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电商行业：杭州某品牌管理公司

两年数据治理之后，业务开始自动跑！

电商营销运营销售管理

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"我们很庆幸两年前就用九数云把数据底座搭出来了——这是最难啃的一块。现在很多公司什么工具都想用，但没有数据，这些东西都做不起来，每次都在重复造轮子、一直打补丁。"

—— 某品牌管理有限公司业务负责人庄总

”

杭州某品牌管理有限公司主营大牌化妆品的进口运营销售，业务覆盖天猫国际、京东国际、抖音、拼多多、得物等多个平台。

电商行业：杭州某品牌管理公司插图

2024年，庄总担任企业业务负责人。上任初期，面对多平台、多业务线的经营情况，他希望先通过数据全面了解企业现状。于是，庄总购入九数云，从经营分析开始了企业的数字化建设。

电商行业：杭州某品牌管理公司插图1

1.0：看数据

初期，庄总主要借助九数云搭建销售、利润、库存等经营看板，将分散的业务数据集中起来，通过数据了解企业经营情况，为日常管理和经营决策提供依据。

2.0 ：建底座

随着使用深入，企业对数据分析的需求逐渐增加，底层数据分散、口径不一致等问题也开始显现。于是，庄总进一步推动数据底层的重构，将不同平台、不同系统的数据统一起来，重新梳理利润、库存等核心数据，逐步建立企业自己的数据底座。

3.0：融业务

当数据底座逐步完善后，企业开始进一步探索数据在业务端的应用：除了用于经营分析，还能否与实际业务流程结合？

由此，企业进入了新的数据应用阶段。九数云中的数据开始进一步延展至飞书协作、财务开单、费用对账、平台结算、业务自动化等场景，数据也从单纯的分析结果，逐步进入业务执行过程。

这一次，效果直接体现在了经营帐上：

单渠道利润率 2%→10%
月均 100-200 万条账单自动对账
百万条订单数据核对追回 5 万 + 差额

我们跟着庄总的数字化探索，看看企业进入3.0之后，数据又是如何真正用起来的。

项目背景与效果

完成 2.0 的数据底座建设后，企业已经基本解决了数据分散、口径不一致等问题。数据经过统一整理，能够稳定支撑经营看板和日常决策。

但当数据真正沉淀下来之后，庄总开始思考另一个问题：这些数据除了用来看，还能不能直接参与业务？一旦往业务端走，企业就发现，业务本身对数据的运算要求，远比“做看板”复杂：

1、协作要落到具体记录上。

过去货品进度主要依靠人工传递。一个货品出现问题，物流、渠道、采购之间需要层层沟通，信息在传递过程中容易失真。

看板能够及时发现问题，但发现之后还需要人工跟进，数据和业务执行之间仍然隔着一层。

2、对账要逐单计算。

拼多多百亿补贴存在金额不准确、结算不及时等情况，账单达到 75 万条并分散在多份文件中，普通 Excel 已经难以承载；
月均 100-200 万条费用明细中，一个订单又对应多条费用，运费、关税、补贴等计算规则各不相同。

这意味着，对账已经不是简单汇总数据，而是要对海量明细进行持续、准确的逐单核算。

3、规则要从数据中反推。

平台技术服务费涉及扣减、返还等多种情况，财务虽然掌握大致规则，但具体计算逻辑并不完全明确。

为了厘清规则，企业需要回到底层订单数据中逐笔比对，将平台实际结算结果与订单、费用明细进行交叉验证，再从大量数据中反推出平台的计算逻辑。

三个场景背后，其实是同一个问题：数据已经能够支撑“看”和“分析”，但还没有真正进入业务执行。

电商行业：杭州某品牌管理公司插图2

解决方案

问题明确之后，企业没有再把数据停留在看板和分析层，而是开始进一步延展九数云中的数据应用，将数据与飞书协作、财务开单、费用对账、平台结算等业务场景结合，让数据不再只是经营分析的结果，而是直接参与业务判断、计算和执行；形成了4大场景的解决方案

一、协作层：与飞书的双向打通

看板解决了"看见"，但业务需要的是"执行"。

企业利用九数云的数据回填功能，将汇总后的结果自动回填到飞书表格 —— 每一条数据记录，就成为一个沟通主题。

1、货物进度表协作

过去

一个品分配到哪个仓，要靠各环节对接人口头传递，信息越传越走样。

现在

所有关于这个货品的沟通都沉淀在这条飞书数据的评论区里，@对应人员、记录处理结论，无论哪个部门介入，看到的都是同一份上下文，彻底避免"人传人、逐渐模糊"的问题。

电商行业：杭州某品牌管理公司插图3

2、采购销售计划协作

过去

采购、销售计划的跟进主要依靠人工沟通和反复确认，计划达成情况、异常原因等信息分散在不同人的沟通记录中，业务人员很难围绕同一条数据持续跟进。

现在

采购、销售计划数据从九数云自动流入飞书表格，达成情况、异常原因和处理进度都直接沉淀在对应的数据记录中，相关人员可以围绕同一条记录进行评论、跟进和协作。

在此基础上，庄总还针对采购提醒设计了一套“冷静期”机制：

系统根据九数云数据给出建议采购数量后，直接推送给对应采购人员；
采购可以选择执行，也可以标记“价格不匹配”等原因拒绝执行；
已处理的条目进入观察状态，5天后复查仍未解决，再重新提醒。

这样一来，提醒不再是每天机械推送，而是只在问题真正需要处理时再次出现。对于700多个普通商品，也能持续获得接近“核心SKU”级别的关注。

电商行业：杭州某品牌管理公司插图4

二、核算层：让账单核算精细化

看板能告诉企业“赚了多少”，但到了结算和费用环节，真正需要的是逐单算清楚。

企业利用九数云的本地宝、数据对比等功能，实现百万级账单的精细化核算。面对不同平台、不同费用类型的账单，企业可以先将分散的数据统一汇总，再按照实际业务规则建立核算口径，与平台最终结算结果逐单比对。

1、 PDD补贴结算

平台百亿补贴需要经过平台财务审核后才能结算，实际到账金额可能不准确，也可能迟迟不结算。

过去

企业想核对这笔账，首先就要面对75万条账单，而且数据还分散在多份文件中，普通Excel已经难以处理，只能选择相信平台。

现在

企业通过九数云本地宝自动合并多份账单，再按照“一个商品ID、一个规则、一个价格”建立预估补贴规则，与实际到账金额逐单比对。

每月的自动核算，让成规模的差异自动被识别，再一单单与平台方核对。单月能追回1-5w的差额，既减少了企业资金损失，也让利润预估更加准确。

电商行业：杭州某品牌管理公司插图5

2、精细化账单对账

企业每月需要处理100—200万条费用明细，一个订单往往对应多条费用，运费、关税、补贴等都有不同的计算规则。通过九数云，企业按照不同费用的计算规则建立预估模型，再与实际账单逐单比对，每月可以核对出几万的费用差异。

差异一旦被识别出来，还可以继续追溯具体原因。

运费溯源：某渠道运费预估6.5元，实际收取7.1元，单笔只差6毛钱，但每月5万+订单累计下来，就是一笔不小的成本差额。企业可以据此修正预估规则，或者与物流方协调报价；
错收识别：菜鸟账单中的关税存在错收情况，有时还会计入实际并不存在的消费税，通过逐单比对，可以将这些异常费用逐笔识别并追回；
业务调整：对账结果还会反过来影响业务策略。比如利润较薄、增加包材后售后率仍没有明显下降的商品，不再使用气泡柱包材；不需要顺丰配送的订单不再发顺丰；“退款了但货没退回”的异常情况，也能通过数据逐单识别。

这样，物流对账不只是把账单核对清楚，还能从每一笔差异里找到费用和业务上的问题。

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