JD采销端数据产品介绍

本人在2016年至2017年担任A事业部数据产品期间，总结了京东的数据产品体系，及其优缺点。之前A看数据自营主要使用数立方，pop主要是用数据管家。这两个都是封闭式的数据产品，由大数据部门负责整体的报表开发和底层维护，已经严重跟不上京东多业务形态的展开。鉴于此，大数据部门升级到了开放式的报表系统京东动力，此系统支持事业部数据人员开发报表，能更快的解决业务需求，同时统一了入口。（一直以来，采销一直吐槽京东数据产品每个网址都不一样，找不到地方）
下面我逐一介绍各系统的特点。
数立方系统

①收入分析
主要是采销用来核算KPI的，A部门采销的KPI,主要是GMV，毛利，净利，pv缺货率。各比重随着战略态势变化而变化，曾经是gmv占大头，不惜牺牲净利的去追求市场占有率，当变成no1之后，开始扩大净利和毛利的比重。pv缺货是作为一种惩罚指标，一旦缺货，将会造成不好的用户体验，甚至流向天猫。所以就算不挣钱，也不能缺货。
jd有专门的经分部门负责精细的gmv核算，（gmv和消费金额是不一样的，约等于出库金额，包含货到付款的出库，同时部分广告位的漏出，也会收取厂商的费用。）大数据部是数据使用方，只负责存储和转换使用数据，不负责生产gmv等指标数据。（所以经常数据有问题了，要找经分的人对口径）。关于这一部分，经常出现的问题是数据回算，主要是组织架构的变化，还有比如之前券算gmv，后来不算了，这些都会产生数据回算需求。目前工作中，经常遇到的大问题就是数据回算造成的数据对不上。

部分sku颗粒度的gmv数据，采用biee引擎，不需要回算。
②流量数据

数立方不是看流量数据的主要入口，但是基本的数据，pv，uv大家还是喜欢在一个地方看。

优点是整合了最基本的流量数据，简单明了，业务方喜欢。缺点是，口径是收订，对部分部门来说，不要喜欢收订这个指标。点击详情，可以进入到二级页面，看每天的流量信息。
③库存分析
jd的库存数据，主要是y事业部比较专业，biip系统和零智平台集成了看库存数据和edi，采购等操作，可以做到发现问题和及时解决问题。作为大数据的产品，数立方也增加了基本的库存模块。

一般，现有库存/最近30天日均销售=周转天数。关于现有库存，一般指erp可订购库存。周转天数是衡量库存健康的最关键指标之一，如果过低则可能形成缺货，影响销售。如果过高，会占库存，影响其他品类的库存量，形成滞销。不同品类其周转健康范围不同，同时大促前期库存周转会比较高。
实时库存是采销最常用的库存报表之一，因为可以帮助当天的销售，一般某个仓快要卖完，采销可以及时内配，转pop，采购等操作。这个erp库存分析的缺点是表头比较多，给采销处理数据带来了很大的烦恼。底层数据清洗的不干净，各种不需要的仓库也出现。
④供应商分析
主要是逻辑批次这个两个报表，用来给商家算返利等。经常出现逻辑批次和gmv日报对不上的情况，主要是逻辑批次是用来和商家结算用的，数据不回算，所以有时看历史数据的时候和gmv日报对不上去。


⑤实时数据
数立方中a部门最依赖的是数立方系统，

可以看到sku颗粒度当日实时的销售情况，如果订单取消，会实时减少。点开sku可以看到该sku的订单明细。数据刷新周期是手动刷新，精确到秒。不友好的地方是不会读取采销的权限，每次打开都要自己筛选品类，部门。浪费了大家的时间。
数据管家
数据管家在产品定位上，主要展现整体数据，即品牌，品类颗粒度的数据。可以让使用者看到自己业务的健康程度，对于名下sku较多的部门，比如服饰家居，快消来说，这个产品使用非常广泛，但是对于名下sku较少的部门，使用率并不高，大家仍然喜欢看sku的明细数据。
权限问题是数据管家一个比较大的缺陷。在产品定位上，数据管家包括了流量，优惠券能运营指标,是希望给运营等使用的。但是老版的管家没有权限开放方案，全部走采销tree，运营看不到数据，所以不使用。新版的增加了权限管理方案，但是各个模块需要单独申请，而且互相独立，每次申请都需要总监批准。所以搞的大家很烦恼，不想申请权限，限制了推广。

①整体概览
分别是实时的销售，成交，出库，pv。每个模块都有今天实时的线图走势，以及对昨天整点的环比数据，整点环比整点，还有时间进度。
除此之外，还有核心KPI的走势，包括GMV，广告费，毛利等，可以看到最近一个月每天的达成情况，预估本月的完成情况。基于最近一个月的数据，预算本月的预计达成率，这个对采销帮助比较大。
还有品牌，品类，店铺的排名，其中店铺针对pop业务。
②经营分析

• 财务报告：gmv的达成情况和构成，这里使用客单价和用户数表示gmv的构成。
  综合毛利达成，前台毛利，广告费，权责返利。
  财务分析，供应商，品牌，品类，单品，环比前七日和同比去年的数据。
  ③营销分析：
  广告分析:包括直投分析和快车分析
  
  促销效果分析：促销活动券的转化情况，亮点是roi达成（此次促销的ROI。计算公式 = 使用促销订单金额 / 满减优惠金额。使用促销订单金额，按参与该促销的SKU在活动期间真正使用促销的订单，产生的成交交易额合计；满减优惠金额，按参与该促销的SKU在活动期间真正使用促销的订单的优惠金额统计；使用促销订单金额作为此次促销的产出，满减优惠金额作为此次促销的让利投入）
  优惠券分析：看到优惠券的领取和使用情况，pv,uv以及转化率
  ④实时洞察：
  品牌，品类，单品等各维度的以下口径数据