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九数云小九(uid:987954)
九数云--人人可用的数据分析及可视化工具 职业资格认证:尚未取得认证
功能详解|快速实现模糊匹配,让商品分类更智能
不管是电商、零售还是餐饮等不同行业的运营人员,在日常业务分析中,经常会遇到类似这样的需求: 商品名称、备注或标题字段中,往往隐藏着品牌、品类等关键信息。运营人员需要将这些关键词自动识别并归类。 例如: 你想根据商品名称中出现的品牌词(如“伊利”“百事”“五粮液”)来给每个商品打上对应的品牌标签; 又或者根据品类关键词(如“牛奶”“啤酒”“纸巾”)来划分不同的品类维度。   在 Excel 中,要实现模糊匹配 要么写多层嵌套公式 要么反复拖拽匹配、查找替换,不仅慢,还容易遗漏。 在 SQL 中,问题同样存在。如果品牌多达上百个,这段 SQL 就会变成一张“长到天际”的脚本。 后续一旦要改分类、增删关键词,还得手动维护逻辑,极其低效。 在九数云中,只需要通过左右合并功能中的不等值合并,可以快速实现模糊匹配的需求!       左右合并 + 不等值合并,一步搞定 1)准备好需要进行模糊匹配的两张表单。     2)选择【左右合并】,左表选择「商品销售明细」,右表选择「品牌标签表」;匹配字段: 左表字段:商品名称; 右表字段:品牌关键词; 合并条件选择:“包含”。     3)系统自动识别并打上品牌分类标签,实现了零代码的模糊匹配与分类标注。 无论后续做品牌销售分析、类目结构分析,还是毛利对比,都能直接使用这一字段进行统计聚合。     无需写SQL,也不必套公式。所有逻辑可视化设置,即使不会写代码也可以快速上手! 九数云的“不等值合并”支持多种匹配条件: 等于 / 不等于 包含 / 不包含 包含于 / 不包含于     不仅能做关键词匹配,还能支持复杂的文本筛选、排除、子集判断等业务逻辑。     通过写公式的方式实现模糊匹配是分析中较为费时间的环节—— 公式繁琐、匹配缓慢、易错难维护。而现在,九数云通过左右合并中不等值合并功能, 让模糊匹配逻辑直观可视化,快速实现复杂分类,快来试试吧~     /END/
干货分享|库存周转率:不拆解,根本谈不上分析
  财务报表一出来,有人回答:“6.8。” 立刻就有人拍桌子:“这个数得提上去!库存要动起来啊!” 听起来很燃,气势很足,但真要落到实际操作上,光看这个数字,其实——根本没用。 为啥?因为高周转率也可能掩盖畅销品断货,低周转率也可能是几款僵尸 SKU 占了大部分库存资金。一个“整体周转率”,很可能只是个平均值,背后掩盖了巨大的差异。 这就是为什么库存周转率必须拆解!今天来聊聊: 库存周转率是什么?怎么算? 它的本质是什么?三个不同视角 为什么必须拆解? 应该怎么拆?四大维度聊透   01 库存周转率是什么?   先讲清楚库存周转率到底是什么 它表示在一个特定时期内(如一年),企业库存被销售并补充的平均次数。 计算公式: 库存周转率 = 销售成本 ÷ 平均库存 销售成本:可以在公司的利润表中找到。代表生产或采购商品的直接成本。 平均库存,可以在资产负债表中获取数据;=(期初库存+期末库存)/2 你可以它想象成一个仓库的 “翻台率”。 高周转率:桌子(库存)刚空出来就马上有新客人(新库存)补上 低周转率:桌子(库存)长时间空置   02 库存周转率的本质   库存周转率并不是只跟仓库相关,其背后是企业运营、资金、供应链协同配合的结果: 1、资产角度 库存=不动的钱,但它不会自动增值,反而可能因为积压贬值; 高周转率:同样的库存资金能创造更多销售额,资金利用更高效。 低周转率:可能导致资金“卡在仓库”,甚至产生折旧或损耗。 2、运营角度 库存=卖得好不好,对市场预测到不到位 高周转率:库存太少,容易断货 低周转率:预测不准或采购策略不灵活,库存堆得太多 3、供应链视角 库存=供应链配合度,物流慢不慢?供应商交付不及时?仓储调拨合不合理? 高周转:供应链响应迅速,但过快可能增加加急成本和物流压力。 低周转:物流缓慢、供应商交付延迟、仓储调拨不合理等问题。     03 为什么库存周转率必须拆解?   如果你认可我上述对于三个视角是怎么看库存周转率的,那你就能明白为什么必须拆解库存周转率了! 周转率只是一个数字!不拆解,你根本不知道背后代表了什么 举个例子: 公司整体周转率从 3.0 升到了 3.3,看起来似乎是好事。 但这个 3.3 只是个平均值,它平均了: 畅销款 VS 滞销款 旺季 VS 淡季 区域 A 的畅销 VS 区域 B 的压货 前置仓的快动销 VS 中心仓的堆积 最后得出的这个“3.3”,就像把班上成绩优异的学霸和长期挂科的学生拉到一起平均分——看起来全班平均分提高了,但你根本不知道是谁拉高的、是谁拖后腿的。 那到底是哪里出了问题?——是资金占用?是运营失衡?还是供应链配合不力? 所以,库存周转率必须拆解,才能避免真正看清问题的根源!   04 库存周转率拆解的4大维度   那到底怎么拆?我给你总结了四个最常用、最实用的拆解维度。 1. SKU 维度  SKU是库存管理的基本单位,所以必须从SKU维度拆解清楚;可以对SKU进行分级管理,比如 畅销 vs. 滞销:周转 20 次 vs. 0.5 次,资金占用差异巨大。 新品 vs. 老品:孵化期 vs. 衰退期,策略不同。 高毛利 vs. 低毛利:低毛利快周转未必差,高毛利低周转反而拖累效率。 战略品 vs. 辅助品:战略品需安全库存,辅助品追求快进快出。     2、时间维度 不同时间的销售情况有所不同,所以必须分时间来看 旺季 vs. 淡季:空调夏天爆卖,冬天趴仓。要分季节看,不能拉平。 促销期 vs. 日常期:大促冲高 vs. 平销,策略差异明显。 月度 / 季度趋势:拆小周期,识别真实改善还是一次性清货 年度对比:同比同季,避免被季节性规律误导。 本看板是九数云BI基于伯俊ERP制作的商品库存日常跟进看板   3、空间 / 渠道维度 不同区域/渠道的消费特点、竞争环境有所不同,一个区域卖得火,并不能说明全局健康 区域对比:东区畅销,西区滞销,平均后掩盖了问题。 渠道对比:线上渠道动销快,线下门店库存堆积;不同渠道特征差异很大。 大区 vs. 小区:大区数据可能好看,但某些小城市动销慢,会成为资金黑洞。 直营 vs. 经销:直营仓控能力强,周转率高;经销商压货严重,拉低整体。 本看板是九数云BI基于伯俊ERP制作的商品库存日常跟进看板   4、仓库维度 中心仓和前置仓、国内仓和海外仓,定位不同,周转率特征完全不一样。 中心仓 vs. 前置仓:中心仓常常作为缓冲,库存量大、周转慢;前置仓直面客户,周转快。 国内仓 vs. 海外仓:跨境电商常见问题,海外仓压货严重,但国内仓可能周转很快。 一级仓 vs. 二级仓:一级仓集中备货,二级仓直接配送;如果二级仓周转慢,说明调拨有问题。 自营仓 vs. 第三方仓:自营仓更灵活,第三方仓可能存在管理滞后,拉低效率。 本看板是九数云BI基于伯俊ERP制作的商品库存日常跟进看板     05 库存看板及自动化预警   知道怎么拆解了还不够,毕竟工作量很大,拉表做根本不切实际 很多企业要等月底才能拿到一个汇总数字,老板觉得资金被压、运营觉得动销不准、供应链觉得仓库爆仓,大家吵成一团,但就是没人能说清楚问题到底在哪。 要解决这个问题,就得把周转率做成 可以分视角看的实时可视化看板,再叠加 自动化预警。 这样不同角色,都能各看各的重点,各盯各的红灯   1、资金视角(老板/财务) 看什么:库存总额、周转率、周转天数。 拆解:按 SKU、仓库、区域展示,知道钱压在哪儿。 预警:某 SKU 占用资金过高或周转天数超标,系统自动提醒。 这样就可以掌握:为什么账面有货,但手里没钱? 2、运营视角 看什么:畅销品、滞销品、新品、老品,促销期 vs 日常期。 拆解:SKU、时间、渠道维度,让动销问题一目了然。 预警:畅销品库存不足 7 天,系统亮灯提醒补货。 这样就可以掌握:哪些是问题 SKU?哪些需要清仓促销? 3、供应链视角 看什么:仓库之间的库存流转,调拨是否及时。 拆解:中心仓 vs 前置仓、各区域仓周转率对比。 预警:某仓周转慢或调拨延迟,系统马上提醒。 这样就可以掌握仓库实际情况,调拨更顺畅,成本也可以慢慢降下来   写在最后 对于电商企业、零售业、餐饮业来说,这样细致的拆解库存都是非常重要的,但是很多企业没有办法实现: 不知道用什么工具,Excel做不出来,也承载不了那么多的数据 没有IT,不会用专业工具,更别说搭建出真实可用的看板了 公司用的系统堆积如山,想去取数先学SQL,第一步就无从迈起 这个时候可以尝试使用九数云BI: 点击授权直接连接ERP、销售平台、各种数据库软件,无需编程或者手动下载即可快速获取数据 简单易上手:0代码、类excel的操作逻辑,业务人员只需要简单学习就可以快速上手,搭建自己需要的看板 自动化数据预警:无需复杂的设置,只需要我们选择好预警的界限,就可以在数据超限的时候自动发送信息提醒对应人员关注   先看得清楚,再做得精准,这才是库存管理真正的价值所在。   /END/
零售行业数字化转型:线下零售门店如何实现高效经营管理
在零售行业,尤其是线下门店、超市的经营过程中,商品SKU多、进销环节复杂、库存资金占用高,是经营者普遍面临的三大痛点。 一线管理者需要实时掌握销售、库存、采购、分销等多环节数据,但由于系统分散、数据口径不一、权限混乱,往往造成“账上看不清、库存对不上、利润算不准”的困境。 九数云零售解决方案,通过数据中台建设、权限精细化控制与报表自动推送三大模块,帮助零售门店、线下超市实现精细化管理、降本提效。   01构建数据中台,打通经营全链路 传统零售企业的数据常分散在不同系统: 平台/店铺数据: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; 广告/运营数据:广告投放后台(巨量广告、腾讯广告)、客服系统、社交媒体数据; 其他支撑数据:ERP(采购、库存)、WMS(仓储)、TMS(物流)、财务系统。 九数云通过数据中台建设,实现“全域数据整合”,不管数据在哪个系统,都能统一汇聚到一个数据中台中,成为后续分析的基石。   在整合完多来源数据之后,企业需要把数据进一步处理,落地到业务分析中,例如: 成本勾兑:整合采购入库、出库、销售、退货等环节,形成标准化成本口径; 销售订单与实收数据匹配:精准还原真实销售情况,支持多渠道核对(线下POS、线上商城、自营小程序等); 出入库与库存分析:实时监控商品动销状态、库龄、库存预警,实现合理补货与去化决策。 最终,这些数据分析在九数云中形成一体化的可视化经营看板,从毛利率、库存周转、供应商绩效到单品动销,一屏看清业务全貌,辅助管理层快速决策。 门店销售业绩分析 通过分析销售数据、门店布局、利润情况等多维度数据,帮助企业优化门店运营。企业可以利用这些数据,改进店铺布局、优化员工排班,提高门店运营效率,进而提升整体业绩。     商品库存分析 有效的库存管理是零售企业提升盈利能力的关键。九数云提供库存周转率、缺货率、滞销商品等关键指标的实时监控。零售企业可以根据这些数据,合理调整库存结构,避免缺货或过量库存问题,降低运营成本。   02精细化权限管理,保障数据安全与分级使用 零售企业组织架构复杂、角色众多,不同岗位关注点和数据敏感性差异明显。 例如 采购部门需要查看商品成本与供应商绩效, 但销售人员只需看到销售额和客户信息; 财务则关注利润与资金流。 九数云支持多层级、多角色的权限控制,企业可以按照花名册、团队、用户组、成员属性等方式灵活配置。每个角色拥有不同级别的数据权限,有效地保障数据的安全。   另外,九数云支持行列级别的权限控制,支持以行、列数据为单位分配权限,使是给所有人发送同一张数据报表,也支持让每个人只能看到自己权限范围内的数据! 以销售部门为例,用户希望限制销售部门对某些字段的查看权限,比如利润字段。     通过这样的权限逻辑,企业既能保证敏感信息不外泄,又能让每位员工聚焦自己职责范围内的数据,实现信息透明但不越界的精细化管理。   03智能报表推送,预警自动化触达 在仓储超市的日常经营中,及时发现问题比事后分析更重要。 例如: 某供应商缺货率超标; 某SKU库存预警值已触发; 某区域销售额较上周环比下降明显。 九数云支持智能报表推送机制,当系统检测到异常或达到预警阈值时,自动生成报表并推送至相关负责人。 报表内容可通过企业微信、钉钉、飞书等工具自动通知,确保问题第一时间传递到决策人。   让数据“主动找人”,大幅减少人工检查与沟通成本。   04总结 在零售行业的竞争中,效率与洞察决定生死。 九数云通过数据中台建设、权限分级管理、报表智能推送三大模块,帮助线下仓储超市构建起从采购到销售的全链路数据闭环。 让零售企业看得清、算得准、反应快,真正让每一个决策都有数据支撑。       /END/
数据直连 | 九数云BI直连DOU+数据,加速广告效果提升与营销策略优化
随着社交媒体和短视频平台的崛起,DOU+(抖+)作为抖音推出的增值推广工具,成为商家和内容创作者提升曝光度、增加互动量的重要手段。 九数云BI通过直连DOU+,让商家能够高效地获取数据、进行自动化分析、优化营销策略,帮助商家和内容创作者实现更精准的营销效果。     01 九数云BI直连DOU+数据   传统的DOU+数据分析通常需要手动导出数据,并通过Excel等工具进行整理和分析。这种方式不仅耗时,而且容易出现错误。通过九数云BI的数据连接功能,商家可以直接从DOU+平台获取所需的所有数据,并进行自动化整合分析,帮助商家高效实现精准营销。   操作步骤: 1)在九数云BI的数据连接市场,新增“DOU+”数据源。     2)在页面中填写相关信息进行授权。     3)登录DOU+账号后,同意授权,即可获取所有相关数据。     4)看到「已完成」提示,表示授权成功。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,点击「确认」即可获取。     通过九数云BI,商家能够获取以下几类DOU+数据: 视频与抖音号信息: 抖音号昵称、ID、头像 视频封面、ID、标题、地址、宽高、营销感等 订单与营销数据: 订单ID、成功续费次数、营销目标、投放金额、创建时间等 直播间数据: 直播间状态、ID、封面、标题、主播ID、音浪收入、打赏次数、展示数、新增粉丝数等 转化与互动数据: 转化数、转化成本、点赞、评论、分享次数、播放次数、新增粉丝等 计划与投放数据: 计划ID、状态、出价模式、转化出价、投放时长、优化目标等       02 DOU+数据分析场景   DOU+的数据可以通过不同维度(如日期、账户ID、视频ID等)聚合,帮助商家发现趋势和规律,进行多维度分析,从而深入了解广告效果并优化推广策略。以下是一些常见的数据分析场景:   视频内容分析  视频内容分析帮助商家了解不同类型视频的表现及其影响力。核心指标包括: 视频的播放次数、点赞数、评论数、分享数、完播率等。 通过对视频内容的分析,商家可以识别哪些内容形式或话题吸引观众,优化视频制作和推广策略,以提升观众参与度和转化率。   订单与转化分析 订单与转化分析帮助商家了解广告投放的实际效果。关键指标包括: 订单ID、投放金额、转化数、转化成本等。 商家通过这些数据可以评估广告的ROI,优化广告投放策略,确保广告预算能够带来最大的收益和转化。     直播间表现分析 直播间表现分析帮助商家评估直播活动的效果。关键指标包括: 直播间的观看次数、音浪收入、打赏次数、新增粉丝数、评论数等。 通过分析直播间的表现,商家可以优化直播内容、调整互动策略,提升直播的观众参与度和转化效果。       03 总结   DOU+作为一个强大的短视频/直播间广告推广工具,其数据分析能够为商家带来显著的价值。通过九数云BI的直连功能,商家能够更加高效地获取DOU+的数据,并进行自动化分析。通过对流量、互动、交易和用户行为的深入分析,商家可以优化广告投放策略,提升营销效果和客户满意度。 如果你希望深入了解九数云BI的DOU+数据连接功能,欢迎联系我们,或者参考相关的文档和用户手册,开始数据驱动的智能营销之旅。       /END/
干货分享|淘系电商对账全流程解析:从取数到利润报表
  在淘系电商运营中,“算清楚钱”是一道绕不开的难题。表面上看订单不断,但利润到底有多少?成本和费用是否核算完整?如果缺乏清晰的对账流程,经营者很容易陷入“只见流水、不见利润”的困境。本文就带你拆解淘系电商的对账全流程,从取数、建表、核对到利润报表输出,理清这条必经之路。   01利润计算公式 对账的最终目标,是还原真实利润。核心公式: 利润 = 收入 - 成本 - 费用 收入项:以订单付款金额、发货金额为主。 线下成本项:包括产品成本、物流费、包装耗材、人力成本、税金等。 费用项:涵盖平台佣金(类目佣金、天猫积分)、交易手续费、运费险、推广费(万相台、淘宝客等)。 只有先建立这套逻辑框架,后续的数据处理才有依据。   02对账需要哪些数据? 对账的第一步,就是把分散在不同系统里的“底料”都收集齐全。以淘系电商为例,常见的数据来源和对应报表如下: 订单数据 来源:商家后台订单中心 关键字段:付款时间、发货时间、订单状态、商品明细 作用:确认收入基数,作为销售流水的主表。 资金流水 来源:支付宝商家服务或企业账户后台 关键字段:收款金额、手续费、分账金额、到账时间 作用:核对实际到账情况,拆解佣金、手续费、推广费等。 退款报表 来源:售后服务/退款管理后台 关键字段:退款申请时间、退款完成时间、退款金额、退款原因 作用:冲减收入,避免虚高销售额。   此外,还可以根据业务需求补充: 物流费用表(来自快递公司对账单/菜鸟物流后台):确认物流成本。 推广费用表(来自万相台、淘宝客推广后台):对应到推广支出。 佣金及服务费明细表(来自天猫后台):拆分类目佣金、积分、运费险等固定成本。   只有把这些表单采集完整,口径统一,后续的对账、核算才不会出现“收入和资金对不上”的情况。可以使用九数云BI工具,直连电商对账需要的所有数据,解放财务。大家知道,拼多多后台、天猫后台、旺店通都会提供一些统计模块,这些平台数据没有完全打通,互相统计不到,导致商家关注的数据分散在各个平台,查看麻烦;另外,很多线下数据:比如运费、打包成本等,由于业务的特殊性,这些平台并不能准确的统计到。 九数云提供多类型的数据接口,原始数据全部可以自动/半自动导入电商对账系统,如旺店通数据、聚水潭数据、电商平台数据、线下(运费、打包成本、商品成本等),综合计算出净利润,准确反应经营情况   03如何高效完成对账? 当数据采集齐全后,真正的难点在于:如何把不同来源的数据合并、核对,并最终还原真实的收支情况。人工操作既耗时又容易出错,因此最优解是建立一套 半自动化的对账流程(SOP)。 (1)数据清洗与预处理 格式统一:不同后台导出的数据格式不一,需要先用工具统一字段口径(如日期、金额、订单号)。 订单与退款合并:把订单报表和退款报表合并,剔除重复或已退的订单。 异常标记处理:刷单记录单独标记,避免被计入正常收入。 (2)收入校准 收入计算公式: 收入 = 订单付款金额 / 发货金额 - 退款金额 - 刷单金额 应收与到账核对: 应收账款 = 收入 - 支付宝到账金额 → 如果差异大,通常是佣金、手续费、推广费等未拆分所致。 (3)资金账单拆分 对照支付宝流水,把到账金额进一步拆分: 订单到账金额 售后退款金额 天猫佣金 交易服务费 推广费用(万相台、淘宝客等) 这样,资金流动才能与核算逻辑一一对应,避免出现“收入对不上账”的情况。 通过清洗、校准、拆分三步走,就能得到一份初步对账结果。此时,收入、成本、费用的每一块都有对应来源,利润数据也能逐步跑通。   04利润报表怎么看结果? 完成对账后,最后一步就是将核算好的数据,输出成可用于经营决策的利润报表。报表不仅仅是数字的堆叠,而是要帮助运营者快速识别问题、指导下一步动作。   最常见的成果是几类基础利润报表,如: 月度收支总表,可以汇总当月的收入、成本、费用,直观反映店铺整体经营健康度; 单品利润表,则能计算每个 SKU 的销售额、成本、毛利和净利,帮助识别哪些产品赚钱、哪些在亏损; 盈亏预警表会标记毛利率过低或费用过高的产品,避免出现“卖得越多亏得越多”的情况。 在此基础上,还可以搭建更高层次的 管理分析看板。例如,推广 ROI(成交金额 ÷ 推广支出)能检验投放是否有效,成本结构分析能揭示产品成本是否过高,费用拆解则让商家清楚钱究竟花在了哪里,哪些环节还有优化空间。 最终,利润报表不仅要能看,还要能用: 给财务:提供准确的利润核算,作为结账依据。 给运营:提供产品、推广层面的优化方向。 给老板:快速了解整体盈利能力,辅助战略决策。 淘系电商对账,只有把收入、成本、费用三大板块对应到具体的数据来源,经过清洗、核对和拆分,才能得到一份真实可靠的利润报表。 在竞争越来越激烈的今天,销量只是表象,利润才是底气。真正跑得远的商家,往往不是那个“卖得最多”的,而是那个“算得最清楚”的。     /END/
菜品优化与门店管理双管齐下,九数云BI助力餐饮盈利提升
很多餐饮老板都面临着同样的困惑:每天忙得脚不沾地,生意看起来很热闹,但每到月底一算账,利润却并不理想。原因往往并不明显,可能是菜品结构不合理,可能是门店经营效率低,但无论如何,问题总是难以一一明确,也难以抓住重点。这种现象其实很普遍,因为很多老板在经营过程中,往往忽视了数据分析的重要性,导致决策没有根据。   其实,餐饮经营分析的目的很简单:帮老板搞清楚两件事: 哪些菜真正在赚钱? 门店整体是不是在良性运转?   01 如何看清菜品表现?   餐厅的利润,往往就藏在菜品结构里。 哪些菜是招牌? 哪些菜销量高但毛利低? 哪些菜长期卖不动,占着库存和人力? 把菜品销量、金额、毛利率放在一起分析,就能快速识别出引流菜、利润菜和滞销菜。 例如,一道售价38元的招牌菜,如果一个月卖出500份,贡献将近2万元的毛利,这显然是餐厅的“利润担当”。而某些销量一般、毛利较低的菜品,则可能占用着库存和人力资源,却难以为餐厅带来足够的收益。 九数云的菜品运营指南为餐饮老板提供菜品数量、销量、点击率等核心数据,这些数据可以直观地反映门店菜品的整体情况。若要关注某一特定门店或时间段,用户可以通过筛选器灵活筛选所需的维度。通过对销售量和实收金额的进一步加工,我们还可以提取以下数据,帮助识别热门菜品:比如说万元销量和千次点击   菜品毛利率分析 销量和实收金额固然重要,但菜品的毛利率同样是盈利的关键,明确哪些菜品是“利润担当”。 毛利率=(实际销售额-成本)/实际销售额×100%   菜品价格带分析 通过对菜品的价格带进行分组分析,决策者可以直观了解不同价格区间的销量和销售额,从而做出科学的备货和价格调整决策。 例如,价格带为元的菜品销量较好,最被大众所接受,符合大家的心里预期。可以结合其他看板进一步分析,做出合适调整。   菜品复购分析 在餐饮领域,回头客是很重要的一种客户,所以我们要专注于找到老顾客最喜欢的菜品,这样才能留住更多的回头客。菜品复购分析帮助识别哪些菜品在回头客中受欢迎 留存指数 = 购买次数 -1 流失指数=(购买次数-1)/ 3 留存流失贡献度 = 留存指数 + 流失指数   关联分析 在餐厅的经营过程中,将很多菜品搭配在一起进行套餐的销售也是很重要的事情,可以通过菜品关联分析研究消费者更倾向于同时购买哪几道菜品,可以帮助决策者直观的看出哪些菜品关联程度最高。 支持度=同时购买AB商品数/总账单数 置信度=同时购买AB商品数/A商品数 提升度=支持度/((A菜品数量/总账单数)*(B菜品数量/总账单数)) 支持度可以体现出同时购买AB商品数占总帐单的情况;置信度可以体现出同时购买AB菜品数占A菜品账单数的情况,置信度越高,说明B商品和A商品绑定越深;提升度可以体现出先购买A菜品对购买B菜品的提升,大于1说明有效,小于1则无效。   波士顿分析 波士顿分析根据菜品的毛利和销量将菜品分为四个类型:明星,瘦狗,问题,金牛;其中: 明星菜品为:销量高,毛利高的菜品; 金牛菜品为:毛利高,销量低的菜品; 瘦狗菜品为:销量高毛利低的菜品; 问题菜品为:销量和毛利都低的菜品; 区分销量和毛利高低的指标都是弹性的,决策者可以根据企业和门店的实际情况对这些指标进行更改。   帕累托分析 帕累托分析根据菜品的销量或者金额,按照从大到小累计值进行排序的分析方法,根据分析结果,可以将菜品分为ABC三类,在横轴上,越靠左边的菜品销量越高,越靠右边的菜品销量越低。 根据菜品运营指南,餐饮老板们可以及时调整菜单,淘汰那些毛利低且销量不佳的菜品,或者调整其定价和做法,确保菜品运营的健康与盈利。   02 如何掌握门店经营?   光知道哪些菜赚钱还不够,还得看门店整体是不是在健康运转。 这时就还需要一张门店经营看板来掌控全局。 常看的几个指标包括: 营业额、客单价、毛利率 → 赚钱能力 客流量、翻台率 → 接待能力 人效、坪效 → 资源利用效率 过去很多老板都是到月底才发现问题,比如营业额不低但利润偏低,结果追溯才发现外卖占比过高,配送费用把利润稀释了。有了经营看板,这些信号每天都能看到,问题能提前发现、提前调整。 九数云的门店运营分析,帮助企业从门店运营总体情况发散分析,梳理门店营业额、客单价、会员数和翻台率等各大指标,实时更新运营数据,辅助决策   门店运营总体情况 在餐饮行业中,老板或管理者需要仔细分析每天门店的销售数据,包括营业收入、客流量、客单价和有效会员营收等指标。这些数据可以更好地帮助老板或管理者了解市场需求,调整运营策略。   门店销存分析 门店销存分析看板是餐饮企业运营的关键工具,焦于六个关键指标: 客单价、营收、毛利来衡量,其越高说明当天的营业收入越好 通常会使用上座率和翻台率分析营业客流分析 对于店内的优化,包括人员数量、店面大小等,我们可以采用坪效、人效等指标来衡量,控制其在一个合理的范围内是节约人力、物力成本最有效的方法   门店会员分析 门店会员分析由门店拉新趋势和会员消费趋势构成,包含会员的购买行为、偏好和消费金额数据。企业可以更全面地了解自己的目标客户,并掌握他们的需求和反馈,帮助企业优化产品设计,制定更具针对性的营销策略。   门店人员分析 通过分析前厅和后厨中临时和正式员工的比例,可以评估餐厅人员结构的稳定性,衡量员工离职趋势,并减少因人员频繁变动所带来的隐性成本。   门店费用分析 通过评估每月水费和能源费用与总营收的对比,企业可以密切关注各月份是否存在不正常的超额支出,进而实现成本节约和效益最大化。   在餐饮行业,菜品的盈利状况和门店的运营健康是成功的关键。很多 BI 工具功能繁杂,对餐饮门店来说,越复杂越难用,最后常常沦为摆设。而九数云BI的优势就在于其简洁、高效和易用,专为餐饮行业量身定制,帮助老板轻松实现数据驱动的经营管理。 九数云BI的特点: 统一数据中台:整合POS、外卖、电商、供应链、财务、人事等多端数据,帮助餐饮企业全面把握运营状况。 易用性高:无需技术背景,拖拽即可搭建,老板可以自己操作,轻松上手。 交互性好:通过简单的操作切换时间、门店和菜品维度,分析过程灵活直观。 性价比高:以较低的成本解决餐饮企业最核心的分析问题,提升运营效率。 通过九数云BI的强大功能,餐饮老板可以迅速掌握菜品的毛利情况和销售数据,及时调整菜单和定价策略,避免低效菜品占用库存和人力资源。此外,九数云还提供更丰富的餐饮分析模板,涵盖外卖分析、会员分析、加盟分析等多个维度,帮助餐饮老板掌控全局,感兴趣的可以联系小九获取「餐饮行业解决方案」。     /END/
干货分享|存货库龄分析,一篇文讲透!
你的库存,正在以惊人的速度贬值。 比如在快速迭代的消费电子行业,库龄超过90天的商品,因技术贬值、市场竞争和保修期损耗,其实际价值和对企业的利润贡献率可能会大幅下降20%甚至更多,而在快消品行业,库存超过180天,几乎注定会成为亏损项。 从消费者视角来看你就能很快理解这个问题: 你去买牛奶,是不是总是挑日期最新鲜的? 你买电子产品,是不是喜欢买最新一代? 所以,库存管理的核心不只是看“数量”和“金额”,更要盯住“时间”,要对库龄这个指标进行更细化的拆分分析。   01 什么是库龄?   库龄,全称“库存货龄”,就是一批货物从进仓的那天起,到今天为止,在仓库里“待了多久”。 举个最简单的例子:一批商品 5 月份入库,现在已经是 9 月份,那它的库龄就是 120 天。 库龄一旦拖长,对企业的影响是全方位的: 影响现金流:货卖不掉,就变不成现金,资金全卡在库存里。 影响利润:货放得越久,越可能要打折清仓,甚至要计提减值。 影响仓库空间:仓库不是无底洞,高库龄货占着地方,新货就没地方堆。 影响经营决策:采购不知道哪些货压着不动,销售也不知道该先推哪批货。 对于库龄的分析,给每一批库存贴上“时间标签”,让你能一眼识别出哪些是优质资产,哪些是风险资产。     02 库龄分析方法   库龄分析不是简单的算库存在库时间,而是要进行更细化的拆分和计算。 1.库龄拆分 不同类型、不同用途、不同周转速度的库存,它们对企业的压力和应对策略完全不一样。分得越细,分析越精准,解决方案也越有针对性。 按存货类型:分为原材料、半成品、产成品、周转材料; 按库龄区间: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。 按业务属性:正常库存、促销品、样品、退货库存等。 2.库龄计算方式 做好了库龄拆分之后,需要明确库龄的计算方法,很多老板会以为库龄=入库日期-当天日期;这只是最基础的算法: 1)先进先出法(FIFO) 假设每次出库都先用掉最早入库的货。适合大多数行业,尤其是食品、快消品。 举个例子: 仓库里有两批货:5 月入库 100 件、7 月入库 100 件。 客户 8 月买 50 件。 按 FIFO 法,先从 5 月批次出库 50 件,剩下 5 月批次 50 件、7 月批次 100 件。 库龄计算: 出库的 50 件货库龄 = 8 月 1 日 - 5 月 1 日 = 90 天 仓库剩余库存:5 月批次 50 件库龄 = 90 天,7 月批次 100 件库龄 = 30 天 2)批次管理法(Batch) 按批次计算,常见于药品、食品等有保质期的行业。每一批货都有批号和有效期,需要精确管理。 举个例子: 仓库有两批药:批次 A(5 月入库 100 件)、批次 B(7 月入库 100 件)。 客户 8 月买 60 件药,先出批次 A。 库龄计算: 出库的 60 件(批次 A)库龄 = 8 月 1 日 - 5 月 1 日 = 90 天 仓库剩余库存:批次 A 40 件库龄 = 90 天,批次 B 100 件库龄 = 30 天 3)加权平均库龄 通过每批货数量占比,算出整体平均库龄。 举个例子: 仓库有 200 件货,其中 100 件入库 30 天,100 件入库 90 天 平均库龄 = (100×30 + 100×90) ÷ 200 = 60 天 3.库龄分析的关键维度 算出库龄只是第一步,真正有价值的是分析这些数据,从数字里看出现金流、运营和风险。库龄分析可以从数量、价值两个维度入手 1)库龄分布分析 2)库存构成分析 3)库存数量及价值变动分析 4)呆滞品分析   03 库龄预警系统的搭建实操   库存管理不是一次性工作,而是一个持续机制。通过九数云 BI,我们可以把库龄分析和预警机制打通,让库存管理从被动变主动。 1. 数据收集与分类 使用九数云,直接接入企业在用系统,获取库龄分析所需数据 ERP 系统:像 SAP、Oracle、金蝶、用友,这类系统能提供库存明细、入库时间、金额等核心数据。 WMS 仓储管理系统:提供批次、库位、出入库信息,适合需要追踪库存流动的企业。 进销存台账/Excel:中小企业常用方式,虽然简单,但数据准确也能做分析。 在九数云中,包含了100+授权就可以连接获取数据的系统,且连接好的数据可以实时更新上来,打破数据孤岛和数据滞后带来的问题。   2、数据计算及可视化 九数云内置了很多计算快捷键,让我们可以快速进行数据清洗和计算,并通过拖拉拽快速创建可视化图表;以FIFO库龄计算为例 1)调用【左右合并】步骤,将累计入库表和累积出库表按照「商品编号」字段进行合并 2)调用【公式】,计算每个库龄段的商品数量,如【301-365天库存数】 3)调用【图表】步骤,选择合适的图表,拖拽字段到维度、指标中,快速生成可视化图表 4)重复上述步骤得到我们所需要的所有指标和图表,拖拽就可以制作为一张可视化大屏,一屏看清库龄分布情况 3. 设定预警阈值 在九数云中可以快速设置报警阈值,当库龄超过阈值,九数云自动触发通知到邮件/企业微信/钉钉/飞书等,提醒相关部门关注。 4、 创建代办任务到人 除此之外,九数云与飞书深度融合打通,未来将实现直接为飞书对应决策人创建代办;如库龄已超过365天,要提醒运营做促销活动,九数云会直接为对应运营同学创建代办,让每个人清楚自己的责任,形成闭环管理,库存问题从被动应付变成主动掌控。 写在最后 库存管理不是看数字堆得多就行,更关键的是时间和流动性。库龄分析让企业把每一批库存都贴上“时间标签”,知道哪些是快速周转、哪些是滞销风险;而搭建库龄预警系统,则让分析从一次性报表变成可持续、可追踪的管理机制。       /END
分析技巧|电商多业务线如何「一套底表,统一分析」
  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
干货分享|做好经营分析,从吃透这6大财务模型开始
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/  
数据直连|九数云BI直连美团数据,赋能餐饮运营
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
电商老板日常要看的8个财务报表,我给你整理好了!
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
别被指标蒙蔽眼睛,库存分析三步走才是王道!
  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/
数据直连|九数云BI直连支付宝数据,商家分析决策快人一步
  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  
干货分享|财务分析盯利润,经营分析看动作:财务人都该懂概念差异
  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/
数据直连|九数云直连巨量千川,直播、短视频带货核心数据全掌握
  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/  
零售行业数字化解决方案:企业如何构建一站式数据分析平台
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/  
更强大、更易用的九数云全新版本,来了!
  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/    
分析场景|数据透明,执行高效:销售订单管理的数字化升级
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/
解决方案|餐饮加盟管控的三大痛点,九数云一站解决
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/
数据直连|九数云直连乐才,全面掌握员人事信息,助力精细化人事管理
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/  
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