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與會者：
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Michael、Arthur、淑苑
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時間：
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2024/12/16(四) 18:30-20:30
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地點：
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南港車站會議室
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主題：
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開源商業推廣模式說明及產品簡介
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建議 Issue：
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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，
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這樣能很快見到成效。
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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
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這樣才能有效的推廣。
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CHI Reference:
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https://www.chi.com.tw/bi
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https://www.chi.com.tw/blog/bianalysispfs
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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。
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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)
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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)
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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
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(1)智能總管的【企業版】
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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)
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(2)BI 正航包
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5/5 拆帳(同上)
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Michael
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2024/12/27
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*** 參考指標
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1.各個與訂單有關的電商名詞
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https://ecsoga.com/ecommerce_noun/
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2.
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3.
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4.
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*** 如何建置會讓老闆驚豔的「企業戰情室」!
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https://mail.google.com/mail/u/0/#inbox/FMfcgzQXKWhWbrSKhXtgPmKrJxnjSwJC
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《營業銷售篇》業務部門績效 vs. 業務策略議題
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業務力議題
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1 業績達成：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別
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2 業績達成率：高階產品、高利基市場、Turnkey
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獲利能力議題
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3 利潤同比成長：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別
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4 利潤同比成長率：高階產品、Turnkey
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市場開發能力
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5 新客戶開發達成：新客數、開發達成率
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客戶黏著度
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6 客戶黏著度：客戶類別、挽回數、流失數、下單客數
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7 客戶流失率：新舊客數、期間內下單客數、流失率
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應收帳款(AR)控制能力
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8 逾期應收帳款控制達成：逾期天數、業務別、逾期應收占比
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9 應收帳款帳齡分析說明：帳齡、業務別、客戶別
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*** 各類指標公式 ***
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x 應收賬款週轉率（Accounts Receivable Turnover）
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應收賬款週轉率 = 平均應收賬款 / 年度淨銷售收入
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?x 應付賬款週轉率（Accounts Payable Turnover）
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應付賬款週轉率 = 年度淨採購額 / 平均應付賬款
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銷售與客戶管理模組
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x 銷售額=?(單價×銷售數量)
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x 客戶獲取成本（Customer Acquisition Cost, CAC）
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CAC = 總銷售與市場成本 / 新增客戶數量
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x 成交轉化率（Lead-to-Sale Conversion Rate）
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成交轉化率 = (成交潛在客戶數量 / 總潛在客戶數量) × 100%
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x 平均客單價（Average Order Value, AOV）
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AOV = 總收入 / 訂單總數
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x 回購率（Repeat Purchase Rate）
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回購率 = 有回購的客戶數量 / 總客戶數量 × 100%
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x 價格彈性 = %Δ銷售數量 / %Δ價格 >> %Δ表示變化百分比
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?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%
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x 渠道轉化率：
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轉化率 = (完成交易的訪問數 / 渠道訪問總數) × 100%
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x 渠道收益：
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渠道收益 = 該渠道總收入?該渠道總成本
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x 重複購買率：
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重複購買率 = (有重複購買的客戶數 / 總客戶數) ×100%
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存貨管理
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1.庫存週轉率（Inventory Turnover Ratio）
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庫存週轉率 = 銷售成本 / 平均庫存
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?2.庫存準確率（Inventory Accuracy）
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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%
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3.安全庫存天數（Days of Safety Stock）
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安全庫存天數= 安全庫存量/每日平均需求量
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?
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*** 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：
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1. 銷售相關圖表
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(*) 銷售趨勢圖（Sales Trend Chart）
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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。
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適用圖表類型：折線圖、條形圖
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(*) 熱銷商品排名（Top Products by Sales）
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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。
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適用圖表類型：條形圖、排行榜
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(*) 顧客購買行為分析（Customer Purchase Behavior Analysis）
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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。
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- 平均客單價（AOV）
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- 回購率（Repeat Purchase Rate）
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適用圖表類型：氣泡圖、折線圖
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2. 供應鏈及庫存相關圖表
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(*) 庫存周轉分析圖（Inventory Turnover Analysis）
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說明：顯示庫存使用效率，幫助判斷是否有滯銷或過多庫存。
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適用圖表類型：折線圖、雷達圖
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(*) 庫存狀態圖（Inventory Status Dashboard）
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說明：分類顯示安全庫存、臨界庫存和超額庫存情況。
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適用圖表類型：條形圖、堆疊圖
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5. 價格與促銷分析
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(*) 價格敏感性分析圖（Price Sensitivity Analysis）
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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。
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價格彈性 = %Δ銷售數量 / %Δ價格 >> %Δ表示變化百分比
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適用圖表類型：折線圖、熱力圖
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(*) 促銷活動效果圖（Promotion Effectiveness Chart）
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說明：分析促銷活動對銷售額、客流量的影響。
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適用圖表類型：柱狀圖、散點圖
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6. 地區與渠道分析
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(*) 地區銷售分析圖（Regional Sales Analysis）
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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。
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適用圖表類型：地圖圖表（Choropleth Map）、柱狀圖
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(*) 渠道效能分析圖（Channel Performance Analysis）
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說明：比較不同銷售渠道（線上、線下）的表現。
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適用圖表類型：分組條形圖、堆疊條形圖
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7. 顧客忠誠度與體驗分析
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(*) 客戶忠誠度分析圖（Customer Loyalty Analysis）
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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。
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適用圖表類型：氣泡圖、熱力圖
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8. 財務與風險分析
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(*) 應收賬款與應付賬款分析圖（Receivables and Payables Analysis）
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說明：分析應收款和應付款的週轉效率，優化資金流。
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適用圖表類型：條形圖、甘特圖
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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。
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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。
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《建立通用 DW 及 DashBoard》
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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
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讓 BI 立刻無縫導入，提高客戶的使用意願
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-- 全公司統計
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create table dw_company_statistics (
|
||
stats_year varchar(4),
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||
stats_yymm varchar(6) not null,
|
||
number_of_quot int, -- 報價單數
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||
number_of_order int, -- 訂單數
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||
number_of_sales int, -- 出貨單數
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number_of_return int, -- 退貨單數
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||
sales_amount decimal(18,2), -- 總銷售金額
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||
sales_qty decimal(10,2), -- 總銷售數量
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||
item_cost decimal(18,2), -- 總銷售成本
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||
sales_profit decimal(18,2) -- 總銷售毛利
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||
primary key (stats_yymm)
|
||
)
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||
-- 產品銷售統計
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||
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
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||
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
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||
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
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||
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
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||
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)
|
||
)
|
||
|
||
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||
-- 其他銷售統計
|
||
-- 其他銷售統計
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/*
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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
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月營業額 10,000,000
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月銷量 1200
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成本 sales_amount * 65%
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2.合理的分配到 product 及 customer 上(類別透過計算)
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一樣都先設定 202301 為基準的參考月份
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202302 >>> * 1.55
|
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202303 >>> * 0.8
|
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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
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||
0.前言：基本上是由上到下、由大到小的分析
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||
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
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||
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
|
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||
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：
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||
a.聚焦關鍵指標：
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||
只展示最重要的數據，避免過多圖表分散注意力。
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||
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。
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||
|
||
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。
|
||
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||
總結：
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||
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。
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BIMR10 銷售分析與預測 >> DashBoard 的多圖趨勢分析
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BIMR11 公司年度銷售分析 Filter=年 y-ray=銷售額及毛利 x-ray=年月
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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
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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
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BIMR20 營運效益分析 >> 傳統的上圖下數字的基本 BI 分析
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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
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||
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
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||
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
|
||
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1 業績達成：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別
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2 業績達成率：高階產品、高利基市場、Turnkey
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BIMR20 營運效率優化
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3 利潤同比成長：BU別、業務別、TOP 20家客戶、產品別
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||
4 利潤同比成長率：高階產品、Turnkey
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BIMR30 市場與競爭分析
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||
5 新客戶開發達成：新客數、開發達成率
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BIMR40 客戶行為分析
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6 客戶黏著度：客戶類別、挽回數、流失數、下單客數
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7 客戶流失率：新舊客數、期間內下單客數、流失率
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BIMR50 財務與風險分析
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BIMR60 供應鏈及庫存分析
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