# 应用全盘审查 — 缺失分析与指导建议

> 审查日期：2026-08-02
> 目标：提升利润、效率、复购率
> 角色覆盖：企业老板 / 总部管理 / 区域管理 / 店长

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## 一、现有功能盘点

| 模块组 | 已有页面 |
|--------|----------|
| 经营总览 | 老板驾驶舱、总部驾驶舱、态势感知、银行授信 |
| 角色工作台 | 区域经理、店长工作台、任务管理、月度验收 |
| 收入分析 | 营收分析（渠道/餐段/门店排名）、平台优惠、会员复购 |
| 成本与费用 | 菜品成本(8Tab)、成本库存、中央厨房、配送对账、BOM穿透、生产要货、门店费用(10Tab) |
| 运营分析 | 商品SKU(ABC/长尾治理)、时间分析(周/小时)、智能排班(8Tab) |
| 风险与选址 | 风险内控(异常账单/零收入/收银)、门店选址 |

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## 二、按角色缺失分析

### 1. 老板 (Boss) — 缺失"战略决策级"分析

**已有**：利润瀑布、利润机会池、风险态势、门店营收/利润排名、日度趋势

**缺失**：

- **现金流分析** — 当前只有"贡献利润"估算，缺少现金流视角（应收应付、租金支付周期、供应商账期），老板无法判断资金链安全
- **投资回报预测** — 新店投资回收期、ROI模拟；关停门店的止损金额vs迁址成本对比，目前 `store-evaluation` 只有定性建议，缺量化模型
- **品牌/口碑监控** — 门店评分趋势、差评率、NPS，直接影响复购率但目前无数据
- **营销ROI总览** — 平台页有优惠成本统计，但缺少"投入产出比"视角（每元优惠带来多少增量收入/增量利润）
- **门店生命周期分析** — 新店爬坡曲线（开业N个月收入趋势vs基准）、成熟店衰退预警
- **竞争对标** — 周边竞品价格、商圈客流变化，目前完全空白

### 2. 总部管理 (HQ) — 缺失"运营优化级"指导

**已有**：营收/渠道/餐段分析、菜品成本/BOM/损耗、SKU治理、平台优惠、会员对比、排班、风险

**缺失**：

- **会员生命周期管理 (LTV)** — 当前 `MemberPage` 只有复购率和会员/非会员对比，缺少：
  - 会员LTV（生命周期价值）计算与趋势
  - 会员分层（新客/活跃/沉睡/流失）及各层规模、消费贡献
  - 沉睡会员唤醒率与成本
  - 会员拉新成本（CAC）与回收周期
  - **复购驱动因子分析** — 哪些品类/活动/优惠对复购率提升最有效
- **营销活动ROI追踪** — `PlatformPage` 有营销方案列表但缺ROI闭环：活动前后对比、增量收入、增量利润、费效比
- **菜单工程优化建议** — `cost-analysis` 有菜单工程矩阵（明星/瘦狗），但缺少：
  - 自动生成"淘汰/保留/提价/降本"行动清单
  - 价格弹性测试建议（哪些菜品可以提价不影响销量）
  - 菜品关联销售分析（哪些菜品搭配卖最好，用于套餐设计）
- **库存周转与损耗趋势** — 有成本库存页但缺少：
  - 库存周转率（天）及趋势
  - 临期物料预警
  - 损耗率月度趋势（是否在改善）
- **新品上市追踪** — 新品销售表现、顾客接受度、cannibalization 效应（是否吃掉了老品份额）
- **SOP执行率** — 标准化流程的执行达标率，如出餐时间、卫生检查、服务标准
- **培训效果评估** — 培训前后指标对比（如培训后客诉率是否下降、人效是否提升）
- **顾客满意度/投诉分析** — 投诉率、投诉类型分布、处理时效、重复投诉率
- **食品安全/卫生** — 检查通过率、问题分布、整改跟踪

### 3. 区域管理 (Regional) — 缺失"辖区对比与赋能"分析

**已有**：门店风险列表、P0/P1整改、周巡检、基准对比、区域汇总

**缺失**：

- **区域间对比排名** — 各区域（如北京东/西/南/北）的营收、成本率、费用率、复购率横向对比，找出最佳/最差区域
- **区域最佳实践提炼** — 从绿色门店中提取共性特征（排班模式、菜品结构、会员策略），形成可推广的标准化方案
- **区域人才流动** — 店长/员工离职率、晋升率、跨店调动，影响区域稳定性
- **区域营销效果对比** — 同一活动在不同区域的落地效果差异
- **辖区巡检计划生成** — 基于门店风险等级自动生成巡检优先级和时间表
- **区域KPI达成预测** — 基于当前进度预测月末达成率，提前预警

### 4. 店长 (Store) — 缺失"日常经营抓手"

**已有**：经营概览、日度趋势、月度指标对比、任务管理、餐段/品类/成本/会员/异常Tab、核心SKU备货、健康度评分

**缺失**：

- **每日销售目标设定与追踪** — 当前有月度目标，但缺少按日/按班次分解的目标和实时追踪（今天要做多少、午市/晚市各多少）
- **员工绩效与激励** — 个人销售额、出餐速度、服务评分，用于绩效奖金计算
- **本店会员活跃度** — 本店会员数、活跃率、沉睡数、本月新增/流失，以及针对性的会员激活行动建议
- **库存预警与补货建议** — 基于历史销售和当前库存自动生成补货清单和预警
- **食材损耗改善追踪** — 当前有成本差异但缺少"本周损耗金额、损耗TOP3食材、改善措施记录与效果追踪"
- **顾客投诉/差评处理** — 本店投诉清单、处理状态、重复投诉预警
- **改善行动模板库** — 针对常见问题（如毛利率低、复购率低、人效低）提供可执行的改善模板，店长一键认领
- **每日经营复盘** — 班次结束后的快速复盘模板（今日亮点/问题/明日重点）
- **本店竞争分析** — 周边竞品价格、客流对比

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## 三、按目标优先级排序的建议

### 提升利润（最高优先级）

1. **营销ROI追踪** — 总部需要知道每元优惠带来多少增量利润，当前完全是盲区
2. **菜单工程行动清单** — 将现有矩阵转化为"提价/降本/淘汰"的具体行动
3. **现金流分析** — 老板需要看到资金链全貌
4. **库存周转与损耗趋势** — 减少库存积压和损耗是直接的利润提升点
5. **菜品关联销售分析** — 套餐设计优化可提升客单价

### 提升效率（高优先级）

1. **SOP执行率监控** — 标准化是效率的基础
2. **区域间对比排名** — 找出最佳实践并推广
3. **每日销售目标分解** — 店长需要日颗粒度的目标管理
4. **改善行动模板库** — 减少店长"不知道做什么"的时间
5. **辖区巡检计划自动生成** — 区域经理的时间优化

### 提升复购率（高优先级）

1. **会员生命周期管理(LTV)** — 从"有复购率数据"到"有会员运营策略"
2. **复购驱动因子分析** — 哪些行为真正驱动复购
3. **会员分层运营** — 沉睡会员唤醒、高价值会员维护
4. **顾客满意度/口碑监控** — 评分直接影响复购
5. **本店会员活跃度面板** — 店长需要看到本店会员的实时状态

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## 四、建议实施路线图

### 第一批（快速见效，1-2周）

| 序号 | 功能 | 受益角色 | 数据来源 | 复杂度 |
|------|------|----------|----------|--------|
| 1 | 营销活动ROI追踪 | 总部/老板 | 现有平台数据+活动列表 | 中 |
| 2 | 菜单工程行动清单 | 总部 | 现有菜单工程矩阵数据 | 低 |
| 3 | 会员分层与LTV | 总部 | 现有会员数据扩展 | 中 |
| 4 | 每日销售目标分解 | 店长 | 现有日度数据 | 低 |
| 5 | 区域间对比排名 | 区域/总部 | 现有门店数据聚合 | 低 |

### 第二批（中期推进，2-4周）

| 序号 | 功能 | 受益角色 | 数据来源 | 复杂度 |
|------|------|----------|----------|--------|
| 6 | 现金流分析 | 老板 | 需新增应收应付数据 | 高 |
| 7 | 库存周转与损耗趋势 | 总部 | 现有库存数据扩展 | 中 |
| 8 | 改善行动模板库 | 店长/区域 | 需新建模板库 | 中 |
| 9 | 复购驱动因子分析 | 总部 | 会员消费明细关联 | 高 |
| 10 | 本店会员活跃度面板 | 店长 | 现有会员数据扩展 | 中 |

### 第三批（长期建设，1-2月）

| 序号 | 功能 | 受益角色 | 数据来源 | 复杂度 |
|------|------|----------|----------|--------|
| 11 | 品牌口碑监控 | 老板/总部 | 需接入评价平台API | 高 |
| 12 | 门店生命周期分析 | 老板/总部 | 历史数据建模 | 高 |
| 13 | SOP执行率监控 | 总部/区域 | 需新建检查录入系统 | 高 |
| 14 | 员工绩效与激励 | 店长 | 需接入考勤/绩效数据 | 高 |
| 15 | 竞争对标分析 | 老板/区域 | 需外部数据源 | 高 |

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## 五、现有数据支撑能力评估

> 基于数据库实际表结构和行数验证（2026-08-02）

### 有数据支撑的表/物化视图

| 表名 | 行数 | 说明 |
|------|------|------|
| `analytics.bill_fact` | 1,669,925 | 账单事实表，含会员ID、收银员、服务员、班次、营销方案、各平台收入/佣金等47个字段 |
| `public.dish_sales_details` | 5,553,314 | 菜品明细，含菜品名、分类、数量、金额、门店、账单号 |
| `public.bill_records` | 1,669,928 | 原始账单记录，199列（c001-c196），含餐段/区域/桌型/各品类金额/平台收入/优惠/时间戳 |
| `public.distribution_detail_records` | 325,906 | 配送明细记录 |
| `public.salary_detail_records` | 3,596 | 薪资明细，含员工编码、岗位、组织层级、绩效评分、出勤、加班费等 |
| `public.attendance_records` | 3,556 | 考勤记录，含员工编码、岗位、部门、每日打卡 |
| `analytics.fact_inventory_snapshot` | 54,842 | 库存快照，含期初/采购/消耗/期末/报损/调拨 |
| `analytics.mv_inventory_cost_classified_monthly` | 41,866 | 库存成本分类 |
| `analytics.dim_material` | 6,777 | 原料主数据 |
| `analytics.dim_supplier` | 198 | 供应商主数据 |
| `analytics.dim_store` | 91 | 门店主数据，含区域/业态/面积/座位数（但大部分面积/座位/开业日期为空） |
| `analytics.dim_calendar` | 365 | 日历主数据，含周末/节假日标记 |
| `analytics.mv_store_risk_rating_monthly` | 91 | 门店风险评级 |
| `analytics.mv_store_operating_expense_monthly` | 89 | 门店运营费用（含工资/租金/水电/配送佣金等34字段） |
| `analytics.mv_store_deep_diagnosis_monthly` | 91 | 门店深度诊断（38字段，含搭售率/套餐占比/成本差异等） |
| `analytics.mv_store_action_priority_deep_monthly` | 91 | 门店行动优先级 |
| `analytics.mv_store_member_opportunity_monthly` | 91 | 会员机会（含会员占比/转化场景/收入提升空间） |
| `analytics.mv_store_repeat_summary_monthly` | 89 | 复购汇总（含识别会员数/复购会员数/复购率/复购收入占比） |
| `analytics.mv_dish_sku_summary_monthly` | 1,745 | 菜品SKU月度汇总 |
| `analytics.mv_dish_sku_abc_monthly` | 1,745 | 菜品ABC分类 |
| `analytics.mv_dish_pair_summary_monthly` | 86,836 | 菜品搭配分析 |
| `analytics.store_task` | 138 | 门店整改任务 |
| `analytics.standardized_practice` | 3 | 标准化经验 |
| `analytics.indicator_dictionary` | 26 | 指标字典 |

### 空表（已定义但无数据）

| 表名 | 说明 | 影响 |
|------|------|------|
| `analytics.dim_member` | 会员主数据（含注册渠道/等级/状态/总消费） | 无法做会员LTV/分层分析 |
| `analytics.dim_employee` | 员工主数据（含入职/离职/岗位/门店） | 无法做人才流动分析 |
| `analytics.dim_promotion` | 活动主数据（含预算/承担方/目标客群） | 无法做营销ROI追踪 |
| `analytics.dim_sku` | SKU主数据（含编码/分类/状态/标签） | 无法做新品追踪 |
| `analytics.dim_channel` | 渠道主数据 | 渠道分析依赖bill_fact已有字段 |
| `analytics.fact_promotion_usage` | 优惠使用事实表 | 无法做活动级别ROI |
| `analytics.fact_employee_shift` | 员工排班事实表 | 智能排班页使用的是salary/attendance原始表 |
| `analytics.fact_customer_contact` | 会员触达事实表 | 无法做唤醒率/转化率分析 |
| `analytics.fact_waste` | 报损事实表 | 无法做损耗趋势分析 |
| `analytics.fact_purchase_receipt` | 采购收货事实表 | 无法做采购分析 |
| `analytics.fact_recipe_bom` | BOM配方事实表 | BOM分析使用其他数据源 |
| `analytics.fact_bill` / `fact_bill_item` | 规范事实表 | 实际使用bill_fact和dish_sales_details |
| `analytics.fact_payment` | 支付事实表 | 支付数据在bill_fact中已有 |
| `analytics.fact_platform_order` | 平台订单损益表 | 平台数据在bill_fact中已有 |
| `analytics.task_weekly_check` | 周度检查记录 | 周巡检功能无数据 |
| `analytics.task_monthly_review` | 月度验收记录 | 月度验收功能无数据 |
| `analytics.store_grade_change` | 门店升降级日志 | 升降级追踪无数据 |
| `analytics.indicator_dictionary` | 指标字典（26条） | 有少量数据 |

### bill_fact 关键字段数据覆盖率

| 字段 | 非空数量 | 覆盖率 | 说明 |
|------|----------|--------|------|
| `member_id` | 231,438 | 13.9% | 8.3万独立会员，可做会员分析 |
| `member_level` | 231,438 | 13.9% | 等级为数字1-7及LV6/LV7等，需标准化 |
| `cashier` | ~970K | ~58% | 583个独立收银员 |
| `waiter` | ~980K | ~59% | 591个独立服务员 |
| `marketing_plan` | 53,208 | 3.2% | 31种营销方案（会员价/各种折扣） |
| `shift_name` | ~1.67M | ~100% | 4种班次 |
| `opened_at` / `closed_at` | ~1.67M | ~100% | 可计算用餐时长 |
| 各平台收入字段 | ~1.67M | ~100% | 美团/淘宝/京东/现金/支付宝/微信等 |

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## 六、逐项数据支撑评估

### ✅ 有数据支撑，可直接实现

| 建议功能 | 数据来源 | 说明 |
|----------|----------|------|
| **菜单工程行动清单** | `mv_dish_sku_abc_monthly` (1,745行) | 已有ABC分类和明星/引流/潜力/淘汰象限，可直接生成行动清单 |
| **菜品关联销售分析** | `mv_dish_pair_summary_monthly` (86,836行) | 已有菜品搭配数据，可直接用于套餐设计 |
| **每日销售目标分解** | `bill_fact` (167万行) | 有opened_at/closed_at/meal_period，可按日/餐段聚合历史均值设定目标 |
| **区域间对比排名** | `dim_store` (91行，含region) + `mv_store_risk_rating_monthly` | 91家门店分布在12个区，可按区域聚合对比 |
| **区域KPI达成预测** | `bill_fact` 日度数据 | 可基于当月已过天数的日均收入预测月末达成率 |
| **本店会员活跃度面板** | `bill_fact.member_id` (8.3万独立会员) | 可按门店+会员ID聚合，计算活跃/沉睡/新增 |
| **复购驱动因子分析** | `bill_fact` (member_id + marketing_plan + dish_sales_details) | 可关联会员消费频次与品类/活动/优惠的关联 |
| **员工绩效与激励** | `salary_detail_records` (3,596行) + `attendance_records` (3,556行) | 有员工编码/岗位/绩效评分/出勤/加班费，可做个人绩效分析 |
| **食材损耗改善追踪** | `fact_inventory_snapshot` (54,842行) | 有waste_quantity/waste_amount，可追踪损耗趋势 |
| **库存周转与损耗趋势** | `fact_inventory_snapshot` + `mv_inventory_cost_classified_monthly` | 有opening/ending/purchase/consumption，可算周转率 |
| **营销活动ROI追踪（基础版）** | `bill_fact.marketing_plan` (31种方案，53,208笔) | 可对比有/无营销方案时的客单价、利润率差异 |
| **改善行动模板库** | `store_task` (138行) + `standardized_practice` (3行) | 已有任务模板和经验库基础，可扩展 |
| **辖区巡检计划生成** | `mv_store_risk_rating_monthly` (91行) | 有risk_level可按风险排序生成巡检计划 |
| **每日经营复盘** | `bill_fact` 日度数据 | 可自动生成每日亮点/异常/对比 |

### ⚠️ 部分支撑，需补充数据或建模

| 建议功能 | 现有数据 | 缺失部分 |
|----------|----------|----------|
| **会员LTV/分层运营** | `bill_fact.member_id` (8.3万会员) + `member_level` | `dim_member` 空表，需从bill_fact聚合填充；缺少会员注册日期、状态（活跃/沉睡/流失）需计算 |
| **营销活动ROI追踪（完整版）** | `bill_fact.marketing_plan` (31种) | `dim_promotion` 空表，缺少活动预算、平台/公司/门店承担比例、目标客群；需手动录入活动元数据 |
| **门店生命周期分析** | `bill_fact` 有多月数据 + `dim_store.open_date`（大部分为空） | `dim_store` 的 `open_date` 大部分为空，需补充开业日期才能做爬坡曲线 |
| **区域人才流动** | `salary_detail_records` (3,326员工) + `attendance_records` | 有员工编码和岗位，但 `dim_employee` 空表，缺少入职/离职日期；需从薪资表的hire_date/leave_date提取 |
| **区域营销效果对比** | `bill_fact.marketing_plan` + `dim_store.region` | 可按区域聚合营销效果，但活动维度元数据缺失 |

### ❌ 无数据支撑，需新建数据源

| 建议功能 | 缺失数据 | 获取方式 |
|----------|----------|----------|
| **现金流分析** | 应收应付、供应商账期、租金支付周期 | 需接入财务系统数据 |
| **品牌/口碑监控** | 门店评分、差评率、NPS | 需接入美团/大众点评评价API |
| **SOP执行率** | 出餐时间达标率、卫生检查结果、服务标准执行 | 需新建检查录入系统 |
| **顾客满意度/投诉分析** | 投诉记录、处理时效、满意度评分 | 需接入客服系统或新建录入 |
| **食品安全/卫生** | 检查通过率、问题分布、整改跟踪 | 需新建检查录入系统 |
| **新品上市追踪** | 新品标记、上市日期、cannibalization基线 | `dim_sku` 空表，需补充SKU状态和上市日期 |
| **竞争对标分析** | 周边竞品价格、商圈客流 | 需外部数据源（爬虫或第三方API） |
| **培训效果评估** | 培训记录、培训前后指标对比 | 需接入培训系统或新建录入 |
| **本店竞争分析** | 周边竞品价格、客流 | 同上，需外部数据 |

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## 七、修订后的实施路线图

基于数据支撑评估，调整实施顺序和可行性：

### 第一批：数据完备，可立即启动（1-2周）

| 序号 | 功能 | 数据支撑 | 实现方式 |
|------|------|----------|----------|
| 1 | 菜单工程行动清单 | ✅ `mv_dish_sku_abc_monthly` | 基于现有ABC+象限分类生成行动建议 |
| 2 | 菜品关联销售分析 | ✅ `mv_dish_pair_summary_monthly` | 展示搭配排行，推荐套餐组合 |
| 3 | 每日销售目标分解 | ✅ `bill_fact` 日度数据 | 按历史均值/餐段分解月度目标 |
| 4 | 区域间对比排名 | ✅ `dim_store.region` + 各mv | 按区域聚合现有指标 |
| 5 | 区域KPI达成预测 | ✅ `bill_fact` 当月数据 | 基于日均外推月末达成率 |
| 6 | 本店会员活跃度面板 | ✅ `bill_fact.member_id` | 按门店聚合会员活跃/沉睡/新增 |
| 7 | 改善行动模板库 | ✅ `store_task` + `standardized_practice` | 扩展现有模板库 |
| 8 | 辖区巡检计划生成 | ✅ `mv_store_risk_rating_monthly` | 按风险排序生成巡检优先级 |

### 第二批：需少量数据补录或建模（2-4周）

| 序号 | 功能 | 需补录数据 | 实现方式 |
|------|------|------------|----------|
| 9 | 会员LTV与分层 | 从bill_fact聚合填充dim_member | 编写ETL从bill_fact计算会员首次/末次消费、总消费、状态 |
| 10 | 营销活动ROI（基础版） | 从bill_fact.marketing_plan对比 | 对比有/无营销方案的客单价、毛利率差异 |
| 11 | 复购驱动因子分析 | 关联member_id + 品类 + 活动 | 多维度交叉分析复购驱动因素 |
| 12 | 员工绩效与激励 | salary + attendance已有数据 | 按员工聚合绩效评分、出勤、销售额关联 |
| 13 | 库存周转与损耗趋势 | fact_inventory_snapshot已有 | 计算周转天数、损耗率月度趋势 |
| 14 | 食材损耗改善追踪 | fact_inventory_snapshot.waste_* | 按门店/原料追踪损耗TOP和改善趋势 |
| 15 | 每日经营复盘 | bill_fact日度数据 | 自动生成每日亮点/异常/对比模板 |

### 第三批：需补录主数据（1-2月）

| 序号 | 功能 | 需补录数据 | 实现方式 |
|------|------|------------|----------|
| 16 | 门店生命周期分析 | dim_store.open_date（大部分为空） | 需人工补录91家店开业日期 |
| 17 | 营销活动ROI（完整版） | dim_promotion（空表） | 需录入活动预算、承担方、目标客群 |
| 18 | 区域人才流动 | dim_employee（空表） | 从salary表hire_date/leave_date提取 |

### 第四批：需新建数据源（长期）

| 序号 | 功能 | 需新建数据源 | 获取方式 |
|------|------|-------------|----------|
| 19 | 现金流分析 | 应收应付/账期数据 | 接入财务系统 |
| 20 | 品牌/口碑监控 | 评分/差评/NPS | 接入评价平台API |
| 21 | 顾客满意度/投诉 | 投诉记录 | 接入客服系统或新建录入 |
| 22 | SOP执行率 | 检查记录 | 新建检查录入系统 |
| 23 | 食品安全/卫生 | 检查记录 | 新建检查录入系统 |
| 24 | 新品上市追踪 | dim_sku补录 | 补充SKU状态和上市日期 |
| 25 | 竞争对标分析 | 竞品价格/客流 | 外部数据源 |
| 26 | 培训效果评估 | 培训记录 | 接入培训系统 |