智能助手+数据工厂+API，助力超10000家客户订货自动化！

本文内容来自2024中国数据生产力大赛金奖作品，请勿以任何形式转载。

深圳极客智芯科技有限公司是苏皖OPPO投资的一家智能设备生产加工/批发零售公司。依托苏皖OPPO的线下渠道和管理模式迅速成长，2023.9成立至今，产品销量已超70万件，销售额已突破千万元，服务于苏皖超万家客户。2023年年底，获得“一带一路十周年·国礼品牌”授权，为业绩腾飞插上了翅膀。

简道云也非常荣幸邀请到该公司的信息部主管 袁超，在8月14日 明晚19：00，为我们直播分享本次获奖案例的细节。直播详细介绍👉：连续3年获奖！特邀嘉宾首次直播揭秘节约成本超百万的业财一体化经验！

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深圳极客智芯既扮演了工厂的角色又履行着省代理的职责。从源头发货到苏皖27个区域，再通过客户/业务订货将货物流转到万家客户的门店里，每个环节对货物流，资金流的把控都要相当精准，才能稳住大盘。

各层级的进销存，订货、退换货等，导致的库存变动，资金的往来都直接影响当下订货的节奏，以及工厂备货的时机，所以基于这些难点痛点，急需一套既能订货又能有强大的BI数据支撑，既能各环节互通有无，又能将数据盘活各系统的平台。

没有成熟的信息化系统会给传统工厂发货、代理商批发采购、渠道铺货和门店核销带来以下难点和痛点：

• 数据不准确

• 沟通不畅

• 难以追踪和分析数据

• 资源浪费

• 风险控制不足

借助于苏皖OPPO信息化系统在简道云上的成功案例，加以优化和改进，丰富应用场景，结合更多的“智能助手”和“数据工厂”全面实现：货物进销存数据双系统之间的自动化，减少人力投入，释放更多的资源来投入到更需要关注的业务细节中，真正降本增效。

1、统一表单在线提报，随时随地录入，实时流转、自动更新，大大减轻统计难题

巧用智能助手+数据工厂，将日常重复复杂的工作交给系统，再大量搭建仪表盘，将这些数据活灵活现地展示出来，汇总、分析、处理，辅助业务决策，盘活所有数据。

通过API接口打通财务ERP，从而使经销商、代理商与公司建立连接，让订货、回款、余额、对账等数据实时互传，避免后端工作人员反复制表核对订单，大幅提高正确率。

为了避免客户打款过程复杂，"网银机器人"自动校验银行流水，实时传输金蝶客户名称至简道云，2分钟完成余额增加。统一订货、对账入口，在线审批，规范经销商管理，数据精准留存，为统计分析打基础。

进销存想让库存准确，必须得给每个商品增加唯一标识符，也就是SN码，并且出入库、核销的各个环节，准确无误地操作，必然可以轻松掌握，每个环节，每个层级的通路库存，实销数据等。

应用场景

客户订货全场景流程图

简道云搭建的订货系统，在整个订货场景中扮演着核心角色，以上是多平台多角色的订货闭环流程图，实现资金流、货物流的自动流转。并且相较于以往，加入了售后系统，换货、退货、退款等，使得货品的进销存数据准确及时，同时也加入了大量的仪表盘，进行分析业务的发展情况。

第三方工具，是整个简道云订货系统的一个重要前置环节，功能在于：客户线下打款至公司对公账户，实时比对银行系统里的到账情况，匹配我们财务系统里的客户档案，从而在金蝶系统里新增客户收款单，接着通过API实时传输至简道云，校验客户余额。

同理，金蝶数据实时传输至简道云，供订货系统校验各个区域的库存情况，确保每一笔简道云里的订单都是在“有款有货”情况下的有效订单。同时，也成功规避了没有线上支付功能的遗憾。投入几千元，释放1个出纳的人力，而且准确率时效性大幅提升，一年能给公司减少6万元左右的开支。

销售单简道云传输至金蝶

收款单金蝶传输至简道云

以销售单和收款单为例，API实时传输两套系统之间的数据，打破了数据孤岛以及数据时效性的问题。保证了我们使用至今简道云和金蝶里的库存、销售额、收款额、客户余额等等数据能做到完全一致，财务人员无需在两个系统之间导单子或手动录入，每天核对数量和金额总数即可，大大降低人为制单的错误，提高效率和准确率。原先后端需要多名文员与财务的工作，现在一人即可完成，为公司节省近20万/年。

通过以上前置环节的数据传输，使业务员、客户在手机端订货时点选自己需要的商品即可。系统设置“有款有货”才能订的校验，减少人为沟通偏差，并且业务接触不到客户的货款，杜绝了一些不必要的纠纷。

便于订货前了解货品情况以及客户的余额，都是实时数据，无需咨询文员或者财务。

库存价值分析

数据工厂里通过一些转换，将订货、退货、调拨等表单结合起来，再链接上价格表，库存价值迎刃而解。

库存价值数据工厂

3、铺货环节重要考核指标——上柜率的搭建

实时上柜率分析

 “数据工厂”化繁为简，将每日重复的做表动作进行自动加工，随时随地帮你统计出最新的数据，并且是有逻辑的精准数据。

上柜率分析报表的意义在于帮助企业更好地了解产品在零售环境中的表现，根据分析结果采取有效的措施，提高产品的展示和销售效果，实现销售目标。

4、进销存重要考核指标——周转率的搭建

周转报表

通过数据工厂过滤出近7天、14天、30天的销量，并结合这些时间段的库存加以分析，再按型号、区域等维度做不同的周转表，很多总分关系，需要去重、分组、合并等等考虑。

商品周转报表的价值在于能够了解其库存商品的周转情况，帮助管理层做出决策，优化库存管理和采购策略，提高资金利用效率，降低库存积压风险。通过分析商品的周转率、销售额等指标，避免资金被囤积在库存中导致资金周转不畅的情况。

5、丰富的销售报表——看清销售的本质规律

销售频次分析

这张报表主要可以筛选出TOP用户，从而制定更精准的政策，并且也能筛选出未往来过的客户比例和明细，让业务经理可以有充分的依据与业务员们开会沟通。另外，这张报表还可以统计出畅销产品，方便后端工厂生产备货等等。

销售报表

公司上下都需要关注实时的销售数据、打款数据，这些关注点通过各种指标醒目地展示出经营情况，供业务员、财务、管理者互通业财数据，观察数据变化，从而做更好的分析决策。

同环比分析报表

清晰直观地体现区域同比环比数据，对区域经理来说变化情况一目了然，透过数据的变化情况，再去反推实际销售铺货情况，分析其中做得好与不好的原因，从而实现逐步增长。

阶段性业务激励政策，这张仪表盘单独获取每日符合政策激励的客户个数和明细，以及变化趋势供管理者分析。

6、目标管理，面向一线的管理利器

目标管理

铺货任务和完成情况对于业务员以及各个区域的业绩至关重要，月初导入目标，通过智能助手按点位按区域拆分至每天，再用数据工厂加工订货数据，设置排名，充分调动业务员“你追我赶”的心理，争做第一。管理层也可以根据每月的完成情况制定相应的奖惩机制等。

目前该系统投入人力仅仅只有2~3人，日常维护资料即可服务于1万多人的正常使用，每人每天节省1~2小时，整体系统库存精准、账户余额精准，公司核心的业务流稳定运行，并且这一套逻辑完全快速复制于其他批发零售企业。

零售批发行业对于库存管理一直是重中之重，因为库存涉及企业占用的资金，合理的备货，才会有合理的销售。

串码管理系统流程图

工厂贴标，PDA扫码出库

使用SN码实现一物一码管理，通过扫码记录出入库、调拨、核销状态，智能助手自动更新数据，仪表盘展示信息。强调全员扫码重要性，未来可与绩效系统关联。方案侧重子表单联动，简化大量数据线、耳机等产品的批量入库。系统支持箱码与包装码关联，智能助手处理出入库状态，适应零星入库和核销，严格校验避免操作错误。 

根据实际业务场景，设置工厂&区域库存，业务员库存和门店库存，三个层级库存层层递进，实时且精准。另外，报表还能看出发货在途，区域未分配给业务员的库存，门店核销多少等，对整个库存管理存在重要的意义。

区域负责人，业务主管等，可以透过数据看清业务本质，洞悉工厂铺货节奏，以及终端销售情况，从而做出更准确的决策和分析。 

型号出入库看板

型号作为维度的仪表盘，使工厂发货和区域收货情况了如指掌。

发货签收明细 

为了提高数据时效性，通过数据工厂自动处理发货明细，结合收件人信息，统计货物箱数并生成数据流，通过表单提醒收件人发货和确认收货。物流单号通过excel匹配后导入更新。

设计中遇到数据同步问题，如不能同步增量数据。可在明细中加入发货日期，数据工厂动态筛选当日数据，库管手动同步，避免自动更新，提高串码管理和收发货效率。

核销报表

工厂出库，区域入库，扫码分配至门店后，最终环节还是会落在销售上。将苏皖两省的导购员加入进来，通过基础表关联，每个导购员只能核销属于自己门店的串码。通过数据工厂加工导购门店表、商品每月提成表，一键生成如上图所示的核销报表，各区域核销数据一目了然。 

每个货品都会被分配一个唯一的条形码，通过扫描这个条形码可以快速准确地识别该货品及相关信息。对于批发零售行业来说，类似的场景应用可以快速地复制落地，为库存的合理性、科学性保驾护航！

二手机买卖流程图

基于订货系统、串码管理系统的逻辑，思路可以延续，并加以转换就可以做出适合二手机买卖的场景，同样也是需要实时跟进二手机每个环节的进销存状态，并且记录和修改，还是依靠“智能助手”。

每日和累计的进销存数据用指标图清晰展现，采购在途，入库明细，出库未成交数据一目了然，库龄则是通过“数据工厂”实时计算当前时间和入库时间的差额，再用排序把库龄较长的倒序展示，重点关注库龄长并且未成交的机型。

销售看板

销售看板除了能看出销量以外，还涉及了财务所关心的一些核心数据，例如累计投入成本，累计追偿金额，累计销售额，累计盈利等等

这类场景的业务，都可以用到“智能助手”和“数据工厂”的结合，不少二手机买卖，甚至大一些到所有二手物品的买卖，都是通用的逻辑，加以自己的特性与需求，可快速落地运作起来。无需购买专门的进销存软件，省时省力省钱。

总结与展望

前期把业务分析透彻，每个业务环节之间的关联性，每份数据千丝万缕的关系理清楚，才能结合智能助手、数据工厂发挥出最大的效果，每一张仪表盘都是数据的精华所在。

以下是当时使用了三个多月时候的年度报告，做到了“小投入，大回报”！

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