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/            

现在，越来越多企业开始将飞书作为核心的办公平台，不只是因为它好用，更因为它打通了消息、文档、流程，解决了传统协作工具难以跨团队、跨系统协同的难题。 但在协作效率提升的同时，新的挑战也接踵而至： 日常工作节奏越来越快，决策却缺乏数据支撑； 数据散落在ERP、CRM、WMS等多个系统中，而任务却集中在飞书中，信息割裂严重； 指标异常“看得见”，却没人盯、没人问、没人动。 飞书解决了“人和人如何高效协作”的问题，但在业务飞速发展的同时，企业仍缺少一个判断“事情有没有做对、做成”的系统——而这个系统，必须以数据为核心。只有将数据真正嵌入到日常办公场景中，让数据、提醒、任务、追踪协同在一个平台上完成，才能实现真正的数据化管理闭环。 九数云 × 飞书的深度集成，正是为此而来：让协作有数据支撑，让管理形成闭环。     01 数据看得见：看板的嵌入与实时数据推送 九数云支持对接多种数据源，实现数据的自动采集与实时更新，并以可视化看板的形式呈现在业务场景中。通过与飞书的深度集成，这些实时更新的关键指标可以直接触达到飞书用户，使数据展示不再局限于后台系统，而是融入日常沟通与协作流程中。 用户无需频繁切换系统，即可在飞书内查看数据、讨论问题、快速做出决策。真正做到“数据出现在该出现的地方”，推动数据驱动型协作模式落地。 以销售目标监控为例，企业可以： 在飞书工作台中添加九数云应用，实时查看销售看板，包括总销售额、各大区完成进度、重点客户动态等； 设置定时推送规则，例如每日 9:00 自动推送核心指标（如每日销售额、目标达成率）、昨日销售汇总、各大区业绩柱状图至销售群，强化团队节奏感。       02 数据用得上：数据协作与回填 九数云支持将ERP、CRM、WMS等多系统的数据以及淘宝、天猫、拼多多、京东、抖音、快手等多平台的数据与飞书表格、飞书多维表的数据打通，执行数据指标计算，同时可以将指标计算结果回填到飞书中，将数据闭环     以目标追踪为例： 在九数云中获取飞书表格/多维表内填写的销售目标数据，并支持按日或按月自动拆解； 实时同步电商平台或ERP系统中的销售数据，对比目标达成情况； 当目标达成率低于设定阈值（如90%）时，系统自动预警，并将异常信息回填至飞书表格，相关责任人可直接补充原因，形成记录链路。 这一机制有效提升了目标管理的透明度与执行力，实现从目标制定到结果反馈的全流程数据闭环。       03 数据落得下：直接发起讨论+创建代办 通过九数云与飞书的深度集成，企业可以将数据分析结果直接转化为任务指派与协作行动，打通“看见问题”与“解决问题”之间的最后一公里。 已知问题：通过九数云的自动化预警功能，为飞书用户创建代办、任务或日程 未知问题：在进行人工分析和讨论之后，将结果通过发送群聊、评论、@、用户提及等方式为飞书用户创建代办、任务或日程     以库存补货场景为例： 九数云自动获取ERP、WMS、电商平台等系统数据，构建补货监控看板； 当某SKU库存低于安全线，或某仓商品周转天数异常，系统自动生成预警，并创建对应负责人任务或日程，推动即时处理； 如需人工判断，可在看板中@相关人员发起协作，讨论结果可直接生成飞书任务，形成处理闭环。 这一机制将数据异常识别、任务下达与结果追踪融为一体，显著提升了运营效率。       04 数据用得来：行业knowhow的深度赋能 许多高成长型企业面临的核心问题，不是没有数据，而是“不会用数据”。针对这一痛点，九数云提供了“三位一体”的数据赋能体系，帮助企业快速提升分析能力、落地数据决策： AI 功能：通过九数云AI助手、AI诊断功能，用户可以直接与系统对话完成分析，或基于行业知识自动解读数据，获得下一步行动建议。 行业 Knowhow 模板中心：九数云沉淀了覆盖零售、电商、制造、连锁等多个行业的 100+ 数据分析模板。用户在工作台可一键引入模板，在飞书内替换数据即可使用，快速获得关键结论与业务洞察。 飞书专用解决方案：九数云围绕飞书生态，打造了一整套深度集成的产品能力，覆盖看板嵌入、数据推送、协作触发、智能预警、数据回填等关键场景。企业可将九数云应用接入飞书工作台、表格、多维表与群聊空间，实现数据随时查看、随地联动，彻底打通“数据-协作-执行”的业务闭环，助力管理流程数字化升级。     仍以库存补货为例： 企业可以在数据分析步骤中，直接调用AI助理，询问需要补货多少 也可以直接将九数云的库存预警看板中的源数据替换为自己的，快速看到多维度的分析结果 还可以通过在分析表中调用AI诊断功能，让AI直接根据行业知识和数据表现，告诉大家应该怎么做     九数云 × 飞书的结合，不只是工具集成，更是管理方式的一次革新。 它让数据真正走进业务一线，让协作建立在可量化、可追溯的基础之上。在提升协作效率的同时，实现了数据可视、异常预警、问题跟进、任务执行、结果复盘的全流程闭环管理，帮助企业从“看得见”走向“做得成”。       /END/    

          以往如果没有九数云，我们可能一周或者一个月才能看到一次数据情况，数据的品质可能是极低的，九数云对我们业务结果及时、准确的反馈是对我们最大帮助。 ———杭州网沙科技有限公司 运营负责人         企业背景 杭州网沙科技有限公司成立于2022年，旗下品牌“OK租机”为用户提供3C数码产品的便捷租赁服务方案，是一家集“技术研发、电子服务”为一体的互联网创新型企业，累计服务企业用户超100,000家，覆盖电商、客服、教育等多个行业。依托智能化设备管理系统，帮助企业降本增效，实现轻资产运营，客户稳定缴纳率高达95%。 企业线上通过官网与小程序完成闭环，线下以SaaS工具赋能门店实现数字化升级，目前门店与用户正加速扩张，公司聚焦风控与供应链数字化，力争成为行业领先的租赁基础设施服务商。       项目背景 网沙科技初期的数据整理以线下人工手动分析的形式进行，但公司的电子产品租赁业务合作门店众多、租赁模式多样，随着合作门店增加、业务量增长，原始方案在功能和性能上的缺陷逐渐显露出来： 订单多：众多门店各类订单数据每月做经营分析时的数据量有十万多条； 信息杂：每个订单的关键信息涉及多方面，一个订单至少需要五六条数据记录描述； 效率低：本地使用 Excel 时常出现卡顿，对数据整合和分析的技术门槛高，耗时耗力； 滞后性：人工处理存在延迟，数据无法实时反馈，难以为业务调整提供及时支持。 面对这些挑战，企业找到九数云，构建了一套高效、稳定的数字化运营管理方案，以实现数据驱动的业务决策。       分析场景 01 审核效率看得见：从订单量到通过率的全流程运营分析 每日订单量作为核心业务的数据指标，是公司各业务组重点关注的关键数据之一。通过查看每位审核员前一日处理的订单量、订单通过率等指标，管理层能够全面了解当前业务的开展情况、各审核员的工作量分配是否合理、是否存在审核效率偏低等异常。   解决方案： 企业将订单数据存入数据库，通过九数云直接对接数据库，并设置每天零点自动同步，从源头上消除人工导数的繁琐工作。分析表界面简单的点选操作和计算环节瀑布流式的呈现让客户迅速上手使用。 月内每日订单量与审核量以柱形图、折线图等方式呈现，数量大小与波动变化一目了然，更是便捷实现了同比环比，数据展示清晰且高效。 当发现某审核员的订单通过率较低时，审核组长可以及时知晓，通过查看订单数据详情，判断是否需要调整该审核员的工作安排。同时看板也添加了目标监控部分，管理层不需要等月度或季度再核算年度目标达成情况。 运营分析看板不仅解决了Excel的卡顿问题，还提高了数据更新的频率和效率，实现了数据的及时共享和分析。之前线下平均每月需要4天核对汇报的数据，在搭建好九数云仪表板之后数据每天自动更新，账单数据的整理及分析效率提升20%，随之而来各部门的工作效率和决策速度也显著提升。 02 营收日报一键掌握：让管理层随时掌控业务脉搏 在数据自动更新基础上，管理层希望进一步实现“每日营收可视化”。   解决方案： 企业基于九数云搭建了订单与营收日报仪表板，具体实现包括： 每日自动同步最新数据，确保数据实时、完整； 通过日期筛选功能，系统可动态提取前一日订单与营收数据； 管理层可通过移动设备随时访问仪表板，便捷查看当日业务情况。 无需手动拆表、重复取数，整个日报查看过程高效流畅，帮助企业从“日报制作”转向“日报即看即用”，全面提升业务动态的掌控力。       总结 面对订单体量大、数据结构复杂、分析频率高等挑战，OK租机通过引入九数云，成功构建了从数据整合、处理到可视化分析的自动化运营体系。无论是每日订单监控、审核效率分析，还是营收日报追踪，数据都能实时更新、灵活查看，大幅提升了分析效率与决策响应速度。 从手动Excel到智能BI，账单数据处理效率提升20%，不仅让数据分析真正落地业务，还为企业持续扩张打下了坚实的数据基础。     /END/  

          在日常数据分析中，企业往往不仅需要看清业务的“表面数据”，更希望深入业务结构，展开多维度的穿透分析。但实际情况是，传统图表和简单表格虽然易用，却很难满足复杂场景下的灵活分析需求。 当前九数云提供的分析表虽然能够满足企业基本的分析需求，但随着业务的深入，越来越多用户提出了更高阶的报表需求，例如希望实现： 更丰富的表格样式，例如斜线表头、分层表头、多列合并等； 单元格公式自动计算占比、增长、同比等指标； 自定义公式等 为了解决这些问题，九数云BI推出了「复杂表格」功能模块，复杂表格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。 复杂报表已经面向企业版及以上用户开放内测名额，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描下方二维码进行预约内测。       功能亮点 01 更自由的表格设计 复杂表格提供拖拽式设计界面，用户可以自由调整表格的行列结构、合并单元格。支持行、列、页面的多维度数据展示，支持表头分层、斜线表头等复杂表头设计，能够轻松处理交叉表格、分组汇总等复杂结构。 02 强大的公式计算能力 在很多场景中，仅靠展示原始数据远远不够，还需要对数据进行加工计算，如同比、环比、占比、加权平均等。复杂表格内置了大量常用的函数支持，用户可以通过简单的公式，实现跨行、跨列、跨维度的动态计算，满足各种个性化的分析需求。 03 更美观的自定义样式 为了提升报表的可读性与品牌统一性，复杂表格支持自定义样式（字体、颜色、边框等），支持设置条件属性，满足企业品牌化需求。       使用流程 1）在项目中选择表格创建分析表后，点击分析步骤中的添加按钮，选择「复杂表格」，即可进入复杂表格编辑界面。 2）进入复杂表格编辑界面后即可按照需求设计复杂表格，点击编辑界面的「预览表格」，即可预览复杂表格。       复杂表格示例 为了更直观地展示复杂表格的应用能力，小九给大家带来三个常用的业务场景使用普通图表和复杂表格的示例： 示例一 自由设计表格的样式 分析背景：查看同品牌下不同类别的指标差异性（同品牌下服装大类的周转率比鞋子差还是好）。 使用图表实现： 周转率无法转换成百分比 不同指标间不易区分 分组表自动合并单元格，不便于查看某一行数据的店铺名称 使用复杂表格实现： 周转率指标可以单独设置百分比格式 为不同的指标设置颜色区分 前面的店铺信息不合并，便于查看每一行数据 示例二 条件属性配置 分析背景：了解目标达成进度情况，对于整体和各月下的目标达成率进行颜色标记。 使用图表实现： 无法对合计行配置条件属性 无法对维度字段（省份）配置条件属性 使用复杂表格实现： 支持对所有单元格配置属性 可以设置更丰富的条件配置样式 示例三 自由计算合并行/列 分析背景：了解不同年份下各大类下数量的占比情况，以及整体的占比情况。 使用图表实现： 合计列的占比数据无法正确计算（各大类汇总数量/总数量） 使用复杂表格实现： 通过公式计算出汇总数据的占比       演示模板 为了帮助大家更快速、便捷地掌握复杂报表的搭建思路和实现方式，我们在模板中心上架了10+个复杂报表的演示模板，覆盖了销售分析、财务经营、门店管理等多个核心分析场景。用户可以直接复用，基于模板进行修改，也可以查看模板的配置逻辑与拓展，大幅提升报表的搭建效率和质量。 复杂报表已经面向企业版及以上用户开放内测名额，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描下方二维码进行预约内测       /END/    

          租赁行业，作为典型的资产密集型产业，以“有偿租用”作为核心商业模式，企业或个人将自有资产（如设备、车辆、房地产、工程机械等）出租给他人使用，收取租金收益。无论是短租、长租，还是灵活租赁，该行业广泛覆盖汽车、设备、住房、工程机械、IT设备等多个领域，满足了不同行业、不同规模客户对资产灵活使用的需求。 不同于一般商品交易，租赁企业的业务流程更为复杂，除了要管理大量可循环使用的固定资产，还涉及合同周期管理、租金收取、资产折旧、客户信用管理等多环节。 于是在这一过程中，对于租赁公司而言，资产管理、客户监控以及财务核算成为了亟待解决的难题。       九数云BI：租赁企业的数据管理利器   作为一款轻量、灵活、性价比极高的数据大屏工具，九数云BI不仅能快速集成租赁企业的资产管理、财务管理、客户管理等数据系统，还能一键完成多维度分析，搭建契合租赁企业业务流程的数据看板，帮助企业高效经营。 租赁企业的业务人员与财务团队可分别将维护的客户信息、租赁合同、资产采购、折旧数据及回款信息同步至九数云，系统自动完成数据关联、指标计算与风险预警，极大提升了企业的数据处理效率与分析深度。 下面为大家带来 4 套适用于租赁行业的看板示例：   01 固定资产管理看板：资产生命周期 全流程可视 租赁企业的资产通常涉及采购、折旧、调拨、报废等多个环节，九数云BI固定资产管理看板，帮助企业实时掌控资产状况： 资产总额、净值：通过指标卡清晰展示当前固定资产规模。 采购趋势分析：折线图呈现固定资产月度采购金额走势，辅助企业合理控制采购节奏。 资产类型分布：词云、柱状图直观展示各类资产的数量、价值占比。 折旧与净值跟踪：交叉表格详细记录各资产类别的原值、累计折旧、净值变化。   02 租赁财务核算看板：资产成本、折旧、收益 全面核算 租赁合同多采用分期付款，涉及采购、运输、使用、损耗与折旧等多个成本要素，九数云能够自动计算客户的应收账款和已支付金额，并生成动态账单。这一过程减少了人工操作，提高了工作效率，避免了手动计算的误差。 九数云BI可自动完成资金流动计算、动态账单生成与损益核算，大幅降低手工操作负担： 采购分析：自动汇总不同类别、不同物料的采购数量、金额、均价。 折旧管理：基于资产折旧周期，自动计算每月折旧金额，满足会计准则要求。 损益核算：实时计算不同物料在各租赁项目中的收益或损失，辅助企业精准评估项目盈利能力。   03 租赁客户欠款看板：风险客户一目了然 一旦客户在合同约定的分期截止时间前没有支付该分期下的金额，那么这类客户会被称为逾期客户，逾期客户的管理直接关系到租赁企业的资金安全。 系统可以自动标记客户逾期情况，并按照逾期天数、欠款金额等维度分类管理，给客户标记高中低三种风险状态。九数云BI租赁客户欠款看板助力企业全面掌握回款风险： 应收账款总览：快速了解当前所有客户、门店的累计欠款金额。 账龄分布分析：分层展示各时间区间的欠款金额，重点关注长期欠款。 客户明细：详尽记录每一位客户的应收、实收、逾期情况，帮助业务、财务协作开展催收工作。   04 租赁账单分摊看板：租金收入合理确认 租赁业务中，租金通常按自然月或合同周期分摊确认，九数云BI租赁账单分摊看板可实现自动化计算： 自动拆分合同金额：按合同起止时间、资产使用周期，自动分摊至各月份。 月租单价趋势：通过趋势图分析不同租赁类型、客户的租金变化趋势。       客户案例｜租赁企业的数字化升级实践 九数云BI已帮助多家租赁企业完成资产与财务管理的数字化升级，让管理决策更高效、资产运营更透明、财务核算更准确。   浙江众诚新能源汽车服务   浙江众诚新能源汽车服务有限公司，使用九数云汇总原本较为割裂的业务+财务数据，进行应收账款、逾期客户、汽车空置率、保险到期预警、司机流水等分析，做到多平台数据合并分析，帮助企业提高数据的准确性和实时性，节约运营成本超20万元。   金禾租赁   通过简道云-九数云提供的联合解决方案，金禾租赁真正实现了业务从线下到线上，从手动到流程化到自动化的数字化变革，企业经营效率大幅提升。自数字化系统投入使用以来，已为公司节约成本约15万元。 租赁业务的核心管理能力，不只是签合同、收租金，更是资产管理、财务核算、客户管理、风险控制的综合能力。而这些能力，正需要一张张高效、透明、实时的数据看板来支撑。 /END/

            2024年起，庄总在某电商品牌管理公司担任企业总经理一职，上任初期，他将全面了解企业现有业务作为首要任务，为后续战略方向的制定提供坚实基础。庄总选择借助九数云的数字化分析能力，从数据切入业务，通过可视化看板深入掌握各项经营细节，从数据结果中洞察企业现状，以数据驱动判断、以分析引领决策。 在使用九数云1年之际，九数云团队再次拜访了庄总，我们惊喜的发现在企业数字化管理的道路上，庄总已经在入门到精通的进程中，悄然进行着第一次质的蜕变，企业数据分析1.0逐步迭代至2.0版本，实现了从分散数据到统一治理的关键跨越。   “正是因为我在九数云做第一版搭建的时候，看到了九数云的价值，才想到如何构建更好的底层数据，做更多的价值扩展，才会有2.0数据治理的想法。” --企业负责人  庄总       背景介绍   杭州某品牌管理有限公司，专注于大牌化妆品的进口运营销售，业务涵盖品牌引进、跨境供应链管理、电商平台运营、全域营销、内容投放与消费者洞察等多个环节，形成了一套完整的品牌孵化与市场扩展能力体系。 目前企业已成功与多个国际一线护肤、美妆品牌建立长期合作关系，并在天猫国际、京东国际、抖音、小红书等多个平台实现了稳定的品牌增长。       数据底层结构优化   过去， 企业数据较为分散，团队成员很难便捷地获取到所需的底层数据，数据“再加工”难度大、效率低。 一次偶然的机会让庄总接触到了数仓的概念，虽然没有数仓本身的技术知识储备，但是庄总从中捕捉到了数据「统一治理，灵活调用」的灵魂观点，开始了数据分析2.0的迭代。 企业通过对多平台、多系统的明细数据进行统一处理，建立起标准数据底表，解决跨团队、跨系统口径不一致的问题。   利润报表的重构与多角色复用 庄总向我们介绍时提到：“刚开始接触九数云的时候搭建的第1套东西是分散的：比如同样是做利润核算的报表，是分各个渠道分别计算的，直到最后才把利润结果合到一起做展示。” 在2.0中，企业将订单数据按收入、成本、费用等维度进行标准化清洗后，使底层数据来源保持一致，构建统一利润底表，避免了重复采集和加工。 庄总说：“有了这样的底层数据的标准构建之后，再去做相关的业务分析，底层数据的调用就非常的清晰。” 例如，不同角色想要调用某个订单维度、某个品的分析数据时，虽然分析视角不一样，但是数据来源调用都是一致的： 渠道视角： 主要关注销售要以销售额为指标做统计； 需要调用利润报表   采购视角： 聚焦商品利润、库存周转等维度； 需要调用利润报表和库存数据 财务视角： 综合考虑费用、利息、资金占用等因素， 需要调用利润报表   这样下来，无论是分析渠道销售结构、采购成本控制，还是财务利润归因，都能基于同一张底层利润表展开，避免“各算各的”，提升团队协同效率。   库存统计由静态升级为动态模型 在早期的库存分析中，企业大多依赖手动从ERP系统导出的Excel报表进行分析，由于每一次导出上传后都是一次“数据覆盖”，无法还原之前的库存状态或追踪库存变化过程； 现在，企业通过整合不同数据来源，建立动态库存流水模型： 1. 统一获取期初库存数据 2. 将库存的变化过程数据更新进来，统一多方数据口径，形成统一库存流水（入库、出库根据具体事实进行动态增减） 例如，保税进口的每一个仓库系统，数据表的字段名、数据口径都有所不同，需要做标准处理，合并成明细大宽表 3. 计算出来当前库存大宽表后，维度调用可以更加灵活。 比如，可以从仓库维度、平台维度、库存变化类型、货品名、品类、品牌等维度分析出库、入库、剩余库存、库龄等数据 由于公司在源头已完成底层数据的标准化与打通，后续向各渠道和采购团队的数据提供变得更加便捷高效，各业务团队无需再耗费精力处理数据口径不一致或重复维护的问题。企业的数字化落地也得以更顺利推进。       看板结构优化   在数据体系发展的初期阶段，庄总主要期望通过数据了解清楚当前的业务状况，来辅助决策接下来工作安排。于是企业快速构建了一系列核心业务的看板，但是指标的展示不成体系，只是将业务数据的集中展示，缺乏对业务场景的理解和对工作流程的贴合，实际使用率不高。 进入2.0阶段后，企业以“总-分结构”为核心思路，看板设计围绕三大问题： 当前这个看板主要受众是谁？ 这个角色需要解决什么样的业务问题？ 他们的业务决策顺序是什么，每一步分别需要哪些数据支持？ 通过对这三个问题的系统梳理，每一个看板都围绕业务角色的真实操作流程进行定制化设计，让数据真正进入日常业务流程，提升分析效率与洞察价值。 下面我们以两个看板为例。 示例一 销售数据看板 受众群体：采购组管理层 核心关注点：团队销售成果是否达标，利润结构是否合理 设计目标：帮助管理层实时掌握销售整体表现，快速定位问题商品并追溯利润结构   关键指标达成 首先，管理层需要明确采购团队的整体销售成果是否达成预期，因此在看板最左侧设置了三个核心业务指标的目标完成度监控，包括销售额、毛利额和利润达成率。通过这些关键指标，可以快速判断整体经营是否达标。   过程指标拆分 如果发现业绩未达预期，管理层的关注焦点会转向过程指标，例如利润的月度趋势和不同商品的利润结构。因此看板右上部分展示了团队整体的利润表现趋势图，便于快速判断利润是否存在下滑、波动等异常现象。   问题商品定位 当利润异常发生时，接下来的决策就是定位具体的“问题商品”。看板右下设置了三个Tab页，分别从销售额、毛利率、商品毛利等角度，将团队核心指标拆解到商品层级，便于快速识别表现不佳的SKU。 如果发现某个商品利润不理想，用户可以点击跳转至“利润明细”界面，进一步查看该商品的收入端与成本端的详细结构，明确是价格下降、销量不足还是采购成本过高所致，从而辅助管理层制定更具针对性的商品优化策略。 整体设计上，该看板遵循“从整体到细节、从结果到原因”的分析路径，将采购管理层的真实决策流程嵌入看板结构中，使其不再是静态展示，而是一个可驱动业务动作的管理工具。 示例二 单品透视看板 受众群体：采购执行人员 核心关注点：在拿到商品报价后，判断价格谈判力度 设计目标：通过库存与销量关键指标，帮助采购人员判断采购节奏与议价策略   库存现状评估 当采购人员收到某个商品的新一轮报价时，首要任务是评估现有库存是否充足。看板首先展示当前SKU的在库库存数量与可售周期，帮助采购判断当前库存还能支撑多久的销售周期。   在途补货预估 除了在库情况，采购人员还需了解在途库存的到货情况，通过在途库存的预计到货时间与数量，便于评估未来一段时间的供货是否能覆盖预期销售。   销售速度判断 最后，采购人员需结合商品的历史销量，判断其销售速度和消化能力。若销量放缓、周转周期偏长，则可以进一步判断价格谈判力度。 整体来看，单品透视看板从“当前库存—在途补货—销售速度”三个关键维度出发，还原了采购人员日常判断商品议价空间的真实操作流程。它不仅提升了采购的响应效率，也避免了因信息不对称导致的采购节奏失控，是采购一线极具实用价值的日常辅助工具。       结语   数字化的真正价值，不在于数据的堆积，而在于将数据转化为业务洞察，驱动企业持续优化与成长。 庄总作为一个从来没接触过BI的业务管理者，带领企业一步一个脚印的走过企业数字化的第一公里，不断的提升自己数字化的认知，将BI的应用以最快的速度迭代到2.0。 企业以业务场景为核心，结合九数云BI推进数字化升级，通过明确的数据结构重构、统一的数据底座建设和面向角色的看板优化，有效推动了企业内部管理的标准化与决策的智能化，驱动企业持续进步。     /END/  

  销售在工作中需要定期做数据分析和复盘，但如果不掌握系统的模型和方法，就常常抓不住重点，也产生不了有价值的数据信息。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”此时就需要借助销售数据分析模型，它能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清各种销售数据之间的逻辑，使论证过程更具条理，结论也更具说服力。 今天给大家分享几种常用的销售数据分析模型，并附上简单的步骤教程。   01 分析主线   销售数据是围绕产品、物流、客户三条主线来研究，销售数据分析模型也是围绕着它们进行搭建。   02 分析模型   01 产品分析   1. 购物篮分析 购物篮分析指通过研究用户消费数据，将两种看上去完全没关系的产品关联在一起，这就叫做商品关联分析法，也叫作“购物篮分析”。它需要通过「支持度」、「置信度」、「提升度」三个指标判断商品之间的关联程度。 预期效果：以热力图的形式展示两种产品之间的关联度，颜色的深浅表示关联度的高低，如图所示。 2. 波士顿矩阵 波士顿矩阵，由美国著名管理学家、波士顿咨询公司创始人布鲁斯·亨德森首创，它通过销售增长率和市场占有率来决定企业对多个产品的投入比重。 波士顿矩阵关注的核心就是两个维度——市场增长率与市场占有率。波士顿矩阵的纵坐标为市场增长率，代表着某个产品/业务的市场引力；横坐标为相对市场占有率，代表着产品/业务的实力。 明星类产品：高增长且高市场占有率，发展前景好，竞争力强，需加大投资以支持其发展； 问题类产品：高增长但低市场占有率，发展前景好但市场开拓不足，需谨慎投资； 现金牛产品：低增长但高市场占有率，成熟市场的领导者，应降低投资，维持市场占有率并延缓衰退； 瘦狗类产品：低增长且低市场占有率，利润率低甚至亏损，应采取撤退战略。 3. 同环比分析 环比是本期统计数据与上期比较，例如2022年2月份与2022年1月份相比较，一般是用在月、日很少用在年上，主要是对比很短时间内涨幅程度，不过由于行业差异，比如旅游，会受到淡旺季影响。 同比是与历史同时期比较，例如2022年1月份与2021年1月份相比。同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与同期发展水平对比而达到的相对发展速度。 计算公式如下： 1）环比增长率=（本期数－上期数）/上期数×100%。 2）同比增长率=（本期数－同期数）/同期数×100%。   02 物流分析   库存周转分析能够将库存结构优化到最优，并且售罄率和周转天数等指标都控制在合理的范围内。主要分析方法有： 1. 二八原则 库存前80%的商品的销售情况：观察库销比是否处于失衡状态 销售前80%的商品的库存情况：观察库销比是否处于失衡状态 2. 价格段分析法 不同件单价商品的库存分析：每一个品类/品牌主流价格带商品的库存情况，看下主流价格带的商品是否处于缺货状态，非主流价格带商品处于库存堆积状态 不同吊牌价商品的库存分析：每一个品类/品牌不同吊牌价的库存情况，看下主流价格带的库存是否充裕，非主流价格带的库存是否堆积(件单价还和折扣/毛利有关，吊牌价有时更能更能反应问题) 3. SKU三度分析 品类广度：采购的商品品类数据是否充足，和行业去进行比较 SKU宽度：采购的SKU丰富度如何，非标品的SKU注重宽度，主流的SKU是否采购 SKU深度：商品总数量/SKU总数量(各品类/品牌的深度情况)，爆款SKU深度是否充足，滞销款SKU是否较浅 4. 合理库存结构分析 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   03 客户分析   1. RFM分析 RFM分析是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具。R是指用户的最近一次消费时间，F是指用户下单频率，M是指用户消费金额。 最终结果是将用户划分为一下八个维度： 2. 复购分析   复购率指用户最近一段时间的购买次数，可以说明用户的忠诚度，反向则说明商品或服务的用户黏性。 复购更关注的是消费行为，对复购的影响一般是商品或服务的质量、售后体验、用户消费满意度等，对复购的分析也会落地到商品或服务上。 复购率可分为：用户复购率、订单复购率、用户回购率。 用户复购率=单位时间内：购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数 订单复购率=单位时间内：第二次及以上购买的订单个数/总订单数 用户回购率=单位时间内：有购买行为的老用户数/有购买行为的总用户数   03 分析工具   每种销售数据分析模型都涵盖相当多指标和计算公式，如果手动操作，会耗费大量的时间还容易造成数据误差。 「九数云」模板市场的200+看板可以实现不同行业/场景分析模型的一键套用。     /END/    

        在数据分析中，我们常常会遇到这样的需求：从一份数据出发，同时制作多个不同维度的图表。例如，同一个销售明细表，既想分析门店的销售完成率，又想看商品的销售量、销售额，过去这意味着要复制多个子表，重复做一套清洗与建模逻辑，不仅耗时，还容易出错。 那有没有一种方式，可以在一份数据和一条主逻辑上，灵活分支出不同分析路径，同时避免重复操作？ 这就是我们今天要介绍的功能——图表高级模式，让分析变得模块化、清晰、灵活、易复用。       什么是高级模式？   高级模式是一种基于“图表”的进阶操作方式，适用于需要在同一数据分析表中，按不同维度做不同图表的场景。它可以在图表生成逻辑中灵活地设置“分支步骤”，让不同图表拥有独立的加工逻辑，但又共享一部分通用的数据清洗步骤。 主线步骤：用于处理所有分析都共用的数据处理流程，例如字段清洗、类型转换、基础筛选等，所有分支图表默认继承主线的处理结果。 支线步骤：每个图表在主线步骤的基础上独立加工逻辑，可添加各自特有的分类汇总、筛选、公式字段等，分支之间互不影响，互相隔离，便于管理和迭代       如何使用高级模式？   下面用一个完整的例子，演示如何用图表高级模式，实现“同源数据，多维分析”的需求：   目标： 从一张销售明细中，分别生成： 每个大区的销售额和完成率图表； 每个销售员的销售额和完成率图表。 操作步骤 1 主线数据准备 首先，我们导入这张销售明细表，里面包含销售额、计划额、销售员、所属大区、日期等字段。 但我们发现，日期字段是文本类型，无法用于时间序列分析。 我们在主线上，添加一个“字段类型转换”步骤，把文本类型的日期转为真正的日期类型。 因为这是所有图表都要用的步骤，所以放主线上最合适。 接下来，我们通过图表高级模式，搭建四个不同类型图表的支线步骤。 02 开启高级模式 点击图表模块右上角的「三个点」，开启高级模式 图表一：大区销售完成情况 接下来，我们在主线的基础上，添加一个分支： 分组字段选择「大区」 添加一个公式字段：完成率 = 销售额 / 计划额 绘制图表，展示每个大区的销售额与完成率 图表二：销售员销售完成情况 我们点击图表右上角的【三个点】，复制上一步生成的大区图表，粘贴后生成一条新的分支步骤。 我们在这个新图表里： 修改分组字段为「销售员」 公式步骤保持一致 图表类型也可以灵活调整（如柱状图、折线图等） 这样我们就得到了第二个图表，两者互不影响，且都基于同一个数据源和主清洗流程。       总结   高级模式 = 一次数据清洗，多图表复用 当你面对复杂的分析任务，需要从一张表做出多个图表，不再需要手动复制、硬性拼接。只需点击图表右上角的三个点，开启高级模式，即可灵活创建分支，高效构建多维度分析图表。         /END/    

在日常的数据分析工作中，数据质量往往是被低估的问题来源。分析结论出现偏差，很多时候并非模型设计不合理，而是原始数据本身就存在缺失、错误或异常值，导致后续分析建立在不稳定的基础上。 常见的数据问题包括： 数据量大，却无法判断是否存在重复、空值或错误； 字段复杂，难以及时掌握各列数据的分布情况； 分析结果与预期不符合，回溯后，发现是因为源头数据存在问题。   为帮助用户更高效地了解数据结构和数据质量，九数云BI在分析表中提供了数据概览视图功能，能够从字段层面快速判断数据质量，避免在存在质量风险的数据上进行深入分析。     功能简介 在分析表中，九数云支持支持切换查看「数据明细」和「数据概览」。 数据明细视图：查看数据的明细情况 数据概览视图：查看数据的汇总和分布情况，比如是否存在重复数据、错误值等；查看某个字段的最大值、最小值等。     数据概览视图 数据概览视图分为上下两部分，数据汇总区域、数据分布区域。 01 数据汇总区域 该区域以表格形式汇总每个字段的关键统计信息，包括： 通用字段指标：去重记录数、空值数、重复值、错误值； 数值字段补充指标：求和、平均值、最大值、最小值。 通过这一视角，用户可以快速发现： 哪些字段数据不完整？ 是否存在非法或异常格式的数据？ 数值字段是否存在极值？ 02 数据分布区域 在数据分布区域，展示每个字段值的分布情况，，便于发现集中趋势与数据异常： 日期/文本字段：对字段值进行计数，且降序排列展示； 数值字段：根据字段值划分成五个区间，展示每个区间的计数。 这有助于用户识别： 主要字段值是否符合预期； 是否存在严重偏离的字段值（如金额特别大或小）；     数据概览功能 在发现问题数据后，如何快速定位并清洗？九数云提供了两个实用操作供参考： 01 查看详情 在数据概览中发现某字段存在空值、错误值或高频值时，想要进一步查看这些值对应的明细行，只需： 右键点击该值 → 选择「查看详情」； 系统会自动筛选出相关数据行，并以禁用步骤的方式展示，便于复查和对比。 例如： 字段“所在城市”为“北京市”的数据，共192条，只需点击该值，即可自动筛选查看明细。 02 排除异常 若已明确某些值无效或需剔除，用户可以快速操作： 右键点击对应字段值 → 选择「排除」； 系统自动生成筛选步骤，将这些数据排除出当前分析范围。 例如： 想要剔除“合同金额为空”的记录，只需点击空值 → 排除，即可完成清洗操作。 通过字段级的汇总与分布展示，配合灵活的查看详情与排除功能，九数云BI帮助用户快速发现数据问题、定位风险、优化数据结构，为每一次分析提供可靠的数据基础。         /END/    

在零售行业中，商品就是企业经营的核心。无论是连锁便利店、生鲜超市还是综合百货，门店的商品结构、库存水平与销售节奏直接影响利润空间与客户体验。 商品SKU众多，动销与滞销难以一眼识别； 库存结构不清晰，常陷入一边缺货一边压货的矛盾； 临期、过期、滞销商品未被及时发现，形成直接损耗； 补货、促销、清仓缺乏依据，容易造成资源错配。 归根结底，是“商品数据不透明”导致的管理失控。为此，九数云打造了五大商品分析模块，从库存结构到动销趋势、从补货建议到清仓策略，帮助零售企业真正看懂每一件商品的经营价值。 01 畅销商品看板   真正赚钱的商品，往往只占很小一部分。 畅销商品看板帮助用户识别出表现优异的单品，不仅可以看到其销量、销售额、毛利贡献，还能结合门店、区域、时间维度交叉分析其背后的“成功逻辑”。用数据指导商品组合策略，让好商品卖得更长久、更广泛。 02 商品库存分析   商品动销的前提是“有货”，但有货还得“合适”。 九数云商品库存分析模块，从整体库存量、品类结构、门店分布等多个角度入手，帮助企业了解当前库存是否合理。例如，哪些品类占比过高，哪些门店压货严重，滞销商品是否在快速累积等。 支持按： 货品、仓库、货主等维度查看库存分布； 时间轴追踪库存变化趋势，发现补货/出库节奏是否合理。 不仅看总量，更要看结构，避免“库存表面风平浪静，实则隐患重重”。 03 商品效期分析   在生鲜、乳品、日化等对效期敏感的品类中，效期管理能力直接影响损耗率。 该模块支持按批次、库区、门店等多种维度拆解效期分布，提前发现即将到期的商品，及时触发预警。结合促销策略或调拨建议，可有效延长商品生命周期。 通过： 分效期区间统计（如30天内、15天内）； 标记临期高风险商品并跟踪处理进度； 实现“从仓库到货架”的全过程效期管控。 04 商品补货看板   补货不准，是库存问题的源头之一。九数云补货看板基于销售趋势、库存消耗、上下限设置等逻辑，自动测算合理补货建议量，并标记风险商品。 无需复杂建模，即可让一线补货真正“有据可依”，降低人为判断误差。 05 商品库龄分析   库龄长，不等于一定卖不掉，但一定要警惕。 库龄分析模块通过构建“7天 / 30天 / 60天 / 90天以上”的库存分层，帮助企业识别出哪些商品已经滞销、压货，甚至有可能再也卖不掉。 系统支持联动查看： 商品的实际动销频次； 已参与过的促销策略及效果； 让运营、采销、门店协同判断是否进入清仓流程，提升库存周转率，减少资金占用。   总结 商品管理的核心，从来不止于“有货卖”，而在于“有合适的货、在合适的时间、出现在合适的地方”。九数云商品管理分析方案，结合企业实际经营场景，从库存到动销、从补货到清仓，构建可视化的数据闭环，帮助零售企业实现数据驱动的商品精细化运营。         /END/  

在使用九数云之前我用过其他几款主流的BI工具，相比来讲，九数云的整体功能逻辑设计的很好用，比如：做完一个分析表之后可以被无限调用；数据处理逻辑的后期维护也非常方便！ ——某电商企业 商业数据分析师       分析背景 某电商企业专注于睡眠健康领域，产品覆盖家庭及专业医疗设备，服务遍及全球多个国家和地区，持续改善上亿人的健康质量。作为行业内数字健康转型的先行者，企业始终秉持“专业的品牌，需要用专业的工具，做专业的数字化管理”的理念，持续推动精细化运营与管理变革。 为解决多渠道、多系统、多团队间的数据割裂问题，企业以“业务分析”为核心，借助九数云平台，构建起完善的数据治理、分析体系与可视化展示。     分析场景 在该电商企业办公区域，大屏已成为数字化管理的重要窗口。每类看板围绕特定业务主题，分别服务老板、管理层、运营等角色，贴合实际业务场景。 下面就让我们一起来看下企业的几大分析模块。 01 平台成交分析 为全面掌握多平台的销售动态，企业构建了以“成交分析”为核心的看板体系，覆盖从整体成交表现到各平台交易细节的全链路分析。针对不同平台的数据特点，企业进行了定制化设计，其中抖音作为增长迅速的关键渠道，企业特别打造了“抖音数据驾驶舱”，以支撑日常运营监控、活动复盘与策略优化。我们以抖音为例，展开详细说明。 抖音数据驾驶舱 在日常抖音业务复盘中，企业运营团队面临多个数据分析瓶颈： 前期团队使用 Excel 手工留存分析，但因数据量大，常出现卡顿、崩溃等情况，分析效率低下； 抖音平台虽然提供数据看板，但历史数据留存不足、时间区间受限，难以支撑完整的运营复盘； 平台数据粒度有限，无法针对具体问题深入拆解指标。 基于以上痛点，企业提出希望构建一套支持历史数据保留、灵活维度切换和粒度拆解的可视化分析看板。 这一需求最终通过九数云实现落地，并在618活动后成为运营复盘的重要参考依据。 该看板采用模块化结构，从目标完成到运营细节全链路层层拆解，围绕“结果指标+过程指标”双线展开，既反映整体经营成果，又支持对问题环节的精准识别与优化。 团队业绩与目标完成情况： 看板首屏聚焦各团队的核心数据表现，统一使用“去退收入”作为分析口径，按月度、季度维度对比目标完成情况。通过直观的对比图表，帮助负责人及时掌握达成进度，提前预警业绩风险，指导资源调配与运营节奏调整。 接下来的部分包括核心运营数据监控包括趋势、店铺和直播分析等多个维度，为日常精细化运营提供全景支持： 销售情况监控 店铺销售趋势：支持按时间粒度灵活切换（如日、周、月），组合多指标深入分析，判断运营调整效果。 销售分析：包括除退和未除退，不同商品的销售额、销量、退款率及同比 流量分析与转化路径监控：展示主要引流渠道的访问量与成交占比，为投放策略优化提供数据支持，明确哪些渠道性价比更高、引流更精准。 02 其他运营推广主题看板 除了聚焦成交表现，企业还围绕推广效果、退款拆解、主播业绩核算等核心模块，构建了多类运营分析专题看板，进一步支持业务的精细化管理与策略落地。 推广分析 聚焦投放效果与成本效益的双重监控，通过核心指标的集中展示与趋势变化的可视化分析，支持运营团队随时筛选历史数据、对比不同投放渠道与策略，为后续推广决策提供直观依据和数据支撑。 618活动分析 在活动期间，数据的及时洞察对活动期间的业务动作指导意义重大，看板可以做到近实时获取数据，让老板在一个屏幕前就可以掌握全局，洞察异常 退款分析 在以直播为主要销售方式的抖音渠道中，冲动消费频发，导致退款率成为运营关注的重点指标。但抖店后台并不支持将退款拆分为“已发货”与“未发货”两个阶段，运营团队难以精准识别问题来源，导致策略制定缺乏针对性。 为解决这一痛点，企业在九数云中构建了商品级别的退款率分解模块。该模块按发货状态对退款进行细化，支持更具洞察力的分析： 未发货退款：通常与推广策略、平台活动安排、直播间话术设计等前端引导因素相关； 已发货退款：则更多反映商品品质、物流履约、用户体验等后链路问题。 通过退款分解，运营团队可以清晰识别退款背后的驱动因素，从而有针对性地优化商品策略、调整推广节奏、提升整体客户满意度。 此外，企业还能够通过看板识别未结算订单并推进结算流程；同时分析退款背后的行为逻辑，如换货重拍、型号替换等，辅助判断退货背后的真实原因，帮助管理层正确理解数据。 直播数据-业绩核算 通过企业标准的数据处理流程将抖音直播数据同步至九数云，实现业绩数据的实时更新与可视化呈现。业绩核算逻辑内嵌于平台之中： 主播可每日查看个人表现，激发主动性； 管理者则可高效掌握团队动态，实现精细化排班与绩效管理。 03 后端支撑看板 在前端运营高效推进的同时，企业也构建了多个后端支撑类看板，覆盖客服服务、重点商品跟踪等关键环节，助力管理层从售后反馈与商品表现两个维度，全面掌握经营健康度与客户满意度。 客服数据看板 客服数据看板聚焦售后服务质量监控，帮助企业实时掌握客户反馈问题类型、响应效率及满意度表现，为优化服务流程和提升客户体验提供数据支持。 产品分析看板 让管理者随时掌握SKU表现、客户反馈及变动趋势，助力商品决策。     结语 每家企业都有其独特的业务模式与组织架构，不同团队之间的决策逻辑也各有差异。这些差异决定了企业在推进数字化分析时，必须依赖一款高度可定制的BI工具，才能真正契合自身需求，而九数云BI正是这样一款工具。 企业通过构建完整的数据闭环，打通从数据采集、分析到决策的全流程，正在为企业的稳健发展提供强有力的数字化支撑。未来，这一体系也将持续延伸至更多业务场景，为“数据驱动增长”持续赋能，助力企业实现更稳健、更高效的发展。   /END/