苏皖OPPO：借力0-N信息化升级，实现全员降本增效-简道云行业案例

企业简介

OPPO（中国）成立于2004年，是一家全球领先的智能终端制造商和移动互联网服务提供商，业务遍及50多个国家和地区。通过40多万个销售网点及2500个服务中心，与全球用户共享科技之美。

2022年8月，入选《2022中国品牌500强》榜单，位列248位。

2023年1月，位列《2022年·胡润中国500强》第40名。

2023年4月18日，OPPO企业以1650亿人民币入选《2023全球独角兽榜》排名12名。

苏皖OPPO代理商主要负责OPPO品牌在江苏、安徽以及印尼、菲律宾、马来西亚、新加坡、日本等东南亚国家的市场管理、销售管理等工作。

管理痛点

在开展信息化之前，传统管理方式带来了许多投入冗余：

纸质单据又多又乱，负担太多不必要的工作量：业务统计常常产生重复劳动，比如：一个数据在不同地方提交几次，一张表格重复填写、打印等等
上下游对接存在盲区，导致订货效率低、对账对不上等难题：经销商/供应商/企业投放过多精力在相互间的数据核对上，大大拖累了业务运作速度
门店散布各地，沟通不畅，容易形成“数据孤岛”：各方协同时存在信息断层，各个业务数据难以充分利用起来

解决方案

为了解决管理冗余带来的一系列问题，苏皖OPPO在业务和人员管理的高频场景均进行了信息化升级：

统一表单在线提报，随时随地录入，实时流转、自动更新，大大减轻统计难题。数据工厂快速加工数据，一键生成个性化报表实时呈现前后台数据，实现了业务数据的集中汇总、分析、处理
向经销商开放表单权限，透明管理所有订货流程，数据零误差。统一订货、对账等入口，对各环节进行在线审批，一方面实现了对经销商的规范化管理，一方面做到了数据的精准有效留存，为下一步的统计分析打好基础。
将简道云对接用友、金蝶等ERP，客户5分钟就能收到付款回执。通过API接口打通财务ERP，从而使经销商与公司建立连接，让订货、回款、余额、对账等数据实时互传。
零代码构建管理全体员工的零售业人事系统。前期通过开会宣导，摸排痛点，收集各地对人事管理的需求，做好跟管理层的沟通，明确核心需求后逐一设计，从日报管理到绩效考核再到工资系统，形成一整套人事管理的系统。

OPPO江苏部分应用

典型场景

场景一：简道云+企业微信+API接口+银企直联实现全场景客户订货系统

痛点

对于拥有超过1万+经销商客户的传统渠道批发零售行业来说，及时准确地处理每一笔订单和打款数据，并实时反馈给客户处理进度，这是难上加难的痛点。

解决方式

将整个订货的场景归纳为订单流、资金流以及信息流来落地就不难解决传统批发零售行业订货难的痛点了。

客户订货全场景流程图

1、订单流这块将简道云在其中作为枢纽，扮演着核心的角色。将复杂的渠道分货规则，通过“数据工厂”加工，实现“按点位分，按周转补”几秒直出精准的分货数据，再自上而下的精准下达至每个层级，随后，将自下而上客户提交的订单进行汇总校验，使得各环节数据清晰可寻，各部门协同精准辅助客户下单。

2、资金流这块主要通过第三方的“网银机器人”程序实现。利用客户银行账户和财务系统里的客户映射关系，与银行的流水匹配，自动认款至公司财务ERP中，精准快速的确认款项到达情况，避免“无人认领款”的发生，无需出纳逐笔核对，大幅提高效率。

3、信息流这块主要思路就是将公司财务系统里关于这家客户的账务往来数据，根据权限前置到客户自己手上。如发退货、调账/返利、打款等带来的资金余额变动情况通过API接口传输至简道云，并开启推送提醒，客户会第一时间在微信里收到推送。同理，发货后的物流信息也随之传达给客户，让其对自己订货的全程数据了如指掌。

客户应收往来报表

同时根据仪表盘功能搭建客户订货的数据仓，分析每日订货、发货情况及变化趋势——帮公司分析哪些商品客户喜欢订，哪些区域订货量考前；同样也是帮客户分析哪些货消化的更快，哪些货给自己带来更多的利润；为业务员分析哪些客户订货积极；为财务商务部门分析哪些货需要跟上游工厂再多订一些等等。

只要能想到场景，都可以站在不同的角度去为各环节分析。

客户订货分析报表

通过“成员控件”实现客户看自己数据的权限，本地服务器定时刷新API传过来的数据，再通过“推送提醒”告知客户每一条数据的变化情况。

API接口同步财务ERP数据至简道云

几秒直出全省分货数据离不开“数据工厂”背后复杂的设计逻辑，能把实际规则理顺基本就都可以落地实现：

智能分货补货数据工厂设计图

仪表盘里的透视表可以一目十行，方便将“数据工厂”里加工的输出，转化为一目了然的数据，方便核对。

因系统根据分货逻辑自动分货存在尾差，分掉后再按型号汇总看合计待调整值是多少，可人为直接在系统里调整，方便快捷。

智能分货调整表

数据都在系统中流转，月底对账也轻而易举了，也正因为客户手机基本都在自己手中，可以随时随地不受地域限制的手写签名，从而避免业务纸质对账的痛点。

通过“数据工厂”还能轻松看出哪些客户还没对账，提醒业务员跟进。财务人员批量打印附有签章的对账函进行留存备查即可：

电子对账报表

场景二：KPI绩效管理+导购工资系统+工资条实现人力资源管理

痛点难点：

（1）绩效统计费力。全省13个地市500余名业务人员，各地、各职位考核维度存在差别，每个月的考核维度都存在差异，一般考核在3~10项指标，需要各地HR自由改动。人为统计费时费力，并且很难在一个入口完成所有数据的收集、呈现与分析。

（2）数据匹配困难。相比业务人员，千余名一线导购员入离职频繁，数据难收集，并且也不能仅用销量这种单一维度来衡量导购人员的能力，综合评估需要多维度数据支撑，业务系统里几十万条数据，想要直出评估结果，需要Excel各种表之间来回匹配，需要一定的时间，也容易有误差出现。

解决方案：

(1)灵活制定全省绩效考核制度。求同存异，将表单设计的难题聚焦在业务场景上。区分出考核规则里哪些地市是通过完成率做考核，哪些是通过区间得分考核，特殊的单独拿出来逐一攻克。将“区间”、“完成率”作为标签供系统识别。将“实参转为形参”，将固定的ifs函数变得灵活，从而也解决不同人的不同规则的考核问题。

业务层面上宣导和执行，让使用者适应系统流程。通过宣导，让业务员自己点开，这样一来业务员可以跟进自己的绩效数据，二来随着每个人打开表单，触发后台计算公式，直出绩效结果。

KPI得分规则表

绩效看板

(2)完善导购/培训师的综合评估管理。化繁为简，将千余名导购员归集匹配至30多位培训师，各维度数据从业务系统里导出后直接导入简道云，通过数据工厂一系列计算规则，计算后直出报表。将每月10多万条销量、中高端机、培训时长数据进行匹配计算后输出，一般5~10秒，即可自动生成报表。由于单表30万条数据限制，及时导出报表数据并清空原表，用于下一个阶段计算。

数据工厂计算

多维度考核报表

将培训师每月的综合得分进行排名，并用仪表盘展示，折线图展示变化情况。

培训师排名报表

场景价值：

（1）各地市HR从机械重复的沟通、录入、核对中抽离出来。各地市HR自行系统维护，管理员无需频繁更改后台公式配置，轻松灵活地应对每月考核规则的变化，后台通过各种基础表的勾稽关系，算出每个人的绩效结果，提高了效率与数据的准确性。

（2）各地市管理层可以清晰跟进每一位业务人员的工作进展、绩效情况，通过仪表盘数据呈现，准确定位问题，从而方便团队管理和决策。业务人员对自己的绩效数据也了如指掌，更好地寻求突破，从而实现公司上下各环节的降本增效！

（3）不论是绩效统计与核对，还是评估人员时的数据匹配，工作效率都得到了大幅提高。原先手工计算所有员工绩效每个地方的HR都需要2~3天的时间才能完全核对无误，现在上了系统，业务员配合的情况下，系统计算、核对、出报表1小时左右搞定全省数据。将原先Excel几个小时来回匹配计算的场景变成“导出”，“导入”，“刷新报表”这些简单的动作。

场景三：周报/日报管理

痛点难点：

高效的管理离不开对每日、每周工作的复盘总结，各层级管理层需要对一线员工的工作情况加以了解，才能更好的分析并决策。

（1）群聊不适合作为工作汇报的途径。原先汇报工作的动作仅仅停留在QQ、微信群，每到晚上的某个时间点，手机则会不停接收群里的消息提醒，员工们互相都会被干扰到，况且大多数同事的汇报也与自己并无关系，也会存在自己的工作内容不想被其他同事看到的情况。

（2）工作汇报缺少上级反馈。员工辛苦写了日报领导是否看了也不知道，是否有点评也很难体现，上下级的互动缺失，久而久之写日报成为了心理负担。员工需要被认可，需要有创造价值带来的归属感。

（3）难以统计日报提交情况。总会有一些员工没及时提交日报的情况，人多的时候，还得有专人根据群消息来比对，看哪些提交哪些未提交，一般也都需要夜里统计，费时费力。

解决方案：

将工作汇报的场景用简道云的流程表单实现，员工提交，上级审批并给出建议，运用数据工厂比对，输出未提交人员名单，并且在固定时间推送给未提交人员作为提醒。

（1）建立完整的人员信息表，包含员工的上级、地址字段，用于审批、仪表盘展现。提交界面通过多标签显示，以及关联查询，自动展示出本周数据、上周数据以及本月数据，方便提交人以及审批人各环节对阶段性工作的查阅。

日报提交数据界面

（2）建立公休表，根据各地各岗位休息不一致的情况，将员工基础表和日报表，通过数据工厂进行横向连接，筛选出当天未填写日报的成员。将数据工厂计算的数据同步到表单，再通过流程设置好，提醒未提交日报的成员进行填写，公休日不提醒。

日报非公休日提醒数据工厂

（3）未提交和已提交名单通过数据工厂输出获得，由于输出的表单没法在仪表盘内通过“继承成员对表单的权限”，所以各地市和省公司的权限单独拉出一张权限表来控制，再通过仪表盘过滤条件，过滤出当前用户即可实现既需要看本地数据，又看全省数据的需求。另外，一般都是第二天早上来统计头一天未提交的人员名单，但为了满足“今日事今日毕”的需求，数据工厂加工出昨日和今日的数据，方便在仪表盘中过滤自己想要的数据。