什么是智能问数？智能问数就是让老板、店长、厂长不用学 SQL、不用翻报表，用大白话问数据（比如“今天3家门店哪款牛奶卖得最好”“下周哪款零件订单最多”），系统秒回答案还带图表，让“人人用数据、随时用数据” 落地。下面用零售/制造的真实案例，讲清三步落地法，看完就能上手。

一、Step1：建指标体系 —— 统一 “数据语言”，不打架

核心是先定好“说什么、怎么算”，避免业务说“GMV”，财务说“销售额”，数据结果不一样，也就是统一指标口径，画好“问题地图”。

• 怎么做：

从战略拆核心指标：零售盯“门店销量、库存周转、缺货率、促销ROI”；制造盯 “订单交付率、产能利用率、原材料库存、残次品率”；

统一指标标准：比如零售“有效订单”= 支付成功且未退款；制造“合格产品”= 尺寸误差≤0.02mm 且性能达标，写进“指标字典” 全员认；

明确分析主题：零售分“门店运营、商品补货、促销效果”；制造分“订单排产、产能优化、质量管控”，每个主题对应核心指标。

• 零售案例（连锁超市）：
• 某连锁超市之前财务算“销售额”含优惠券抵扣，运营算不含，开会总吵架。落地第一步就统一“销售额= 实际收款金额，明确“门店缺货率= 缺货商品数/总商品数”，还建了“指标管理表”，谁问都按这个算，数据打架问题没了。以前3个部门算同一数据要天，现在系统1分钟出结果，准确率100%。
• 制造案例（家电工厂）：
• 某家电厂之前“订单交付率”有3种算法，生产、销售、售后各用各的。统一为“按时交付订单数/总订单数”，还加了“逾期原因” 维度（比如原材料缺、产能不够），后续问数时能直接查到“为啥逾期”，不用再跨部门核对。

二、Step2：搭数据与知识模型 —— 让系统 “看得懂、答得出”

有了指标，就要把数据整理成系统能理解的格式，再建知识库，让系统懂行业术语、同义词、常见问法，实现“业务语言转数据逻辑”。

• 怎么做：

建数据模型：把指标拆成“维度 + 度量”，比如零售 “门店销量” 拆成维度（门店、商品、时间）、度量（销量、销售额）；制造 “产能利用率” 拆成维度（生产线、产品、班次）、度量（实际产量、理论产能）。还能做派生指标，比如 “月度环比增长”=（本月 - 上月）/ 上月，不用重复建。

搭知识库：录入行业术语（零售“SKU”“滞销”；制造 “工单”“换线时间”）、同义词（“销量”=“销售额”，“交付慢”=“逾期交付”）、问法样例（比如 “今天 XX 门店销量”“本周 XX 生产线产能”），让系统熟悉业务话术。

• 零售案例（连锁超市）：

之前采购问“迷你月饼销量”，系统不懂“迷你月饼”对应哪个SKU。建模型时把“迷你月饼”绑定SKU12345，知识库加“小月饼”“中秋迷你款”等同义词，还录了“本周迷你月饼销量”“中秋期间迷你月饼库存”等问法。现在采购问“最近迷你月饼卖得怎么样”，系统秒出销量趋势图，误差率≤8%，比以前人工猜（偏差超50%）准太多。

• 制造案例（玩具工厂）：
• 工厂常问“某联名玩具产能够不够”，建模型时把“产能”拆成生产线、班次、产品型号，知识库加“联名款”“合作款”等同义词，还录了“下周联名玩具订单量”“某生产线联名玩具产能”等问法。系统能自动关联订单数据和产能数据，厂长问“下周联名玩具能产多少”，秒回结果还提醒“产能缺口20%，建议加1条生产线”。

三、Step3：搭智能问数平台 —— 多角色用，全场景落地

有了指标和模型，就搭统一入口，让不同人（管理层、店长、厂长、分析师）都能用，实现“问数 - 分析 - 决策 - 行动” 闭环，从 “人找数” 变成 “数找人”。

• 怎么做

统一入口：用派可BI，不用懂代码，网页/APP/企业微信都能进；

多能力加持：支持智能问数（秒回结果）、归因分析（比如销量下降是因为缺货还是竞品降价）、趋势预测（比如“下月某零食销量涨30%”）、预警提醒（比如“某生鲜48 小时没卖50%”）；

适配多角色：管理层看“公司整体销量/产能看板”；店长看“门店实时库存与销量”；厂长看“生产线状态与订单排产”；分析师用“高级分析功能” 做深度挖掘。

• 零售案例（连锁鞋服店）：
• 搭平台后，区域经理在手机上问“本周3家门店瑜伽裤销量”，系统10秒出结果，还显示“城西店销量涨80%，缺货20件”。经理直接在平台发补货申请，不用等总部审批，补货效率提5倍。2024年春夏爆款瑜伽裤因为补货及时，单款营收涨80%。每月还能自动预警滞销款，某款T恤连续7天销量下滑，系统提醒打折，减少损失2万。

• 制造案例（汽车零部件厂）：
• 平台打通订单、生产、库存数据，厂长问“下周A型号零件订单够不够产”，系统秒回“订单1000件，现有产能800件，建议启用备用生产线”。还能实时监控生产数据，某批次零件尺寸误差超标，系统立刻预警停线，避免上千件残次品，减少损失50万。之前要2个文员每天汇总数据，现在不用了，每月省人力成本8000元。

四、落地关键：小成本起步，零技术门槛也能成

很多老板觉得 AI+BI 贵、难，其实不用愁：

1.零技术门槛：用派可BI 这些工具，拖拖拽拽就能建指标、搭模型，业务人员自己就能操作，不用IT全程帮忙。

2.小成本试水：不用全部门店 / 生产线都上，零售先做“实时补货+滞销预警”，制造先做 “订单排产+原材料预警”，几万块就能落地，3个月见效果。

3.效果看得见：某连锁超市 10 家门店，用系统后库存周转快30%，缺货率降40%；某中小型制造商库存积压少60%，原材料浪费少50%，一年多赚200 万。

五、总结

三步落地法核心就是：先统一指标不打架（Step1），再建模型让系统懂业务（Step2），最后搭平台让人人能用（Step3）。用零售/制造的真实案例来看，这套方法不用复杂技术，小成本就能让数据驱动决策落地，让企业在市场变化中快速响应，少走弯路多赚钱。