與會者： Michael、Arthur、淑苑 時間： 2024/12/16(四) 18:30-20:30 地點： 南港車站會議室 主題： 開源商業推廣模式說明及產品簡介 建議 Issue： 1.建議 BI 新增正航包，將常用的 BI 報表寫好，當作套裝產品賣，以現有的經銷通路的現有客戶為基礎， 這樣能很快見到成效。 除了正航包，本來也相參考聯詮發表會的範例，建立標準 DW，讓任意系統將資料整理後，都可以直接看到範例 這樣才能有效的推廣。 CHI Reference: https://www.chi.com.tw/bi https://www.chi.com.tw/blog/bianalysispfs 2.要如何和經銷通路合理分配利潤，辦法要明訂出來，否則不好談合作。 a.合作夥伴只負責銷售，GEX 負責提供顧問輔導 >>> 要想辦法建立顧問輔導群(非專職) 依比例 7/3 拆帳，合作夥伴 30%，單一顧問天數對客戶報價不得低於 10,000(建議 15,000) b.單獨打包成套裝產品的合作方式(Licnece Only)，如需顧問輔導，請參考前一點 (1)智能總管的【企業版】 5/5 拆帳(以實際銷售金額計算，但是低於底價必須先取得 GEX 同意) (2)BI 正航包 5/5 拆帳(同上) Michael 2024/12/27 *** 參考指標 1.各個與訂單有關的電商名詞 https://ecsoga.com/ecommerce_noun/ 2. 3. 4. *** 如何建置會讓老闆驚豔的「企業戰情室」! https://mail.google.com/mail/u/0/#inbox/FMfcgzQXKWhWbrSKhXtgPmKrJxnjSwJC 《營業銷售篇》業務部門績效 vs. 業務策略議題 業務力議題 1 業績達成：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別 2 業績達成率：高階產品、高利基市場、Turnkey 獲利能力議題 3 利潤同比成長：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別 4 利潤同比成長率：高階產品、Turnkey 市場開發能力 5 新客戶開發達成：新客數、開發達成率 客戶黏著度 6 客戶黏著度：客戶類別、挽回數、流失數、下單客數 7 客戶流失率：新舊客數、期間內下單客數、流失率 應收帳款(AR)控制能力 8 逾期應收帳款控制達成：逾期天數、業務別、逾期應收占比 9 應收帳款帳齡分析說明：帳齡、業務別、客戶別 *** 各類指標公式 *** x 應收賬款週轉率（Accounts Receivable Turnover） 應收賬款週轉率 = 平均應收賬款 / 年度淨銷售收入 ?x 應付賬款週轉率（Accounts Payable Turnover） 應付賬款週轉率 = 年度淨採購額 / 平均應付賬款 銷售與客戶管理模組 x 銷售額=?(單價×銷售數量) x 客戶獲取成本（Customer Acquisition Cost, CAC） CAC = 總銷售與市場成本 / 新增客戶數量 x 成交轉化率（Lead-to-Sale Conversion Rate） 成交轉化率 = (成交潛在客戶數量 / 總潛在客戶數量) × 100% x 平均客單價（Average Order Value, AOV） AOV = 總收入 / 訂單總數 x 回購率（Repeat Purchase Rate） 回購率 = 有回購的客戶數量 / 總客戶數量 × 100% x 價格彈性 = %Δ銷售數量 / %Δ價格 >> %Δ表示變化百分比 ?x 促銷增長率 = ((促銷期間銷售額?基準期間銷售額) / 基準期間銷售額) ×100% x 渠道轉化率： 轉化率 = (完成交易的訪問數 / 渠道訪問總數) × 100% x 渠道收益： 渠道收益 = 該渠道總收入?該渠道總成本 x 重複購買率： 重複購買率 = (有重複購買的客戶數 / 總客戶數) ×100% 存貨管理 1.庫存週轉率（Inventory Turnover Ratio） 庫存週轉率 = 銷售成本 / 平均庫存 ?2.庫存準確率（Inventory Accuracy） 庫存準確率 = ((系統庫存數量?(實際庫存數量?系統庫存數量)) / 系統庫存數量) × 100% 3.安全庫存天數（Days of Safety Stock） 安全庫存天數= 安全庫存量/每日平均需求量 ? *** 在零售和批發類型的中小型企業中，BI 分析圖表主要用於監控業務運營、分析銷售績效和優化供應鏈管理。以下是常用的分析圖表及其對應的計算公式： 1. 銷售相關圖表 (*) 銷售趨勢圖（Sales Trend Chart） 說明：顯示在特定時間內（如日、月、季）銷售額的變化趨勢，幫助分析季節性和成長趨勢。 適用圖表類型：折線圖、條形圖 (*) 熱銷商品排名（Top Products by Sales） 說明：列出銷售額或銷售數量最高的商品，用於發現熱銷商品。 適用圖表類型：條形圖、排行榜 (*) 顧客購買行為分析（Customer Purchase Behavior Analysis） 說明：顯示顧客平均購買金額和購買頻率，了解顧客消費習慣。 - 平均客單價（AOV） - 回購率（Repeat Purchase Rate） 適用圖表類型：氣泡圖、折線圖 2. 供應鏈及庫存相關圖表 (*) 庫存周轉分析圖（Inventory Turnover Analysis） 說明：顯示庫存使用效率，幫助判斷是否有滯銷或過多庫存。 適用圖表類型：折線圖、雷達圖 (*) 庫存狀態圖（Inventory Status Dashboard） 說明：分類顯示安全庫存、臨界庫存和超額庫存情況。 適用圖表類型：條形圖、堆疊圖 5. 價格與促銷分析 (*) 價格敏感性分析圖（Price Sensitivity Analysis） 說明：評估不同價格對銷售數量和收入的影響，幫助制定最佳定價策略。 價格彈性 = %Δ銷售數量 / %Δ價格 >> %Δ表示變化百分比 適用圖表類型：折線圖、熱力圖 (*) 促銷活動效果圖（Promotion Effectiveness Chart） 說明：分析促銷活動對銷售額、客流量的影響。 適用圖表類型：柱狀圖、散點圖 6. 地區與渠道分析 (*) 地區銷售分析圖（Regional Sales Analysis） 說明：按地區劃分的銷售額、訂單數，找出高表現區域或待提升市場。 適用圖表類型：地圖圖表（Choropleth Map）、柱狀圖 (*) 渠道效能分析圖（Channel Performance Analysis） 說明：比較不同銷售渠道（線上、線下）的表現。 適用圖表類型：分組條形圖、堆疊條形圖 7. 顧客忠誠度與體驗分析 (*) 客戶忠誠度分析圖（Customer Loyalty Analysis） 說明：衡量顧客忠誠度，分析重複購買行為及其對收入的影響。 適用圖表類型：氣泡圖、熱力圖 8. 財務與風險分析 (*) 應收賬款與應付賬款分析圖（Receivables and Payables Analysis） 說明：分析應收款和應付款的週轉效率，優化資金流。 適用圖表類型：條形圖、甘特圖 在商業分析或管理中，BU（Business Unit） 是指企業內部的一個業務單位或分支，通常具有獨立的運營、產品線或市場責任。 BU 的存在目的是更靈活地管理和運營大規模的企業，並能專注於某個特定領域或市場。 《建立通用 DW 及 DashBoard》 新建立下列 DW，這是通用的 DW，任何現有的 ERP 都可以透過 ETL 將資料寫入，然後就可以配合已經設計好的 DashBoard 顯示 讓 BI 立刻無縫導入，提高客戶的使用意願 -- 全公司統計 create table dw_company_statistics ( stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, number_of_quot int, -- 報價單數 number_of_order int, -- 訂單數 number_of_sales int, -- 出貨單數 number_of_return int, -- 退貨單數 sales_amount decimal(18,2), -- 總銷售金額 sales_qty decimal(10,2), -- 總銷售數量 item_cost decimal(18,2), -- 總銷售成本 sales_profit decimal(18,2) -- 總銷售毛利 primary key (stats_yymm) ) -- 產品銷售統計 create table dw_product_sales_statistics ( productid varchar(50) not null, productname nvarchar(100), productclassid varchar(10), productclassname nvarchar(100), stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, sales_amount decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2), item_cost decimal(18,2), sales_profit decimal(18,2) primary key (productid,stats_yymm) ) -- 產品類別銷售統計 -- 基本上應該是由【產品銷售統計】再次計算得來 create table dw_productclass_sales_statistics ( productclassid varchar(10), productclassname nvarchar(100), stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, sales_amount decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2), item_cost decimal(18,2), sales_profit decimal(18,2) primary key (productclassid,stats_yymm) ) -- 客戶銷售統計 create table dw_customer_sales_statistics ( custid varchar(50) not null, corpname nvarchar(100), custclassid varchar(10), custclassname nvarchar(100), /* areaid varchar(10), areaname nvarchar(100), channelid varchar(10), channelname nvarchar(100), */ stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, sales_amount decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2), item_cost decimal(18,2), sales_profit decimal(18,2), -- 應收帳款(每個月的一號計算前一個月的應收 TBD) ar decimal(18,2) primary key (custid,stats_yymm) ) -- 客戶類別銷售統計 -- 基本上應該是由【客戶銷售統計】再次計算得來 create table dw_customerclass_sales_statistics ( custclassid varchar(10), custclassname nvarchar(100), stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, sales_amount decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2), item_cost decimal(18,2), sales_profit decimal(18,2), -- 應收帳款(每個月的一號計算前一個月的應收 TBD) ar decimal(18,2) primary key (custclassid,stats_yymm) ) -- 區域銷售統計 -- 基本上應該是由【出貨單加總統計】計算得來 create table dw_region_sales_statistics ( regionid varchar(10), regionname nvarchar(100), stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, sales_amount decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2), item_cost decimal(18,2), sales_profit decimal(18,2), -- 應收帳款(每個月的一號計算前一個月的應收 TBD) ar decimal(18,2) primary key (regionid,stats_yymm) ) -- 通路銷售統計 -- 基本上應該是由【出貨單加總統計】計算得來 create table dw_channel_sales_statistics ( channelid varchar(10), channelname nvarchar(100), stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, sales_amount decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2), item_cost decimal(18,2), sales_profit decimal(18,2), -- 應收帳款(每個月的一號計算前一個月的應收 TBD) ar decimal(18,2) primary key (channelid,stats_yymm) ) -- BU 銷售統計 -- BU 企業內部的一個業務單位或分支，通常具有獨立的運營、產品線或市場責任 create table dw_bu_sales_statistics ( buid varchar(50) not null, buname nvarchar(100), stats_year varchar(4), stats_yymm varchar(6) not null, sales_amount decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2), item_cost decimal(18,2), sales_profit decimal(18,2) primary key (buid,stats_yymm) ) -- 一些基礎的暫存資料 create table dw_tmp_data ( id_type varchar(10) not null, id_no varchar(50) not null, id_name nvarchar(100), id_desc nvarchar(100), sales_price decimal(18,2), sales_qty decimal(10,2) primary key (id_type,id_no) ) -- 其他銷售統計 -- 其他銷售統計 /* 1.先純手工編出 202301 的資料(盡量合理) >> 推算出 2023 及 2024 兩年的全部 24 個月的資料 月營業額 10,000,000 月銷量 1200 成本 sales_amount * 65% 2.合理的分配到 product 及 customer 上(類別透過計算) 一樣都先設定 202301 為基準的參考月份 202302 >>> * 1.55 202303 >>> * 0.8 202304 >>> * 0.7 202305 >>> * 0.92 202306 >>> * 1.15 202307 >>> * 1.2 202308 >>> * 1.38 202309 >>> * 1.12 202310 >>> * 0.92 202311 >>> * 0.98 202312 >>> * 1.05 202401 >>> * 1.2 202402 >>> * 1.62 202403 >>> * 0.92 202404 >>> * 0.88 202405 >>> * 0.96 202406 >>> * 1.09 202407 >>> * 1.19 202408 >>> * 1.33 202409 >>> * 1.52 202410 >>> * 0.88 202411 >>> * 0.91 202412 >>> * 1.2 */ 正航包功能列表 0.前言：基本上是由上到下、由大到小的分析 a.先全公司不細分的總合計額，y-ray=銷售額及毛利 x-ray=年月 b.依 BU、通路、地區或產品類別為單一查詢條件(細分)，y-ray=銷售額及毛利 x-ray=年月 c.依 BU、通路、地區或產品類別為主視角(單一細分)，y-ray=多BU(不超過10個)的銷售額(或毛利)擇一 x-ray=年月 d.Widge 要準備多折線圖(組合)及 Map 及 環狀圖 e.Dashboard 要研究如何 Drill Down f.如果可以，應該加入樞紐分析和資料列表 1.在使用 Metabase 等 BI 工具時，為了避免 Dashboard 因元素過多而失焦，建議遵循以下原則： a.聚焦關鍵指標： 只展示最重要的數據，避免過多圖表分散注意力。 一般建議 Dashboard 上的重點圖表數量為 3-5 個，確保使用者能快速掌握核心訊息。 b.分層呈現： 將次要資訊放在下層或透過互動功能（如篩選、下鑽）呈現，保持介面簡潔。 c.合理佈局： 使用清晰的視覺層次，將關鍵圖表放在顯眼位置，並確保圖表大小適中，避免過於擁擠。 d.保持一致性： 統一圖表風格與顏色，減少視覺干擾。 e.適度互動： 透過篩選器、下鑽等功能，讓使用者根據需求探索數據，避免一次性展示過多資訊。 總結： Dashboard 應以 3-5 個重點圖表 為核心，確保簡潔且易於理解，次要資訊可透過互動功能呈現。 BIMR10 銷售分析與預測 >> DashBoard 的多圖趨勢分析 BIMR11 公司年度銷售分析 Filter=年 y-ray=銷售額及毛利 x-ray=年月 BIMR12 BU 年度銷售分析 Filter=年+BU y-ray=多筆BU+銷售額 x-ray=年月 BIMR13 地區年度銷售分析 Filter=年+地區 y-ray=多筆地區+銷售額 x-ray=年月 BIMR14 商品類別銷售趨勢 Filter=年+商品類別 y-ray=多筆商品類別+銷售額 x-ray=年月 BIMR15 熱銷商品銷售分析 Filter=年+商品 y-ray=多筆商品+銷售額 x-ray=年月 >> 沒有指定商品就自動取前10 BIMR20 營運效益分析 >> 傳統的上圖下數字的基本 BI 分析 BIMR21 熱銷商品銷售分析 Filter=年+商品 y-ray=銷售額、毛利(及數量) x-ray=商品 BIMR22 商品類別銷售分析 Filter=年+商品類別 y-ray=銷售額、毛利(及數量) x-ray=年+商品類別 BIMR23 地區年度銷售分析 Filter=年+地區 y-ray=銷售額、毛利(及數量) x-ray=年月 BIMR24 BU 年度銷售分析 Filter=年+BU y-ray=銷售額、毛利(及數量) x-ray=年月 1 業績達成：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別 2 業績達成率：高階產品、高利基市場、Turnkey BIMR20 營運效率優化 3 利潤同比成長：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別 4 利潤同比成長率：高階產品、Turnkey BIMR30 市場與競爭分析 5 新客戶開發達成：新客數、開發達成率 BIMR40 客戶行為分析 6 客戶黏著度：客戶類別、挽回數、流失數、下單客數 7 客戶流失率：新舊客數、期間內下單客數、流失率 BIMR50 財務與風險分析 BIMR60 供應鏈及庫存分析