10类报表模板背后，企业数据化运营的成功故事！

数据可视化报表是数据价值的最终呈现，通过对数据的监控、分析，挖掘出业务现象背后的逻辑，从而指导业务决策和运营。所以说数据报表对企业生产经营非常重要。

在我们采访的成功客户里，可以说都有那么几张报表在数据驱动业务过程中起了重要作用，是数字化运营的一个缩影。

本文就来展开讲讲这10张报表模板背后的故事，案例都来自于2021年数据生产力大赛。

1、营销主题看板：订单交付提前2天，风险账款下降30%

来源：陕西汉德车桥

从前，公司营销人员主要通过Excel等手工方式进行数据整理，以及报表的上报和下发，由于数据逻辑复杂且数据量大，存在数据口径不一致，加工时间长、容易出错等诸多问题。通过FineReport搭建了销售主题系报表。

营销主题主要从接单、下线、发运、开票、库存、回款等订单执行全局，综合展现公司整体、国内外销、出口当前的订单执情况以及客户销量结构等，实现客户订单执行的全流程可视化，支持营销人员整合全局信息，最大化地满足客户交付要求。

国内外销主题分析，可以直观地展示销量及收入的完成率、月度订单趋势、年度订单执行情况、风险账款及库存情况。同时，对营销主题中的重点指标做深入对比分析，例如重点客户目标完成情况及同比增长、分板块销量客户占比及客户订单执行情况分析。订单执行情况的接单、下线、发运、开票、库存均可以下钻进行详细分析，分平台、桥型、客户进行多维度分析。

营销主题分析主要围绕市场、客户管理分析、产品、趋势等维度，对业务订单执行、销量目标达成、风险和库存管控全局数据抽取、展示，为销售业务开展及决策提供支撑。项目实施后，通过数据应用分析，个人绩效实现动态显示，组织绩效大幅提升，上半年外销超前完成任务；公司订单交付周期缩短2天，风险账款下降30%，订单执行过程的问题识别关闭效率提升90%。

营销主题分析

 国内外销主题分析

分板块销量情况

接单分析

接单分析-分客户

2、搭建驾驶舱群，无纸化办公，高效决策！

来源：欧菲光

为充分挖掘企业沉睡数据价值、让数据成为企业生产力，2018年欧菲光业务安全与保障部正式组建BI项目团队，开始CCM总裁驾驶舱的搭建。团队成员通过与事业群相关人员进行数据逻辑沟通，了解产品、运营、销售、库存、超期工单、人力等多指标数据，同时围绕需求指标开发报表并测试数据，在所有人员的共同努力，不仅在短时间内完成了CCM总裁驾驶舱的搭建，让高层决策者通过使用BI大数据处理平台，第一时间获取需求数据、精准决策，还陆续搭建了OMS、SQ事业群的总裁驾驶舱，让驾驶舱高层架构更加完善。

总裁驾驶舱（图中为测试数据）

运营驾驶舱（图中为测试数据）

产品驾驶舱（图中为测试数据）

除构建BI高层驾驶舱外，还针对公司中层、基层工作人员，陆续开发了业务模块分析型运营驾驶舱、生产驾驶舱以及车间生产看板、COST_DOWN、生产效率、集团报表等BI项目应用，节约人力提高数据准确性的同时，业务效率、生产效率得到快速提升。举个简单例子，自从平台上线之后，目前欧菲光集团大多数的会议准备时间压缩到之前的50%，其中纸张使用减少70%左右。使得参会者和会议准备者都从复杂的文件中脱离出来。

3、数据监控，增效降本

来源：精诚时代

精诚时代每个项目会有1-3个月的制造周期，每个月同期会有150-200个项目任务，进度不清晰，管控无力。

通过帆软报表提供的督导功能，把各环节做成数据分析，形成各环节的督导中心，并用高亮颜色及时预警，有效跟进每一个项目的延期阶段，并有效溯源。

通过环节可视化，提高项目的管理能力，为项目进度和按期完成保驾护航 ，每个项目实现，原料材库存减少20%，节约了库存浪费和房屋浪费。

每个项目的制造工作有50-100道工序，每个月将近有10000-20000工序，计划编排不科学，进度不实时。

通过帆软报表建立拉动式管理、日计划执行报表、各车间设立看板，用下一环节拉动上一环节前进的思维方式，实现齐头并进。

看板的制作，撤销了车间计划跟单员、提高了全局计划的及时性和准确性、缩短了产品的交付周期、计划部门从12个降到4个，效率提高200%。

设备效率无法准确评估、员工绩效不精准，通过帆软报表建立设备状态中心、设备效率分析、员工绩效量化。

设备OEE得到提升、员工绩效精准评估，员工效率等等都得到了大量的提高，节约30%以上的用工成本。

4、基于人货场的预测分析

来源：步步高

1）采购评级

第一步就是从源头开始，在订货时对商品进行评级。为了保证供货商不会配送那些保质期比较差的，或者卖相比较差的一些商品，通过评级做一个表单的收集，商品来了以后我直接扫描商品，该商品的数量、品质、评级就能显示出来。我就能看到商品在其他门店的收货评价情况，如果别的门店都评价商品很差，我就需要开箱检查。如果扫了码以后，看到其他门店里面都评价说百分百的好，那就直接收货或者随机抽检就可以了。这样一来，收货就被很好地量化了。而且也能够节约收货时间，规范供货商行为。

2）门店客流预测

门店商品的销售情况和门店的客流息息相关，因此对商品进行销售预测的同时，首先需对门店的客流做好预测。我们起初使用了FineBI自带的数据挖掘-时序预测功能，选择了指数平滑算法，预测未来7天的门店客流数据，效果不理想，原因在于门店客流会受到节假日、促销、天气等诸多因素影响。后来预测方面采用python脚本处理的方式，通过考虑多个特征，将星期，节假日，天气，季节，气温，历史客流，门店经营面积等指标综合考虑构造特征工程，采用高效的集成算法XGBOOST进行预测，门店客流预测准确度达到95%。

某门店6月预测客流与实际客流对比

3）商品销售预测

生鲜商品的销售预测不同于电商商品的预测，排面是否有货、排面摆放是否丰满、商品的品质、替代商品等因素均会对单品的销售产生影响，试图用门店客流解释单品的销量基本是不可能的，通过数据分析发现许多门店客流为8000，但销量为0，而门店客流为5000时，销量却可以为800的情况。 但生鲜销售与品种却有着很强的相关关系。如下图：

同一品种在门店的销量基本趋于稳定，即品种的门店渗透率相对稳定，原因在于单个顾客单次购买生鲜商品的量基本是稳定的，而品种内部的各SKU间存在较强的替补性，如果我们已知某品种的预估销量，其下面的SKU现有库存量是否超标以及未来的订货量也就基本准确。我们正是在这一思想下做的生鲜商品的单品预测。通过对商品打标签归组，然后根据商品的日均销量，销量标准差，价格变动标准差等多个指标进行聚类分析，根据最优聚类规则，确认了商品的4个分组。然后，对不同类别的商品采用不同的回归预测模型。

4）库存预警与出清

得到预测的结果后，通过移动化工具将单品销量的预测结果再结合单品的库存、保质期等因素进行综合比较，计算出商品的风险库存、预计售罄日期等主要预警参数。借助帆软工具快速开发移动端产品，在移动端展示门店生鲜商品库存预警列表，门店的生鲜运营人员可以直接通过预警结果，对预警列表中的商品进行“调价”、“发券”等操作，打通预警即实施的闭环，对于有能力的员工同时提供查看细节的功能。为进一步降低操作及推广难度，对于预警单品进一步排序，告知处理前X个单品即解决了主要问题，预警可以无限，但操作必须相对有限。

5）整体数据分析

精细化运营离不开数据的指导，出清只是解决了一些重点的单品或者爆品的销售问题，我们还需要解决整个品类的运营问题。通过梳理门店运营场景，我们建立了一个数据报表体系，考虑到门店一线人员数据意识仍需培养，每日定点在群里发布报表截图，并就报表中存在的问题作说明，寻找问题及机会点。慢慢的养成全员看报表，拿数据说话的习惯。

① 品类销售同比表，统计品类维度的订单数、销售额、毛利率及去年同期毛利率等指标，可以看到水果和蔬菜两个品类的毛利率经过调整后，明显比去年同期高出20%。

② 品类销售分析表，试点门店的扫描毛利率高于其它门店，会员渗透率高于店群平均水平。

③ 品类销售类型分析，试点门店正常销售占比最高，毛利率也是最高，说明门店的生鲜运营慢慢进入良性循环，并不需要依赖打折促销等活动来追求销售。

对试点门店生鲜商品采用生鲜运营新模式，进行一系列精细化运营动作后，大大降低了生鲜商品的损耗，提升了生鲜商品的毛利率。

• 实现全店销售额及毛利可比双增长，坪效提升9%，劳效提升27%，周转控制在30天以内；
• 生鲜部门月总用工时减少40%、劳效提升99%；
• 生鲜折价损失额下降20%，蔬菜品类渗透率有效提升；
• 建立选品及汰换分析模型，精准管控库存、精简33%非生鲜 SKU；
• 有效获客、促活、进行商品及内容转化，为线下导流制造复购；
• 线上订单数月环比增长65%。

5、用户地图体系赋能精准营销

来源：长江证券

用户地图的挖掘、监控功能很大地提高了营销活动的营销效率，给线下、线上营销带来了很多便利。

线上快速用户筛选发送。运营人员可以使用系统快速筛选出要想push的用户，使得线上push更加精准，优惠券转化率平均提高100%，效果十分明显。用户购买转化率平均提高50%。

线下节省员工成本。线下管理员通过精准定位用户，使得每名营销人员所分配到的用户更加精准，数量更少。这样营销人员有更多的精力去服务目标用户，而不是大批量的电话轰炸。在使用系统后，营销人员人均的服务用户从200左右下降至50左右，但用户转化率提升了20%，产品销售总金额提升了30%。

完整的用户群分析，提高决策效率。总部领导或者分公司、营业部的领导可以通过该系统全面的分析、了解所辖用户的情况。并对用户群体进行跟踪，及时做出相应的运营决策。分析用户的时间减少了一半以上，提高了决策效率。

用户地图体系主要有5个方面的功能：

1）首先是用户分群挖掘。

管理员用户根据体系中的维度对用户群进行任意的分割，例如可以根据用户年龄、性别或者资产、交易以及产品购买情况等。并通过用户洞察的功能，查看分割好的用户群体的各维度情况。比如我们选择了购买固收类产品的用户群体1000人，那么管理员可以查看该群体从基本属性到交易风格等各个场景的指标情况。

2）用户洞察功能

该版块针对运营人员筛选好的客户群进行了很好的可视化展示。包括用户群的整体评分、贡献情况以及预测的产品销售转化率等。用户洞察可以帮助营销人员判断自己筛选的客户群是否符合业务标准。另外相似客户群的信息也可以帮助运营人员找到更多目标客户。

3）用户画像模块

用户洞察模块是更好的查看用户的销售特征，方便营销活动的开展，以及提高营销人员的营销转化。用户画像版块则是对用户的各个维度进行展示，包括用户的渠道、活跃程度、资产情况以及贡献偏好等。该版块可以让营销人员实时去观察客户群的情况，及时做出相关决策调整。

4、业务线管理
该版块根据部门业务线的划分来展示各个业务条线的情况，包括理财产品的销售，投资顾服务销售，新开户情况等等。该版块可以让各业务线的人员更加针对性的查看自己业务方面的实时情况，及时做出业务调整，提高业务的响应度。

5、用户生命周期
该版块从生命周期的角度展示了新手期、成长期、成熟期、衰退期等的客户分布情况。便于分析用户的特征情况，发掘每个阶段客户的异动情况，及时做出相应的营销策略调整。