成多维度、深度的绩效报表。 3. 数据可视化 九数云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。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。 4. 权限配置与数据推送 九数云支持个性化的权限配置，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。   总结 在企业数字化和智能化进程中，九数云以灵活的数据管理、强大的计算能力和便捷的可视化分析功能，解决了宜搭在大数据量分析上的诸多瓶颈，实现了企业绩效数据管理的自动化与智能化。 不仅提升了数据整合的效率，还大大优化了数据分析的深度和广度，帮助企业各角色快速获取有价值的运营数据，通过通知共，也能够为业务增长提供更科学的指引。    

本期更新亮点功能 数据源 「实时数据」优化 分析表 计算模型优化 汇总字段支持「清除默认汇总名」 新增「高精度数值」字段类型 新增 WORKDAY 等函数 数据「导出」逻辑优化 图表 表格新增「列宽设置」 图表新增批量设置 仪表板 仪表板权限配置支持对筛选器选项值生效 平台 数据目录支持查看权限隔离 安全管理新增「企业数据管理团队可见」限制 本次更新共11项，请向下翻阅查看       ⭐️新增「飞书集成」模式 九数云BI新增「飞书集成」模式，支持在飞书上安装自建应用，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。现支持以下功能： 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； 数据源对接：支持对接飞书云文档和飞书多维表格数据，供企业即联即用。 飞书通知：在飞书集成模式下，自动化消息通知新增「飞书通知」方式，支持自定义发送通知给对应成员，实现每日数据报告或预警通知效果。 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。   1. 数据源 1.1 「实时数据」优化 通过本地宝连接的数据库数据源，在数据源页面可查看最新数据。 数据表开启「实时数据」后，在项目中使用实时表，在计算不复杂、血缘不长的前提下，支持短时间内快速同步和计算，最小更新间隔可达到 3min。   2. 分析表 2.1 计算模型优化 九数云的「计算模型」功能支持将分析步骤组合成计算模型，并进行自定义配置、加密等步骤，其他用户在添加步骤处即可添加该计算模型，实现分析逻辑在团队内的高效复用。 之前，企业用户跨团队使用计算模型的方法较为复杂，需要手动将计算模型从一个团队复制到另一个团队。 现在，九数云支持管理员在「企业数据管理团队」中创建计算模型，并将其设为「企业模型」，企业所有团队的成员可共用，从而统一和规范分析逻辑，简化了跨团队的模型使用流程，提高了数据分析的一致性和效率。 此外，在分析表添加计算模型时，用户还可以直接从模板市场获取更多计算模型，提高分析效率。 2.2 汇总字段支持「清除默认汇总名」 过去，我们在配置分类汇总时，系统会根据汇总的类型，默认加上后缀，在字段较多的情况下较为累赘，还可能会因为命名影响后续的分析步骤。如果需要清除，只能手动点击进入字段名一个个删除后缀修改名称，需要重复操作很多次，非常繁琐。 现在，新增「清除默认汇总名」功能，支持一键清除已拖入指标框中字段自带的默认汇总后缀名，提高操作效率。   2.3 新增「高精度数值」字段类型 由于浮点数在表示某些小数时会出现精度损失，导致计算误差，影响数据的准确性。 新增「高精度数值」类型，直接以十进制形式存储和计算，可将数值类型转化为高精度数值类型，满足高精度计算场景，保证数据准确性。 2.4 新增 WORKDAY 等函数 新增多个函数，帮助用户实现更多的场景。 1. WORKDAY 可计算在某日期（起始日期）之前或之后、与该日期相隔指定工作日的某一日期的日期值。 eg： 假设某公司项目组有自己的调休制度，除周末及法定节假日外，成员可依据自身情况进行调休。 在上述背景下，计算每个成员任务的完成日期，就需要额外排除成员需要调休的日期。 2. WORKDAY.CN 可计算在某日期（起始日期）之前或之后、与该日期相隔指定工作日的某一日期的日期值。 eg： 某张任务表中包含任务开始时间、任务所需时间，在正常放假制度下，需要计算出任务结束时间。 3. NETWORKDAYS 返回两个日期之间的全部工作日的时间差，包含起始日期和结束日期。 eg： 假设用户想计算 2024年11月的工作日时间并规划排期，已知 A 项目组将在 11月12日-11月15日 调休。可以计算出 11月的工作日天数。   2.5 数据「导出」逻辑优化 优化前：由于导出接口限制，导出数据时可能会因为分页导出出现重复值，影响数据的准确性。 优化后：对导出逻辑进行优化，导出的数据为实际更新的计算结果，在导出时，请检查仪表板、分析表或图表，确保它们没有标红，才可导出数据，以保证数据的准确性和完整性。 3. 图表 3.1 表格新增「列宽设置」 过去，用户在使用图表表格时，需要通过手动拖拽的方式调整列宽，导致表格在看板中的展示效果不理想，某些列可能显得拥挤，影响了编辑者和查看者的整体体验。 在本次更新中，我们支持了自定义表格列宽，用户能够灵活的调整表格字段列宽，并且固定调整后的列宽，确保仪表板中表格的展示效果最佳。   3.2 图表新增批量设置 图表新增「批量设置」，可以勾选图表中的多个字段，对其批量设置列宽、条件格式、数值格式、清除默认汇总名。无需对每个字段重复设置，提升操作效率。 4. 仪表板 4.1 仪表板权限配置支持对筛选器选项值生效 优化前： 仪表板权限配置对普通筛选器选项值不生效，例如给仪表板配置行权限，设置 A 成员仅能查看江苏省的数据。文本筛选器绑定「省份」字段，A 在查看仪表板时，文本筛选器下拉能看到所有省份的筛选值。 优化后： 在一定条件下，仪表板权限配置可作用于筛选器选项值，实现上述场景。 权限筛选器绑定的表与普通筛选器绑定同一张分析表，见图 1； 普通筛选器绑定的分析表，为仪表板权限配置绑定的表的子表，见图 2； 详情参见文档：仪表板配置权限 5. 平台 5.1 数据目录支持查看权限隔离 九数云的「数据目录」页面，为企业提供一个统一的访问企业内各种数据看板资源的入口，作为企业数据看板中心，集中存储、管理和展示数据看板。 然而有一部分用户提出，希望根据不同团队的权限查看不同的数据目录，以实现数据的保密性，过去只能让用户在数据分析中拆团队来达到查看权限隔离的目的，操作和配置起来都较为复杂。 在本次更新中，数据目录支持按查看权限隔离，不同团队的成员登录后，系统会根据其所属团队的权限展示相应的数据目录，确保每个团队的成员只能查看到与其相关的数据，实现数据在跨部门、跨团队使用时始终处于受控状态，减少了潜在的数据泄露风险。 此外，「数据目录」查看仪表板时，图表增加编辑按钮，有权限的成员点击按钮可进入分析表中，查看具体的分析思路。如下图所示： 5.2 安全管理新增「企业数据管理团队可见」限制 企业数据管理团队不同于其他普通团队，不可制作图表、设置自动化等等。新用户使用产品时可能会误用企业数据管理团队进行分析，后期维护成本较高。 新注册企业将默认隐藏「企业数据管理团队」，若需要使用该团队，请超管或安全管理员开启。    

    企业介绍 北京南城香餐饮有限公司成立于1998年，25年以来专注于向社区百姓提供满足全时段需求的餐饮服务，现有200余家直营门店遍布京城。先后荣获中国烹饪协会颁发的“中国快餐十大品牌”、“改革开放40年优秀企业”；“美团外卖、饿了么全国百强品牌”、“中国餐饮好案例”、“得到APP连锁快餐案例品牌”。       项目背景 从3元一碗粥到3元的自助早餐随便吃； 从60多元的网红螺丝小炒肉到25元的小炒肉套餐； 从人均百元的火锅到39.9的单人小火锅自助。 南城香用极致的性价比，打造了快餐单店日均3万加的餐饮坪效王神话。 在近日的一次论坛中，南城香品牌创始人汪国玉表示：“价格战是不可避免的，现在只是开始。其次，价格空间完全还可以挤，需要行业好好研究。中国餐饮的问题是效率不高，人员转化率不足，各方面管理还差得很。”在谈到餐饮价格战时表达了上述观点。他称，不提倡打价格战，但认为所有人要做好价格下行的准备，“这是趋势，阻挡不了。“ 2024年，帆软数知餐饮BI与南城香达成合作，帮助南城香建立起了大数据成本精准管控能力，参与到到这样一场极致的性价比战役中。     价值场景 在南城香的数字化项目中，企业针对成本进行了深度建模与分析，围绕门店的损耗、利润精确量化了每家门店、每道菜的真实成本。   量化门店真实损耗 在连锁餐饮企业中，商品损耗是不可避免的，尤其是像早餐牛奶等易过期食品。行业经验表明，不同门店的损耗差异可能会高达15%-30%，而这种损耗直接影响利润。不同地理位置的门店面对的客流量、消费者偏好和供应情况各不相同，导致损耗管理难以统一。有效的损耗控制需要餐厅对食材的采购、消耗、库存管理有精准的把握。所以企业需要量化每个品项在各个门店中的真实损耗。 例如3元早餐中的牛奶，为什么在某些门店的损耗更多？优秀的门店是如何操作的？     量化门店真实利润 对于连锁品牌来说，单店利润的量化和透明化成为企业激励员工的有力手段。量化每个门店的财务口径下的真实利润，以利润作为绩效，将公司级利益和员工的利益形成了统一。这样就形成了一种超强的效能，在共同利益的指挥棒下，店员会更快的收餐盘，更积极的给顾客提供帮助，更在意不必要的浪费，甚至员工会关注门店的纸盒箱废品有没有被卖掉。正是这样上下一心的成本管控，成就了南城香更加极致的性价比。     量化菜品真实成本 在传统餐饮行业中，菜品成本通常根据理论成本进行核算，但这并不能真实反映经营中的实际情况。南城香通过量化每道菜品的真实成本来指导菜单优化，实现更高利润率。 菜品因不同食材、工艺、组合和市场表现等多种因素会导致整体利润规模的变化，只有在量化了产品的真实成本后才能对菜品结构进行有效的调整，大大区别于根据理论成本进行菜单结构调整。     总结 在竞争激烈的餐饮市场中，损耗、利润与菜品成本的量化管理，帮助企业实现了精细化运营。像南城香这样成功的连锁品牌，正是通过全员参与、成本透明、动态调整等措施，实现了“从细微之处见效益”。 数知餐饮BI作为先进财务管理与数据可视化工具，使用九数云作为底层分析工具，利用九数云的数据连接、分析、展示及模板能力，以真实业务管理场景为蓝本，用数字化的方式解决实际管理难题全面助力南城香实现的神级坪效，还原业务的真实数据，形成组织整体的利益共同体，不断精进更极致的性价比。   更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

一部分电商运营团队会根据产品链接进行分工，以实现责任明确和高效协作，使每位成员专注于特定商品的管理与优化。然而，随着电商行业竞争日益激烈，运营管理难度不断增加。过去一人负责管理10个链接，如今已演变为一人负责100个甚至更多链接，及时监控每个链接的推广和销售数据成为难题，核心原因有以下三点： 商品分类与各电商平台的分类标准不统一导致分析困难； 链接无法与对应的运营责任人相匹配； 数据分散，多平台、多店铺、多日期整合分析困难 为应对上述问题，可以使用九数云搭建统一的数据看板来监控链接销售明细，通过看板监控单链接当前获客营销手段是否存在问题，及时针对调整，以支持运营部门进行更精细的链接运营。   使用九数云后，通过建立一张映射表，能够将电商后台链接、品类与企业自定义的品类与责任人串联起来。映射表记录商品、链接及对应运营人员，通过九数云的左右合并功能，以商品ID为合并依据，将映射表与平台后台的销售表及推广明细等相结合，即可将品类、链接、销售、推广等数据对应到具体责任人，并进行下一步分析。 在获取到基础的数据表后，围绕链接为核心，分析毛利、推广、流量和转化率等关键指标，构建一系列链接监控看板，帮助链接负责人及时定位到问题。 运营在日常使用中，可以通过链接表现数据作为决策依据，快速精确地定位到自己负责的商品、链接，及时调整优化。例如，通过总分结构的思路，从整体->日期->商品->渠道逐层深入，挖掘问题： 先通过每日监控看板查看整体成交情况和趋势，定位到可能有问题的日期 查看某一天的具体商品综合运营指标，定位可能有问题的商品 查看商品的不同渠道运营数据，进而定位到是哪个渠道出现了问题 根据渠道链接看板，最终定位到问题所在，进行精确的调整。 01 每日监控看板：定位到问题日期 每日监控看板展示了各运营人员管理链接的毛利、推广数据、流量变化和转化率，帮助团队实现“用数据说话”，做到精准定位问题日期。运营人员可以通过此看板发现销量下滑或推广效果异常的日期，并及时展开进一步分析。 实时监控毛利：清晰展示每个链接每日的销售额、毛利率、订单量及推广成本。 趋势分析：通过对比日环比和同比趋势，快速发现销售高峰或低谷。 例如，在某天的监控数据中发现毛利率大幅下降，进一步检查发现这是由于当天投放的广告费用激增，但转化率未同步提升。运营人员可快速介入当天日期，排查链接的推广策略，及时调整广告策略或暂停不良投放。   02 链接看板：定位到问题商品 链接看板帮助运营团队进一步深入，定位到毛利率偏低或表现异常的具体商品链接，并支持查看更详细的经营数据。通过结合后台的推广明细和ROI分析，团队能够开展精准数据复盘，并据此调整营销策略和推广计划。   03 单链接数据看板：定位到问题渠道 单链接数据看板进一步拆解到每个渠道和推广平台的表现，帮助运营团队通过趋势变化发现推广中的具体问题。 当某平台的整体转化率下降时，运营人员可以直接进入该平台的仪表板，通过整体转化率、收入、毛利率等趋势变化的图表，定位问题来源，并制定针对性解决方案。 趋势图表展示：按商品查看转化率、收入、毛利率等运营数据的变化趋势。 按渠道拆解数据：展示不同渠道的具体表现，帮助分析哪个渠道的流量、转化率或广告ROI存在问题。 平台仪表板联动：可直接跳转至对应电商平台（如淘宝、京东）的仪表板，进一步深入流量分析。   04 渠道单链接数据看板：定位到具体问题 例如，通过单链接数据看板发现淘宝平台近几天转化率整体偏低。运营人员进入「淘系仪表板」后发现，主要流量来源于低质量的站外推广渠道，且广告素材未能吸引目标用户。团队可以立即调整推广渠道或优化广告内容，提升流量质量。 付费流量为主：比如9月份开学时，文具用品会拥有较大流量，可以调低产品价格，调高推广比例来争取流量； 免费流量为主：市场流量小的时候，降低推广投入，调高价格去争取免费流量带来的专户啊     总结 借助每日监控看板、链接看板、单链接数据看板和渠道单链接看板的四层架构，运营团队能够在不同层级实现高效的数据监控与问题排查： 每日监控看板帮助团队从全局掌握运营趋势，快速发现问题日期。 链接看板支持定位问题商品，并结合推广数据进行数据复盘和业务调整。 单链接数据看板则通过拆解渠道表现，实现针对性优化，确保各平台流量的高效转化。 渠道单链接数据看板通过明细数据，定位到具体问题所在，针对性调整。 在电商运营的过程中，不仅提高了运营团队的工作效率，还减少了因数据整理和排查所耗费的时间，让团队可以更加专注于优化推广策略和提升运营效果。   更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

  数据就在那里，可是要拿来用于决策，中间还有几个问题需要解决   让数据规范起来 很多企业的数据是混乱的，甚至夹杂着大量的错误的、无效的数据，这样的数据是没有办法用于决策的。   让数据可以看到 明细数据无法被阅读和理解，而将数据按照对应的维度和指标来展示就有了它的意义，如果匹配上合适的图表，数据将具备更好的可读性，也能够表达出更丰富的业务意义。图表与数据的结合是一项专门的科学，其内容十分丰富，对于企业的数据分析用户来说是一个非常值得深入研究的领域。   让数据可以被编辑 既然数据已经是规范的、可用的，还需要对它再编辑吗？所谓：“道生一，一生二，二生三，三生万物”。数据是死的，但业务却是活的，面对复杂的经营环境，业务则不仅是活的，更是灵活的，半部论语治天下的时代已经过去了。所以数据需要能够被编辑，能够基于固定的原始数据衍生出无限的可能，应对任何复杂的业务需要。   足够简单和高效 如果说前三个需要是在“画龙”，这一条则是“点睛”。前文已经介绍，现如今企业内需要的决策不是有限的一两个，而是每天都有大量的决策。另一方面企业不是面对固定的问题来决策，业务问题是灵活多变的。如此环境，非简单高效之工具不能解决问题。简单和高效不仅仅是对于企业的宏观层面，同时也是对于用户每一个分析过程体验的微观层面。 BI就是要解决以上四个问题，从而能够让企业实现数据决策，提升企业的效率。 这是BI的逻辑，但这也还只是BI的基础能力。企业可以用BI解决1个问题，也可以解决1w个问题，可以解决1个人的问题，也可以解决1w个人的问题，虽然都是在使用BI解决企业的问题，但给企业带来的价值却有着天壤之别。企业使用BI能够给企业带来多大的价值，能够给企业提高多少的效率，这不仅是企业自身管理水平的问题，也是BI工具水平的问题。好的BI工具要有最低的推广门槛，也要有最低的使用成本，这可以降低企业推广的难度，降低用户分析的难度，让企业以极低的成本实现数据化决策，这才能让大多数企业获得成功。 下文将以帆软九数云为例，具体剖析九数云如何帮助成长型企业解决上述四个问题。   九数云的产品功能：分解成八个维度 BI要帮助企业实现基于数据进行决策，中间有一些问题必须要解决，这决定了BI产品的基础形态。在此之外，BI不能仅仅满足于只解决一两个问题，我们知道企业内有很多决策要做，其中只有一两个决策基于数据和全面实现数据化决策是两种概念。BI的使命是要让企业实现全面的数据化决策，是要给企业创造最大的价值，那这就决定了BI产品的发展方向势必要解决上述企业面临的4个问题：   BI产品会有很多的功能，但并不是散乱随意的，我将BI的产品功能划分为了8个维度，而这8个维度与上文的四个方向形成了一定的对应关系，具体如下：   当然，以上的逻辑图只是一个简单的呈现，产品的几个维度彼此之间并不完全独立。例如产品数据分析能力的提升不仅仅可以帮助企业里的更多数据被看到，也可以帮助让更多的数据可以被编辑。 8个维度具体的解释及相应的九数云功能设计如下： 01 完整数据规范管理 用户能够分析好数据的基础是有一份高质量的数据可以使用。规范数据却一直是企业数据建设的难题，企业数据量大且庞杂，数据的一致性、准确性、完整性等面临着巨大的挑战，因此产生了很多方法和工具来帮助企业规范数据。BI应用越深的领域，所产生的分析需求也越多，数据质量的要求也越高，因此BI工具是否具有规范数据的能力就越重要。 九数云做了什么 九数云提供了丰富的数据管理方法，包括模型建设和管理、数据源管理、维度关联、全局血缘分析等等。今年我们完善了数据连接模块，支持不同行业用户直连多类平台数据源，支持对接API、云端、本地数据库等多种数据连接方式，帮助客户形成数据源的管理界面。基于以上能力我们将提供完整的数据规范管理解决方案，帮助客户建设规范的数据平台，支撑数据的分析和展示。 02 稳定安全可靠的系统 这是所有ToB产品的基础要求。所有用户都会有产品确定性和安全性的要求，一个稳定的系统才是可控的，才能够让用户放心地使用。 九数云做了什么 九数云以安全稳定为最高优先级目标，通过多重措施保障信息安全，产品通过了ISO27001信息安全管理体系和等保三级等国内外安全认证，通过分布式服务器集群、DDoS攻击防护、入侵防护等技术，确保客户数据安全。 03 高效的性能 第一，用户查看、分析数据时，产品要有快速的反应，这是效率的体现。 第二，面对庞大数据量时，产品依然有高效率的表现。这些就是对产品高性能的要求。 九数云做了什么 纵观国内所有的BI厂商，帆软应该是在这一维度投入最大的，我们研发了自己的引擎，并且我们的引擎经过了几个版本的迭代，可以在亿级别的数据量上有着非常优秀的性能体验。此外，我们自研的引擎相比通用引擎有着一个巨大的优势，那就是可以和数据分析的场景进行很好的结合。 与传统的 excel 或 etl 工具相比，九数云借助云端计算引擎优秀的处理能力，可以实时计算出千万行以上的数据并返回数据结果。利用该优点，可以完成数据处理中的实时预览。引擎和产品的深度结合也会给企业给用户带来最佳的体验，这种体验是其他和通用引擎结合的BI所无法提供的。 04 完善的系统管理 核心是系统的用户管理和资源管理，具体包括用户管理、权限管理、安全管理、任务管理等等。我们要让更多用户使用产品，但用户越多，系统所产生的所占用的资源也就越多，系统管理就是去实现系统整体不随着用户使用的增多而变得更复杂或是更混乱这一目标，从而保证每一个用户都能用得舒服。 九数云做了什么 九数云在基础的系统管理能力上是十分完善的，例如内置的用户和数据权限体系能够满足集团级管理需求，多种数据权限角色，支持根据用户的角色、部门和项目进行严格控制和分配多层次的权限设置和动态调整，支持精确到单元格。 05 强大的数据分析能力 一份数据能挖掘出多大的价值，就非常依赖产品的分析能力。一份数据，只能原封不动的将其展示出来，这就是没有分析能力，只有展示能力；一份数据，能够加工成任何用户所需要的数据或子表，这就是产品强大分析能力的体现。强大的分析能力能够让用户看的更深、看的更远，这也是数据决策的核心体现。 九数云做了什么 九数云打造了数据分析“三大件”的分析能力体系，数据编辑+主题模型+分析函数的结合能够解决任何复杂的数据需求。九数云分析表能够组合筛选、左右合并、排序、分类汇总等多种分析步骤能够让用户获得任何需要的数据结果，更有智能分析、历史步骤、组合步骤、分析详情、标记数据等优势，可以说我们基于数据分析“三大件”从而具备了最完整和强大的分析能力体系。 06 丰富美观的可视化展示 简单说就是将数据转换成图形或图像并允许用户进行交互处理。对于一些业务场景而言，饼图就是最直观的展示方式，而有些业务场景只有通过散点图才能发现其中的问题，丰富的可视化展示能力可以显著提升用户数据解读的效率。 九数云做了什么 我们提供以规则为基础的图形展示能力，相比于图表类型的穷举方案，基于规则配置，通过不同规则的组合可以实现极为丰富的展示图表。九数云包含饼图，柱形图，线型图， 漏斗图...等丰富的图表类型，方便用户展示数据。预设多种主题配色，支持用户使用仪表板、故事板、数据大屏等方式，进行更加美观丰富的可视化展示。 07 更多的数据应用场景 数据能用来做什么？分析数据，对数据进行可视化，这是BI的基础能力，在这些基础能力上可以衍生出更多具体的数据应用场景。 九数云做了什么 九数云为电商、餐饮、医药、零售、物流、差旅、租凭、制造业、互联网等行业，销售、人事、财务、运营等多岗位提供了超过150+张BI数据模板，替换数据就能为你所用。 另外，九数云支持将分析步骤组合成计算模型，并进行自定义配置、加密等步骤，其他用户在添加步骤处即可添加该计算模型，实现分析逻辑在团队内的高效复用。 08 易学易用的产品 基于数据决策是要提升企业效率的，但用户完成某个分析却要很高的成本是不行的。只有低成本的分析，才能让用户愿意持续使用，所以产品的易用性易学性，不仅仅是提高用户自身分析效率这么简单，它也是企业数据化决策推广的重要条件。 九数云做了什么 在线可用的工具，降低了需要下载部署的繁琐，企业内部人人可用。九数云的分析仅需拖拽式操作，无需编写复杂代码，快速完成数据分析和可视化。简洁的界面风格，业务人员也能轻松上手。 我们每一个设计都特别关注到产品功能上的易用性，例如在分析表中的每个功能设计，都能够让毫无数据分析基础的用户完成非常复杂的分析。我们也会不断回顾产品的历史设计，对不易用的功能进行不断的重构和迭代，例如近期更新的支持复制/粘贴条件，为用户带来更加高效、便捷的分析体验。     九数云的优势：强大的数据分析能力、丰富的数据连接和更易学易用的产品 BI产品的基本形态是相似的，例如系统管理能力、一定的数据分析能力、可视化能力等这些基础能力是所有产品都具备的，在这些基础能力之外不同产品之间也有一定功能上的差异。 总的来说，九数云在以下三个功能维度上具有最大的优势   强大的数据分析能力 很多BI产品将它们的分析能力集中在可视化功能上，而忽视了分析能力的建设，这是一种取巧的做法。产品专注于提高其可视化能力可以在短期内快速看到价值，但面对用户复杂的分析需求时就会显得无力，而九数云则是系统性地设计了产品的分析能力，并以此形成了独特的基础结构。九数云不仅能解决用户刚刚使用产品时的一些简单的问题，也能够解决用户深入使用产品之后想要解决的更复杂、更深入的问题。   丰富的数据连接 九数云在数据连接方面具备高度的灵活性与兼容性，帮助企业打破数据孤岛，实现全局数据管理。无需二开，支持与ERP、CRM、财务系统、电商平台、第三方数据库等多种系统的无缝对接。通过自动化同步机制，确保不同来源的数据实时更新，保证分析的时效性和准确性。此外，我们还能通过API接口为企业提供自定义数据对接方案，轻松实现与其他业务系统的集成。 这些优势确保了九数云能够满足企业不同部门的需求，更加轻松打通业务链条，实现统一的数据分析和管理。企业不仅能够基于实时数据做出快速响应，还能通过系统化的分析工具发现业务增长的潜力。   易学易用的产品 九数云的产品设计秉持“降低门槛、提升效率”的理念，确保用户无需复杂繁琐的培训即可快速上手。操作界面友好，采用拖拽式操作和模块化设计，让非技术背景的员工也能轻松构建报表和分析看板，支持用户根据业务需求自由搭建看板、设置指标，满足企业个性化的数据展示需求。系统内置多种分析向导和140+模板可供复用，帮助用户快速完成复杂的数据处理任务。PC端和移动端无缝切换，随时随地查看分析数据，支持业务场景中的实时响应。   ★   九数云凭借强大的数据分析能力和丰富的数据连接源，在同类BI产品中脱颖而出。其简单高效的使用体验降低了企业员工的学习成本，而全面的数据连接能力让企业能随时获取、整合、分析数据，助力业务发展。未来，九数云将持续迭代优化，以更加智能和灵活的方式为企业提供深度数据分析支持，帮助企业在复杂的市场环境中保持竞争优势。 更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

九数云作为提升分析效率的数据化运营工具，内置多种数据接口，供各行各业的用户选用，例如： 电商行业可用平台：聚水潭、旺店通、巨量千川等 餐饮行业可用平台：美团、哗啦啦等 财务软件平台：金蝶云系列系统 那么多的数据接口，不同行业的用户如何有效管理呢？ 用户可将九数云的数据连接模块作为所有数据源的管理中心，整合了所有数据源表格的新增、修改、管理和分发，今天，小九给大家介绍一下九数云数据源管理界面的特别功能点。 用户能否使用相关功能取决于是否拥有 相关权限，例如仅有数据源「使用」权限的成员无法同步数据等等，请对照数据源界面可使用的功能查看本文。   01 数据源信息管理 在数据连接界面，各数据源新增了Logo图标，用户只需点击这些图标就能直接跳转到相应数据源的数据表。连接好数据源后，可以对数据源进行管理，例如修改数据连接名称、协作数据源权限等等。 同时，在名称下方，会展示此连接的一些基础信息，例如管理者、授权时间、同步表状态等等   02 新增数据连接 如果需要新增不同平台、不同企业的数据连接，可以直接在「数据连接市场」中新增数据源；也可以在对应数据源 tab 下，点击「新增数据连接」按钮。 例如，在数据连接界面点击「简道云」，可以新增一个简道云企业数据连接； 在简道云tab下点击「新增数据连接」，也可以新增一个简道云企业数据连接，或是新增另一个简道云企业。   03 子连接/移动连接 1）在主数据连接下点击右侧的「新增」按钮，可以新增一个子连接。如果希望合并多个店铺的数据，可以通过这种方式新增子连接。   2）若每个店铺都创建了一个主连接，后期希望合并店铺数据。九数云支持「移动连接」功能，可以在数据连接时，将多个数据通过上下合并到同一张表中进行管理。 例如，用户有多个店匠店铺，原本分为名为店铺A、B、C的数据连接，并包含不同的表单。现在可以使用「移动连接」将所有店铺数据连接合并到一个主连接中进行管理，店铺内的各项表单会进行合并。   04 同步数据 新增连接成功后，即可将对应数据表同步到本产品中，可以进行数据同步设置，对整个数据源或某些表进行手动或者定时同步。可以筛选查看某一个状态下的数据表。 成功 失败 同步中 部分成功：一个主连接下有多个子连接，部分子连接同步成功 已隐藏   隐藏状态： 在数据连接中，可以查看所有有权限的数据。可能数据源太多，你不想查看。那么，可以将数据源隐藏，该数据源就不会直接出现在 tab 下。   如果想要查看隐藏的数据连接，可以筛选出「已隐藏」的数据连接。 如果你不想隐藏这个数据连接了，也可以「取消隐藏」。   05 使用数据及协作 数据源的管理者可以将数据权限分配给其他成员，供其他成员使用。 点击权限设置按钮，在弹窗中可以设置数据权限。   协作者在获取到数据表后，可以将数据保存在「分析展示」模块的项目中，进一步地分析。 可以批量选择数据表，点击「添加到项目」按钮。并选择需要添加到的项目。     总结 九数云的数据源管理中心，整合了所有数据源表格的新增、修改、管理和分发，方便不同行业、不同岗位的编辑者使用自己权限内的数据，既保护了数据安全，也使界面更加简洁清晰，提升了用户的使用感受。    更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

在电商行业的日常运营中，物流对账是一个关键环节。然而，许多企业常因以下问题导致物流成本攀升： 快递单号错误归属：快递公司将其他企业的单号计入账单，单号不匹配增加企业不必要的成本。 重量与运费误差：由于包裹重量或运费记录错误而未能及时核对，大量错误累积导致物流支出增加。 缺乏系统化快递判断：仓库打包人员在选择快递公司时只能简单参考首重价格，无法快速筛选出最合适的快递服务 面对海量数据，依靠人力逐一核对变得耗时且低效。而在发货流程中，企业的 ERP系统录入不规范，在每一件商品的称重、录入和计算单价过程中，时间成本过高，无法快速筛选出最合适的快递服务。   在使用九数云后，能够轻松解决这些问题。九数云与快递公司的数据精准对接，搭建初级对账分析系统，能够解决单号与称重异常问题；通过引入快递公司的报价单和运费规则，帮助企业构建精准的费用计算体系，进行精准对账。并将仓储端的打包发货流程进行标准化，企业能够根据不同快递公司的收费规则，智能选择最划算的快递方式。 下面，小九带大家看一下电商物流精细化对账的三个阶段：初级对账、精准对账和快递推荐，帮助企业降低整体物流成本。 01  初级对账：解决单号与称重异常问题 在初级阶段，企业的首要任务是解决快递单号不匹配与包裹重量异常带来的对账问题。 通过九数云对比ERP发货单与网店结算单之间的差异，搭建初级对账分析系统，可以实现： 自动对比每月快递公司提供的对账单与企业内部的发货数据，准确筛查出不匹配的单号及重量异常的订单。 支持数据导出：生成详尽的异常报告，帮助企业与快递公司快速沟通确认，避免因错误计入或称重失误造成不必要的成本支出。   支撑企业与快递公司做进一步的确认，避免快递公司将其他企业的单号计入或是记错重量等错误原因引起物流成本升高，不仅减少了人力投入，还提升了对账的准确性和效率。 02 精准对账：消除快递费用计算误差 在精准对账阶段，九数云通过引入快递公司的报价单和运费规则，帮助企业构建精准的费用计算体系。 基于运费规则自动计算包裹的实际物流成本，并与快递公司账单对比，发现并修正差异。 及时对账调整：确保所有发货费用清晰透明，防止快递公司因计算误差多收运费。 通过精准对账分析，企业大幅提升了财务管理的精细化程度，有效避免了因误差导致的物流成本增加。   03  快递推荐：智能快递选择，优化发货成本 由于不同快递公司在重量、距离和收费结构上存在差异，大量发货需求使得优化快递选择成为企业降低物流成本的关键。 九数云通过不同快递公司的收费规则构建分析，计算不同重量、不同目的地发不同快递要收取的费用。   提前预估费用，自动判断最优快递，为仓储人员做发货指导。 多维度成本预估：根据包裹的重量和目的地，计算不同快递公司的收费，并提前预估运费。 自动判断最优快递：系统智能推荐成本最低、服务最优的快递公司，为仓储打包人员提供发货指导。 一键发货指引：减少人工判断误差，提高打包效率，并确保每一件包裹都能以最低成本发出       总结 九数云为电商企业提供了精准、透明、高效的物流管理解决方案，不仅实现了仓储端的标准化打包流程，还大幅提升了物流对账和快递选择的效率，使企业每日的物流成本偏差大幅缩减。   更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

在美团平台上，经营数据的精细化管理是门店提升竞争力的关键。通过分析店铺在曝光、交易、商品、星级和评价等方面的核心指标，商家可以及时发现问题，优化经营策略。     本文将围绕ROS评分、流量、交易、商品、星级及评价六大核心维度进行全面解析，助力商家提升店铺效益和用户口碑。   01 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。   02  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   03 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。   04 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   05  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。   06  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。     总结 通过九数云经营看板的多维数据分析，商家可以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。   更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

在抖音电商生态中，自播已成为商家获取流量和提升成交的重要途径。通过对抖音自播的流量、转化情况、直播时段、商品等分析，帮助商家优化直播策略。 巨量千川是抖音推出的广告投放和管理平台，提供了详细的数据报告和分析工具，帮助商家通过精准的直播间推广和效果优化，在抖音电商生态中实现业务增长。 抖音电商罗盘是‌抖音电商官方推出的数据产品矩阵，旨在为‌商家、‌达人和‌机构提供全方位的数据支持和服务。 通过九数云，卖家可以将企业运营数据（包括店铺、商品等）、电商罗盘的直播间商品数据、直播列表数据、直播流量与巨量千川的直播数据无缝对接，统一数据统计口径，实现多店铺、多维度的直播间推广数据分析。   通过对接多渠道数据，能够对自播直播间的核心数据如成交、客单价、观看人数、GPM等了然于胸。接下来，小九将通过自播总览、直播间转化效率、直播分析、直播商品分析等四大模块来进行抖音自播分析模板的介绍，帮助企业更加高效地进行自播分析，了解直播间数据，优化直播排品策略。         一. 自播总览   九数云的自播总览支持日期筛选、环期筛选及店铺筛选，商家可以根据具体需求筛选不同的时间段和店铺数据，便捷地查看自播流量、成交、直播情况的业务表现。 01  直播核心指标卡及指标变化趋势   指标卡汇总了抖音平台下各个店铺的核心指标，面积图展示了按日期变动直播间关键指标的整体趋势。通过这一模块，商家可以全面了解直播业务的产出，有效优化自播策略。 包含以下主要指标及环比： 成交类：成交金额、场均成交、结算金额、客单价、件均价 退款类：退款金额、场均退款 直播数据：直播场次、直播时长、观看人数、观看次数、GPM、新增粉丝数 02  店铺直播对比   通过面积图对比不同店铺，在直播期间关键指标的整体趋势，例如，当某个日期成交金额过低时，及时查看直播回放及排品策略，找到问题所在。 03 店铺直播明细   店铺直播明细可以帮助商家深入了解每场直播的表现，主要包括每一场直播的成交金额、观看人数、订单数、转化率等详细数据。商家可以评估每场直播的效果，及时定位到数据异常的店铺及日期，找到原因。     二. 直播间转化效率   通过动态调整日期范围，展示自营直播及店铺的曝光、观看、成交等关键指标。该模块主要帮助卖家明确直播的总体转化情况及流量分布。 01  自营直播关键指标卡   直播转化效率反映了直播过程中不同环节的转化情况，核心转化指标包括： 曝光-观看率：直播间曝光后实际进入观看的人数占比，表示直播间封面或预告吸引力。 观看-成交率：观看直播的用户转化为下单的比例，是衡量直播内容和互动质量的重要指标。 曝光-成交率：曝光量转化为成交的比例，能够帮助商家评估整体流量的质量和吸引力。 直播转化漏斗展示了直播间内商品从曝光到点击到最终成交的转化链路。 直播转化趋势分析直播成交趋势帮助商家了解直播的长期效果变化。 02 直播转化明细   转化明细主要提供更加详细的用户行为分析，比如哪些日期或哪家店铺的观看转化更高，从而帮助商家有针对性地优化直播内容。 03   流量结构分布与趋势   直播间流量占比包括自然流量、广告流量、达人引流等，了解直播间的自然流量和付费流量的成交占比可以帮助商家明确流量的主要来源渠道，衡量广告投入的回报率，以及自然流量的获取能力，从而调整后续投放策略。并进行有效的资源分配和优化。     三、直播效果分析   直播效果分析主要由效果趋势、直播时段效果和直播场次分析三部分组成，对多个直播场次在时间维度上的整体表现进行跟踪和分析。 01  直播效果趋势   通过分析直播的效果趋势，商家可以观察直播各项指标的增长或下降趋势，如新成交金额、花费率、投产比等，从而调整直播内容和节奏。 通过分析效果趋势，商家能够识别出直播表现的长期波动，及时调整直播节奏和内容方向，从而在稳定运营中保持增长。 02 直播时段效果   直播时段效果分析通过对比不同时间段的直播数据，帮助商家找到最适合其品牌或产品的直播时间： 高峰时段识别：通过分析不同时段的观看人数、互动率、成交量等，商家可以找出直播表现最佳的高峰时段，例如午间或晚间。 用户活跃时段：了解目标用户的观看行为和购物习惯，确保在用户最活跃的时段进行直播，以提高观看率和成交率。 低效时段优化：如果某些时段的直播表现不理想，商家可以针对该时段调整直播内容，或者考虑避开这些时段，将资源集中于高效时段。 通过优化直播时间安排，商家可以提高直播间的流量和转化率，在最佳时机与受众建立互动，获得更好的效果。 03 直播场次分析   直播场次分析是对多场次直播效果的详细比较，帮助商家找出最佳的直播策略： 单场直播表现：对每一场直播的成交额、订单数、观看时长等数据进行分析，找出表现最佳的场次。分析高效场次的原因，如产品组合、主播表现、互动形式等，为后续直播提供借鉴。 场次数量优化：通过对不同场次的对比，商家可以判断直播频率是否合适，是否需要增加或减少场次，避免因过于频繁或过少而影响观看体验和成交效果。 内容策略调整：根据每场直播的观看人数、互动率、成交额等，评估不同内容的表现，优化直播脚本和互动形式，提高每一场直播的吸引力。 通过直播场次的深度分析，商家可以精准识别成功的直播经验，并在后续的直播活动中加以复制和优化，从而提升整体直播效果。     四、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。 01  商品TOP10   分析每场直播的商品销售情况，找出最受欢迎的商品TOP10。商家可以针对这些商品优化直播间排品策略，结合直播时段推广爆品，在人气较低的时候推出销售一般的商品。 02 商品场次分析   商品场次分析是通过对不同商品在不同场次中的表现进行对比，帮助商家评估每个商品的最佳销售时间和直播策略。通过分析可以得出： 商品与场次匹配：某些商品可能在特定时间段或特定直播场次中表现更好，通过场次分析，商家可以找出最适合这些商品的推广时机。例如，针对年轻用户的商品可能在晚上或周末的直播中表现更佳。 商品的推广周期：分析商品在多场直播中的表现，判断其热度的持续时间，合理安排商品的推广周期。对于高热度商品，可以在多次直播中进行持续推广，而对于表现一般的商品，可以考虑限时特惠或清仓促销。 03 商品直播销售数据   商品直播销售数据可以帮助商家详细分析每件商品在直播中的销售情况，包括销售金额、订单数、加购数等数据，从而优化商品组合和推荐策略，例如： 销售策略是想扩大利润，那就可以选择利润品; 销售策略是想要提升店铺销量，不考虑赚多少钱，那就可以选择福利品。     总结 通过九数云对抖音自播的全面分析，商家可以深入了解直播间的运营表现和转化效果，结合商品和直播时段，优化直播策略，提高成交额并提升直播间的流量和用户粘性。   更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

  刚刚过去的10.1黄金周，是旅游业的高峰期，游客数量激增，门票、住宿和餐饮成为行业的主要收入来源。 随着互联网的普及，乐园、酒店、景区等商家纷纷借助各大平台，如官方商城、美团、抖音、携程等，通过团购券、优惠券等形式吸引游客。多数游客倾向于购买优惠券或团购券来享受折扣，消费时，商户需要手动验券以确认核销。然而，在实际操作中，常常会遇到一些问题，导致商户损失，例如： 工作人员没有登录销售系统直接进行验券； 或者由于人流量较大导致遗漏验券； 在住宿接待过程中，有客户已经办理入住但是没有及时验券 为防止这种情况，商户的运营部门通常需要定期从各个平台导出相关数据，进行优惠券、团购券的验券核对和分析。 每个平台的核算规则各不相同，以美团和抖音为例，收入核算必须依据“消费者通过平台购买团购券并在线下消费后，商家在店面核销后进行结算”的模式进行统计。   在漏验券的情况下，美团或抖音等平台不会给商家进行结算，从而造成商家的营业额损失，在对账时也会出现与财务部门收取的金额核对不上的情况，无法及时追责损失。     九数云解决方案 为了给商家带来更加便捷、高效的核算体验，九数云帮助企业建立了统一的财务核算解决方案。 01 美团、抖音等多渠道票务数据整合 支持对接美团、抖音、大黄鸭等多渠道、多系统数据； 支持使用本地连接器对接本地excel、数据库； 支持通过API、RPA等自动化的方式获取数据。 通过上述多种方式，可以快速将商户的票务数据自动同步到九数云中，实现多渠道数据整合。 02 找到遗漏数据，进行验券核查 通过组合使用九数云的分类汇总、筛选、合并、分支表等功能，能够将各类平台的数据进行清洗，帮助商户找到遗漏数据，进行验券核查。 03 仪表板展示验券数据细节 通过仪表板，可以将分析后的图表放在一起，借助于筛选联动等交互形式，快速查看数据细节，有助于快速提炼信息。 下面，小九以两家客户的几个实际场景为例，为大家展示商户如何通过九数云进行验券核对。     场景一：网吧财务数据核查 福建泉州艾肯网络科技有限公司是一家提供“一站式”网咖运营管理的公司，，致力于打造集网络、游戏休闲和网咖文化于一体的体验空间“艾尔文网咖”。在泉州地区，“艾尔文”已有50家直营店。 艾肯网络科技有限公司拥有统一的网吧消费系统和小商品线上商城系统，通过美图和抖音平台引流。公司的财务收入则需要从多个系统汇总数据，其中包括网费、线下零售、麻将棋牌和美团/抖音等多种营销平台。 九数云汇总美团、抖音、大黄鸭等多渠道、多系统的收入数据，将所有数据整合到一张表上，最终呈现一张完整的财务对账汇总表，快速对各类真实财务收入进行汇总、核算。     在将九数云统计的数据与店面销售系统数据对比后，如果九数云计算出最后结算的数据低于店面销售系统的数据，则代表门店的工作人员验券有误，艾肯网络总部需要根据数据差额要求门店补缴成本。           场景二：乐园入园人数核查 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、两大一小乐园套票等，通过多种渠道对外售卖。 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，可以使用字段拆列功能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。         企业可以自行维护一张套票的标准产品信息数据表，其中包含每一类套票的标准属性，例如包含的天数、人数方便后续核对。 通过左右合并标准产品信息数据表与订单核验表，可以取到每个订单的标准属性数据。再通过入园时间进行分类，汇总订单的人数数据，就可以得出准确的入园人数。         场景三：酒店住宿数据核查 另外，通过美团、抖音等平台预约下单后，工作人员可能会没有及时核销，最终对账单中没有结算住宿费用，导致营业额损失，因此酒店需要定期对住宿进行核查，保证实际住宿人员与订单一致。 商户可以通过本地连接器自动将电脑中每日导出的后台系统住宿数据合并同步到九数云中，并与各平台的预约核销数据的汇总进行比对。按照订单类型、房间类型、入住日期进行合并，比较实际住宿的数据与订单核销数据的差异。 并搭建一张仪表板，通过年、月、日以及明细数据，借助联动从年到月再到日进行逐层对比，找到差异的日期以及该日期下的入住及订单数据。     总结 通过九数云构建数据平台，能够帮助商户进行多渠道数据管理，并运用自动核算功能快速汇总各类真实财务收入，帮助进行多平台优惠券、团购券的验券核对分析，帮助商户减少损失！   更多分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。   /END/        

在使用 Excel 时，用户通常需要依赖函数来进行数据的求和和平均计算等操作。这种手动方式不仅费时，而且容易出错，降低了工作效率。 九数云提供的「分类汇总」功能，让用户自由选择使用多个字段，无需使用复杂的函数就能完成求和、求平均等汇总计算。 在分析表中，添加「分类汇总」步骤，可以自由的将字段拖入「分类」栏和「汇总」栏： 分类：可以对分类字段设置分组，比如切换时间字段的类型，年月、年季度等等； 汇总：可以对汇总栏字段进行计算，比如求平均、计数、方差、第一项等等。   九数云将各类汇总函数可视化，操作界面直观简洁，业务人员也能轻松上手。通过「分类汇总」功能，用户不再需要为复杂的公式和函数头疼，只需简单点击操作即可完成复杂的数据分析任务，节省时间和精力。   例如，在销售数据分析中，用户可以通过「分类汇总」功能快速比较不同产品的销售额、平均单价等指标。此外，当底层数据发生变化时，汇总结果也会同步更新，确保分析结果的实时性和准确性。   通过九数云的「分类汇总」，我们无需编写复杂的函数代码，即可快速获得所需的汇总结果。   下面给大家介绍几个场景的分类汇总的场景：     场景一：统计服饰及配饰两个大类7、8月的销售额分别是多少？ 其中，服饰类为T恤及短裤，配饰类为棒球棒。先按商品大类进行归类，然后按照月份维度进行汇总即可。 操作步骤： 将【商品大类】、【销售时间】分别拖入分组栏中，【销售额】拖入汇总栏； 点击【商品大类】下拉，选择“自定义分组”，T恤、短裤添加分组，分组命名为服饰类，其他归类为配饰类； 点击【销售时间】下拉，选择“年月”分组方式。     场景二：查看每种商品大类的进价分别是多少？ 每种商品大类的进价是一样的，因此只需要保留一条记录，将多余的重复记录删掉即可。 操作步骤： 将【商品大类】、【进价】分别拖入分组栏中，使用默认的“相同值为一组”即可。     场景三：查看每种商品的最近一次销售时间？ 最近一条销售记录其实也就是销售时间的最晚时间，因此只需要按照商品名称分组，保留最晚的销售时间即可。 操作步骤： 将【商品大类】【商品名称】分别拖入分组栏中，【销售时间】拖入汇总栏中； 点击【时间】字段下拉，设置汇总方式为“最晚时间”。     总结 通过可视化的分类汇总，能够将原本需要复杂函数表达的分析更简单的实现，简化了数据分析的过程，使得用户能够更高效地处理和分析数据。     更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/        

  自动化消息通知一直是九数云备受欢迎的功能之一，在企业日常运营中起着至关重要的作用。对于运营人员而言，可以通过数据预警、数据更新提示等通知实时提醒工作动态，帮助迅速应对业务变化；而对于企业老板来说，企业实时的看板推送则有助于掌握全局情况，做出决策。 消息通知不仅能够保证信息的及时传达，也是团队的沟通与协作必不可少的一部分。不同的业务场景中，消息通知都能够发挥价值，例如： 智能库存预警：实时洞察商品库存状况，精准识别短缺与过剩，迅速触发补货或促销策略，确保库存高效流转。 业绩竞速榜：每日下班前，群内即时更新销售业绩排名，激发团队竞争意识，共同冲刺销售目标。 透明报销管理：定期公开差旅报销明细，增强费用透明度，有效控制成本，优化企业管理效能。 看板数据更新：当数据表原始数据更新时，通过消息通知的方式告知群内成员。 ...... 过去，我们支持通过短信、系统、钉钉、企微等方式通知到个人，通知展示的形式也比较局限；在九数云最近的更新中，我们新增了钉钉、企业微信、飞书群机器人消息通知。   机器人通知的方式丰富了通知渠道及内容格式，例如支持自由设置通知标题，内容格式也更加丰富，包括支持文本消息、图表、图片、链接等，能够满足企业多样化的通知需求，具体区别如下图：       机器人通知配置方式 支持配置webhook群机器人助手，推送消息到钉钉、企业微信、飞书群聊，下面是不同平台的配置方式。 01  钉钉群 1）进入钉钉群中，进入群设置页面，选择机器人。   2）选择添加「自定义」机器人，通过 Webhook 接入自定义服务。   3）自定义设置机器人名字，安全设置选择「加签」。 复制此处的密钥，填写在九数云内自动化设置页面。   4）点击完成后，在页面中会显示 Webhook ，复制该信息，填写在九数云自动化设置页面，设置好后，在钉钉群中就添加好了机器人。   5）回到产品中，执行动作选择「钉钉群机器人」，并按要求填入配置项、通知标题及内容。   02  企微群 1）进入企微群中，选择添加群机器人。   2）自定义机器人的名称即可添加机器人，复制 Webhook 地址，填写在自动化设置页面   3）回到产品中，执行动作选择「企业微信机器人」，并按要求填入配置项，推送内容等。 企业微信群推送内容可以选择推送内容为图文或是Markdown形式。 - Markdown：可设置文字标题、颜色、超链等 - 图文推送：仅支持添加文字、字段、图表   03 飞书群 1）进入飞书群聊中，在设置页面选择添加机器人。   2）选择添加自定义机器人，并设置机器人头像、名称等等信息。   3）在此页面可以获取 Webhook 信息，安全设置选择「签名校验」。 复制 Webhook 地址和密钥，填写在自动化设置页面。   4）回到产品中，执行动作选择「飞书群机器人」，并按要求填入配置项、通知标题及内容。       总结 九数云新增的群机器人推送丰富了通知渠道及内容格式，能够满足企业多样化的通知需求，优化了团队协作的用户体验。 更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/  

  单店库销结构分析是零售行业比较常用的数据分析方法之一，用于评估零售门店的库存和销售状况，保持最佳存销比。通过深入分析库存与销售之间的关系，帮助运营团队识别潜在问题，为优化库存管理和销售策略提供建议，例如： 建议企业及时补充适销品类； 建议企业及时安排过季产品退市； 建议企业为正偏差的夏季适销品类及SKU寻找搭配及设计促销方案； 某些店铺库存较大，陈列可能存在过多过挤及凌乱的问题，建议企业调整； ......   今天小九给大家带来新模板--单店库销结构分析，根据店仓、品类、系列、单品逐层钻取，精准计算到每个单品的动销率、偏差、折扣、库存SKU。 通过系列库销比分析，了解哪些系列产品销售良好，支持钻取到商品查看明细； 通过品明库销比分析，帮助零售企业识别滞销品、畅销品，为用户提供不同品类的运营策略推荐。   在单店库销结构分析中，通过整合库存数据与销售数据，计算以下指标： 库存明细： 库存SKU 库存数量及占比 库存-标准金额及占比 库存-单店单款深度 销售明细： 销售SKU 成交数量及占比 成交金额及占比 销售-标准金额及占比 库销比：库存与销售的比率 动销率：销售的商品的品种数与经营商品总品种数的比率 偏差：库存数据占比减去成交数量占比 在看板中，不仅通过明细表展示库存和销售数据，还利用文本高亮和符号标记的方式，根据库销结构的偏差结果推荐相应的产品策略，为企业提供建议： 偏差大， 说明库存配比有问题，需要尽快处理这一系列/品类货物。 偏差小，说明成交量高，库存不够，则需要尽快补货     看板使用方式 01 看板应用     02 替换数据 本看板数据来源伯俊ERP零售数据和库存数据，使用伯俊ERP的小伙伴可以直接从后台下载并替换。 其他系统如有类似的字段，也可以根据表头整理后直接替换数据使用。 伯俊ERP深耕零售行业22年，服务大量零售企业，实现从产成品入库，到零售、退货及结算的货品全流程高效智能管理，帮助品牌提高业务及管理效率，将业务数据化。       总结 通过九数云的单店库销结构分析看板，能够根据产品库存和销售情况，为零售企业提供补货/销售建议，优化库存管理和销售策略。   更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/  

又快到周五了，这一周的销售/推广/库存情况怎么样？ 有多少运营人员听到这个问题时可以直接的回答上来？往往需要去各个店铺后台或者ERP下载数据，计算一下，才能“心里有数”。 电商的运营，恐怕是整个公司和数据打交道最多的岗位了，每天都需要盯着销售数据，进行推广渠道优化、品类分析、补货等一系列操作。这个时候如果有一个完全符合自己工作习惯、自动更新的日/周报表，将会大大的节省时间，只需要将精力放在店铺精细化运营提升上。 日报周报不仅是一个可视化数据看板，更是连接运营团队沟通管理的关键工具，很好地提供工作结果反馈，帮助整理阶段性的工作成果。 如果你是运营人员，可以通过数据看板感知每天的流量、转化率和销售额等关键指标，进行调整动作； 如果你是管理人员，也可以通过日/周/月报表了解近段的经营状况，以及员工的工作进展是否有效，目标是否正常推进中。 数据化表格的日/周/月报表能够提升运营每天的工作效率，也能过降低团队之间的沟通成本，但是对于大部分运营来说，虽然知道报告的重要性，但是都不太喜欢整理数据。主要原因有两个： 第一是不知道运营数据报表中需要包含哪些指标，才能指导优化店铺； 第二是占用大量工作时间，需要去各个推广平台或者ERP下载数据，进行些转化计算。 今天九数云就来帮助大家解决这两个问题。 01 运营数据报表的核心逻辑   要想解决第一个问题——运营数据报表中需要包含哪些指标，首先要知道我们为什么需要数据报表。 可以从工作的主要内容开始逻辑： 首先，制定一个明确的工作目标，比如完成本季度的销售额提升30%； 其次，根据这个目标，给出相应的运营策略，比如推广大促渠道，自然流量是否需要优化，如何补货等； 然后，将这些策略分解成不同的细节数据监控，例如rating的变化、类目排名、推广活动数据是否有异常等； 最后，用数据指导自己作出对应的决策，并阶段性汇报。 所以，数据报表的核心逻辑不是在于汇报自己的工作，而是在记录工作的同时及时调整自己运营策略。 02 数据报表的核心指标   在明确自己需求之后，第一个问题该怎么解决我们也应该心中有数了。 电商企业的运营日报或周报主要包括对销售、推广、库存等关键指标的总结。其中数据日报更加偏向个人运营策略的调整，月数据报表更加便于向上汇报，核心的指标都是类似的。 下面小九给大家讲讲一下数据报表三看，大家可以从这三个方向入口，进行数据报表的核心指标参考： 01 看销量 对于电商卖家来说，大多在多个平台设有多家店铺。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。 小九接触下来，电商企业关注的核心指标略有不同， 有的日报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。 或者是以GMV为核心，报表从销售小组、店铺的角度分析GMV的变化趋势、目标达成率以及同环比，以此客观反映各个小组的经营情况，让销售小组负责人及时看到经营结果。 产品销售变化趋势：可以在进行推广操作（新增推广渠道、大促活动、网红营销）之后观察整体流量的变化，找出表现最好的平台或渠道等。     除了以上核心指标，还可以关注其他核心指标： 销售额：每日/每周/不同店铺销售总额，对比上期数据，分析增长或下降原因。 订单量：每日/每周/不同店铺订单量，重点分析高峰时段的订单情况，有助于判断销售活跃度。 客单价：计算每个订单的平均消费，分析客户的购买行为和潜力。 产品销量排名：列出销量排名前五或前十的产品，分析爆款商品。       02 看推广 多渠道推广是电商分析中至关重要的一环，需要从曝光量到点击到销售形成转化漏斗，推广报告可以汇总展示量、点击量、花费、出单量、销售额、加购、订单、回访等数据，如下图：   在日常分析时，可以以总分结构展示指标：全渠道推广总览指标->单品推广分析->各渠道推广效果->各活动推广效果->竞店数据的对比 全渠道推广总览指标: 将各渠道推广指标汇总到一起，电商负责人可以从整体把控推广数据的合理性，并通过筛选店铺，查看各渠道转化对比、转化趋势大概定位到有问题的推广渠道，进而追踪业务动作 单品推广分析： 通过筛选渠道，查看各个渠道对单品推广的效果，找到与单品匹配度更高的推广策略，或者调整优化推广效果不理想的单品策略 各渠道推广效果：时间和渠道的结合分析，分析各个渠道的投产比       03 看库存 库存指标在运营报表中较为重要的使用场景是补货建议，运营需要根据销售预测，按照低于阙值的商品补货建议及时发货，防止断货或过量备货。   除了补货建议，在库存看板中还推荐按照周/月关注其他核心指标： 库存周转率：计算库存的流动速度，帮助判断库存管理的效率。 库存缺货率：分析缺货商品的比例，识别潜在的销售损失。 热销商品和滞销商品分析：识别销售表现最佳和最差的商品TOP10，优化采购和营销策略。 04 运营问题与建议 电商推广投放的渠道很多，店铺也很多，每次查看推广数据都得每个店铺每个渠道去查看。想要查看整体推广效果，横向对比每个店铺、每个渠道的推广投产比很困难。 在我们结合分析以上核心指标后，能够通过每日、每周及每月数据的对比来分析出我们的产品处于推广阶段前中后期的数据把控，根据总体的运营数据对比，来总结运营过程中遇到的问题。 电商推广产品就是考验获取流量的能力和数据分析及优化的能力，希望通过完善的日报周报涵盖各个业务环节，能够对运营提出针对性改进措施，优化运营流程。并有助于企业及时掌握运营状况。 03 数据报表神器   我们再来解决一下第二个问题：占用大量工作时间。 由于电商业务的特殊性，需要汇总多平台、多店铺运营的情况，周报的数据来源和格式往往相对固定，只是因为数据在不停的更新变动，造成了运营的重复制表负担。 之前在服务客户的时候，有遇到过一位客户电脑上每个站点每周需要单独做表的，用户也吐槽耗费大量时间。 这种情况下，九数云的自动化报表就是周报神器，设置好周报模板，自动录入数据，报表自动更新。 01 数据集成： 电商数据可以分为后台数据和前台数据两大类： 后台数据，顾名思义就是运营者可以直接从店铺后台下载得到的数据，其中最重要的是店铺订单数据。 前台数据，即在平台前台网站中可以查看、抓取、分析的一系列数据源。一般可以用rpa进行数据采集。 九数云支持直连电商平台、erp平台等进行取数，也可以通过api接口进行取数。   02 数据分析： 通过九数云完成各种维度的分析，下面是一些常用的分析功能： 通过分类汇总功能计算出店铺、产品、链接等分月销售及花费情况， 左右合并功能将目标值与实际值关联起来，最后通过公式设置计算出销售目标达成进度、推广预算消耗进度和ROI等指标， 并根据分析结果选择明细表、折线图、柱状图、饼图、漏斗图等形式的图表呈现样式。   03 建立看板： 在完成数据采集、清洗和分析工作后，可以结合具体的可视化表格进行决策和店铺的运营优化 也可以借助产品中的故事板功能，既可以拖入分析形成的图表，也可以附加图片、外链、待办清单等作为信息补充。 利用的九数云BI数据更新功能，随时监控运营状况，当数据源发生更新时，看板中的信息也会随之更新，运营无需再每周重复制作周报，也可以有效避免双方信息的不对称。   04 数据预警： 通过九数云的预警功能，可以快速定位到哪些商品销售目标达成情况不佳或者预算消耗过快，及时通知到对应工作人员。现支持产品内、短信、钉钉群聊、企业微信群聊、飞书群聊等多种方式通知。       ★   更多新功能及分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。   /END/  

  在数据分析时，IFS函数是一个非常有用的函数，它可以同时测试多个条件，并根据第一个满足条件的逻辑返回结果。当我们需要判断多条件时，与传统的嵌套IF函数的d多层嵌套相比，IFS函数具有更简洁的结构，更易于编写和理解，能够轻松实现多条件判断。 今天小九将详细介绍IFS函数的使用方法、实际应用场景，帮助大家更好的使用九数云的函数功能，提升公示使用的效率。     IFS函数的基本语法 IFS函数的语法如下： IFS(条件1,值1,,,...) 条件：可以是一个逻辑表达式，例如 A1>10，表示当某个条件成立时。 结果：判断条件1、条件2、条件3....条件 N 是否为 TRUE，如果为 TRUE 则返回对应值 如果有多个条件，IFS会按照从左到右的顺序评估，并返回第一个满足条件的结果。 IFS函数与IF函数的主要区别在于，IFS函数可以测试多个条件，而无需嵌套。这样不仅减少了复杂性，也提升了公式的可读性。     IFS实例场景1：学生成绩等级划分 假设我们有一个学生成绩表，其中包括学生的姓名、科目和成绩，现在我们需要根据成绩对学生的表现进行评级，评级规则如下： 90分及以上为“优” 80到89分为“良” 60到79分为“中” 60分以下为“不及格” 使用IFS函数可以轻松实现这种场景下的条件判断。假设学生的成绩在D列，公式如下： IFS(>=90, "优秀", >=80, "良好", >=60, "及格",<60, "不及格") 我们可以在九数云中使用以下公式：       IFS实例场景2：销售人员的绩效评价 在实际企业应用中，IFS函数也可以用于其他领域，比如对销售人员进行绩效评价。假设公司设定了以下销售目标和绩效评级标准： 销售额大于等于100,000元，评级为“优秀”； 销售额在80,000到99,999元之间，评级为“良好”； 销售额在50,000到79,999元之间，评级为“合格”； 销售额低于50,000元，评级为“不合格”。 我们可以在九数云中使用以下公式： IFS(>=100000, "优秀", >=80000, "良好", >=50000, "合格", <50000, "不合格") 在这个场景中，通过销售额的不同区间，IFS函数自动为每个销售人员分配相应的绩效评级。     IFS函数的使用技巧 虽然IFS函数功能强大且方便，但在实际应用中，仍有一些需要注意的地方： 01 条件顺序的重要性 IFS函数会按照条件的顺序依次评估，并返回第一个满足条件的结果。因此，条件的顺序非常关键，应该根据逻辑从最有可能满足的条件开始排列。例如在上述成绩评定例子中，我们先判断分数是否大于等于90分，再依次检查较低的区间。 02  默认结果的设置 如果所有条件都不满足，IFS函数会返回一个错误值（如#N/A或#VALUE!）。为了避免错误，可以添加一个默认结果。例如在学生成绩的例子中，如果某个学生的成绩数据不完整，可以设置一个默认值“未评价”： IFS(>=90, "优", >=80, "良", >=60, "中", <60, "不及格", TRUE, "未评价") 通过这种方式，即使所有条件都不满足，函数也会返回“未评价”，避免出现错误。 03 处理更复杂的条件 IFS函数可以嵌套逻辑函数，比如AND或OR，以处理更复杂的条件。例如，我们要为员工评定职位，假设规则如下： 如果员工是“经理”，且月收入大于8000，则评级为“高级经理”； 如果员工是“经理”且月收入在5000到8000元之间，则评级为“经理”； 其他员工评级为“其他”。 可以使用以下公式实现： IFS(AND(="经理",>8000), "高级经理", AND(="经理",>5000), "经理", TRUE, "其他") 在这个公式中，AND函数帮助我们同时评估职位和收入条件，确保返回符合业务逻辑的结果。     总结 IFS函数作为多条件判断非常有用的函数，极大简化了复杂条件逻辑的实现。它不仅减少了IF函数嵌套带来的复杂性，还能提升工作效率，更加便于排查错误。在企业日常数据处理中，无论是用于简单的数据分类，还是复杂的业务规则判断，掌握IFS函数的使用技巧，能够帮助我们更好地利用九数云来提升工作效率。 更多分析技巧，欢迎扫描下方二维码添加小九获取。     /END/