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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
签约喜讯|九数云BI携手银嘉控股集团,用数据驱动营销新增长
近日,帆软九数云BI签约具有行业核心竞争力的标杆企业——银嘉控股集团。银嘉控股集团成功运营巧兮兮等多个快消品牌,致力于为众多知名品牌提供全链路数字化运营解决方案。   银嘉控股集团介绍 银嘉控股集团创始于1994年,初期专注于食品类快消品销售及进出口贸易业务。2016年起集团战略升级,实现集团化运营转型,公司业务板块涉及快消品品牌产品研发、生产、销售,供应链管理、电子商务、现代农业、金融投资等多个领域。 银嘉控股集团旗下子公司共有18家,年收入超15亿,是具有核心竞争力的快消品领军企业。2021年创立高端巧克力零食品牌“巧兮兮”,已覆盖线上及线下全渠道,线上入驻天猫、京东、拼多多、抖音、小红书等主流电商平台,线下入驻沃尔玛、盒马、全家、7-11、罗森、便利蜂、麦德龙、七鲜、泉屋、雅品嘉等知名商超,终端门店数量2万+,品牌影响力和规模正在稳步提升。   面对快消行业渠道多元化与市场竞争加剧的趋势,银嘉控股积极推进数字化变革,寻求更高效的数据管理与经营决策能力。此次选择携手帆软九数云BI,双方将共同构建集团级数据中台,实现从市场到终端的全链路可视化管理,推动企业实现“数据驱动增长”的数字化跃迁。   九数云BI赋能快消数字化增长 01 业务主导,激发组织活力  用户无需代码经验,通过九数云BI拖拉拽式、可视化的操作方法真正实现“人人会分析”。不再依赖技术人员,营销、财务、运营等所有部门都能参与分析,数据驱动从上至下渗透到每一个环节,帮助企业在激烈的市场竞争中保持灵活性与创造力。 02 高性价比,全面降本增效 与传统BI相比,九数云作为轻量化的SaaS BI在采购、使用、运维等方面的成本至少可节省10倍以上。平台内置丰富的报表与模板,让企业在更低投入下实现数据全链路管理,从广告投放ROI到渠道转化率,全面提升企业经营与决策效率。 03 上线敏捷,见效周期短 九数云BI上线周期以“天”为单位,集团可在极短时间内构建营销看板与分析体系。通过统一数据底表和指标体系,实时追踪各类营销活动效果,快速发现问题并调整策略,让每一笔投放、每一次活动都做到“有数可依”。     ★   感谢银嘉控股集团的信任与支持。九数云BI将持续以轻量化、业务型BI为核心,帮助更多企业释放数据价值,建设高效、透明、智能的经营管理体系。   /END/
双十一即将结束!这一份完整的大促复盘指南教给你了
双十一的战场即将落幕,但真正的“战斗”才刚开始。 一次大促能否带来长期增长,关键不在于当下的GMV,而在于复盘能否做透、问题能否找准、改进能否落地。 复盘的核心目标是从数据中找到规律与问题,并输出可执行的优化方案。 一份有效的复盘,应该能回答三个问题: 业绩是否达成目标?亮点在哪里? 运营中出现了哪些问题?原因是什么? 下一步要怎么改?谁来改?什么时候改? 那么结合以上三个问题,小九给大家带来一份完整拆解的大促复盘指南,帮助电商团队在节后快速总结经验、制定下一阶段的优化策略。   01 生意概览   在复盘的第一步,要对大促期间的整体生意表现进行总结,输出核心结论和业务趋势。 这一部分建议分成四个分析模块 01 核心结论:一句话总结结果 GMV / GSV 总额 销售目标达成率 投入产出(ROI、广告花费占比) 与去年同期、上次大促的同比增长 举例说明: 本次双11活动GMV 3000万(目标2,800万元,达成率107%),GSV2000万,活动总花费300万,整体ROI 10(目标9.5,达标) 结论要简明、有对比、有洞察,一句话就能让老板听懂重点。 02 核心业务表现:趋势分析要看“动因”   重点关注: GMV与订单量的日趋势(看节奏) 各平台销售表现:Amazon、Shopee、独立站、TikTok等 不同时间段的转化率变化(如预售期 vs 爆发期) 建议做法: 用折线图看趋势变化(找出异常波动) 分平台拆解,识别出增长最明显的平台与原因 分阶段复盘,分析投流节点是否有效触发转化 03 业绩结构拆解:谁贡献最大,谁拖了后腿   在总体业绩稳定时,更要看结构是否健康。可以从以下维度拆: 各平台GMV占比 店铺排名(Top5店铺贡献率) 链接排名(Top10链接销量贡献) 内容电商 vs 货架电商成交占比(直播、短视频带货 vs 搜索成交) 自营 vs 合作渠道成交占比 付费成交 vs 自然成交占比 通过结构分析,可以帮助识别业务的多样化程度,确保各个渠道和产品的平衡,进一步优化运营策略。 04 退款原因分析:别让利润“跑”在售后里   复盘退款是最容易被忽略的环节,但它往往隐藏着成本浪费点。 建议关注: 各品类退款率对比(找出异常高的品类) 链接退款明细(爆款商品是否存在质量或发货问题) 用户退款原因(物流慢?尺码不准?包装破损?) 退款人群画像(是否集中在新客或特定地区) 举例:家具类产品退款主要集中在尺寸不符,说明详情页尺寸说明或客服引导有问题。   02 人、货、场深入复盘   大促的本质,是“人、货、场”的系统协同。复盘时,建议逐个拆解——分析人群变化、商品表现、流量分布,从中找到真正的增长杠杆。 01 人:用户分析 从成交金额和人数出发,拆解不同维度: 1. RFM模型分析  根据购买频率(F)、最近购买时间(R)和消费金额(M)分类,识别核心客户群体: 高价值客户:重点维系与复购 潜力客户:重点营销激活 流失客户:针对性召回 2. 用户画像结构  城市/地区分布(哪些区域增长明显?) 性别、年龄分布(客群是否匹配品牌定位?) 新客 vs 老客占比(新客增长情况如何?) 会员占比及消费额贡献 举例:会员人数仅占10%,却贡献了42%的GMV,说明会员运营是高ROI环节。   02 货:商品分析 1. 品类表现   分析每个品类成交情况:成交金额、订单数、客户数等,判断结构健康度。 2. 链接表现 GMV、点击率、转化率、加购率 前十链接的GMV贡献率是否过高(集中度风险) 是否出现“投流强但转化弱”的问题 3. 单品表现 识别爆款形成逻辑(链接、定价、成交等角度),为后续选品与营销复盘提供模板。   03 场:流量分析 1. 整体流量分布 自然流量 vs 付费流量占比 平台内搜索流量 vs 内容流量(直播、短视频、达人) 2. 投流表现分析 广告总花费、ROI、CPC、CTR、转化率 各渠道投放ROI对比(Facebook Ads、TikTok Ads、站内广告等) 投流与销售峰值的时序匹配度(看钱花的“是否准”) 3. 直播带货表现 直播场次、总观看量、成交额、投产比 主播表现与转化差异(达人 vs 品牌自播) 投流带动比(带货销售中有多少来自投放曝光) 通过流量维度复盘,可以评估哪种流量最有效、哪种最费钱,为下次大促预算优化提供决策依据。   03 行动计划:让复盘真正落地   复盘的价值,不在于展示的精美程度,而在于行动能否被执行。 复盘会议需要输出三类结果: 01 核心问题清单 将复盘中识别的主要问题进行结构化整理,确保每个问题的根源得到明确,并通过团队协作制定清晰的优化方向。例如: 问题: 某平台ROI低于平均水平  影响范围: 广告投放平台整体表现下滑,导致整体广告效益下降。  根因分析: 关键词投放重复,预算分配不均,低效词未及时优化。  优化方向: 缩减低效词、调整预算配比 缩减低效词,优化关键词选择; 调整预算配比,增加高效词的预算; 细化受众定位,提高广告投放精准度。 (2)改进事项与责任分配 此外,需要为每个问题指定明确的行动项及责任分配。通过设定“责任人 + 完成时间 + 验证指标”,确保每个行动项有明确的执行目标,并可以追踪进展。 这时候可以借助企业协作工具(如飞书、钉钉、企业微信等),生成复盘行动看板,实时更新进度和调整策略。例如:   复盘的真正价值在于其可操作性和可持续性。 通过设定清晰的行动计划、责任分配和后续跟踪,不仅可以确保复盘结论得到及时执行,还能帮助团队在复盘的基础上不断积累经验,形成一套不断优化的行动指南。     ★   一场成功的大促,靠的是准备; 而一次真正的成长,靠的是复盘。掌握这套复盘逻辑,让每一次促销都成为下一次增长的基础。 如果你也想get同款模板,欢迎私聊小九获取!   /END/
数据直连|九数云支持直连10+主流数据库,让分析更高效
在现代企业的数字化转型过程中,“数据孤岛”依然是一个普遍存在的难题。 随着业务系统的增多,数据被分散在不同数据库中,更新滞后、格式不统一、口径不一致。每次分析都要人工导出、清洗、再导入,不仅耗时耗力,还容易出错。 而与此同时,企业的数据量正以指数级增长。动辄上百万甚至上千万条记录,让传统的人工整合方式几乎不可能维持高效。 在这样的背景下,数据库的价值开始凸显。  数据库不仅能帮助企业集中存储和管理各类业务数据,更能实现结构化管理与高效查询,让数据能够被快速调用和分析。 通过数据库,企业可以实现数据从采集、存储到分析的全流程打通,为实时决策提供坚实基础。   01 九数云数据库直连的优势   作为企业级数据分析平台,九数云支持直连超过10种主流数据库,既能满足大企业的复杂架构,也能兼顾中小团队的灵活需求。 目前,九数云已支持直连以下数据库类型:MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、SQLite、Access、ClickHouse、DB2、Oracle NetSuite、HSQL、DuckDB。 直连意味着无需手动导入导出,也不需要中间的脚本或ETL工具。数据从源头到分析报表,全部自动完成,大幅降低了数据维护成本。   02 两种连接方式,灵活应对不同场景     云数据库连接 适用于 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等主流云数据库。用户只需在九数云中配置数据库地址与账号信息,系统即可自动连接、同步和更新数据,操作简便,真正实现“即连即用”。  以MySQL为例    1)进入数据连接市场,新增「MySQL」数据源。如下图所示: 2)在弹窗中填写相关配置信息,具体说明如下表所示: 3)填写配置信息后,点击左下角的「测试连接」,若连接成功则点击「确定」,如下图所示:   本地宝连接 对于部分非云环境(如 SQLite、ClickHouse、DB2、DuckDB 等),九数云支持本地数据库模式。用户可通过九数云本地宝功能,实现数据的统一分析与可视化,依然保持高性能与高可靠性。  操作步骤    请先下载九数云本地宝 1)打开本地宝,点击左上角「+」按钮添加一个数据库的数据源,如下图所示: 2)在弹窗中输入相关信息: 具体配置项说明篇幅较长,建议参考帮助文档:连接本地数据库 3)填写完成后,可以点击「测试数据库连接」按钮测试当前连接是否成功,成功后点击「确定」。如下图所示: 4)当前配置已经发生了变化,需要点击左上角的「保存」按钮,使配置生效。如下图所示: 5)进入本地数据源界面,可以看到获取的数据库表。如下图所示: 通过两种灵活的连接方式,基本覆盖大部分主流的数据库,无论企业使用存储在哪里,都能轻松接入九数云的分析体系中。     总结 通过直连10+主流数据库,九数云帮助企业打通数据壁垒,摆脱繁琐的人工整合,让数据更新更实时、分析更可靠。 无论企业使用的是哪种类型的数据库,九数云都能灵活适配,为不同业务场景提供高效、安全的数据接入能力。 让企业真正做到“数尽其用,数驱决策”。 如果您想了解更多数据库直连相关的信息,欢迎扫描下方二维码联系小九。   /END/
OA审批流程时效性分析|提升审批流转效率,从数据看流程“卡点”
在企业的日常运营中,审批是最常见、也最容易被忽视的流程环节之一。从日常请假、报销,到合同、采购、立项,几乎所有事项都要经过层层审批。 但在不少企业中,OA审批依然存在以下问题: 流程设计复杂,审批层级过多; 批复时间长,等待环节多; 审批权限交叉,职责不清; 缺乏对流程数据的持续分析与优化。 这些问题看似细节,却在无形中拖慢了企业的运转效率。要真正解决它们,不能只靠流程制度的调整,而要通过数据分析找到问题的根源。 01 从整体出发:流程是否真的高效?   企业首先需要从整体层面了解审批运行的全貌: 审批总量:反映公司在不同时间段的审批工作量,是评估流程负荷的基础。 平均耗时:衡量每个审批流程的平均处理周期,直观反映流程效率。 流程完成率与等待超时数:帮助识别流程是否顺畅,以及在哪些环节存在延迟。 通过九数云进行审批流程分析,看板支持自动展示各类审批的数量与耗时变化趋势。 例如,当财务类审批表单平均耗时明显高于其他类型时,管理者就能快速定位——问题出在流程设计、工作量分配,还是审批人效率不足。 通过数据对比,企业能够发现隐藏的效率“黑洞”,从而针对性地优化审批路径,减少等待时间。 02 从部门入手:哪个环节在拖慢节奏?   很多审批延误,其实并非单点问题,而是出现在跨部门协作中,所以我们需要拆解到部门层级,深入了解: 各部门平均审批耗时; 各部门参与流程的占比; 各审批节点的耗时分布。 这些数据让企业能清晰地看到: 哪个部门审批最慢? 是因为人手不足、职责重叠,还是流程过于集中?  例如,若发现财务审批涉及多个角色(财务经理、财务总监、运营总监),可以进一步判断是否存在审批重叠或权限划分不清的问题,从而简化流程、明确职责。 流程优化不是一刀切,而是基于数据找到“瓶颈部门”,让流程更短、更清晰、更有责任边界。 03 聚焦个人:效率问题是制度还是人?   审批效率低,有时并非流程设计不合理,而是部分人员在流程中“掉链子”。 个人层面的审批数据,能帮助企业识别: 哪些审批人处理最慢? 哪些人审批次数最多、响应最快? 是否存在“秒批”或“长期滞留”的异常行为? 通过审批人TOP榜单,企业可以找出高效标杆,推广优秀经验;同时也能针对低效审批人进行培训、督导,或设置审批时限和提醒机制。 让流程真正落地到“人”的执行层面,提升整体的审批响应速度。 04 九数云直连钉钉审批数据   九数云支持直连连钉钉OA审批数据,获取包括审批状态、审批结果等数据,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。   ★   “流程管理基于公司管理,流程管理反映公司管理,流程管理促进公司管理。” 审批流程不是一成不变的。企业要建立起“分析—优化—再分析”的循环,通过持续的数据洞察,不断提升运营效率。 九数云审批流程分析 从企业整体效率、部门瓶颈到个人执行情况,层层下钻,帮助企业全面掌握审批运行现状,精准识别问题环节,并提供优化方向。 如果您想了解关于钉钉OA审批及审批流程时效性分析更多的信息,欢迎扫描下方二维码联系小九。 /END/
业财融合,从经营分析开始四步落地
  “业财融合”几乎是当前财务管理领域最热的关键词之一。然而,现实中它常常演变为“财务一人的融合”:既要懂财务,又要懂业务,既做核算又做分析,规则定了一堆,却难以被真正执行。 这种情况的根源在于,虽然大家都在谈论“业财融合”,但: 部门视角分散,数据割裂与职责分离的问题却依然存在; 运营部门追求流量与成交,供应链关注成本与采购效率, 而财务则专注于利润与报表生成。 每个部门各自为政,缺乏信息共享和数据统一,导致管理闭环难以形成。最终,财务人员成为了“事后控制”的执行者,承担着本应由其他部门共同负责的任务。 因此,业财融合的真正意义在于打通各个部门的数据体系,实现全链路管理和利润驱动的解决方案,让各部门的数据能够互通,形成有效的协同。这样,财务不再只是做“事后账单”的工作,而是成为业务战略的参与者和利润的守护者。       九数云   ,赞1   01 业财融合四大维度   业财融合并非简单的部门协作或技术升级,而是企业价值管理体系的根本性重构。其全景蓝图一般分为4大板块:业务流建设、经营分析体系、数据洞察、全面预决算;4个板块环环相扣,互相影响。     02 业财融合四大步骤   很多企业在推进业财融合时容易“选错入口”: 从流程建设入手,业务抵触; 从数据分析入手,指标不统一。 更高效的方式,是从经营分析入手,以利润为核心,带动全局联动。   步骤一:统一利润视角 经营分析的核心目标是通过数据量化企业的经营成果,如营收、利润、市场份额、客户满意度等;在业财融合的推进过程中,我们可以首先为企业树立一个经营指标,并将这个目标贯彻到全局。 目标:将业务利润设为核心绩效指标,实现全员只看一张表。 操作方法: 1、利润指标拆解 以企业整体利润目标的完成为锚点,将其拆解到各团队、各业务动作,让业务利润与绩效相挂钩,成为业务部门的核心关注指标和业绩指标。 2、数据整合与实时计算 以往要计算利润,需要从ERP、店铺后台、财务系统等多个源头导出数据,财务再进行校对和核算,往往利润计算出来已经是次月月中或月末,无法让业务们看到自己动作带来的利润结果,影响绩效评定和业务人员的积极性 通过九数云BI,打通各个端口的数据,并通过固化计算逻辑,实现利润的自动计算,使业务部门可以及时跟踪自己的利润目标完成情况。 3、实时看板 通过九数云建立经营分析可视化看板,数据实时刷新到看板上,让管理层、团队都可以随时查看各业务单元、各SKU、各渠道的利润完成情况,及时发现问题,形成闭环管理。   实现效果: 部门目标与企业整体利润保持一致,业务行为不再只追销售额,而是兼顾成本和盈利; 全员都能看到自己的行为对利润的影响,形成自我驱动的改进机制; 管理层可以实时掌握利润状况,快速调整策略,提高决策效率。 步骤二:业务动作标准化 在全员只看一张看板之后,会发现有些环节的数据缺失、记录不标准会影响深入分析,也让业务动作无法更精准的获取数据支持;这个时候通过以终为始,逐步梳理日常不够标准的业务动作,就能进一步推进业务动作的数字化、标准化。 目标:规范业务流程和数据录入,提升数据质量,为精细化分析打基础。 操作方法: 1、梳理业务流程 对销售、库存、采购、成本等环节操作进行全面梳理,明确数据录入规范,确保每笔业务动作都有记录。 2、建立标准化数据模型 统一字段口径和校验规则,使各系统数据准确汇总,减少人工校对,提高数据可靠性。 3、推动业务数据沉淀 通过标准化流程,业务动作数据完整沉淀,不仅用于报表,也可用于利润分析和策略决策。 实现效果: 业务流程规范化,数据标准化,利润追踪更精准; 业务部门更愿意配合,因为能看到规范流程带来的实际价值; 后续经营分析和策略优化有了坚实的数据基础。     步骤三:更深层次的数据洞察 由于业务动作的标准化,使得原本的数据缺口得到补齐,财务可以执行更细化的分析,如利润核算精准到单链接; 目标:通过更细化的数据分析,找到数据冰山下的内容,获取更多更有价值的数据建议 操作方法: 1、精细化利润核算 利用标准化数据进行精细化利润计算,精确到店铺、商品、单链接;支持按销售渠道、促销活动、客户群体等维度分析盈利情况。 2、数据驱动业务策略 基于经营分析结果,为业务部门提供策略建议;例如,通过分析发现每日特定时段成交高峰,调整推广策略和库存准备;对低利润、高成本环节进行优化,提升整体利润水平。 3、管理决策支持 财务部门不再仅是账本管理者,而是业务策略的参与者和支持者;高管可以基于实时数据做出快速决策,提高企业运营敏捷性。 实现效果: 企业通过数据洞察优化资源配置,实现销售增长与利润提升; 业务部门能精准识别改进点,提升盈利能力; 财务与业务协同更紧密,决策更科学高效。     步骤四:从业财融合到税务合规 以多平台、多店铺经营的电商企业为例,一般财务利润以店铺为维度进行核算,对内是利润中心,对外是有限责任公司;这就会导致运营主体和会计核算主体并不一致,影响财务合规和报税。 在业财融合的框架下,企业通过建立完整且可追溯的销售和成本数据链路,确保每一笔业务动作都被记录并可追踪。 通过在九数云BI中上传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,大大提升对外报税的效率 另一方面,这套系统同时支撑企业的预算动态管理:各部门实际销售、成本、费用数据实时汇总,可与预算进行对比,发现偏差后即时调整。管理层可以随时监控预算执行情况,实现“预算可控、策略可调”,避免财务滞后带来的经营盲区。   通过从经营分析入手,企业可以清晰看到利润目标、业务动作与成本之间的关系,形成完整的数据闭环。在此基础上推进业务流程规范、数据标准化和深度洞察,业财融合不再是一场无头绪的改造,而是有图可循、有规划、可逐步推进的系统性工作。   /END/
数据直连|九数云直连有赞商城,加速电商运营优化与销售增长
有赞商城是中国领先的SaaS电商平台,致力于为商家提供一站式的电商解决方案,涵盖了从商品管理、订单处理到会员管理、营销推广等多种功能。凭借其强大的电商生态和灵活的定制能力,有赞商城成为了许多品牌商家和小微企业开展线上业务的首选平台。   随着电商行业的快速发展,商家们对数据分析的需求愈加迫切,如何快速、准确地获取和分析商城数据,成为了商家面临的一大挑战。九数云支持直连有赞商城数据源,为商家提供高效的数据分析与决策支持。     01 九数云直连有赞商城数据源   九数云BI通过与有赞商城的直连,帮助商家快速获取商城中的各种运营数据,省去了传统手动导出、整理数据的繁琐工作。商家只需完成简单的授权操作,即可实现与有赞商城数据的无缝连接和实时同步。 获取授权信息 授权「有赞商城」数据源需要获取 Client ID、Client Secret、店铺ID: 1)注册并登录有赞云,创建一个自用型应用,并选择部署在本地   2)根据提示,填写应用注册相关信息,需要等待审核。审核通过后,进入「应用配置>IP 白名单配置」,新增白名单:47.110.75.116、221.228.72.3。如下图所示:   3)信息填写完成后,请等待审核。审核通过后, 在「应用概况>应用信息」下获取 Client ID、Client Secret,复制这两个信息   在「测试店铺」tab下 获取店铺 ID。如下图所示:     连接「有赞商城」数据源 1)进入九数云数据连接市场,新增「有赞商城」数据源   2)在页面中添加刚才获取到的 Client ID、Client Secret、店铺ID:   3)获取所需要的表格,目前支持: 评价数据:包括商品评价、商家回复、客户主动评价记录等。 订单数据:包括订单ID、交易明细、订单状态、完成时间、退款信息等。 客户数据:包括客户ID、注册时间、身份信息、会员状态等。 优惠券/优惠码数据:包括优惠券核销记录、活动管理信息等。 财务数据:查询对账单记录接口支持查询财务对账数据 物流数据:自提核销记录查询接口涉及配送状态和自提信息     02 九数云直连有赞商城的数据分析场景   通过九数云与有赞商城的数据直连,商家能够高效获取并分析多种运营数据,帮助优化决策和提升销售业绩。以下是九数云直连有赞商城支持的主要数据分析场景: 订单分析 商家可以分析订单的交易情况、完成时间和退款数据,识别销售趋势、退款原因和订单履行效率,优化产品定价和库存管理。 支持数据:订单ID、交易明细、订单状态、完成时间、退款信息等。   客户分析 商家可以分析客户的购买频次、活跃度、复购率等,帮助制定个性化营销策略,提高客户留存率和转化率。 支持数据:客户ID、注册时间、身份信息、会员状态等。   财务分析 商家可以分析收入、支出和各项费用,优化财务管理,控制成本,提高利润率。通过评估优惠券和优惠码的使用效果,分析促销活动的转化率,优化营销策略,增加活动参与度,推动销售增长。 支持数据:折扣、优惠券使用情况、对账单记录、活动管理信息等。   评价分析 商家可以分析客户的评价反馈、商家回复情况,了解产品质量、服务水平及客户满意度,进而优化商品和服务。 支持数据:商品评价、商家回复、客户主动评价记录等。   物流分析 商家可以跟踪订单的配送状态,确保物流顺畅,提高配送效率,减少延误和客户投诉。       九数云通过与有赞商城的数据直连,帮助商家轻松获取并分析所有关键运营数据,提供全面的数据支持,帮助商家从多个维度优化运营策略。无论是财务、商品销售、用户行为,还是广告投放和库存管理,九数云都能够提供精准的数据分析和决策支持,帮助商家提高运营效率,提升销售表现,最终推动业务增长。 如果您希望深入了解九数云如何助力有赞商城的运营优化,欢迎联系我们,或参考相关文档和用户手册,开启智能电商数据分析之旅。   /END/
数据直连|九数云直连抖音来客数据,实现团购核销全跟踪
  抖音来客是是抖音生活服务商家专属经营平台,商家入驻后可以在这里发布团购商品、绑定抖音号,并通过短视频、直播、线上门店等渠道将团购商品展现给用户,帮助商家。吸引新客并促进消费转化,提升线下交易额。     但很多商家发现:抖音团购卖得好,却算不清赚得怎么样。 核销量、退款率、折扣投入、真实收入……这些关键数据都需要进一步分析。     01 九数云直连抖音来客   九数云支持抖音来客数据直连,帮助线下门店商家实现团购业务的全链路分析。 操作步骤 1)登录 抖音来客平台,进入「店铺管理>服务应用授权>新增授权」。如下图所示:   2)填写新增服务应用授权的相关信息 具体说明可以参考帮助文档:抖音来客   3)进入数据连接市场,新增一个「抖音来客」数据源。   4)登录抖音来客账号,并确认授权绑定。如下图所示:   5)回到数据源界面,可以看到「已完成」提示,即新增数据成功,在左侧会获取到数据列表。   九数云BI现已支持对接抖音来客两大核心数据: 餐饮团购订单查询:获取商品信息、订单明细、收入、核销、退款等完整数据; 餐饮团购评价查询:获取门店、评价、商品ID,用户购买的套餐、评论点赞人数等,用于服务质量分析。     02 抖音来客分析场景   通过九数云BI看板,商家可从多角度分析抖音团购业务表现,及时掌握经营健康度。 01 核销分析   聚焦团购核销全链路指标: 月订单量与收入趋势:直观看清团购带来的销售贡献; 异常订单监控:识别未核销、重复核销、异常退款等风险; 核销周期分析:了解从下单到核销的平均时长,判断核销效率与用户转化路径。 02 退款分析   退款率是衡量团购质量与顾客满意度的重要指标: 退款金额与占比:监测总退款规模及其对收入的影响; 商品退款明细:定位退款高发商品或套餐; 退款原因追踪:结合评价内容,分析服务与出品问题。 03 订单折扣分析   投入与产出要一目了然: 总体折扣金额及折扣率:评估活动让利规模; 各商品折扣率对比:识别利润贡献与引流款; 商家折扣排名:对比不同门店的促销策略与ROI。   ★   团购不只是一个引流工具,更是经营的重要一环。 九数云通过直连抖音来客数据,让团购分析从事后复盘变成及时监控: 销售、核销、利润一体化呈现 无需导表、无缝更新 支持多门店、多品牌统一管理 让数据成为决策的依据,让每一次团购都能看得清、算得明、做得准。 如果您想要了解更多关于抖音来客数据源的详细信息,欢迎扫描下方二维码联系小九获取。  
分析场景|九数云复杂表格,轻松解决财务损益表
在企业的日常数据分析中,许多管理层不仅需要看到业务的“表面数据”,更希望深入挖掘业务结构,展开多维度的穿透分析。传统的图表和简单表格虽然易用,但它们常常无法满足复杂业务场景下的灵活分析需求,尤其在涉及财务报表时,简单的工具无法提供所需的精细度和计算能力。 对于财务团队而言,损益表不仅仅是一个简单的收支总结,它承载了企业盈利状况、成本控制以及财务健康的关键指标。传统财务报表往往无法实现灵活的样式设计、复杂计算以及多维度的数据展示,而九数云的复杂表格正是为了解决这一问题而诞生的。   九数云复杂表格带来的提升 九数云BI的「复杂表格」功能模块,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,帮助财务团队高效构建和使用损益表。它满足多维数据分析需求,实现灵活展示和复杂计算,提升财务报表的精准度和决策支持能力。   01多来源数据直连 九数云支持对接多个数据源(如ERP、CRM、财务系统等),只需要设定一次分析逻辑,数据同步后,准确的损益表会自动生成,帮助财务人员省下大量的时间,把精力投入到更有价值的分析中。   02统一数据管理 九数云提供了统一的数据治理平台,所有报表都从一个经过治理的数据源获取,避免了“版本混乱”的问题。每个报表的公式和计算逻辑只能在授权范围内修改,保证数据的准确性和一致性。 分析者的后台编辑界面:仅有项目权限的人可修改编辑   查看者的查看界面:可以基于报表筛选切换维度查看数据 但是不能变更指标计算逻辑及表格结构   03灵活交互式分析 九数云能生成动态、可交互的财务损益表。管理者可以轻松地通过筛选、切换维度等操作,自主地从集团总览深入到子公司、事业部、产品线甚至单个客户。这种“刨根问底”的能力,让问题的根源一目了然。 如图所示,通过切换维度或者报表月份时间,可以查看不同维度和时间段下的数据   04快速定制与高效展示 当业务部门需要临时查看某个特定角度的损益分析时,九数云的模块化设计让财务人员能够快速生成定制化的损益视图,且支持条件格式高亮显示关键数据。这不仅节省了时间,也能帮助管理层在几分钟内快速掌握核心信息。     以某酒店集团为例 财务管理部门需要对多个经营项目进行预算管理,数据来自不同系统。财务人员需定期导出并核算数据,生成报表。 由于数据核算滞后,管理层无法实时获取全局数据并及时提供业务指导: 财务人员需维护多个表格,重复汇总核算,效率低,浪费人力; 基础数据的调整无法实时反映到报表中,无法随时查看实时数据。 传统报表难以满足商业决策需求,亟需交互性功能,深入挖掘数据背后的信息。 九数云通过统一数据、统一服务的方式,将各部门的数据源和财务标准整合,消除了数据偏差,避免了重复工作,提高了效率。这种自动化的财务管理方式,让财务部门的决策支持更及时、更精准。     其他行业损益表参考   制造行业: 九数云帮助制造企业整合生产、采购、库存、销售等多维数据,实时监控生产成本和利润。财务团队能够精准分析各生产线的成本结构,识别高成本环节,从而优化生产流程、控制库存。   快销品行业: 财务团队通过实时跟踪实际与预算的差异,能够深入分析各项费用、销售、成本和利润的变动。   跨境电商行业: 九数云为跨境电商行业的财务团队提供全面的数据整合,涵盖退款、退货、平台费用、广告费用等各类支出。财务人员能够实时监控这些费用,精确分析各项支出的占比及对利润的影响,从而优化广告投放、降低平台费用和退货成本,提升整体盈利水平。     ★   通过九数云的复杂表格,财务损益表不再只是简单的收入支出汇总,而成为实时、动态的决策支持工具。它让财务团队从繁琐的数据处理工作中解放出来,更专注于业务分析和战略决策。 如果您想了解更多关于「财务损益表」或是复杂表格的应用,可以扫描下方二维码联系小九安排专人对接。
如何分析销售数据,让业务员只能看到自己负责的那部分数据?
在做销售数据分析时,出于客户信息保密、业绩考核公平、数据查询更精准的考虑,经常会出现数据由专人统一处理,但限制查看的情况,即业务员只能看到自己负责的那部分数据。例如: 领导能看到所有门店数据,华北区业务员仅能查看华北区域的门店销售数据,无法查看华东/华南数据 负责线下门店的业务员仅看门店零售数据,负责社群团购的业务员仅能查看团购订单数据 B2B销售中,业务员仅能查看自己对接企业客户的采购合同、付款进度,无权查看其他客户数据 这种企业按「区域、客户类型、产品线、渠道」等维度拆分销售职责,业务员仅查看自己负责的数据是怎么实现的呢? 可以从做好数据标识、建立映射关系、动态过滤三个方面实现;本文将为大家解读实现思路,并附具体的实操步骤!     01 做好数据标识   所有销售数据(订单、客户、业绩等)必须包含明确的 “责任归属标识”,这是权限控制的基础,例如: 业务员唯一 ID(与企业员工账号系统关联) 业务员姓名(辅助校验) 负责区域 ID,负责客户群体 ID 分析者可以在数据表中新增这类字段,这套规则将用于按区域/客户群划分权限。     在九数云BI中,超管/成员管理员可以在「企业成员」中导入/新建用户表,并配置用户属性,给成员增加「职位」、「区域」、「所在店铺」的属性。     02 手动建立 “用户-数据权限” 映射关系   即通过权限配置 “哪些用户能访问哪些数据”,例如用用户名、手机号、等级等基础字段,绑定数据过滤条件:   在九数云BI中,新建「仪表板」,使用「权限筛选器」: 「用户名」筛选器:绑定数据中的用户名字段,可以实现成员查看仪表板时,仅能看到有自己用户名的数据行 「手机号」筛选器:绑定数据中的手机号字段,可以实现成员查看仪表板时,仅能看到有自己手机号的数据行 「其他」筛选器:在企业成员中自定义用户属性,实现对数据权限的自定义设置 将规则绑定好,用户登录后自动应用筛选器,仅显示自己负责的数据。     03 动态过滤数据   在数据查询、展示的全链路中,除了手动配置权限筛选器,还可以自动嵌入权限过滤条件,确保业务员只能获取到自己有权访问的数据。 例如,九数云BI支持拖拉拽式的行级权限配置: 添加行权限:对数据进行「行权限设置」,各成员看到的「数据行范围」不同; 添加列权限:对数据进行「列权限设置」,各成员看到的「数据字段范围」不同; 以下图为例,当登录者属于领导时,可以查看所有的区域销售数据;当登录者属于区域主管时,只可以查看所属区域的销售数据。   在数据看板上,则表现为: Naya作为领导,可以查看所有区域的销售情况 MO作为上海区域主管,仅能查看上海区域的销售情况 04 总结   从管理上看,在设计这类权限体系时,需严格梳理组织架构,确保权限与业务职责严格匹配。从技术上看,关键在于让每一次数据查询都 “自动带上权限枷锁”。 无论是自研系统还是使用BI工具,最终都能做到:业务员看到的数据,恰好是他工作需要且有权访问的,不多也不少。   /END/
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
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