稻草人旅行成立于 2009 年。它的起点，并不是一份商业计划书，而是一群年轻人在旅途中的真实体验：对陌生目的地的探索、对人与人之间交流的重视、以及对“标准化旅游产品”的不满足。正是这种源自旅行本身的体验，让稻草人逐步形成了以 “探索、体验、交流、分享” 为核心的产品理念。

随着发展，稻草人旅行围绕 20–45 岁年轻群体，陆续打造了国际长途、国内长途、超级周末、周末短途、城市玩家等多条产品线，用小团队、深度体验的方式，持续积累忠实用户与口碑。

在业务层面，稻草人同样保持着“自己走一遍再决定”的习惯：公司拥有自主 IT 研发团队，逐步搭建起覆盖订单管理、产品包装、团期排期、领队调度、带队执行与财务结算的完整业务系统。多年持续迭代下来，企业内部沉淀了大量结构化数据，也为后续的数据驱动运营奠定了基础。

当业务规模不断扩大，路线与团期越来越多，稻草人开始将“探索”的目光，从旅行本身，延伸到了业务管理与决策方式上。

初创期：业务增长背后，数据方式开始成为瓶颈

（1）需要随时掌握各路线、各团期的销售表现

（2）需要根据实时报名情况，灵活调整排团策略

（3）需要持续跟踪不同路线的质量表现，及时发现问题

（4）需要从整体视角评估业务结构与增长趋势

一方面，数据主要通过定时发送的邮件报表进行传递。报表更新频率固定，内容一旦需要调整，就需要技术团队重新排期开发，难以匹配业务快速变化的节奏。

另一方面，业务系统数据分散在不同模块中，跨系统分析往往需要人工处理，统计口径不统一，既增加了使用成本，也影响了数据的一致性与可信度。

管理团队希望根据实时满团率判断是否增减团，但固定周期的报表无法提供即时反馈，决策往往存在滞后。同时，传统表格形式的信息呈现，也难以帮助管理者快速识别趋势变化、异常波动或关键差异，数据更多停留在“结果汇总”，而非“决策支持”。

发展期：引入九数云 BI，让数据真正变得可用

📊构建一套统一、自动、可视化的数据分析体系

项目初期，团队首先从数据基础入手，对订单、路线产品、团期、领队等核心业务数据进行集中整合，并对报名人次、销售金额、满团率、质量指标等关键指标进行统一建模，确保不同部门在使用数据时具备一致的统计口径。

围绕实际业务场景逐步搭建分析视图，而非简单复制报表内容

从报名人次和销售金额两个维度，展示本季度及本年各业务线的销售表现，并与去年同期进行对比，作为宏观业务总览的参考依据。

销售周度趋势可从人次与金额两个维度，对比本年与去年同期团期销售的逐周变化情况，直观反映淡旺季趋势波动，辅助评估业务经营健康状况。

销量TOP路线分析可展示近年各业务类型下的头部销售路径，有助于明确核心销量贡献来源，并反映消费者目的地偏好的变化趋势。

销售额累计占比可用于分析本年度各业务线下不同路线的销售贡献累积情况，有助于识别贡献最突出的路线，并评估其头部集中效应。

二、BI数据支撑经验判断

在排团决策场景中，九数云 BI 的价值逐渐显现

通过对在售团期的持续监控，团队可以动态掌握各路线的报名进度与满团率情况；达到目标水平的团期能够被快速识别，同时结合上一财年同期数据进行对比，为是否增团或调整节奏提供量化参考。

相比以往主要依赖经验判断，这种方式让排团决策变得更加理性、可解释，也减少了信息滞后带来的不确定性。数据不再只是事后复盘的依据，而是直接参与到当下的业务判断之中。

三、质量管理从“感觉判断”走向持续监控

除销售与排团外，稻草人同样重视产品与服务质量的稳定性

借助 BI 平台，团队将各路线的关键质量指标进行集中展示，并与本财年、上一财年的平均水平进行对比。

当某条路线或某一团期的表现低于整体基线时，异常能够被快速识别，方便品控团队及时介入跟进。

进一步地，通过观察质量指标在时间维度上的变化趋势，团队可以跳出单次问题处理，从整体角度评估路线长期表现，为后续产品优化提供参考依据。

突破期：自动更新与使用机制，让数据融入日常管理

为了避免 BI 成为“只在汇报时打开”的工具，稻草人在使用机制上也进行了相应设计：

当数据出现在每一次关键讨论中，它自然就成为了决策的一部分，而不是额外的负担。

写在最后

通过九数云 BI 的落地，稻草人旅行逐步完成了从“被动报表”向“主动洞察”的转变：

对稻草人而言，这不仅是一套 BI 工具的引入，更是一种管理方式的升级—— 让探索未知的能力，不只发生在旅途中，也体现在每一次业务决策之中。