2025爱舒屋四大战略目标思维导图
2025-01-24 15:03:37   0  举报             
     
         
 AI智能生成
  2025爱舒屋四大战略目标思维导图
    作者其他创作
 大纲/内容
  财务系统    
     现存问题    
     数据分散、获取困难的问题    
     各平台数据孤立,需手动登录多个后台
才能查看,不便于统一分析
  
    才能查看,不便于统一分析
 数据不清晰,影响运营决策    
     销量、成本、利润等数据未统一统计,
难以直观了解整体业务表现
  
    难以直观了解整体业务表现
 缺乏成本和利润的精细化核算    
     无法准确跟踪各平台或渠道的成本结构,
难以评估真实利润情况
  
    难以评估真实利润情况
 数据分析效率低    
     手动汇总数据耗时耗力,分析周期长,
导致对市场变化反应迟缓
  
    导致对市场变化反应迟缓
 软件改造过程    
     需求分析    
     分析销售额,成本构成,访谈财务部  
     多平台数据接入    
     淘宝,天猫,抖音,聚水潭...  
     可视化展示    
     可视化展示销售报表,成本报表  
     AI分析成本构成    
     分析同类电商公司成本构成,比对出优化项  
         IT赋能
工作效率化
    
    工作效率化
 现存问题    
     通过AI/IT手段来提升
工作效率
    
    工作效率
 重复性的复制粘贴  
     规律性的每日报表  
     低效的美工做图  
     .....  
     通过AI/IT手段来提升
跨部门的协作效率
    
    跨部门的协作效率
 低效协作方式  
     低效的协作工具  
     协作流程的优化  
     .....  
     工作效率改造7大过程    
     调研    
     每人填写'效率化改造调研表'  
     查看
    
     效率部门人员逐一沟通查看
工作过程
  
    工作过程
 研究    
     效率部门人员研究改造方案
如:找合适的AI工具来画图
    如:找合适的AI工具来画图
 确认
    
     效率部门组织会议确认方案
和实施优先级
  
    和实施优先级
 执行    
     开发和部署IT解决方案  
     验证    
     用户试用效率改造软件和效果  
     改进    
     效率部门持续跟进和改进  
     绩效管理
    
     现存问题    
     目标不清晰  
     奖惩机制不明确  
     动力不足  
     难以发现优秀人才  
     数据驱动决策缺乏  
     缺乏持续改进  
     软件执行过程    
     考核标准/评分    
     多工种多标准多维度 如:产出部门是GMV/人员成本>某标准值  
     发布考核任务    
     领导周期性的发布考核任务  
     员工执行考核    
     可视化展示每日自己的考核执行情况,如:完成的销售额和考核标准的百分比进度  
     考核结果审批    
     领导确认考核评分,奖惩幅度  
     考核结果分析    
     可视化展示:考核排名,分析优秀员工,改进空间等  
     运营数据分析
    
     解决的问题    
     全面掌握运营现状  
     发现增长机会  
     提前预测和规避风险  
     对标行业优化策略  
     提升数据驱动决策能力  
     应对市场竞争和变化  
     软件改造过程    
     数据采集    
     销售数据:订单量、销售额、客单价等  
     用户数据:活跃用户数、留存率、用户分布  
     产品数据:SKU销量排名、库存周转率  
     渠道数据:各渠道转化率(官网、社交、电商平台)  
     数据清洗和处理    
     数据标准化与格式统一  
     时间序列分析前的平滑或降噪  
     异常数据过滤  
     数据分析    
     AI趋势预测分析    
     趋势分析 :销售趋势.用户行为趋势,渠道表现趋势  
     预测分析:如:销售预测,用户流失预测  
     智能对比:行业基准对比  
     异常检测:如:销售异常:找出低于或高于预期的异常区域  
     行业均值对比    
     行业指标比对: 使用 AI 爬取行业数据,提取关键均值指标,进行比对  
     差异分析:发现自身数据与行业均值的显著差异  
     标杆分析:与标杆企业进行详细对比  
     可视化展示
分析结果
    
    分析结果
 使用IT可视化工具展示数据分析结果  
     持续优化与反馈    
     建立数据闭环:数据→分析→优化→验证  
     不断扩展数据源:引入新市场数据或社交平台数据  
     定期更新 AI 模型:提升分析准确性  
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