供应链完美订单关联因素分析指标

Kyligence Zen 作为一站式云端指标中台,提供海量指标模板,涵盖各行各业,满足多种场景中的指标分析和应用需求。指标模板开箱即用,助力企业高效搭建指标管理体系,在数据分析的链路上推动关键业务决策。

适用场景

这套指标模板聚焦供应链行业普遍关注的完美订单率。供应链各环节的数据分析和决策人员可基于完美订单的归因分析,迅速定位影响完美订单率的主要问题,进而在第一时间有针对性地调整供应链协同方案。

由于供应链的众多特殊性质影响(如流程参与方多、环节繁复等),任何一笔订单的顺利完成都需要包括供应商、物流和分销商等多方在内的紧密协作。如何把控整个过程,实时跟踪完美订单率是其中的重要一环。完美订单通常是指在整个订单完成周期内,每一个环节都严格按照承诺执行,毫无差错。这套指标模板从业界比较通用的两个要素出发:“准时送达”和“确认收款”,衡量判断是否为完美订单。通过预设的关键指标(完美订单率、已收款订单率和准时送达率等),快速分析送达和收款状态对完美订单率的影响,发现短板。同时借助归因分析,快速为供应链行业的数据团队和决策者给出造成短板背后的根因,为流程打磨提供数字化依据,进而通过提升完美订单率为供应链企业的生存和发展夯实核心竞争力。

关键指标

  • 总订单量:统计去重后的交易订单数量
  • 完美订单:准时送达且已收款的订单数量
  • 完美订单率:完美订单 / 总订单量
  • 已收款订单:已收款或已结单的订单数量
  • 已收款订单率:已收款订单 / 总订单量
  • 准时送达订单:准时送达或提前送达的订单数量
  • 准时送达率:准时送达订单 / 总订单量

如何使用

Kyligence Zen 指标模板支持用户一键导入,您可以直接点击页面上方右侧的“体验”按钮,完成注册 / 登录后就会为您导入关键指标和对应的样例数据集,您可以基于上述场景继续自助探索。

Copilot 提示问题示例

指标名称 Copilot 提示问题示例
总订单量
  • 为什么2017-12-03的总订单量比前一天增加?
  • 来自哪个城市的总订单量最高
  • 按客户细分市场展示总订单量
准时送达率
  • 为什么2017-12-08的准时送达率比2017-12-02提高了?

这套指标模板中使用的数据集来自 Kaggle,作者是 Shashwat Tiwari,部分数据基于原数据集做了调整。