在现代企业管理中，数据分析已成为支撑决策的重要工具。人力资源管理作为公司运营的核心环节，如何通过数据驱动管理，提升决策效率，成为了许多企业关注的焦点。尤其是人力资源数据的可视化，能够将复杂的信息以直观的方式呈现，帮助管理层迅速捕捉到关键数据，优化人力资源管理。 本文将介绍七大常用的人力资源数据可视化图表：人力结构看板、招聘分析、考勤看板、绩效看板、薪酬看板、人才利润分析、人才流量分析，涵盖了从人力资源管理的基础数据，到招聘、薪酬、考勤等各个环节的可视化分析，帮助企业做出精准的决策。 01 人力结构看板   人力结构看板展示的是企业的员工组成情况，包括各个部门的人员分布、不同职位层级的员工比例、员工性别和年龄结构等数据。通过该看板，管理者可以快速了解企业的人力资源配置，评估是否存在人员过剩或短缺，是否能够支持企业的长期战略目标。 看板包含内容： 员工人数：按部门、岗位、性别、年龄等维度划分。 员工层级：展示公司各层级员工的比例，例如高层管理、部门经理、基层员工等。 员工流动：部门之间的人员流动情况，反映企业的人力资源稳定性。 通过数据可视化，管理者能够及时识别人力结构的偏差，做出合理的调整，例如调整人员配置、制定人才发展计划等。 02 招聘分析   招聘分析看板能够全面展示企业招聘的各项数据，包括招聘需求、招聘渠道、候选人筛选、面试情况等信息。通过招聘分析看板，HR团队可以了解招聘的进展情况，评估不同渠道的招聘效果，优化招聘策略。 看板包含内容： 招聘需求：展示各部门、岗位的招聘需求，帮助HR集中精力解决最迫切的用人需求。 招聘渠道效果：不同招聘渠道（如线上招聘、猎头、内部推荐等）带来的应聘人数及最终录用人数。 招聘进度：当前招聘阶段、已面试人数、待定候选人等，帮助HR掌握招聘的具体进度。 通过招聘分析看板，企业可以更高效地管理招聘流程，减少招聘周期，提高用人效率。 03 考勤看板   考勤看板展示员工的出勤情况，包括迟到、早退、请假、缺勤等数据。这些信息对于企业及时发现员工的考勤问题、调整工作安排、制定相应的管理措施至关重要。 看板包含内容： 迟到与早退：统计员工的迟到、早退情况，识别出勤不规律的员工。 请假与缺勤：展示员工的请假记录及缺勤情况，帮助管理者掌握员工的出勤状况。 部门考勤对比：展示各部门的考勤整体情况，识别存在出勤问题的部门。 考勤看板能帮助HR管理团队及时发现问题，确保员工的正常出勤，提升团队效率。 04 绩效看板   绩效看板通过展示员工的绩效评估结果、目标达成情况和任务完成度，帮助管理者直观了解员工的工作表现。通过将绩效数据可视化，管理者可以更清晰地识别优秀员工，并采取相应的激励措施。 看板包含内容： 员工绩效评分：展示每个员工的绩效评分、评估等级，帮助HR部门识别表现突出或需要改进的员工。 目标达成情况：展示员工和团队的目标完成情况，帮助管理层及时调整工作策略。 绩效与奖励关联：将绩效评分与奖惩措施、奖金分配等进行关联，确保奖励机制公平透明。 通过绩效看板，管理层可以更高效地管理员工的工作表现，激发员工的工作动力，提高整体工作效率。 05 薪酬看板   薪酬看板通过对员工薪酬结构的可视化展示，帮助企业在薪酬管理上实现透明化与科学化。薪酬是员工关注的核心问题之一，如何确保薪酬体系的公平性、合理性和激励性，直接影响到员工的工作动力和企业的吸引力。 看板包含内容： 薪酬分布：按部门、岗位、层级等维度展示不同员工群体的薪酬水平。 薪酬结构：各个组成部分（基本工资、绩效奖金、福利等）的比例。 薪酬差异：展示同岗位、同层级员工之间的薪酬差异，帮助识别不公平现象。 通过薪酬看板，管理层可以直观地了解企业薪酬分配的公平性，发现潜在的不合理之处，优化薪酬策略，提高员工满意度与忠诚度。 06 人才利润分析   通过人才利润分析，我们可以知道企业的人工成本和人力投资回报情况，借此来判断公司的人力资源的竞争力。 看板包含内容： 员工盈利贡献：通过将员工的绩效数据与公司的盈利数据进行关联，评估员工的实际价值。这有助于了解每位员工的个人表现如何影响公司整体利润。 部门盈利分析：按部门展示每个部门员工对公司盈利的贡献，帮助企业识别哪些部门的员工为公司带来了更高的盈利，并为低效部门制定改进策略。 人才利润分析看板通过整合员工成本与人效数据，帮助管理层更加科学地评估人才的价值，优化资源分配，提高投资回报率。通过精准的薪酬管理和人力资源优化，企业能够实现成本控制与效益提升，进而增强在市场中的竞争力。 07 人才流量分析   人才流量分析看板展示了企业人才的流入与流出情况，帮助企业了解人才的流动趋势。这些数据有助于HR部门优化招聘策略，减少高质量人才的流失，并改善员工的工作体验和忠诚度。 看板包含内容： 离职率：按部门、岗位、时间段展示员工的离职率。这一数据能够帮助企业识别出离职率较高的部门或岗位，并分析高离职率的原因，例如管理问题、岗位不匹配等。 转正率：展示新员工的转正率，即在试用期内顺利转正的员工比例。低转正率可能意味着招聘标准不合理、员工适应问题或者试用期管理不当，是企业需要关注的一个重要指标。 人才流动趋势：通过时间轴展示人才流动的趋势，帮助企业预测未来的招聘和留存需求，及时调整招聘计划和人才储备策略。 人才流量分析看板能够帮助企业识别出人才短缺领域，提前做好人才储备和流失预防工作。通过准确预测和分析人才流动趋势，企业可以制定更加有效的招聘和留存策略，确保人才队伍的稳定性，提升企业整体的竞争力。     小结 通过人力资源数据的可视化，企业不仅可以高效地管理员工，还能精准识别潜在问题并制定改进措施。九数云BI每个看板都能为企业的决策提供及时的、可操作的洞察，助力企业在激烈的市场竞争中占得先机。     /END/  

    随着消费者需求多样化和市场变化加剧，餐饮企业在门店快速扩张中面临管理和数据难题。门店数量增加不仅带来复杂的业务结构和庞大的数据量，也提高了经营的不确定性，导致管理者难以及时识别和解决问题。 企业高层面临的核心挑战是“看不清”和“管不过来”： 看不清：不同地区的门店表现参差不齐，数据零散，难以快速识别哪些门店影响整体业绩； 管不过来：随着门店扩张，原有管理机制难以覆盖全局，异常情况无法及时发现和解决。 为此，餐饮企业需要建立高效的经营分析体系，重点关注以下三大核心场景： 业绩追踪 通过实时监控关键指标（如营收、毛利、客流），生成经营总览分析看板，帮助高层快速识别业绩差距，并明确改进方向。 异常门店识别 从多个维度拆解数据，迅速定位表现不佳的门店，分析问题商品、异常时段等，提供精准的改进线索。 问题诊断模型 深入分析异常门店的业务数据，与行业标准和同期表现对比，挖掘潜在改善空间，帮助管理者迅速定位问题根源并采取有效措施。     从点到面：像看清一家门店一样看清全局 随着门店数量的急剧增加，传统的“点”式管理难以应对复杂的全局经营需求。餐饮企业，特别是在扩张阶段，需要从局部数据中提炼全局经营洞察。 通过九数云BI，餐饮集团可以构建多维度、层次化的经营分析体系，既能掌握单一门店的运营状况，又能全面了解集团的整体动态。 01 集团经营分析 集团经营分析是经营分析体系的核心，帮助高层全面掌握各门店运营状况，从宏观层面指导决策。通过统一数据管理、标准化分析和可视化展示，集团经营分析不仅能清晰呈现跨区域、跨部门的经营情况，还能揭示全局性趋势，帮助高层快速识别经营瓶颈和提升机会。   提升管理半径 集团经营分析的核心在于提升管理半径。通过统一的分析体系，门店数据和指标得以标准化与可视化，管理者能在不同区域和业务单元之间进行横向对比和纵向跟踪，确保管理不脱节，并保持对整个企业的精准掌控。   洞察效率提升 随着门店数量和管理维度的增加，人工分析和数据处理变得愈加复杂。高效的经营分析看板成为管理者的得力工具，通过简洁的图表和报告实时呈现经营数据，帮助管理者迅速识别异常和瓶颈，显著提升洞察效率。   决策有数可依 建立经营分析体系后，餐饮企业的决策不再依赖经验判断，而是基于数据做出精准决策。借助结构化的异常门店识别和问题诊断模型，决策者能够快速定位问题门店、商品或事业部，避免盲目决策，降低决策风险。 02 营运分析 门店是餐饮企业经营的基础，其表现直接影响整体业绩。在扩张期，管理难度增加，但通过科学的门店经营分析体系，企业能够从“点”到“面”全方位提升管理效能。 经营总览分析：看差距 经营差距复盘回顾帮助管理者明确哪些门店的表现偏离预期，及时调整战略。通过分析各门店的经营指标，如客流量、销售额、毛利率等，找出偏离预期的门店，并对其进行详细诊断。 营运对比分析：定问题 经营差距回顾帮助管理者识别哪些门店表现偏离预期，及时调整战略。通过分析门店的客流、销售额、毛利率等指标，找出差异，并进行详细诊断。 节假日营运对比分析：找原因 节假日是餐饮行业的高峰期，门店表现差异明显。通过节假日营运对比分析，企业能及时识别业绩波动，并为后续调整提供依据。识别问题门店和异常指标后，企业可通过对标行业标准、历史数据和同期门店表现，深入分析经营异常的根本原因。     总结 在餐饮企业快速扩张的过程中，建立高效的经营分析追踪体系不仅能提升管理效率，还能为决策提供数据支持。借助九数云BI，企业能够从复杂数据中提取关键洞察，精准识别问题并及时调整策略。 这种分析体系不仅扩大了管理半径，提升了洞察效率，还使决策过程更加科学与精准，为企业在扩张期的持续成功提供了坚实保障。       /END/

在电商行业竞争日益激烈的今天，数据驱动决策与高效自动化能力已成为企业突围的关键。九数云与实在智能正式达成战略合作，推出全新电商企业一体化解决方案，以“数据+自动化”为核心，助力企业打破数据孤岛、提升运营效率、挖掘业务增长新动能！     数据源+自动化：从“繁琐取数”到“智能沉淀” 传统电商企业面临着多平台数据分散、接口不互通、手动取数耗时等问题，导致数据更新滞后、分析结果无法及时应用于决策，历史数据流失严重，难以形成有效的业务资产。 通过基于实在Agent打造的取数宝，结合九数云实现全自动的数据采集解决方案。用户只需配置API密钥，便可实现由取数宝每小时自动采集各大电商平台（如淘宝、抖音、京东等）、仓储系统和财务系统的数据，实时传输至九数云，进行深入分析，并制作可视化看板。 九数云×实在智能解决方案： 1.一键对接，全渠道数据秒级打通 客户无需开发复杂API，平台密钥配置完毕后，取数宝自动采集并无缝集成来自多源的数据，确保每小时更新一次，实时支持运营决策。 2.全量数据资产沉淀，释放数据价值 从“月度手工归档”到“全生命周期自动化存储”，构建企业专属数据仓库。历史数据可回溯并智能补录，为趋势分析和模型训练奠定坚实基础。     痛点 + 场景：精准场景化分析，驱动业务增长 通过整合实在智能的自动化数据采集能力与九数云的敏捷分析平台，企业能够解决在运营中长期存在的数据难取、分析不全、口径不一致的问题，让更多业务场景得以落地分析。 目前数据获取和模板均已打包为现成方案，可直接复用，欢迎联系销售获取演示和试用。 01 电商全平台运营分析 聚合淘宝、抖音、拼多多等多平台数据，实现多店铺、全平台的GMV、ROI、订单结构、流量趋势对比分析等核心指标看板，实时监控各渠道表现，快速优化资源投放策略。 02 抖音运营专题分析 获取抖音广告、直播、短视频、商品销售等多维数据，实现多店铺、全平台的GMV、ROI、订单结构、流量趋势对比分析。 03 电商库存专题分析 基于销售趋势与供应链数据，结合平台库存+企业ERP，实现畅销/滞销商品识别、备货预警、动态补货建议，降低资金占用，提升周转率。 04 商品利润分析 商品利润分析通过整合电商平台销售数据、仓储系统和财务数据，深入分析商品的毛利率、成本结构、库存周转率和定价策略，帮助企业优化产品组合、提升盈利能力并降低成本。     强强联合，打造电商行业的“数据引擎”   九数云 高成长型企业BI平台，深耕电商领域，以“零代码、可视化、场景化”为核心优势，助力电商企业整合全方位数据，快速搭建个性化数据分析模型，降低数据使用门槛，赋能全员数据决策。   实在智能 专注于Agent及流程自动化的AI科技公司，致力于为零售和跨境行业提供数字员工解决方案。基于实在Agent打造的取数宝作为全平台数据采集产品，覆盖56个取数平台、1400+个取数页面、超1万个取数维度，为市场、客服、财务和私域等岗位提供自动数据采集业务。 同时，实在Agent通过多模态交互、自动化工具（RPA）和垂直领域知识沉淀，为企业智能化转型提供可落地、可进化、可拓展的全栈式解决方案。   通过九数云与实在智能的深度融合，电商企业能够解决数据分散和手动处理的难题，提升数据利用效率。借助数据资产化与业务自动化的双重优势，企业不仅能实现实时数据驱动的精细化运营，还能不断优化决策过程，提升整体运营效益，从而建立更加灵活、高效的管理体系。   /END/  

在现代企业管理中，绩效分析已成为推动企业发展的核心工具。通过科学的方法分析员工行为和企业贡献，企业不仅能评估运营状况，还能为未来战略提供数据支持。 一个全面的业绩分析报告能帮助企业从宏观到微观审视业务表现，精准识别问题，优化流程，提升整体业绩。绩效考核不仅是员工评估的重要手段，也是企业战略实施的关键。 绩效分析的核心价值在于通过清晰的数据帮助企业实时了解各层级的业务表现，包括： 从整体上回顾业绩执行情况，为战略调整提供依据； 从微观角度优化部门运营，提升业务执行力； 帮助员工识别绩效差距，激励自我提升和竞争力增强。     构建指标体系 要想进行有效的绩效分析，首先需要构建合理的绩效指标体系。每一项指标的设计都需要紧密结合企业实际业务目标，下面列了一些常用指标，接下来将带大家一一拆解。     指标进阶分析 重点关注指标：总体达标率、部门绩效分析、个人绩效分析 01 考核基础数据表 这一部分从企业和部门整体上关注业绩数据，能够简洁明了地实现业绩数据汇总，把握数据核心内容。 01 总体达标率 各大分公司的均分、目标值和与目标值的差异情况 总体达标比率 02 部门业绩分析 检测部门整体绩效达成情况，指导下阶段业务改进重点 为下个考核周期指标的调整提供参考依据 03 个人业绩分析 个人绩效实际完成情况 个人差距情况 02 部门指标达标分析 关注的数据指标与总体数据表相似，但关注内容更加细化，主要关注各大分公司具体部门的业绩完成情况和排名，根据结果给予部门相应的奖惩。 未达标指标明细：达标率及排名 已达标指标明细：达标率及排名 部门绩效达成情况：两大分公司的目标值、均值和与目标的比率   03 员工业绩达标分析 主要将员工实际完成的业绩和最开始制定的业绩目标进行对比，借此来找出差距，针对未达标人员给予相应的警示。 个人合计值核算 个人业绩合计值对比组合图 总体达标人数及达标占比、达标人员名单 总体未达标人数及未达标占比、未达标人员名单   04 员工业绩比较分析 即进行员工之间的业绩分析对比，这种做法可以加强员工之间的竞争意识。 个人合计值核算对比组合图 超出均值人数 超出均值占比 超均值名单 未超出均值人数 未超出均值占比 低于均值名单   05 完善业绩管理的策略 通过绩效分析，我们能够识别出绩效差距的具体原因。常见的差距原因包括： 员工因素：如工作态度、能力短板等； 企业因素：例如组织结构不合理、培训资源不足等； 管理者因素：例如管理目标与团队实际能力不匹配，或管理者未能有效引导团队。 针对这些问题，企业应定期进行策略调整，确保业绩管理体系能够灵活应对变化，并为员工提供发展支持。     模板复用 1. 看板复用 在九数云BI的模板市场搜索「绩效分析」，点击进入后即可一键复用。 2. 替换数据信息 进入数据源，根据企业自身的情况替换绩效及达成情况表，看板即可自动更新。     总结 通过九数云BI的精准数据分析，企业能够快速识别业绩问题、提升管理效率，并持续优化绩效管理体系，让绩效管理变得更加透明和精细。       /END/    

本期更新亮点功能 数据源   新增「抖店」数据源   新增「金蝶云星空（旗舰版）」数据源   新增「微信公众号」数据源 分析表   新增「自动化-飞书回填」 更多高级功能   仪表板2.0   复杂报表 本次更新共6项内容，向下翻阅查看     数据源 01 新增「抖店」数据源 抖店（全称“抖音小店”）是抖音电商为商家提供的一站式经营平台，整合了商品交易、店铺管理、物流履约、营销推广等功能，帮助商家在抖音生态内实现高效变现。 九数云新增「抖店」数据源，支持直接与抖店平台对接获取订单数据。 02  新增「金蝶云星空（旗舰版）」数据源 新增「金蝶云星空（旗舰版）」数据源，支持直接与金蝶云星空（旗舰版）平台对接获取数据，且获取的数据报告类型在不断的丰富中。 03 新增「微信公众号」数据源 新增「微信公众号」数据源，支持直接与微信公众号平台对接获取图文发布数据。     分析表 新增「自动化-飞书回填」 新增「飞书回填」功能，支持将分析完成的数据结果自动回填到飞书表格中，便于飞书内部的成员进行查看和使用。     更多高级功能 01 仪表板 2.0 九数云全新升级并重构了框架，打造更高效、更灵活的仪表板 2.0，以满足用户对数据分析与展示的更高期待。 仪表板 2.0在保留1.0易用性的基础上，新增了创新可视化组件和灵活交互方式，让个性化数据展示更轻松。为了提升仪表板2.0的智能性、交互深度与协作效率，本次重点更新了以下几点： 控件支持绑定「动态字段」 控件支持绑定「动态字段」，支持切换查看不同分类下的数据，无需制作多个分析表或图表，提高数据分析的效率。 控件支持绑定「富文本/标题」组件 若在富文本/标题组件中使用动态值时，控件支持绑定该组件。切换筛选值，组件中的动态值会随之被筛选，进而展示出不同的内容，实现动态变化效果。 新增「数值范围」控件 新增「数值范围」控件，支持用户自定义输入数值区间，查看对应范围内的数据。如下图所示： 仪表板支持一键调整组件字号 在「模板样式>其他设置」中，支持统一调整标题、图表、表格以及控件字号，可根据实际需求调整仪表板字体大小 以图表和表格为例，调整前后的对比如下图所示： 仪表板支持单组件导出 Excel 预览仪表板时，支持单组件导出 Excel ，可用于汇报展示，或进一步分析数据。如下图所示： 更多仪表板2.0的亮点功能介绍：https://help.fanruan.com/jiushuyun/doc-view-691.html 仪表板2.0暂未全量开放，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描文末二维码开通使用权限。 02 复杂报表 当前产品已提供的简单表格虽然能够满足企业基本的分析需求，但随着企业业务场景的复杂化，用户对报表功能的需求也逐渐升级，如： 丰富的表格样式； 单元格公式计算； 自定义公式等.... 复杂报表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。 即日起，面向企业用户开放限量复杂报表的内测名额，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描文末二维码进行预约内测！     ★         /END/    

飞书，AI时代先进生产力平台，提供一站式办公协同协作套件，帮助企业协同提效、人才管理提效、业务管理提效。 目前，九数云集成飞书，支持一键同步飞书表格数据，打通业务数据连接壁垒。飞书联合九数云BI，打通即时沟通、任务管理与数据智能分析流程，实现从数据收集—数据分析—管理执行的全流程闭环。通过九数云，企业能够轻松处理飞书数据，生成可视化图表，并在群聊中自动推送分析结果，帮助企业迅速构建数据中台，享受数字化转型的成果，且无需技术门槛。     九数云飞书集成模式，简化企业工作流程 九数云BI新增「飞书集成」模式，企业可与飞书平台实现无缝对接，简化工作流程，增强协作体验。支持两种集成方式： 01 支持在飞书上安装自建应用 支持通过飞书自建应用完成相关配置，并建立飞书单点登录关系。成员可直接在飞书工作台中使用九数云，或通过飞书手机号登录。 单点登录：用户可以直接在飞书工作台中使用九数云BI应用，或通过飞书手机号进行登录，极大地提升了用户的登录便捷性和安全性； 通讯录获取：支持获取飞书通讯录花名册，在九数云BI的成员列表中同步通讯录基本信息、组织架构、用户信息等； 02 支持在飞书工作台中添加应用 飞书企业可以将「九数云」应用添加到工作台中，方便企业内成员使用，在九数云中进行业务数据的处理和分析，提高分析的效率。     亮点使用场景 通过九数云与飞书的高度集成，能够帮助在飞书上使用的企业更好地实现管理数据、分享信息、推送通知，实现数据驱动的自动化业务管理。 无论是在登录方式、通讯录管理、数据接入，还是在自动化通知推送方面，九数云BI都通过与飞书的紧密结合，为企业提供了一个完整的数据分析解决方案，以下是几个亮点使用场景： 01 飞书表格同步：释放数据价值 飞书表格支持实时协作编辑，具备灵活的权限管理和强大的计算功能，满足数据统计、分析等办公场景需求。结合九数云，企业能够直接获取飞书表格、飞书多维表格数据，结合九数云强大的数据源，进行数据分析并生成可视化报表。 02 飞书数据回填：基础数据更新后自动回填 当基础数据更新时（如外部系统中的表单或工作流数据），九数云会根据计算规则自动更新分析结果，并将其回填至飞书相关表单。 这样一来，无论是更新财务数据、销售数据，还是审批流程信息，都可以实现自动化更新，确保数据一致性。 03 飞书群聊机器人：定期推送关键信息 九数云BI的看板支持通过飞书群聊机器人定时推送关键业务信息到指定群组，确保成员实时掌握关键指标、任务进展及业务数据。数据更新后，群聊机器人将自动同步至群组，让团队成员在飞书中快速了解最新的业务动态，实时参与数据驱动的决策过程。 例如，财务人员对业务人员对应收账款数据进行分析，对于长期逾期的客户需要提供及时追债，避免应收账款占比过高，造成企业资金周转不良。 通过九数云与飞书产品的数字化融合，帮助企业在飞书中进行数据-决策-管理-执行无缝融合。企业能够利用飞书平台实现即时沟通、任务管理、审批流程等工作流自动化的同时，还能依靠九数云强大的数据分析和可视化能力进行智能决策，在数字化转型过程中提升效率、减少错误、加速决策。         /END/      

  账龄，指应收账款从产生到当前的时间长度。本质是通过给应收账款“贴时间标签”，精准识别哪些钱可能收不回来了，从而制定催收策略。     一、账龄分析的3大核心方法 账龄分析，首先是对账龄进行分类，我们可以按照金额、客户、时间三个维度进行划分，分别聚焦不同的重点 按金额分析：聚焦高价值风险 按客户分析：穿透式客户风险管理 按时间区间分析：动态监控账龄迁徙 01 按金额分析 即对每一笔项目款项进行追踪，如某设备厂商对100万以上订单单独标记账龄，发现某客户180天以上逾期金额占比超40%，果断停止供货并启动法律程序 这种方法适合精准管理大额订单、重点项目 02 按客户分析 即按照客户，分别统计其应收账款金额，和应收账款账龄分布情况 03 按时间区间分析 即按照应收账款的账龄区间统计并分析应收账款金额；证监会要求是按照1年以内、1-2年、2-3年、3年以上进行划分，实际上企业在实操的时候会划分更加细致，如某企业将 1年内的应收账款账龄划分为0-30；31-60；61-90;>90;并分别制定了催收方案     二、应收账款账龄分析报表制作 在实际工作中，从以上一个维度出发制作账龄分析报表显然是不实用的，我们可以综合应用以上三种方法进行账龄分析，既要反映整体风险趋势，又能穿透到具体客户和订单、金额的颗粒度。 总览→客户→订单→金额分析 01 全局分析：快速定位风险区间 用最少的时间锁定高风险账龄段，明确分析优先级。重点关注账龄健康度 核心指标： 长尾占比：>90天的金额占总应收账款的比例（超过15%需预警） 集中度指数：前3大客户占总应收账款的比例（超过50%需分散风险） 可以使用的分析方法： 帕累托分析：识别贡献80%逾期金额的账龄区间（例如：某企业发现61-90天区间占逾期总额的65%） 趋势对比：环比分析各账龄段金额变化（如：>90天金额月增幅超20%需紧急干预） 02 客户分析：识别高风险主体 通过第一层级识别到高风险应收账款后，下钻找出问题客户，制定差异化管理策略。 分类维度： 账龄结构：优质客户（90%账款在30天内）、风险客户（>40%账款在90天以上） 金额贡献：头部客户（单客户年交易额>500万）、长尾客户（年交易额<50万） 关键指标： 逾期密度：某客户逾期金额占其总交易额的比例（超过30%触发风险） 账龄失衡指数：(客户逾期金额/总应收) × (平均逾期天数/90) 如客户账龄失衡指数=0.8（高风险），但贡献年收入的25%，此时可以保留合作，但改为预付款模式 03 订单分析：挖掘逾期根因 一个客户可能有多个订单，从问题客户下钻到问题订单，看是哪个订单有问题，原因是什么 分析维度： 合同条款：约定账期、违约金条款、验收标准 交付流程：交付日期、验收周期、开票延迟天数 订单特征：产品类型、是否关联交易、是否分期付款 根因定位方法： 相关性分析：计算逾期天数与各因素的相关系数（例如：交付延期天数与账龄的相关系数达0.72） 决策树分类：通过特征分裂找到高风险订单组合（如：分期付款+无预付款的订单逾期率高达45%） 如某企业发现未明确验收截止日的订单，平均账龄比标准订单长27天，那么可以在合同中增加“到货7个工作日内未反馈视为验收合格”条款 04 金额分析：量化风险价值 将风险转化为财务指标，支持决策优化。 核心计算： 坏账概率预测：基于历史数据，计算各账龄段的回款率（例如：30天回款率92%，90天回款率降至58%） 资金成本损失：逾期金额 × 账龄天数 × 日资金成本率（假设日利率0.03%，100万逾期90天损失=100万×90×0.03%=2.7万） 由此进行策略优化： 催收优先级：按单笔金额 × 坏账概率排序，优先处理高风险高金额订单 信用政策调整：对账龄>60天且金额>50万的客户，缩短账期或要求预付款     三、应收账款账龄分析5张报表模板 01 应收账款账龄分析 应收账款账龄分析适合财务和业务看：九数云BI的看板通过指标卡展示公司整体的应收账款情况，如目前的应收账款数额、未到账的应收账款金额比例、未付款客户数量等，其次展示应收账款的分布情况等，方便财务和业务人员及时关注高风险应收账款、高风险客户，从而及时催款 02 客户账龄分析 客户账龄分析看板适合业务人员看：九数云BI的这个看板根据不同类型、属性的赊销客户，统计客户数分布和应收金额账龄分布 ，定位账龄结构有问题的客户类型；同时，从客户层级出发展示逾期客户明细表。 03 应收账款组织对比分析 这个看板适合区域管理者看：从集团、区域的角度关注不同地区、不同客户的应收账款金额、周转天数、逾期天数等；提醒区域管理者关注自己区域的坏账情况，控制应收账款的比例和，坏账及时上报计提 04 逾期应收账款分析 这张看板适合财务关注：从整体上掌握当前逾期金额及逾期客户的总体规模和新增变化，分析逾期客户性质及逾期原因占比，定位逾期风险类型客户，定位逾期重点原因；同时掌握不同账龄区间的总金额及客户数量分布，判断当期逾期风险情况的严重性；从区域上统计经营单位逾期总额，定位应收账款问题区域。 05 回款分析 这张看板适合财务使用；看板从时间、渠道维度分析客户回款情况，一方面，财务人员通过回款分析，可以分析各个渠道的回款风险，评估客户信用度；另一方面通过时间维度上的分析，可以按照回款集中度，合理进行税务筹划   结合这三种分析方法，九数云BI提供了全局、客户、订单和金额层面的报表，帮助企业精准定位高风险账龄段、客户和订单，优化催收策略，减少坏账风险。这一分析不仅支持财务决策，还提高了企业资金回笼效率。     /END/    

  如果老板问你，销量为什么下降，你会怎么回答？ 市场大盘不好？渠道不行？还是产品不给力？ 当电商 GMV 出现同比下滑时，不同层级的运营者会有不同的应对方式： 初级运营者可能会归因于“市场环境差”或“竞品冲击”，但缺乏数据支撑，难以说服领导。 中级分析者能罗列“流量下降 10%”、“客单价降低 20%”等数据，但难以将这些指标与业务动作挂钩，直达关键因素。 高阶运营者遵循完整的分析体系：从业绩下滑的现象入手，逐步定位关键销售指标的变化，再诊断出影响这些指标的核心因素，最终找到问题根因，并制定可执行的优化方案。 今天，小九将从平台和商品两个核心维度深入分析，通过九数云BI全面的数据可视化与分析，完成一场“抽丝剥茧”的业绩诊断。     平台维度拆解：全平台、单平台、店铺层层细化   01   全平台：经营总览，精准锁定业绩问题   在分析业绩下滑时，首先要从全平台的视角出发，了解整体经营情况，快速定位问题。 整体目标是否达成？ 各电商平台的业绩如何？ 店铺销售目标是否达成？ 重点品类、单品的销售表现如何？ 解决方法： 借助九数云全平台数据监控看板，可以实时查看各电商平台的销售数据，帮助运营者在第一时间发现问题，并对症下药。 其次逐步拆解，从平台→店铺→品类，层层深入销售目标追踪，确保不遗漏任何可能导致业绩下滑的因素。   02   单平台：平台经营总览与销售监控   如果发现某个平台的销售业绩异常，则需要进一步分析其经营表现，重点关注： 该平台整体销售目标是否达成？ 平台内各店铺、品类、单品的销售表现如何？ 投放推广的ROI最高的渠道是哪一个？ 解决方法： 通过业绩总览监控昨日平台销售表现怎么样，本月目标还差多少，全年销售目标进度，从而判断平台整体销售表现   以淘系平台为例，根据业绩拆解各个业务环节，逐层钻取，从平台定位到店铺及商品，完成运营监控     03   店铺：店铺运营追踪与增长路径分析   店铺是销售的直接承载体，需要围绕流量、转化、库存、竞品等核心指标进行分析。在实际运营中，可能遇到以下问题： 店铺流量是否异常？是推广不足，还是流量分配不均？ 店铺转化率是否偏低？是否有影响转化的关键因素，如价格、详情页、评价等？ 竞品是否挤压市场份额？是否需要调整营销策略？ 爆款是否因缺货影响销售？库存管理是否合理？ 解决方法： 店铺经营总览：帮助诊断店铺内部的经营状况，识别增长受阻的关键因素。店铺运营追踪分析则围绕销售目标展开，结合流量、转化率、库存等关键数据，评估店铺增长路径。   流量分析：结合流量来源数据，分析站内外推广的投放效果，优化引流策略。     转化分析：监测商品详情页表现、促销策略，确保转化率稳定或提升。     竞品分析：观察竞品在流量、转化、销售等方面的表现，制定针对性的竞争策略。       商品维度拆解：品类、单品精细化运营 01 商品全局总览：商品运营效果全链路评估 商品维度的核心在于关注品类、单品在各个平台的销售情况，分析不同品类的运营表现，并制定优化策略。 品类整体目标是否达成？ 各平台、店铺的重点商品销售情况如何？ 某品类在哪个平台销售表现更好？ 各品类对整体业绩的贡献是否合理？ 解决方法： 通过商品销售总览分析追踪，了解品类整体经营情况，判断品类运营策略是否合理 细化追踪各品类运营情况，围绕企业经营、消费需求和市场发展综合评估品类经营表现，逐层钻取，从品类细化到单品运营追踪。 品类贡献分析：细化追踪各品类的运营表现，确保资源配置合理。 单品运营追踪：结合波士顿矩阵分析单品生命周期，优化爆款、新品及滞销品的经营策略。     总结 当电商 GMV 出现下滑时，不要急于得出结论，而是要建立一套完整的分析框架，逐步拆解： 从全平台入手，判断整体业绩走势，锁定核心影响因素。 细化至单个平台、单个店铺，逐步深入，找出问题所在。 最终落到商品维度，分析品类与单品表现，优化运营策略。 通过九数云BI，帮助你在每个环节中层层拆解，精准定位问题，及时调整运营策略，实现销售业绩的稳定提升。       /END/  

  在电商行业，数据驱动决策已成为日常运营的核心。面对复杂多变的市场环境，如何快速定位销售问题、优化经营策略，直接影响到业绩增长。 通过整体 → 日期 → 商品这一层层递进的分析路径，电商运营团队可以高效挖掘数据中的关键问题点，精准优化经营决策。 先通过全局总览，掌握整体销售趋势，快速发现异常波动的时间节点。 再聚焦某一天的具体商品运营数据，识别可能存在问题的品类或店铺。 最后深入追踪单品的销售、库存、推广等核心指标，精准定位影响业绩的关键环节。 通过这一体系化的数据分析方法，能帮助电商企业构建科学合理的经营分析路径，让运营决策更加高效精准。     全局数据总览 通过将全局数据汇总为一张战略看板，高层决策者可以一眼洞察整体数据中的不合理部分。通过分析各个销售组织的经营情况，将“客观数据 + 经营经验”结合，为老板决策提供强有力的支撑点。 无论是整体营收，还是各平台的收入情况，都能清晰展现。这样，管理层能够从“整体—渠道”视角深入洞察业务健康度，实现更加灵活、精准、可靠的营收数据呈现方式。 以冠振商贸的战略看板为例 分析企业产品平均毛利率，设立均值预警线，管理人员可以更直观地关注到低于平均毛利率的小组、品牌。     全渠道销售日报 通过搭建全渠道销售日报，以GMV为核心，按销售小组、店铺、时间等维度分析GMV的变化趋势、目标达成率以及同比环比情况，客观反映各个小组的经营情况。这使得销售小组负责人能及时看到经营结果，并作出相应调整。 同时，通过小组和店铺之间的数据横向对比，团队成员能够清楚地了解发展差距，激励团队内的良性竞争，进一步促进企业的业务增长。 以重庆萱墨为例 企业通过九数云将多店铺的数据整合到一起，实现一张看板展示所有数据，监控整体的销售情况及走势。 在晨会上，通过展示每个运营人员链接的毛利和推广数据，做到用数据说话，精准定位问题。及时发现有问题的链接，对应的运营人员需要在会后深入排查原因，并对上级透明出现问题的原因以及提供对应的解决策略。     商品销售日报 产品看板能进一步对核心产品进行全局分析，监测单品在各个平台的销售情况，突出重点产品，确保资源合理分配，进一步提升业务增长效率。 以瑟尚为例 每款主推品均设有明确的保守目标和冲刺目标，依托数据实时监控最新进度，使团队成员做到心中有数，同时能够横向对比自身表现，查找改进空间。 销售数据从SKU、SPU、分销、时间、库存等多个维度进行综合分析，主推品销售日报全面汇总主推品的销售占比、发货平台占比及分销渠道销售占比，帮助业务人员全方位洞察业务机会，精准优化销售策略。   通过这一整套完整的经营数据分析体系，企业可以从全局到细节逐步深入，精准挖掘问题，并优化业务策略。九数云BI提供的数据可视化与分析能力，助力销售团队与管理层高效协同决策，推动企业实现稳健增长。   /END/        

在每一次大促活动中，如何快速准确地分析活动期间的数据，不仅能够帮助企业了解当日的推广效果，还能为后续优化和策略调整提供关键支持。 今天小九给大家带来大促推盘分析，围绕三个主题对大促活动的数据进行分析：大促昨日一览、活动整体推进、活动商品推进。     大促昨日一览 昨日的数据复盘是优化后续推广策略的基础，商家需要重点关注成交目标的完成情况以及关键运营指标，以便精准调整资源投放和推广策略。 01  成交目标达成 目前销售额是否达到预期？通过实际成交金额与设定目标，衡量活动推进情况。 02 昨日关键指标 加购人数 客单价 客单件 成交金额目标完成率 千次展现成本（CPM） 全店ROI 推广点击量 推广新访客数 推广展现量 支付买家数 通过这些指标，商家能够快速了解整体销售是否达到预期，以及每个环节的执行效果。如果加购人数和客单价较高，但成交金额没有达到目标，可能是转化率低或者支付环节存在问题。千次展现成本和ROI则可以帮助评估推广投入的性价比，避免低效的广告投放。       活动整体推进   01 正式成交达成情况 整体大促销售是否达成预期？累计成交金额与目标的完成度如何？如果出现增长乏力，需要关注推广策略是否有效、流量获取是否充足，或商品定价是否合理。 02 大促活动推盘 大促活动推盘的核心指标主要有加购件数成交金额两项，通过每一天加购件数和成交金额目标完成率，可以快速评估大促的推进情况。 如果加购件数较高而成交金额远低于目标，可能是流量没有转化为实际销售，可能需要从定价、促销手段或者用户支付流程方面进行调整。 如果成交金额目标完成率偏低，可以分析是否因流量不足（访客数较少）、转化率低（加购多但支付少）或折扣吸引力不够（客单价过高，用户犹豫购买）。     活动商品推进 在大促期间，不同商品的销售情况直接影响整体业绩，因此需要从支付推盘、加购推盘、访客推盘和产品转化明细四个方向入手，找出爆品与滞销品，优化推广资源分配。 01 支付推盘 支付数据是衡量商品销售效果的关键指标，能够帮助商家了解哪些商品受欢迎，哪些商品可能存在流量流失的问题。 以下是支付推盘的关键指标： 商品成交 成交件数达成 成交件数趋势 成交访客转化率 如果商品成交件数与目标差距较大，可以通过成交件数趋势来判断销售是否出现异常波动。成交访客转化率则可以帮助评估商品页面和购买流程是否足够吸引用户。 如果某商品成交件数较低但加购人数较高，可能是价格或促销未能有效推动转化；如果成交访客转化率低，可能需要优化详情页或促销策略。 02 加购推盘 加购量能够反映出用户对商品的兴趣，是判断商品潜力的重要指标。加购后能否转化为成交，直接影响到活动的销售表现。 以下是加购推盘的关键指标： 商品累计加购量 加购成交占比 加购成交趋势 加购访客转化率 这些指标可以帮助商家了解哪些商品加购量大但未转化为销售，可能是价格策略或者产品描述等存在问题。如果加购成交占比低，可能需要提供更多的优惠或者增加购买的紧迫感。 03 访客推盘 访客的数量和质量直接影响商品的销量。在大促期间，获取大量精准流量是核心目标之一，分析访客数据能够帮助商家精准推送相关商品，提升转化率。 以下是访客推盘的关键指标： TOP10商品访客对比 访客日趋势 搜索引导访客占比 通过TOP10商品访客对比，可以识别最受欢迎的商品，并为这些商品加大流量和推广力度；访客日趋势能够判断大促期间的热度是否持续；而搜索引导访客占比则反映了站内搜索的流量贡献，优化搜索引导能够提升转化率。 04 产品转化明细 产品转化数据可以帮助商家深入了解每个商品的表现，识别转化路径中的瓶颈，进一步优化产品的推广策略。 以下是产品转化的关键指标： 商品转化对比 商品转化明细 通过商品转化对比，商家可以找出表现优秀的商品，并重点推送；而商品转化明细则能够详细分析每个商品的转化漏斗，帮助发现潜在的优化空间。 大促活动的成功不仅仅取决于流量的获取，还在于如何高效推进推广策略、优化商品销售表现。通过昨日关键指标复盘，可以精准把握活动走势；通过整体推进分析，可以调整策略以确保目标达成；通过商品推进数据拆解，可以精准优化推广重点，实现销量最大化。 在未来的大促活动中，基于数据驱动的精细化运营，将成为商家提升竞争力的关键！       /END/  

对于餐饮产业来说，要想控制成本，提高毛利率，供应链管理和成本控制是核心竞争力。选好供应商可以确保食材品质稳定，而精细化的成本管理能让企业保持合理利润。 今天，小九将带你从成本分析、供应商管理、以及更深入的运营分析三个方面，逐步解析如何优化餐饮企业的运营策略，提升竞争力。 以下图表为九数云示例数据，非客户真实数据，不具有代表意义。     成本分析：精准计算，降本增效 01 门店成本分析 从菜品成本角度分析门店的整体成本，关键指标包括： 折前实际成本率 = 实际成本 / 流水金额 折后实际成本率 = 实际成本 / 实收金额 门店成本分析帮助餐饮企业了解每个门店的成本结构，并及时调整定价或优化菜品组合，保持盈利空间。 02 成本卡分析 与门店成本分析的总体统计不同，成本卡分析更细化，通过对各类菜品的成本进行分类统计，可以发现不同菜品的利润差异。 例如，通过成本卡，餐厅可以找出哪些菜品的成本过高，是否需要调整供应链或减少不必要的原料浪费。     供应商管理：保障食材供应的稳定性 01 供应商绩效分析 供应商的质量和供货能力直接影响餐厅的运营。重要的指标包括： 满足率 = 送货满足次数 / 送货次数 合格率 = 合格数量 / 入库数量 及时率 = 送货及时次数 / 送货次数 这些指标帮助餐饮企业综合评估供应商的稳定性和质量，及时发现问题并做出调整。通过下图可以看出，大部分供应商的合格率都可以达到很高的的水平（98%+） 02 多渠道采购策略 为了降低单一供应商带来的风险，建议采取双供应商或多供应商策略，确保稳定供货，避免供货中断造成的经营损失。     进阶分析：深度挖掘经营问题 通过以上的成本和供应链数据，我们可以进一步加工这些数据，得到“进存销分析”和“成本率分析”，为决策者提供更加深入的洞察，帮助发现成本率过高的菜品，或进货中可能出现的问题。 01 进存销分析 进存销分析专注于出入库数据，展示了进出库数量、金额及仓库余额的情况。这些数据帮助决策者合理安排下一周期的采购，确保仓库库存健康，避免库存积压或供货不足。 02 实际成本率分析 餐饮门店的菜品成本率（毛利率）是衡量店铺经营健康状况的重要指标。     门店运营分析：聚焦终端运营 不论数据分析结果如何，最终目标是帮助门店调整经营策略。因此，所有的分析工作最终要聚焦于门店的具体运营情况。 01 门店周转分析 门店能否平稳运营，不仅取决于月度流水和实收金额，还要看结余与成本的关系。关键指标包括： 周转率=总出库金额/(当月门店期初金额+实际结存金额)*2 周转天数=30/周转率 平均库存金额=(当月门店期初金额+实际结存金额)/2 平均库存数量=(当月门店期初数量+实际结存数量)/2 通过这些数据可以很好的衡量一个门店在经营过程中的净利润和成本之间的关系，也能看出来一个门店的运行是否健康平稳。 02 门店调拨分析 门店调拨分析关注从供应商到各门店的原材料分配。通过分析调拨情况，可以判断哪些门店库存过剩，哪些门店库存不足，从而更合理地安排原材料分配，减少物流成本。     成本管控分析：综合评估，优化经营策略 最后，综合所有成本和供应链数据，成本管控分析能够提供全局视角，帮助决策者发现经营中的问题。例如，通过分析各门店的成本率，可以找出经营较为健康和不健康的门店，及时做出策略调整。     总结 通过精确的成本分析、供应商管理和运营分析，餐饮企业能够降低成本、提升效率，实现盈利最大化。 借助九数云BI，餐饮企业能够将数据转化为实实在在的竞争优势，在复杂的市场环       /END/

  随着电商行业的高速发展，近两年各种电商购物形态层出不穷，当日达、次日达、多SKU上新、大批量团购等已成为常态。这不仅优化了消费者的购物体验，也对商家的仓储和物流提出了极高要求。 云仓是什么？ 云仓，简单来说，就是“仓储托管+物流配送”的一站式服务模式。主要服务对象为淘宝、京东、拼多多、唯品会、直播带货等平台商家，涵盖商品入库、质检、存储、打单、分拣、包装、指派、出库、退换货、清点等全流程操作。 为什么选择云仓？ 传统仓储适合需求稳定、SKU结构简单、预算有限的商家。 云仓更适合业务波动大、多平台销售、追求极致用户体验的商家。 以某电商企业为例，通过全国分仓布局替代原本“一仓发全国”的模式，配送时效从3天缩短到1天，库存周转率提升40%，满足了日均几万单、下单高峰集中在下午和晚间的需求。 云仓企业的核心痛点 尽管云仓优势突出，但在高强度运作下，仍面临核心瓶颈，主要集中在数据不准、不及时，导致管理介入滞后，带来以下问题： 供应链运作效率低下：仓库和库存管理不精准，运输环节配合不畅，配送质量难保障，整体链路运行效率不高。 供应链数据管理困难：仓储物流各环节数据分散，收集不及时、不准确，导致运营过程无法有效监控。 市场预测能力不足：缺乏专业的数据分析工具，无法全面整合供应链数据，客户难以科学预测市场需求，进而影响产销协同。     九数云BI，打造电商云仓数字大脑 在当下电商仓储运营链条愈发复杂的大环境下，九数云BI以其强大的数据集成与分析能力，围绕仓储资源、承运商资源、客户资源、人力资源四大核心资源，打造一套贯穿仓储、物流、财务与人员管理全流程的数字化解决方案，全面助力企业降本增效、实现数字化精益运营。 01 仓储资源数字化监控 —— 打造高效仓内作业 商品库存全景分析 ：通过实时连接仓储系统，分析商品当前库存数量及各品类出入库占比，清晰掌握期初、期末库存数据，为备货、清库存提供数据依据。 智能补货提醒 ：结合出库数据与库存阈值周期，自动识别低库存预警，提前通知补货，确保热销品不断货、爆单无忧。 畅销商品分析：分析不同畅销品的库存 提高畅销品的占比，以及不同货主的货品仓库分布情况 02 承运商资源精细化分析 —— 降本增效，保障履约 快递运费账单核算 ：实时追踪不同承运商异常单量，分类分析延迟、丢件、拒签原因，及时沟通优化，降低异常率。 区域配送时效分析 ：将不同区域、不同承运商的配送时效进行横向对比，动态调整各区域承运商策略，提升整体履约水平。 退货件监控 ：重点监控消费者退货流程，确保退货商品完整回仓，避免“货未回仓，款已退回”的双重损失，系统提醒拆件归位及退款处理时限，降低损耗。 03 客户资源智能结算 —— 财务闭环，合作更高效 货主费用定期结算 系统自动生成客户对账单与快递账单，按月、按单精准核算，减少财务对账沟通成本，提升资金回笼效率。 04 精益管理 —— 人力资源透明高效 员工工作量全景呈现系统实时采集仓库一线人员各项工作数据，包括拣货单量、打包单量、错误率、作业时长等，全面展示员工日常工作量。     总结 云仓的出现，成为电商企业在面对订单爆发、高SKU复杂度、用户体验提升压力时的最佳解法。但在高效运营背后，真正支撑云仓持续高效运转的，离不开精细化的数据管理与实时决策能力。 九数云BI通过打通仓配全链路的数据壁垒，助力商家实现库存最优配置、运营成本可控、人力资源可核算，让仓储管理不仅“跑得快”，还能“跑得稳、跑得准”，为电商企业构筑强韧的供应链核心竞争力。         /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“流量金矿”。在这里，用户自发分享的“种草笔记”日均曝光超300亿次，从美妆个护到家居穿搭，从内容热度到转化链路，每一个数据细节都可能隐藏着爆款密码。 随着直播带货的火热发展，小红书直播已成为品牌和商家不可忽视的重要销售渠道。面对直播间瞬息万变的流量起伏与用户需求，如何从海量数据中提炼关键洞察，精准评估达人带货效果？答案藏在数据中。 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支持通过多种方式进行小红书数据整合，进行更深度的内容分析、跨平台的内容数据对、多达人账号的数据监控。     核心指标解析 在掌握了这些数据获取渠道后，接下来就是如何解读数据，提炼核心指标，帮助品牌和商家优化直播策略。 基于不同平台的数据，我们可以整合出以下核心指标： 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。 商家可以利用这些数据进行直播复盘，分析哪些环节表现优秀，哪些环节需要优化，从而提升后续直播的整体效果。     指标进阶分析 01 趋势分析 直播数据的趋势分析可以帮助我们从时间维度上把握直播效果的变化情况，常见的趋势分析包括： 1. 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。 2. 流量趋势 包括 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。 3. 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。 4. 带货佣金趋势 对比各场直播的佣金变化，优化选品策略，提高达人收益。 02 达人排行 达人排行可以帮助品牌和商家找到 最具带货能力的KOL，通常会依据以下维度进行排名： 成交金额：带货能力最强的达人 支付件数：销售商品最多的达人 客单价：用户购买力较高的达人 ROI（投资回报率）：投流效果最佳的达人 品牌可以根据不同需求选择最合适的达人进行合作，提高直播营销的精准度。 03 SPU排行 SPU排行主要是针对商品维度的销售表现分析，常见的排序方式包括： 成交金额最高的商品 支付件数最多的商品 用户复购率高的商品 带货达人最多的商品 商家可以利用该数据优化选品策略，增加高转化、高利润的商品投放。 04 直播成交明细 直播成交明细数据可以追踪到 每一单的成交情况，包括： 用户购买行为（下单时间、商品、价格、支付状态） 退款数据（退款时间、金额、原因） 达人佣金结算数据 这些数据对于优化运营策略至关重要，商家可以据此调整直播话术、选品策略以及投流方案。     总结 通过对小红书直播数据的分析，商家和达人可以更精准地把控直播节奏、优化选品策略、提高成交转化率，实现更高的ROI。无论是品牌还是个人达人，善用数据分析工具，才能在小红书直播带货的竞争中占据先机。 /END/

  在餐饮行业中，因为同质化程度高导致顾客粘性较低，商家往往会进行会员运营来留存客户，从而实现精准营销。想要提升会员的贡献，就需要对会员进行科学合理的分类，深入分析会员的消费和储值习惯，并基于这些数据优化会员活动，从而提高老会员的留存率，促进新会员的增长。 然而，很多商家在会员数据分析过程中面临数据分散、统计复杂、分析不直观等问题。九数云BI 作为一款零代码的数据分析工具，可以帮助餐饮商家快速搭建会员数据看板，实现会员画像、RFM分析、流失预警等关键功能，让数据真正赋能运营决策！     餐饮会员信息 会员分析的第一步是收集完整的会员信息，包括基础信息和消费行为数据。   会员基础信息 姓名、性别、联系方式 出生日期（用于生日营销） 入会时间（用于分析会龄对消费的影响） 会员等级（普通会员、高级会员、VIP等）   会员消费数据 累计消费金额 累计消费次数 最后一次消费日期 消费品类偏好（常点菜品、饮品等） 储值情况（预充值会员的消费习惯） 在收集数据后，首先根据消费金额、消费频次、入会时间等维度对会员数据进行基础分类与整合，再结合关键指标深入计算 RFM 值、会员生命周期、消费偏好 等详细信息，从而挖掘不同类型会员的消费特征，为精准营销和个性化运营策略提供数据支持。使用九数云BI，可以直接对接各类餐饮会员系统，一键生成分析报表，让商家不再为数据整理发愁！ 以下看板为九数云BI模板数据，非用户真实数据。     会员基础数据分析 会员基础分析主要用于衡量整体消费情况，其中新增会员数、会龄人数分布、会龄消费分布是衡量会员运营效果的三个核心指标。商家可以通过这些数据制定更精准的销售策略和促销活动。   不同会龄会员消费统计 结合入会时间，可以直观地观察不同会龄会员的消费金额和消费次数。例如： 会员会龄超过 3 年，其平均消费金额往往是会龄较低会员的 2 倍左右。 针对高会龄会员，可进行差异化定价，或调整优惠券的发放策略，以激励他们持续消费。   会员新增与流失分析 从时间维度进行纵向对比，分析不同时间段内，不同会龄客户的增长情况，观察增长趋势是否一致，以及是否存在波动和周期性变化。 预测未来客户发展趋势，制定更具针对性的营销策略。 识别流失会员，通过促销、短信提醒等方式召回。     会员画像分析 在掌握会员的消费习惯后，商家需要进一步分析不同会员的特征，并制定差异化运营策略，提升会员忠诚度。   RFM会员分层 为了更好地区分客户类型，我们采用RFM分析，按最近一次消费时间（R）、会龄分布（F）、人均消费金额（M）3项指标，定义5大类型群体： 重要价值客户（高消费、高频次） 重要保持客户（高消费、低频次） 重要发展客户（低消费、高频次） 重要挽留客户（低消费、低频次，近期未消费） 一般价值客户（普通消费、普通频次） 例如，一般客户：重要客户现阶段数量约为 2：1。说明了重要客户对业务的影响较大，我们可以分析这两个细分群体的特征和差异，以便更好地了解他们的需求和偏好。 此外，结合 RFM 模型，商家可以分析哪些活动提升了高价值会员的消费频率，或是否因营销活动提升了整体客单价。   会员类型分析 根据消费情况，将会员细分为： 继续巩固、吸引复购、预防流失、流失会员、新会员 通过分析活跃度，识别需要维护的重点会员，并制定针对性的激励措施，如专属折扣、会员日特惠等。   会员偏爱菜品 针对重要客户的需求偏好，在会员菜品销售板块，我们可以深入分析不同菜品的销量及其连带性。通过对图表的分析我们可以清晰地了解不同菜品的销量、销售金额以及会员高连带菜品。 例如，在主菜中，农家小炒肉、霸王红烧肉、清蒸海鲈鱼等菜品销量较高，且后两者利润客观，可以放在菜单中较为显眼的的地方，而龙井虾仁销量较少，且其经常作为连带菜品，虽其利润可观，但应进行下架或改良。 结合会员分类及菜品销售情况，进一步细化会员画像，包括性别、年龄段、消费偏好等。例如： 年轻用户偏好轻食类菜品，可定向推送相关优惠。 高价值会员多为 30-45 岁，可推出高端菜品套餐。     总结 通过会员数据分析，商家可以精准掌握会员消费习惯，进行精准分层、优化营销策略、提升复购率，并根据消费偏好调整菜品结构，从而提升客单价和会员忠诚度。 九数云BI提供一站式餐饮会员数据分析解决方案，助力商家轻松打造数据驱动的会员运营体系。   /END/  

在电商、零售和制造等行业中，库存管理是企业运营效率与成本控制的关键环节。在传统仓储管理模式下，业务人员若需查询某个 SPU（标准产品单元）的关键信息，如生产批次号、生产日期和有效期等，往往需要线下联系仓库人员并等待回复。这一流程不仅繁琐，还可能导致信息滞后或误差，影响决策效率。 随着仓储管理的精细化需求提升，企业开始引入 WMS（Warehouse Management System，仓库管理系统），能够实时监控库存水平、出入库动态，使仓储数据透明化。然而，仅仅依靠 WMS 进行库存记录和管理并不足够，想要真正提升仓储运营水平，还需要对 WMS 生成的大量数据进行深入分析，才能优化库存配置、降低成本、提高资金利用率。     仓储分析的核心指标 为了更好地利用 WMS 数据，企业需要关注以下核心指标： 库存周转率：衡量库存商品的流动性，避免资金占压。 库存准确率：反映系统库存数据与实际库存的一致性，降低盘点误差。 滞销库存比率：分析长期未销售的商品占比，优化 SKU 组合。 缺货率：监测库存是否能满足订单需求，降低断货风险。 安全库存水平：设定不同 SKU 的最低库存阈值，确保供应链稳定。 订单履约时间：衡量从订单生成到发货完成的时间，优化仓储作业效率。 另附库存数据分析核心指标：     常用仓储分析方法 结合以上核心指标，可以运用多种分析方法，从库存优化、需求预测、成本控制等方面深入挖掘数据价值，助力精细化管理。以下是几种常见的仓储分析方法及其作用： 01 库存结构分析 库存系统中的库存结构分析主要利用了二八原则，将库存物料分为三类：需要重点管控的A类物料；可适当放松的B类物料以及低价值的C类产品。   作用： 减少资金占压：避免大量库存积压在低流通商品上。 优化补货策略：不同类别商品采取不同的库存管理方式，提高库存管理效率。 02 库存预警分析 设定库存上限、下限和安全库存阈值，对异常库存情况（如缺货或库存过剩）进行实时预警。   作用： 避免断货影响销售：当库存低于安全库存线时，系统提前预警，提醒补货，确保供应链稳定。 防止库存积压：若库存接近上限，可调整采购计划或促销清库存，降低仓储成本。 03 库存周转率分析 库存周转率 = 某段时间内商品销售量 / 平均库存量，用来衡量库存商品的流动性。   作用： 识别低效库存：高周转率的商品需确保充足库存，低周转率的商品可减少补货或促销清库存。 降低仓储成本：减少不必要的仓储占用，优化仓库空间。 04 库龄分析 按照入库时间对库存进行分层，分析商品在仓库中的存放时长，确保库存的新鲜度和流转率。   作用： 减少库存积压和报废：长时间未动销的库存可能影响资金周转，需制定促销或清库存策略。 05 滞销品分析 分析长期未销售商品的数量和占比，结合市场需求调整 SKU 结构或促销清库存。   作用： 减少库存损失：及时清理过期或即将过期的商品，减少报废损失。 提高资金周转率：减少库存积压，优化资金流动。     如何对接仓储数据 为了高效获取仓储数据并进行深度分析，企业可采用以下几种数据对接方式：   Excel导出 适用于小型团队，手动从WMS导出Excel进行分析。适用于简单的数据分析，优点是成本低，缺点是数据滞后，人工操作容易出错。   RPA（机器人流程自动化）抓取 适用于需要定期从WMS 系统获取库存数据的场景。RPA 能模拟人工操作，自动化下载库存报表，提高数据获取效率。   九数云API对接 适用于希望实现数据自动化的企业。通过API直接对接仓储系统，实时同步库存数据，并在九数云BI中进行可视化分析，帮助业务人员和管理层高效查看仓储与销售数据。通过九数云看板： 业务人员可以根据自己的需求定制看板，选择展示不同的关键指标，提升工作及协作效率。 管理人员能够快速获取库存状况、产品销售、退货率等信息，所有数据一目了然，无需繁琐的查询和手动汇总。     总结 仓储分析不仅是对库存数据的整理，更是深度挖掘数据价值的过程。通过 WMS 数据分析，企业可以优化库存管理、降低成本、提升运营效率。结合九数云 BI 等数据分析工具，企业能够高效利用仓储数据，提升供应链管理水平，实现更精细化的库存运营，助力业务持续增长。 /END/

随着电商平台竞争加剧，各大平台不断优化退货政策，以增强消费者购买信心。然而，这也导致退款率持续走高，给商家带来了运营压力，与此同时，售后团队面临着新的挑战：如何整合不同来源的数据，提取有效的退货原因信息，优化售后管理？ 为了解决这些问题，九数云BI通过可视化分析的方式提供直观的退货数据展示，帮助商家精准洞察退货数据，减少数据清洗成本，优化分析流程，提高售后团队的工作效率。     数据分析思路 商品质量和客服服务效率 直接影响退款率和店铺口碑，而低退款率和良好口碑能够吸引更多用户，提升整体购物体验。为了深入了解店铺售后情况并制定优化策略，需要建立完善的退货分析数据体系。 常见数据来源 店铺后台：订单状态、商品信息、客户数据、退货原因等，为商家提供全面经营数据。 订单管理系统（ERP）：包含订单详细信息及退货情况，如退货申请、处理状态和退货完成时间。 客户反馈：客户评论、问卷调查、客服记录等，帮助了解客户退货动机与满意度。 九数云BI支持通过RPA、API、数据库、手工填报等多种方式获取以上数据源，并提供一站式的数据整合与分析，助力商家实现智能化售后管理。     售后数据分析 在数据整理之后，我们可以从以下几个角度在九数云中建立针对电商售后数据进行对应的分析看板： 01 从销售情况分析 通过九数云进行订单量和成交金额的趋势变化分析，如果有店铺订单量和销售金额大幅度降低，结合其他店铺的流量小幅度的波动趋势，判断是不是因为季节性原因和衣物特性。 另外，可以分析每个店铺不同订单类型的占比，例如新品、爆款、滞销品的退货表现是否存在差异、交易关闭订单中未发货占比较大来进行实际判断。   优化策略 销售策略调整：针对季节性影响，优化商品推广节奏，提高转化率。 供应链管理优化：优化库存管理，缩短预售周期，提高供应链响应速度。 退款率控制： 商品维度：识别退款率较高的商品，优化库存管理或调整商品结构。 区域维度：分析不同地区的退款率分布，结合季节因素和特殊活动，优化销售策略，降低退款率。 02 从订单状态分析 通过九数云BI搭建的退款明细表，商家可以清晰地查看不同退款节点的商品数据，并结合订单、直播、用户行为等维度，深入分析退款原因，为优化策略提供数据支持。 退款的时间点分发货前和发货后： 发货前退款率高的商品，如非预售商品，则需分析季节性、商品特性、直播冲动消费 等因素。 发货后退款的产品，由于有7天无理由和15天退款期限，需结合主播直播商品及直播间等各项因素，判断是否存在异常退货趋势。   优化策略 缩短预售周期：提供准确发货时间，减少用户等待时间。 优化库存及销售策略：提高库存周转率，减少因缺货或等待时间导致的退款。 优化主播销售方式：避免客户因直播冲动消费引起的高退款率。 03 客服处理 客服处理效率直接影响客户满意度，我们可以监控客服接待的会话量，分析接待量分布是否均衡，通过以下指标分析客服效率： 退货处理时效：从客户申请退货到完成退款的平均处理时长。 客服处理效率：客服在退货过程中处理客户问题的效率。 退货满意度评分：客户在退货过程中的满意度，以及退货后客户是否复购。   优化策略： 提升客服响应速度：结合回复率和平均回复时长，判断客服响应效率，并适时优化客服资源分配。 优化外包客服管理：及时与相关的客服/外包公司沟通，优化客服团队的效率     退货原因总结 最终，根据九数云对于商品、订单、客服等主要因素的分析，再结合店铺评论、差评详情分析，进一步判断退货原因，并进行划分，分析不同退货原因的占比，最终明确到责任人： 无理由退货：客户依据平台无理由退货政策提出退货，无法追责负责。 商品质量问题：商品破损、瑕疵等，反映选品、供应链或生产环节的问题。 物流问题：如物流时效不达标、商品破损或丢件，考虑更换合作快递。 仓库问题：如发错货或仓库处理失误导致的退货，需优化仓储流程 运营问题：如活动设置错误、价格变动引发的退货，需提升活动精准度。 客服问题：如客服响应不及时或处理不当导致客户不满而退货，需提升客服培训质量。     总结 面对高退款率的挑战，数据驱动的精细化管理能帮助卖家优化运营，降低退款率，提升客户体验。九数云BI提供自动化数据分析和可视化展示，助力卖家快速识别售后问题、制定优化策略，让售后管理更加高效、智能，最终实现提升转化、降低成本、优化用户体验的目标。   /END/

随着越来越多商家纷纷入驻大众点评平台，竞争愈加激烈，如何在众多店铺中脱颖而出成为商家的关键挑战。 大众点评商家版后台提供的数据包含店铺交易额、推广成本、客流数据（如曝光、访问、下单、咨询等）以及顾客反馈等。这些数据是商家优化运营决策的重要依据。 通过深入分析这些数据，商家不仅能找到提升业绩的突破口，还能有效减少依赖外部代运营的成本，将更多的资源投入到自身的广告投放和运营优化中。 今天，九数云将以某采耳店铺的美团/大众点评经营数据为例，详细梳理如何进行数据分析，助力店铺提升整体运营效率。 下图展示了店铺数据分析的维度及关键指标：       分析过程 01 店铺收入分析 这一部分，我们主要分析店家的收入情况，包括日收入变化和收入（按平台分）来源差异，并以周为单位进行分类汇总。通过这种方式，可以粗略判断店家经营状况是否稳定。 重点关注指标：日收入，日收入环比情况，美团、点评、门店收入，周收入与周环比情况 1）门店日总收入明细     由图表显示数据可知，该门店日总收入波动较大，数据分布在3000~9000不等，考虑到该采耳-推拿门店的上门消费需要，可推测日交易量除了受曝光度、品牌知名度等商家因素影响，也会因为天气、是否为工作日、学生假期、交通状况等诸多现实条件而产生波动。 2）门店的各大平台日收入 在这份折线图中，可知该门店的主要收入来自美团平台客户，因此门店应维持在美团平台的高曝光度，努力吸引更多潜在顾客； 收入第二位为点评售卖，其消费数量的高低峰值与美团相似，该门店的合理举措为加大在大众点评上的广告投放力度和广告质量，开拓网店市场； 而到店消费数量最低且维持在较为平均的水平，推测这部分消费者多为中老年群体，电子设备使用频率不高，该门店应确保服务质量以抓牢这部分顾客，此外还应加大门店在中老年群体内部的宣传力度。 3）收入数据按周汇总 在八月的五周内，该门店前四周总收入均维持在较高水平，而最后一周成交额锐减，可以着重分析是否为流量下滑导致客户量减少。 02 推广支出转化分析 对于进驻网络平台的店家来说，投放广告是一项极为重要的工作。 下面我们将分析店家的推广支出情况，主要包括推广成本分析和推广的转化效果分析，且进一步明确了在不同平台的广告效力，以及明确能使投产比最大化的推广时段，这一部分能有效地帮助店家降低广告成本，且有针对性地提升广告质量，提升转化率。 1）店铺推广 重点关注指标：日期/日期区间、曝光人数、访问人数、下单人数。 日推广支出 推广费用按周汇总 从上述两张图表可以得出，推广支出与日交易额的波动成正相关（尤其是最后一周总收入与推广费用均锐减），可知网络曝光度密切联系着门店的经营质量。 2）店铺客流数量分析 重点关注指标：日期/日期区间、曝光人数、访问人数、意向转化人数（即下单人数）、曝光访问转化率、意向转化率、累计收藏人数、新增收藏人数。 我们以日为单位对曝光、访问和下单人数做数据归纳，并分别求和，得出转化漏斗： 图示七日内该门店曝光量稳定在较高的水平，但由转化漏斗可知，访问量仅占曝光量的13%左右，推测该门店首页广告投放质量不佳（如配图老旧、标题缺少煽动性等），对平台浏览群体的吸引力不强，优化首页广告质量是提升转化率的必然选择。 此外，下单量占访问量的18%，可见在该门店能够展示一定质量的服务内容，但仍可以考虑细化服务内容，并对商家内部页面的排版、配图和呈现方式等做出优化。 店铺收藏人数 图示七日内均有新增收藏，累计收藏为上升趋势。 与前文图表对照来看，新增收藏人数与曝光量基本呈正相关，因此高曝光度可以提升门店的知名度，增加其收藏量和潜在顾客；此外，累计收藏人数的正增长也意味着该门店潜在顾客的增多，此门店正处于良好的经营态势中。 3）推广效力 重点关注指标：点击均价、日推广花费、用户浏览量、推广时段。 推广花费&点击均价 推广花费和浏览量对比 分时段推广数据相关性 在这一部分，我们对推广花费和浏览量做出了对比，除了前面所述二者的正相关趋势外，可见当推广花费超过1000元时，浏览量才有较大幅度的提升，当然，此时的点击均价也较高。 就时段来看，选择在每日21~24时进行推广可将推广均价降至最低，即在一定的推广花费中取得最高的曝光量和潜在点击量，因此在后续广告投放时，可以多集中在这一时间段。 03 店铺评价情况分析 最后，我们将目光放到顾客对店家的评价上，统计消费者对店家的印象和星级水平，从而有针对性地提升产品和服务，提升消费者满意度。 重点关注指标：评价数量、点评星级、店铺评估情况。 1）评价数量 可以看出，店铺评价人数较少，可以采用礼品或消费券激励机制鼓励顾客对此次消费做出评价，提升评价的样本量和可信度，从而商家可借用户的反馈积极改善产品和服务。 2）店铺点评星级 不难看出，该商家在美团的点评星级比大众点评高出1.5星左右，可集中精力补足该商家在大众点评上的广告及评价短板问题。 3）店铺评估情况 在这份店铺评估的量化表格中，我们总结出有待改进的几大问题： 优化广告质量，增加用户点击率； 优化在线拼团策略，提升拼团和次卡客服的服务质量； 设立评价激励机制，增加消费者评价数量，以有针对性地做出改进； 改进服务和产品质量，提高消费者满意度。 以上就是一次完整的大众点评/美团店铺的店铺经营数据分析过程，用数据结论作为店铺运营的最强指导手段，强过每月几千元的大众点评代运营！ 最后，小九给大家附上完整的美团/点评店铺分析看板 点击图片即可跳转复用，推荐使用pc端打开       /END/  

在电商运营中，GMV（总交易额）是衡量平台业务表现的核心指标。它不仅反映了电商平台的销售能力，还直接关系到线上运营和店铺的表现。 想要提升GMV，企业必须对电商运营的各个环节进行精准拆解与优化，通过数据分析找出潜在问题，及时调整策略，从而提升整体销售效率。 「每一个环节提升每天提升1%，那么365天之后业务将提升50倍+」 今天，小九将基于GMV相关的各个环节，从流量管理、转化率提升、客单价、连带率、复购率及折扣策略六大核心维度来详细探讨如何提升GMV。 01 流量管理：精准引流与流量监控 流量是电商平台的起点，所有销售的基础都来源于流量的引入。为了提升GMV，电商平台必须优化流量的数量和质量，找到最佳的流量入口，包括广告投放、社交媒体、搜索引擎等渠道。通过精准的流量监控，平台可以实时跟踪流量的质量和变化，确保资源的精准投放，避免不必要的浪费。 核心指标包括：流量、推广费用、营销费用、费用占比、收藏加购费用等 02 转化率提升：优化每个环节的转化效率 转化率是电商运营中的核心要素之一，它决定了流量能否顺利转化为订单。为了提升转化率，平台需要优化以下三个关键环节： 加购转化率：用户浏览商品后，加入购物车的比例，反映了商品本身和页面的吸引力。 下单转化率：用户从浏览商品或加入购物车到最终提交订单的比例，直接影响购物体验。 支付转化率：提交订单后，最终完成支付的比例，决定了支付环节的顺畅度。 核心指标包括：点击量、浏览量、收藏量、下单量、各阶段转化率、ROI等 03 客单价及连带率：提升单笔订单的价值 在电商平台中，不仅要增加流量和转化率，还可以通过提升客单价和连带率来实现销售额的增长。 客单价：通过合理的定价策略、优化商品展示和细分价格区间来提升单笔订单的金额。 连带率：通过捆绑销售、搭配优惠等策略提升客户购买欲望，从而增加每笔订单的金额。 将客单价和连带率相结合，通过合理的商品组合与定价，不仅可以提升单笔订单的价值，还能为平台带来更多的收入和市场份额。 核心指标包括：销售目标达成、销量、价格带、市场占有率、爆品分析、销售额、单品推广成本、增长率、商品排名、新品分析。 04 复购率：增加客户忠诚度与长期价值 复购率是衡量客户忠诚度和平台长期价值的重要指标。通过提升客户体验、提供个性化服务、优化产品和物流质量，平台能够有效促进复购，进而增强客户的品牌忠诚度。 提高复购率不仅能为平台带来稳定的收入来源，还能增强用户的长期粘性，带来可持续的收益。为了提高复购率，电商平台需要关注以下几个方面： 客户体验：确保每一次购物体验都令人满意，从产品选择到售后服务，都需要精心打磨。 个性化服务：根据客户的购买行为提供定制化推荐和优惠，增强与客户的互动与关系。 物流和产品质量：提升物流速度和产品质量，确保客户的购买需求得到高效满足。 核心指标包括：物流满意度、产品满意度、会员留存率、用户体验、复购率、会员结构 05 折扣策略：合理激励消费者购买 折扣和促销活动是激励消费、提升销量的常见手段。合理的折扣策略能够在恰当的时机刺激消费者购买决策，从而推动GMV增长。设计符合消费者需求的促销活动，并通过限时折扣、满减等方式吸引顾客参与，能够迅速提高转化率和销售额。 核心指标包括：活动目标达成、活动均价、活动金额、活动费用、活动ROI、活动流量   全面提升运营效率，推动GMV增长 通过九数云BI，电商平台能够对流量、转化率、客单价、连带率、复购率和折扣策略等多个维度的深入分析，电商平台可以全面优化运营，提高每个环节的效率，从而推动GMV的稳步增长。 九数云BI能够精准监控并分析GMV达成的每一个环节，小幅优化都会对整个电商业务产生深远影响，精准的运营策略和科学的数据分析是实现持续增长的关键 /END/

本期更新亮点功能 数据源   新增「Dou+」数据源   新增「快麦」数据源   新增「钉钉文档」数据源   新增「邮政编码」数据源 更多高级功能   仪表板2.0   MPP引擎更新 本次更新共6项内容，向下翻阅查看     数据源 01 新增「Dou+」数据源 Dou+ 是抖音的官方内容加热工具，适用于商家推广、达人涨粉、视频破流量瓶颈等场景。Dou+ 数据包含视频曝光、互动效果、转化情况等核心指标。 九数云新增「Dou+」数据源，支持直接与DOU+ 平台对接获取订单、视频等数据，且获取的数据报告类型在不断的丰富中。 02  新增「快麦」数据 快麦 ERP是一款专为电商行业设计的ERP系统，为大卖家提供涵盖订单、库存、分销、采购、财务、员工绩效等一体化的电商ERP解决方案。 九数云新增「快麦 」数据源，支持直接与快麦 ERP 平台对接获取商品、订单、仓库、售后、采购等数据，且获取的数据报告类型在不断的丰富中。 03 新增「钉钉文档」数据源 钉钉文档是钉钉推出的在线文档协作工具，主要用于多人实时协作编辑。九数云新增「钉钉文档 」数据源，支持获取钉钉文档中的在线表格数据。 04  新增「邮政编码」数据源 新增「邮政编码」数据源，若需要基于邮政编码查询对应的地理位置，可合并「邮编地理位置对应表」进行分析。     更多高级功能 01 仪表板2.0 当前仪表板（1.0）框架已难以满足用户对更强大可视化和交互功能的长期需求。为此，九数云全新升级并重构了框架，打造更高效、更灵活的仪表板2.0，以满足用户对数据分析与展示的更高期待。 仪表板2.0在保留老版本易用性的基础上，新增了创新可视化组件和灵活交互方式，让个性化数据展示更轻松。以下是 2.0 的主要亮点： 新画布：仪表板 2.0 采用画布形式，支持自定义画布大小，并提供五种自适应方式以适应不同尺寸的显示设备； 新布局：支持图层设置，包括图层重叠、组合和锁定，以及像素级别的组件大小位置调整； 新动画：支持分页间自动切换效果和页间组件动效，增强数据展示的生动性； 新交互：新增分页跳转和显示/隐藏交互方式，增强数据展示的灵活性； 新组件：新增绝对画布、查询面板、富文本、时间、网页框等组件； 新样式：组件样式支持多种高级设置，如边框线、圆角、阴影等，实现精细和复杂的视觉设计效果； 新操作：支持快捷键操作，如复制粘贴和批量选择，提升操作便捷性； 支持导出PDF，便于日常存档和汇报分发。 更多仪表板2.0介绍：亮点功能介绍 仪表板2.0暂未全量开放，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描文末二维码开通使用权限。 02 MPP引擎更新 重磅升级！九数云新一代智能计算MPP引擎开启内测，此次引擎升级不仅是技术架构的颠覆性突破，更将为企业级数据分析带来前所未有的性能飞跃。 核心升级亮点： 全新数据架构：采用新一代数据湖存储与 MPP 引擎，大幅提升读写吞吐与计算性能，尤其在大数据量计算和长链路计算场景下表现更优。 智能资源调度：优化负载均衡策略，确保计算资源高效分配，进一步提升付费用户的调度效率。 即日起，面向企业用户开放限量MPP引擎的内测通道，感兴趣的用户可以联系您的客户经理或扫描文末二维码进行预约内测！ 以上就是本次更新的全部内容。   ★     /END/  

  在电商行业，尤其是对于中小型卖家而言，准确的财务数据核算不仅关系到经营的稳定性，还直接影响到利润的真实反映和未来的业务决策。然而，许多卖家面临着由多个电商平台和多系统带来的数据整合难题。 以拼多多平台卖家为例，拥有多店铺的卖家需要每个月登录多个店铺后台，通过导出订单数据和手动核对来生成利润报表。这样不仅工作量大、效率低，而且容易出现数据差异，给财务核算带来巨大的压力。   更进一步，当出现数据差异时，财务人员和数据分析人员不得不花费大量时间进行手工排查，寻找问题的根源。这不仅增加了工作压力，也增加了因为数据错误导致的业务风险。 那么如何通过结合九数云与不同的电商平台、ERP系统、财务系统、物流系统，来精准进行财务、物流、出入库核对，提升数据的准确性和核算的效率呢？今天小九一篇文章教给大家！     结合九数云与多系统优化数据核对 当前，许多商家依赖于第三方工具进行各类对账核算，但这些工具在处理多店铺、多平台的数据时，数据准确性方面常常存在问题。 为了有效解决上述问题，企业可以选择通过九数云对接多系统，在九数云中搭建分析看板，从而实现自动化的对账核算，快速分析出不同方向核算中的数据差异。 1）数据整合与管理：通过九数云BI将电商平台、业务系统等多方面的数据进行集中抓取和管理，解决数据分散的问题。 2）对账计算和分析：计算各类账目、成本等，优化对账效率及准确率。 3）可视化数据核对：通过可视化报表，财务/运营人员可以实时查看多店铺、多平台的数据核对结果，迅速识别异常数据，大幅提升工作效率和准确性。 01 营收账目核对 从电商平台或ERP获取： 订单数据：包括订单编号、订单金额、下单时间等信息； 退款订单数据：包括退款订单编号、原订单编号、退款金额、退款时间等； 成本数据：包括平台佣金、包装费用、产品成本、办公费用、房租、水电费等各类成本等。 从支付平台获取： 收付款记录：包括收款金额、收款时间、支付流水号等。   利润核算 基于各平台/店铺的订单数据，通过扣除对应成本项（含固定成本与变动成本），实现店铺/货单/商品维度的精细化利润核算。 订单核对 以订单编号为关联依据，通过九数云BI左右合并，将订单金额和收款金额进行匹配核对： 订单金额和收款金额一致的，作核销处理 存在于订单中，但无收款的，按订单编号合并金额后，导出记录注明原因，并手动核销 存在于收款中，但无订单的，导出记录注明原因，并手动核销 退款核对 以订单编号为关联依据，通过九数云BI左右合并，将退款金额与原订单金额进行核对： 确保退款金额不超过原订单金额，并且退款后的收入计算正确 检查退款在支付平台和电商平台的记录是否一致，以确保退款是否及时退回到顾客原支付账户 02 物流订单核对 从仓库管理系统或物流公司获取： 出库单数据：包括商品信息、仓库信息、时间日期、客户信息、运输信息和操作员信息等； 快递账单：物流公司结算时提供的快递账单，包括运单号、物流公司名称、单号使用时间、商品信息、收件人、收件城市、状态、重量、费用等信息。 通过以下三项核对，可以确认支付给物流公司的运费是否与账单一致，确保财务准确性。 快递单号核对 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，即出库单与物流单号是否一致。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； 重量核对 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。 运费核对 检查每一单运费是否符合收费规则。运费的核对是确保整体成本控制的重要步骤之一。 03 商品出入库核对 库存管理是电商核算中重要的一环。九数云通过实时盘点和自动化的库存出入库记录核对，帮助商家及时发现库存差异。通过与ERP系统对接，自动生成库存报表，确保每一项库存数据的准确性。 入库单核对：自定义展示SKU、商家编码、组织类型等详细信息，比对入库成功或失败状态、入库数量等关键数值，确保金蝶同步的信息无误。帮助财务人员快速定位问题。 退货入库单核对：确保退货单在多系统入库状态一致。 退款不退货数据核对：校验退款流程的准确性，避免财务核算偏差。 销售出库单核对：核查销售订单的出库情况，确保两系统数据一致。 结合九数云与ERP、财务、物流等系统进行各类数据核算，不仅能大幅度提升数据核对的效率和准确性，还能为财务、运营人员提供实时的数据监控与异常识别功能，避免了人工核对中可能出现的错误和疏漏。 对于跨多个电商平台运营的卖家来说，这种自动化的数据校验方法无疑是提升数据核算效率、降低业务风险的重要利器。     /END/