2小时，我搭了一套零售数字化门店系统 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2026-01-12 11:24:39

很多人一听“数字化门店”，第一反应只有两个字：复杂。

要系统、要中台、要接口、要数据治理、要 IT、要预算……

一圈讨论下来，往往会落到一句非常熟悉的话上：

“先用 Excel 顶一顶吧。”

Excel 并不是不能用。问题在于，当你真的用 Excel 去“顶”门店经营的时候，那种难受是持续、具体、且不可回避的。

表越做越多，口径越改越乱；
数据每天在更新，但永远慢经营半拍；
老板问一句“这家店最近是不是有点问题”，你脑子里飞快闪过好几个文件，却很难给出一句明确的判断。

所以，我给自己设了一个非常明确的限制条件：

不用长周期、不做大工程，只用 2 小时，搭一套真正能用的数字化门店系统。

不是为了“炫效率”，而是想验证一件事：数字化门店这件事，真的这么难搞定吗？

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图

一、先讲清楚一个前提：

为什么我一定要搭一个这样的数字化门店系统？

因为我一直觉得：门店数字化，从来不是系统问题，而是经营问题。

在零售行业，咱们都知道这个被说烂、但依然无比准确的公式：

企业营收 = 店铺数量 × 店效

这个公式背后，其实对应着两套完全不同的管理能力：

店铺数量，考验的是扩张能力、选址能力、复制能力
店效，考验的是单店运营质量

现实情况是，多数企业在“怎么把店开出来”这件事上投入巨大，但在“单店到底是怎么被管好”的问题上，长期处于欠账状态。

不是不关注，而是不知道怎么关注：

门店散落在全国各地、区域差异大，总不能一个一个去看
门店里的经营动作高度碎片化：导购排班、商品补货、会员沟通、促销执行全在一线实时发生，总不能一直盯监控

于是就出现了一个很常见的状态：

总部只看：卖没卖够
区域只盯：有没有开店

单店真正的经营状态，却越来越模糊，哪些商品在滞销、哪些导购效率偏低、哪些会员正在流失、哪些成本在被浪费，往往要到问题已经放大之后，才被发现。

而数字化，恰恰是解决这个问题的关键。

因为只有数字化，才能把原本散、碎、乱的单店经营，变成可看、可比、可追溯的结构：

用“同类型门店对标”，统一判断标准，不跑现场也能判断好坏
把一线动作转成数据节点，过程可回溯、问题可定位
把 POS、CRM 等数据串起来，从“事后看结果”变成“事中盯异常、事前做预判”

简单说，数字化不是给单店“装系统”，而是给总部一双能看清单店的眼睛。

让“管好单店”，从过去的靠人盯、靠经验，变成靠结构、靠数据。

销售分析报告

二、为什么我不赞同用 Excel 来“顶一顶”？

其实很多经验者也有这个认知，也试图在解决这个问题，所以才会有“用excel顶一顶“的想法

但是问题是，单店虽然小，但是复杂度并不低：

在同一时间，一间门店里同时发生着：

销售层面：零售额、客单价、转化率
商品层面：动销、缺货、滞销、结构变化
人员层面：导购排班、效率差异、提成计算
会员层面：新增、复购、贡献占比
费用层面：人工、租金、促销摊销

如果你的门店多，管理难度更是指数级增长：

你不仅要看单店的五条线，还要比对多家门店的同类数据
每增加一家门店，维度组合数量就会成倍增加
同时，问题和异常的交叉可能性也随之增加

所以管理难度不会线性增加，而是呈指数级增长：

门店数 × 维度数 × 时间节点 × 异常可能性 = 管理复杂度指数级上升

所以用Excel顶一顶，很快就会顶不住了：

数据分散在POS、CRM、WMS 等系统，要手工导出、清洗、拼接，每次都很费力，成本太高
用Excel计算出来首先是需已经是比较晚的时候了，再等问题被发现时，已经很难挽救，实时性太差
用Excel计算还容易出现一些手工错误，比如某些数据缺失但是算进来了

所以，能被清楚、稳定、低成本地看清楚，也是抛弃Excel，转而搭建自己的系统的原因。

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图2

三、到底怎么搭建？我经历了4步

在真正动手之前，我给自己定了一个非常清晰的原则：先跑起来，再逐步优化

所以我的真正系统搭成，经历了4个步骤：

第一步：看经营表现

这一步的目的是让门店的经营情况可以实时被看到；这里也不需要过多的指标，只需要抓几个关键指标就可以：

销售额
人效
坪效

再借由这三个维度发散，列出几个过程的关键指标的情况

销售额 = 销售数量 × 商品价
人效 = 销售额 ÷ 店员
坪效 = 销售额 ÷ 门店面积

这里我的原则就是：任何一个角色，进来 10 秒内，必须能看懂这家门店现在到底什么状况了。

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图3

第二步：能预警诊断

90% 的门店问题，都不是突然发生的。

而是有明显的前兆，比如：

连续几天转化率下滑
动销 SKU 占比持续走低
主力商品开始频繁缺货
某位导购效率明显异常

真正的问题在于： 这些信号之前看不出来，也没人提醒

所以在所有门店的经营数据都实现了可视化之后，我在这个基础上再加上一些逻辑判断：

能够识别连续异常
能够低于某个值时自动触发预警

等等，目的只有一个： 让系统主动说：“这家店，最近不太对劲。”接着就可以去排查原因，看哪里异常

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图4

第三步：能跨门店复制

在前两步跑通之后，我慢慢发现了一些数据规律。比如：

A店是核心商圈大店，单日销售额 10 万是正常
B店是社区小店，单日销售额 3 万也可能属于健康状态

显然，一刀切的预警标准行不通。小店容易被误报，大店容易被漏报。于是，我开始从日常的数据中提炼门店经营标准：

1、门店分组

按规模、位置、品类结构，把门店划分成不同类型，每类门店设置自己的KPI和阈值。

2、阶梯化指标

核心指标（销售额、人效、坪效）不是一个固定值，而是阶梯式标准，根据门店类型、季节、活动进行微调。

3、经验可复用

当某类门店发现问题或者积累了优化经验，比如促销策略、陈列调整、排班优化，这些动作都可以在同类门店快速推广。

通过这一步，系统不再只是看懂单店的经营情况，而是把管理经验标准化、结构化，实现跨门店复制，让运营效率成倍提升，而不需要每次都从零设定阈值和动作。 2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图5

第四步：智能化运营

前三步跑通之后，数据可视、预警机制建立好了，门店标准也提炼出来，可以跨店复制。

其实我们的数字化门店系统就已经差不多了

但是我还是希望能够更进一步：让数字可以预测未来：

1、导购提成预测

系统根据销售额、人效和导购排班数据，模拟不同提成方案对人效的影响提前告诉你：哪种激励方案能最大化销售额和人效

2、SPU 下沉预测

分析不同门店、不同区域的销售潜力，预测哪些商品在下周、下月更可能热销帮助门店提前备货和优化陈列，提高销售额和坪效

3、多缺货风险预测

系统基于销售趋势、库存和补货周期，预测哪些商品可能缺货提前干预，保障销售额不受影响，同时提升人效和坪效的利用效率

目前测试结果还不错，之后的目的就是进一步精进自己的预测算法，让数据能够算得更加准确。

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图6

四、为什么我却说只需要2小时？

其实，摸索的过程确实是很长的。每家企业、每类门店都有自己的特点，不可能直接把别人的方案拿来就用：

某些行业更看重特定指标，比如服装行业关注客单价和库存周转，而生鲜行业更关注动销率和保质期
不同阶段的企业，对数据关注点也不同，有的阶段更看销售额，有的阶段更看毛利和人效

但是，实际操作起来，并没有我们想象的那么难。之所以能在短时间内搭起系统，有几个关键原因：

1、底层数据早就存在

POS、CRM、WMS、OMS、E-HR……门店里的核心数据早就在，只是过去没被串起来，也没形成可视化结构。

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图7

2、指标和逻辑可以复用

销售额、人效、坪效这些指标，是零售门店通用的基础模型。即使门店类型不同，分析逻辑一致，只需要调整阈值，就能快速应用。

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图8

3、先跑起来，再优化

我给自己定的原则是：先让系统能用，再慢慢优化细节。不追求一次性完美，先能看懂、先能预警、先能跨店复制，再逐步加入智能化功能。

2小时，我搭了一套零售数字化门店系统插图9

所以，不要觉得数字化门店有多难，你先把门店的经营数据集中起来、先搭建一个门店的经营可视化看板，后续的都可以自然而然的进行。

本文报表搭建所用BI工具：九数云BIhttps://www.jiushuyun.com/shops

写在最后

数字化门店不是一蹴而就，也不是一次性把系统搭满就算完成。

重点不是技术本身，而是通过数据让单店经营可看、可比、可控。

所以，不要一听到数字化门店就犯怵，先从搭建一个可以用起来的经营看板开始，逐步升级，你也可以跟500强那样管理、扩张。

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