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这个客户多久没来，才算不正常？
以前只能一刀切定个"三个月"。可有的客户本来就两三个月来一次，有的每周都来——用同一条线去卡，要么天天误报，要么真出事了也没人吭声。现在系统按每个客户自己的下单规律，给他单独定一条线。
实际跑出来的一条：大庆顺达百货已经 126 天没下单，是他自己正常间隔的 9 倍。
这是一套给双鹿销售用的系统，照着销售部门自己提的 42 件事做的，现在已经建好了。 从驻外业务员手上的手机，到销售总监桌上的经营看板，用的是同一套数字。 下面这条线，是数据在双鹿内部真实走的一遍：一线做事 → 过程留痕 → 异常被抓 → 账算清楚 → 结果送到人手上。
业务员在店里拍的照、下的单、报的费用，就是整套系统的数据源头。如果这些是回办公室凭记忆补录的，那么后面再漂亮的分析，也只是把假数算得更精确。所以第一件事，是让一线在现场顺手就能完成，并且当场就能验真。
照片是不是现场拍的，逐条给证据
调研时销售部门提的原话：「必须现场开摄像头拍，那种水印相机造假太多了。」
每张照片都要过六道检查，逐条给出结论和证据，不是笼统给个"合格/不合格"。
这张就是从相册里翻出来的，第三条直接判不通过，对应的陈列费卡在核销之前。
请特别看第五条：翻拍识别现在还没启用，页面就标"未启用"，
而不是把它显示成绿色的勾。
拜访打卡、陈列取证、我品与竞品的铺货采集、门店档案更新——一次拍照全部带出来，不用回去再填一遍。
经销商临时补货，当场代客下单；活动费用当场申请，额度和费比够不够，提交时就知道。信号不好也能先存，有网自动补传。
补录出来的数据没有时间、没有定位、没有照片，事后谁也说不清真假——这正是过去所有报表最不牢靠的地方。
飞书最要紧的用处不是推通知。是一个客户、一个经销商，就有一个群—— 订单、费用、活动、拜访，全在这个群里发生，也全都留在这个群里。 过去这些事散在业务员的个人微信里，人一走，客户关系跟着走； 现在它是公司的档案。
一个客户一个群，人换了群还在
一期已交付 · 客户群 / 经销商群自动建群、拉人、置顶
群不是聊天工具，是这个客户的工作台：
上面常驻着他的关键数字，几个标签页分别是订单、核销、活动、拜访记录，随时点开。
对公司的意义在于——业务员换人，群还在，前因后果都在。
新接手的人翻一遍群，就知道这个客户谈到哪一步了。
开完会不用回来补记录，系统替你整理好
会议纪要自动转跟进记录 · 二期，下面是设计的样子
这是过程管理最难的一环：真正的信息在那场会里，但没人愿意回来填表。
飞书会议开录，结束后系统自动把它整理成一条结构化的跟进记录，业务员只需要看一眼、改两处、点确认。
关键在于分寸：系统只做摘录，绝不替人推断。凡是牵涉金额、折扣、承诺的地方，
一律标黄让人确认——没点确认，一个字都不会进客户档案。
左边每一句都能点回原录音那一秒。系统不会自己算这笔费用值不值—— 那是提交申请之后，由规则去算的事。
不用记第二套账号密码，也换不成别人的身份。机器人自己没有任何权限，它替谁办事就按谁的权限来。
接任务、报结论、批费用、改日期——不用打开系统。办完那条消息会原地变成"已由谁在几点处理"，群里其他人一看就知道有人跟了。
同一条预警推给总监和业务员，金额字段按各自权限自动遮掉。有客户在的群，成本和毛利根本发不进去。
同一个客户的多条预警并成一条；同一类问题几天内只说一次；不紧急的夜里不发，第二天早上一起给。一个人一天平均收到 9 条，不是 47 条。
客户三个月不下单、突然下了平时五倍的货、费比越线、效益转负——这些过去要靠人一张张表去翻。现在由规则自动盯着，盯出来的每一件都变成派到人头上的任务，而不是又一条没人管的提醒。
本月这类任务一共 268 件，按时办完 231 件（86.2%）；12 件超时已自动升级； 5 件经复核判定是规则报错了，阈值随之调整——规则本身也在被纠正。
异常不是提醒一下，是派到人头上
调研时销售部门提的原话：「提醒要能形成闭环。提醒多了，人就麻木了。」
所以系统里没有"提醒"这个东西，只有"任务"。
一条异常出来，直接变成派到具体人头上的一件事：有截止时间，有"怎样才算办完"的标准，
点一下"已读"系统不认，超时自动往上报。
这样管理层看到的不是"发了多少条提醒"，而是"这个月有多少件真的办完了"。
两个信号对上，才算窜货嫌疑
调研素材里提的：单品发货远超该客户历史均值，可能窜货，也可能网上低价
光看订单只能算怀疑。系统再看第二个信号：这批货最后扫码扫在了哪儿。
宁波的客户，货有一半扫在了苏州和无锡——两条对上了，才值得派人去查。
系统只给证据，不下结论。处不处理、怎么处理，是管理上的决定。
线的粗细就是货量。点任意一条，能看到具体是哪几箱、哪天扫的、扫在哪家店。
这是整套系统的内核：把每一笔费用归到 部门 → 渠道 → 客户 → 业务员 四级经营单元，和销售毛利摆在同一张表上。算完之后，谁赚钱、谁亏钱、亏在哪一块业务，才第一次看得见。
同一个客户，赚的那块和亏的那块分开看
调研时销售部门提的原话：「他既做批发也做即时零售，最后是赚是亏、亏在哪一块，我们看不出来。」
这一屏直接把他拆成两行。批发赚了 439 万，即时零售亏了 24 万—— 合起来还是赚的，所以过去看总数永远发现不了问题。费比一栏也把话说明白了：即时零售花掉了将近两成。
| 客户 / 业务类型 | 发货额 | 费用 | 费比 | 经营效益 | 效益率 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 宁波裕丰商贸 | 2,560 | 180 | 7.03% | 415 | 16.2% | 已展开 |
| └ 批发 | 2,180 | 106 | 4.86% | 439 | 20.1% | 健康 |
| └ 即时零售 | 380 | 74 | 19.47% | −24 | −6.3% | 亏在这里 |
| 苏州万佳日用品 | 1,640 | 88 | 5.37% | 322 | 19.6% | 健康 |
| 合肥中远百货 | 1,180 | 152 | 12.88% | 143 | 12.1% | 费比偏高 |
点任何一个数字都能继续往下看：这 74 万费用花在了哪几个科目、对应哪几张单据。
少赚的钱，拆成四块讲清楚
调研时销售部门提的原话：「像烟感器那种电池，卖了不少，其实不赚钱，这个要能看出来。」
这一屏不只给出"它亏了"这个结论，还给出为什么亏。 今年比去年少赚 93 万，可销量其实还涨了（多赚 12 万）——真正的窟窿在价格（−48 万）和费用（−35 万）。 结论就变了：不是这个品不行，是卖便宜了、还多花了钱。
四块加起来正好等于少掉的 93 万，不会有对不上的零头。每一块都能点开看到是哪些客户、哪些单据造成的。
费用不再是一笔"总数"。系统给每一张单据打上 部门 / 渠道 / 客户 / 业务员 与 市场分类、业务类型、产品类型标签， 与 SAP 的发货、成本数据在同一主键上对齐——盈亏因此有了归属。
| 经营单元 | 发货额 | 归集费用 | 费比 | 销售毛利 | 经营效益 | 效益率 | 同比 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 名品部 | 38,620 | 4,142 | 10.73% | 9,655 | 5,513 | 14.3% | +8.4% | 下钻 |
| OEM 部（公配） | 21,480 | 1,320 | 6.15% | 4,296 | 2,976 | 13.9% | +19.2% | 健康 |
| 国际销售部 | 15,760 | 946 | 6.00% | 3,467 | 2,521 | 16.0% | +12.6% | 健康 |
| 定牌业务 | 9,340 | 214 | 2.29% | 1,214 | 1,000 | 10.7% | −3.1% | 关注 |
| 合计 | 85,200 | 6,622 | 7.77% | 18,632 | 12,010 | 14.1% | +10.2% |
| 渠道 / 业务类型 | 发货额 | 归集费用 | 费比 | 销售毛利 | 经营效益 | 效益率 | 费用占比 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KA 渠道（大卖场） | 9,860 | 1,584 | 16.06% | 2,268 | 684 | 6.9% | 38.2% | 费比越线 |
| 电商渠道 | 7,420 | 1,336 | 18.01% | 2,003 | 667 | 9.0% | 32.3% | 关注 |
| 经销渠道 · 批发 | 15,240 | 892 | 5.85% | 3,810 | 2,918 | 19.1% | 21.5% | 健康 |
| 经销渠道 · 即时零售 | 6,100 | 330 | 5.41% | 1,574 | 1,244 | 20.4% | 8.0% | 健康 |
| 名品部合计 | 38,620 | 4,142 | 10.73% | 9,655 | 5,513 | 14.3% | 100% |
| 客户 / 业务类型 | 发货额 | 归集费用 | 费比 | 销售毛利 | 经营效益 | 效益率 | 净价(元/节) | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 宁波裕丰商贸 · 批发 | 2,180 | 106 | 4.86% | 545 | 439 | 20.1% | 1.22 | 健康 |
| 宁波裕丰商贸 · 即时零售 | 380 | 74 | 19.47% | 98 | −24 | −6.3% | 1.03 | 效益转负 |
| 苏州万佳日用品 · 批发 | 1,640 | 88 | 5.37% | 410 | 322 | 19.6% | 1.21 | 健康 |
| 合肥中远百货 · 批发 | 1,180 | 152 | 12.88% | 295 | 143 | 12.1% | 1.12 | 费比抬升 |
| 郑州盛佳批发 · 批发 | 960 | 41 | 4.27% | 240 | 199 | 20.7% | 1.23 | 健康 |
这一行正是调研时被反复举例的场景：同一个经销商，批发赚钱、即时零售亏钱。 过去只能看到"这个客户是负的"，现在能直接指到是哪一块业务、哪几个费用科目造成的。
| 业务员 | 发货额 | 归集费用 | 费比 | 销售毛利 | 经营效益 | 效益率 | 效益排名 | 销量排名 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 王海涛 | 6,120 | 690 | 11.27% | 1,530 | 840 | 13.7% | 7 | 1 |
| 陈磊 | 4,860 | 262 | 5.39% | 1,215 | 953 | 19.6% | 2 | 2 |
| 李文静 | 3,240 | 148 | 4.57% | 810 | 662 | 20.4% | 1 | 5 |
| 周建国 | 2,980 | 206 | 6.91% | 745 | 539 | 18.1% | 4 | 6 |
"销量能做一个亿，但带给公司的利润比较少"——业务员考核从此有了效益口径： 王海涛销量第 1、效益仅第 7，差异全部来自可下钻的费用明细。
按费用科目的四类属性（归属层级、销售口径、是否可分摊、核销方式）自动落到经营单元；非直属费用按可版本化的分摊规则拆分，规则改动可复算历史。归集率的验收目标是 ≥85%，实际达成需在接入真实 SAP 费用凭证后复核——演示数据下的比率不足以代表它。
费用申请提交即校验：客户剩余额度、预算余额、费比阈值三重校验，越线直接阻断并给出替代建议——拦截发生在费用产生之前，而不是事后出现在报表里。
效益 → 费用科目 → 费用单据 → SAP 凭证号。业务方追问"这个数字怎么来的"，系统当场展开，不需要中台再去导一次表。
调研中最具体的一条诉求：每日接单、每日发货现在靠人从系统拉数、加工成 Excel、邮件群发给全部大区经理与分管领导。 系统把这些报表固化下来，电脑端手机端按权限自己查，飞书早 8:30 自动推送日报卡。
数据集 订单明细（接单口径） · 销售口径 发货 · 税额口径 不含税 · 退货冲减 是 · 口径版本 v1 · 血缘 sales_order、order_line、customer、product。 这一行不是装饰：客户追问"这个数怎么算的"，答案在页面上，不用中台再导一次表。
| 渠道 | 发货额 | 归集费用 | 费比 | 经营效益 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 经销 | 5,047,060 | 355,552 | 7.04% | 908,226 | 健康 |
| 国际 | 2,422,020 | 235,461 | 9.72% | 402,881 | 费比抬升 |
| 公配 / 工配 | 1,497,899 | 95,349 | 6.37% | 284,601 | 健康 |
| KA 大卖场 | 1,099,642 | 72,220 | 6.57% | 197,935 | 健康 |
| 电商 | 247,843 | 14,721 | 5.94% | 44,612 | 健康 |
| 定牌 | 175,198 | 13,127 | 7.49% | −9,842 | 效益转负 |
条形的长短只是画出来的，数字全部由后台按统一口径算好 —— 页面自己不做任何加减除法， 否则同一个数在图里和表里会不一样，而且没人会去怀疑图。
M_SHIP_AMT期间内交货单不含税金额减退货不含税金额。★ 成本效益中心默认主口径。
通用 BI 工具让每个人自己写公式，于是"销售额"在三个部门有三个值，开会先吵半小时口径。 这里反过来：报表、看板、自助视图、AI 问数一律只能引用字典里登记过的指标，不允许自定义公式。
调研里客户说得很直接：驻外业务员"学历情况可能并不能支撑他们都可以使用自己的 agent， 最好就是有一个固定的一个视图，他们可以看每日接单、每日发货这种情况"。
所以业务员登录后的首页是写死的组件清单，不需要任何配置，手机端同一套数据。 要自己搭视图的人去"自助视图"，从中台预置模板复制一份再改 —— 但指标依然只能从字典里选。
近 30 天发货趋势 · 演示数据
每日接单（R01）与每日发货（R02）改为系统内 + 飞书推送，早 8:30 自动送达。同一张报表按打开人的权限出数：大区经理看本大区，总监看全国，不再需要为不同人各导一份。
70 个指标，每一个都写明了怎么算、数从哪来、谁负责。报表上把鼠标停在指标上就能看到它的定义；哪天算法改了，系统会留痕，并在受影响的报表上挂 30 天提示——不会出现"这个数怎么跟上个月对不上"却没人说得清。任何报表、看板、问数都必须从这本字典取数，不许绕过它直接去翻数据库。
客户要求"我们自己的人员也可以去搭建几个视图，比如动态的库存管理"。自助视图开放维度、筛选、图表类型与订阅，唯独指标必须从字典里选 —— 这是口径不散的前提。
一本统一的"指标字典"，让"销售额"这三个字在全公司只有一个算法；画像把散落的行为沉淀成可监控的指标； 规则引擎把异常变成有人负责的任务。AI 只在这套确定性之上做辅助。
标签由规则自动打上，不是 AI 生成的一段话；每个标签都能点开看到触发它的那几条数据。
其中 12 条逾期自动升级至大区经理，5 条经复核判定为规则误报并触发阈值调整——规则本身也在被持续校准。
| 规则 | 触发条件 | 本月命中 | 动作 |
|---|---|---|---|
| 客户沉默 | 连续 3 月无订单 | 17 | 任务 + 大区抄送 |
| 突发大额订货 | 单月 > 历史均值 3 倍 | 9 | 窜货嫌疑核查 |
| 费比越线 | 客户费比 > 阈值 | 23 | 事中拦截 + 告警 |
| 效益转负 | 经营效益 < 0 | 6 | 管理层告警卡 |
| 费用池临期 | 余额到期前 30 天 | 14 | 提醒经销商 |
| 出口客户静默 | 连续 3 周未下单 | 4 | 国际部跟进任务 |
调研中的原话是"AI 分析只能作为辅助，我们不能确定它是否有幻觉"。这四条红线已写进开发规范，并列入验收。
关于视觉 AI，现在的真实状态：陈列稽核的整条链路——阈值配置、证据链、人工复核队列、 降级行为——全部是真做的，只有"判定"这一步接的是 Mock，真实视觉模型尚未接入。 因此走查第 6 场演示的是链路和证据，不演示"识别得准不准"。同理，系统里不存在任何让大模型写解读的路径， 让大模型写解读这条路，系统里直接是堵死的；顶上去的是前面那一节——全部按规则算出来的经营解读。 能说清哪一步还是模拟的，比宣称全都做好了更可信。
下面这十一件事，过去要么靠老师傅的经验，要么翻半天表也说不清。现在由系统算出来。 它们都守一条规矩：算得出来就给数，算不出来就说算不出来， 绝不拿一个差不多的数糊弄过去。每张卡片下面橙色那行，就是它自己报出来的"我这儿还差点什么"。
以前只能一刀切定个"三个月"。可有的客户本来就两三个月来一次，有的每周都来——用同一条线去卡，要么天天误报，要么真出事了也没人吭声。现在系统按每个客户自己的下单规律，给他单独定一条线。
少掉的那部分，系统拆成四块列出来：卖得少了、卖得便宜了、成本涨了、费用花多了。四块加起来正好等于少掉的总数，不会有对不上的零头。哪一块是主因，一眼看到。
同样再多投一万块，投给哪个客户、哪个渠道，能多带回来的销量最多？系统把每个投放对象都算一遍，然后排个序。
难就难在：不搞活动，他本来也会买一些。系统先算出"要是没搞这场活动，这段时间大概能卖多少"，再拿实际卖的减掉它，剩下的才算活动真正带来的。算不准的活动会明说算不准，不硬凑进总数。
光看订单不够。系统再看一眼：这批货最后扫码扫在了哪儿。订得反常、货又跑到了别人的地盘上，两条对上了才值得查。谁的货流到了谁那儿，画成一张图，一眼看清。
看两个数：进了多少家店，以及这些店的分量有多重（是大店还是小店）。两个数一比就知道，是"进的店不少但都是小店"，还是"店不多但都是硬店"。系统还会列出那些还没进我们货、但值得进的店——直接就是业务员的拜访清单。
把人口、店的密度、这地方能吃下多少电池放在一起，算出每个地方"本来能卖多少"，再跟实际卖的比。地图上该标红的，不是卖得最多的地方，是本来能卖很多、实际却卖得差的地方。
一是算出他现在的库存还够卖几天。二是算一个倍数：终端那边需求只波动了一点点，传到我们这儿被放大成了多大的波动——这个倍数越大，说明中间压货抢货越厉害，生产计划越容易被打乱。
把"跑了多少家、跑了几次"和"这些客户后来下了多少单"对起来看；再把所有业务员放进同一张图，找出跑得一样多、产出却差一截的人。
一边算这个客户长期能给我们带来多少，一边算为他花掉的服务成本（跑动、陈列、活动、物流）。两头一交叉，客户自动分成四类：要保的、要谈条件的、可以再投的、该放手的。
从订单里找规律：买了这个的人，往往还会买什么。搭赠搭什么、组合装怎么配，就有依据了。每一条规律都能点开看到是哪几张单子撑起来的，不是一个孤零零的系数。
写着"实际跑出来"的两条，是拿开发库里的数据真跑出来的结果。 其余几件功能都已经做好，但演示用的数据还不足以给出可信的数字——这种时候宁可不写数，也不编一个。
数字算得再准，看到一屏数字，心里的问题还是那句「那我现在该干什么」。 系统里有一层专门回答这个—— 全程没让 AI 插一句手，每一句结论都能点开验算。
上面这一屏，是拿双鹿现行的成本效益中心 Excel 逐格核对的结果。至于系统整体——当初和销售部门一起定下的验收条目一共 111 条，逐条核对的结果就是下面这根彩色横条。 这里没有给系统算一个"完成度 94%"——那个数好看，却回答不了真正要紧的那句： 「我最在意的那件事，在不在没做完的里面？」
| 市场分类 | 25 年发货 | 25 年费用 | 费比 | 增长率 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 双鹿品牌（不含专业渠道） | 22,860 | 2,290 | 10.02% | +8.4% |
| 2 | 专业渠道 | 9,860 | 1,584 | 16.06% | +8.1% |
| 3 | 丰银 | 4,280 | 190 | 4.44% | −2.9% |
| 4 | 其他（干电筒等） | 1,620 | 78 | 4.81% | +8.0% |
| 5 | 工业配套 | 21,480 | 1,320 | 6.15% | +19.2% |
| 6 | 国际（出口） | 15,760 | 946 | 6.00% | +12.6% |
| 7 | 定牌业务 | 9,340 | 214 | 2.29% | −3.1% |
| 8 | 合计 | 85,200 | 6,622 | 7.77% | +10.2% |
格子右上角的小勾，表示这一格与原表算出来的一致。对不上的会标红，并指出差在哪一笔。
和现在用的那张 Excel，逐格对得上
对照的是双鹿现行的成本效益中心模板
不是"做了个差不多的报表"，是照着现用的那张表一格一格做的。 原表可以直接拿来逐格核对：对得上的打勾，对不上的标红，并指出差在哪笔单据上。 这一屏是给财务和中台看的：口径对不上，后面所有分析都不用谈。
这个结论有据可查：111 条里 104 条是逐条实际验过的， 剩下 7 条也单独标了出来，留待现场共同确认。
一、没做过大数据量的压力测试。现在演示用的数据量是中等的， 真上线后是三年、六百多万条发货记录。小数据量测出来的速度不作数，得等真数据灌进去再测。
二、没演练过"机房出事了怎么恢复"。备份和恢复要在正式上线前实地演练一次， 做完才能给出明确结论：万一出事，最多丢多久的数据、多久能恢复。
这两件都不影响现场走查。把它们写成"不适用"会好看得多，但那是把"没做"说成"不用做"。
这一页会自己去查系统的真实状态，再加上人工维护的进度，随时能打开看。 代码一改它就跟着变——不会出现"文档上写着有、点进去没有"这种事。
一个能老实说出自己哪里没做好的系统，比一个哪儿都是绿灯的系统更可信——尤其是要把全公司的账交给它。
每段都从销售部门当初提的一个问题出发。顺序随便挑，中间想换个客户、换个月份，随时可以。
安装脚本和清单都已备好，数据不出双鹿内网。这次演示为了方便走的是网页，不代表将来也放在外面。
取数通道、更新时间、延迟多久都做好了并且看得见。目前 8 个外部系统都还没真连上，页面上明写着"未接入"——不拿模拟数据冒充真的。
按部门、渠道、客户、字段四层管。同一张报表换个人登录，看到的行数和金额就不一样，没有绕过去的口子。
新系统最怕的是"又要多填一堆表"。这套系统的出发点正相反—— 能让系统自己算的，不让人算；能在手机上顺手办的，不让人回办公室办。 下面按岗位列清楚：打开系统先看到什么，以及哪些活以后不用再干。
13 条开发线并行推进至今，功能主体已交付并通过逐条验收。剩下的事分两类，都写在这里。