关键指标对比
| 指标 | 上线前 | 上线后 |
|---|---|---|
| 周报数据汇总耗时 | 每周约 2 天 | 自动生成，0 人工 |
| 库存周转天数 | 约 96 天 | 约 62 天 |
| 断货 SKU 比例 | 11% | 3% |
| 亏损 SKU 识别 | 季度复盘才发现 | 次日预警 |
客户背景
客户是一家宁波的户外运动用品卖家，产品包括露营装备、登山杖和运动服饰，同时在亚马逊、沃尔玛、Temu、SHEIN、eBay 和独立站 6 个渠道销售，SKU 约 1200 个。
业务挑战
- 数据口径不统一：各平台报表字段、币种和结算周期各不相同，周报需要两名同事花两天手工合并。
- 利润算不准：平台佣金、广告、头程、仓储、退货等费用分散在不同系统，SKU 级利润只能估算。
- 库存决策滞后：补货靠经验判断，旺季前后常常一边断货、一边压货。
解决方案
我们为客户部署了卓域数据多平台经营分析，并用 HiBrowser 的 RPA 能力采集无开放接口的平台报表：
- 通过官方接口与 RPA 采集结合，每天自动同步 6 个平台的订单、广告、费用和库存数据。
- 统一币种与费用口径，建立“收入 - 平台费 - 广告 - 物流 - 仓储 - 退货”的 SKU 利润模型。
- 根据近 90 天销量趋势与季节系数计算补货建议，库存低于安全线时推送企业微信预警。
- 为管理层、运营和采购分别配置不同视角的看板。
实施过程
项目周期 6 周：前 2 周完成数据源接入与费用口径确认，第 3～4 周搭建利润模型并与财务对账校准，第 5～6 周上线补货预警和角色看板。
项目成效
周报完全自动生成，每周节省约 2 个人日；首月识别出 47 个长期亏损 SKU 并完成清仓或调价。补货预警上线一个季度后，库存周转天数从约 96 天下降到约 62 天，断货 SKU 比例由 11% 降至 3%。
“以前每个平台一套报表，算利润要扣很多费用，最后谁也说不清哪个 SKU 赚钱。现在每天一张看板，哪个款该补、哪个款该清，一眼就清楚。”
