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freedakgmail a1a8b7ee5e feat: 连锁餐饮数字本体与AI经营智脑 - 新增分析页面、ETL脚本、总结文档

2026-08-02 10:54:48 +08:00

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连锁餐饮行业数字本体与 AI 经营智脑 — 全景总结

日期：2026-08-02 覆盖范围：老板 · 总部 · 区域 · 店长四级经营管理全链路核心目标：看清企业现在，掌控经营未来

一、系统定位与核心理念

1.1 一句话定位

基于 91 家门店、167 万账单、555 万菜品明细、5.5 万库存记录的真实数据，构建从"数据发现问题 → 自动分级 → 生成任务 → 现场执行 → 周度检查 → 月度验收 → 有效经验标准化"的全闭环数字化经营体系。

1.2 核心理念

原则	说明
营业额不是利润	追求可控经营利润，而非单纯营收规模
同类对标	门店必须按业态、规模、场景分组比较
一店一策	每店每月最多抓两个核心问题
数据先行	数据异常先修口径，再追经营责任
闭环管理	每个指标落到责任人、动作、截止日、验收结果
标杆拆项复制	经验拆成模块试点，不整店照搬

1.3 北极星指标

可控经营利润 = 实收 − 实际食材成本 − 平台佣金 − 公司承担优惠 − 门店可控人工 − 可控损耗

当前因缺少完整人工、租金、能耗和活动承担方数据，暂用"经营质量指标组"替代，已实现门店贡献利润估算。

二、技术架构

2.1 整体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    前端 (React 18 + TypeScript)          │
│  老板驾驶舱 / 总部驾驶舱 / 区域经理 / 店长工作台 / 专业分析  │
│              TailwindCSS + Recharts + shadcn/ui          │
│  部署：dm.all8ai.top (Nginx 静态文件)                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  后端 API (Node.js + Express)             │
│              TypeScript + PostgreSQL 驱动                  │
│  本地运行 localhost:3333 → SSH 隧道 → 服务器 13333         │
│  8 个路由模块 · 120+ API 端点                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│               数据层 (PostgreSQL 15)                      │
│  原始层 → 标准层 → 事实层 → 汇总层 → 应用层                │
│  bill_query @ localhost:5432                              │
│  3 张原始表 · 20+ 维度/事实表 · 50+ 视图/物化视图           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 技术栈

层	技术	说明
前端框架	React 18 + TypeScript + Vite	组件化、类型安全、热重载
UI 组件	TailwindCSS + 自研组件库	MetricCard / FilterableTable / CollapsibleSection / MonthPicker / KPISection / SearchSelect / StoreMap
图表	Recharts	BarChart / LineChart / PieChart / ScatterChart / RadarChart / ComposedChart
路由	React Router v6	34 个页面路由
状态管理	TanStack Query (React Query)	服务端状态管理，缓存/刷新
后端	Node.js + Express + TypeScript	RESTful API，JWT 认证
数据库	PostgreSQL 15 (Homebrew)	5 层数据架构
部署	Nginx + SSH 反向隧道	前端静态部署，后端隧道穿透

2.3 角色权限体系

角色	代码	可见菜单	登录账号
总部管理员	`hq`	全部页面	总部管理员 / 123
商品部	`dept`	全部页面	商品部 / 123
区域经理	`regional`	总部驾驶舱、区域经理、店长、任务、验收、指标	区域经理 / 123
店长	`store`	总部驾驶舱、店长工作台、任务、验收、指标	潘家园店长 / 123

三、数字本体 — 数据资产全景

3.1 原始数据层

表名	行数	说明
`public.bill_records`	1,669,928	原始账单，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.dish_sales_details`	5,553,314	菜品销售明细，含菜品名/分类/数量/金额/门店/账单号
`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
`public.attendance_records`	3,556	考勤记录，含员工编码/岗位/部门/每日打卡

3.2 标准主数据层（维度表）

表名	行数	状态	说明
`analytics.dim_store`	91	✅ 有数据	门店主数据，含区域/业态/面积/座位数（部分为空）
`analytics.dim_material`	6,777	✅ 有数据	原料主数据
`analytics.dim_supplier`	198	✅ 有数据	供应商主数据
`analytics.dim_calendar`	365	✅ 有数据	日历主数据，含周末/节假日标记
`analytics.dim_member`	83,101	✅ 已填充	会员主数据（ETL 从 bill_fact 聚合，含等级/状态/标签）
`analytics.dim_employee`	3,326	✅ 已填充	员工主数据（ETL 从 salary 聚合，含标准化岗位/入职离职日期）
`analytics.dim_promotion`	0	❌ 空表	活动主数据（需人工录入 31 种营销方案元数据）
`analytics.dim_sku`	1,745	✅ 已填充	SKU 主数据（ETL 从 dish_sales_details 聚合，含 ABC 分类/编码）
`analytics.dim_channel`	11	✅ 已填充	渠道主数据（11 渠道：堂食/美团/淘宝/京东/抖音/支付宝/微信/现金/银联/挂账）

3.3 事实数据层

表名	行数	说明
`analytics.bill_fact`	1,669,975	账单事实表，47 个字段，含会员ID/收银员/服务员/班次/营销方案/各平台收入/佣金
`analytics.fact_inventory_snapshot`	54,842	库存快照，含期初/采购/消耗/期末/报损/调拨
`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
`analytics.dim_store_target`	182	门店月度目标（91 店 × 2 月）
`analytics.task_template`	7	任务模板
`analytics.store_monthly_action_plan`	91	门店月度行动计划
`analytics.category_summary`	58	品类汇总
`analytics.discount_summary`	45	折扣汇总
`analytics.practice_replication`	0	经验试点复制（空表）
`analytics.store_grade_change`	0	门店等级变动（空表）
`analytics.task_weekly_check`	0	周度检查记录表（空表，数据通过视图计算）
`analytics.task_monthly_review`	0	月度验收记录表（空表，数据通过视图计算）
`analytics.store_task_log`	0	任务操作日志（空表）

3.4 汇总层（物化视图，29 个）

物化视图	行数	说明
`mv_store_risk_rating_monthly`	91	门店风险评级（红/黄/绿）
`mv_store_risk_rating`	91	门店风险评级（非月份版）
`mv_store_operating_expense_monthly`	89	门店运营费用（34 字段，含工资/租金/水电/配送佣金）
`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）
`mv_store_action_priority_deep_monthly`	91	门店行动优先级
`mv_store_action_priority_deep_april`	91	门店行动优先级（四月版）
`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）
`mv_store_repeat_summary_monthly`	89	复购汇总（含识别会员数/复购率/复购收入占比）
`mv_store_scorecard`	91	门店记分卡
`mv_store_benchmark_composite_monthly`	59	门店综合标杆
`mv_store_benchmark_composite`	59	门店综合标杆（非月份版）
`mv_store_platform_economics_monthly`	91	平台经济性
`mv_store_theoretical_actual_cost_monthly`	89	理论 vs 实际成本对比
`mv_store_theoretical_actual_cost_april`	89	理论 vs 实际成本（四月版）
`mv_store_area_efficiency_monthly`	91	人效坪效
`mv_store_category_mix_monthly`	91	门店品类结构
`mv_dish_sku_summary_monthly`	1,745	菜品 SKU 月度汇总
`mv_dish_sku_abc_monthly`	1,745	菜品 ABC 分类
`mv_dish_pair_summary_monthly`	86,836	菜品搭配分析
`mv_dish_basket_monthly`	1,669,580	购物篮分析（逐账单）
`mv_dish_store_summary_monthly`	91	门店菜品汇总
`mv_inventory_cost_classified_monthly`	41,866	库存成本分类
`mv_overview_monthly`	1	公司月度概览
`mv_overview_daily`	30	公司日度概览
`mv_region_summary`	12	区域汇总
`mv_store_site_profile_monthly`	91	门店选址画像
`mv_site_segment_benchmark_monthly`	17	分段基准（场景×面积）
`mv_store_site_replication_monthly`	81	复制评分
`mv_store_overlap_risk_monthly`	143	重叠风险（门店两两配对）
`mv_district_site_benchmark_monthly`	12	区域基准（12 区域）
`mv_loop_health`	1	闭环健康度

3.5 分析视图层（72 个视图）

经营概览类

视图	行数	说明
`v_overview_daily`	30	公司日度概览
`v_store_daily`	2,677	门店日度明细
`v_channel_daily`	30	渠道日度汇总
`v_meal_period_daily`	150	餐段日度汇总
`v_hourly_summary`	24	小时维度汇总
`v_weekday_summary`	7	星期维度汇总
`v_region_summary`	13	区域汇总

门店评估类

视图	行数	说明
`v_store_scorecard`	91	门店记分卡
`v_store_risk_rating`	91	门店风险评级
`v_store_member_opportunity`	91	门店会员机会
`v_store_repeat_summary_monthly`	89	门店复购汇总
`v_store_benchmark_composite`	59	门店综合标杆
`v_store_meal_opportunity`	434	门店餐段机会
`v_store_daily_card`	90	门店每日经营卡
`v_store_monthly_followup`	91	门店月度跟进
`v_store_operating_expense_monthly`	89	门店运营费用
`v_store_area_efficiency_april`	91	门店人效坪效
`v_store_deep_diagnosis_april`	91	门店深度诊断
`v_store_action_priority_deep_april`	91	门店行动优先级
`v_store_location_operating`	91	门店选址经营数据
`v_store_theoretical_actual_cost_april`	89	门店理论 vs 实际成本

会员分析类

视图	行数	说明
`v_member_comparison`	2	会员 vs 非会员对比
`v_member_monthly_activity`	83,101	会员月度活跃度
`v_store_member_monthly_activity`	90,569	门店会员月度活跃度
`v_member_level_mapping`	89	会员等级标准化映射
`v_dish_member_repeat_april`	1,164	菜品会员复购分析

菜品与成本类

视图	行数	说明
`v_dish_sku_abc_april`	1,745	菜品 ABC 分类
`v_dish_cost_analysis_latest_summary`	788	菜品成本分析汇总
`v_dish_cost_analysis_latest_dish_rollup`	765	菜品成本上卷
`v_dish_cost_analysis_latest_material_detail`	3,568	菜品原料成本明细
`v_cost_linkage_summary_latest`	1	成本关联汇总
`v_inventory_cost_operating`	41,866	库存成本运营视图
`v_inventory_cost_unit_summary`	121	库存成本单位汇总
`v_c_sku_governance_april`	1,624	SKU 治理

配送与中央厨房类

视图	行数	说明
`v_distribution_detail`	325,922	配送明细
`v_distribution_store_monthly`	105	配送门店月度汇总
`v_central_kitchen_material_allocation`	4,842	中央厨房物料分配
`v_central_kitchen_material_reconciliation`	3,329	中央厨房物料对账
`v_central_kitchen_material_difference_pool`	28	中央厨房物料差异池
`v_central_kitchen_product_full_cost`	157	中央厨房产品全成本

风险与异常类

视图	行数	说明
`v_anomaly_bills`	28,621	异常账单明细
`v_anomaly_summary`	5	异常汇总
`v_cashier_risk`	583	收银员风险
`v_zero_received_store_summary`	177	零实收门店汇总
`v_zero_received_detail`	49,236	零实收明细

选址分析类

视图	行数	说明
`v_store_nearest_neighbor_april`	90	门店最近邻分析
`v_store_spatial_pairs_april`	4,005	门店空间配对

营销与数据质量类

视图	行数	说明
`v_marketing_plan_summary`	31	营销方案汇总
`v_data_quality_check`	1	数据质量检查
`v_operating_expense_data_quality`	1	费用数据质量
`v_distribution_data_quality`	—	配送数据质量
`v_store_location_data_quality`	—	门店选址数据质量

任务闭环类

视图	行数	说明
`v_task_weekly_check`	0	周度检查（空，待任务执行后产生数据）
`v_task_monthly_review`	0	月度验收（空，待任务执行后产生数据）
`v_loop_health`	1	闭环健康度

标准化映射类

视图	行数	说明
`v_member_level_mapping`	89	会员等级标准化映射
`v_position_mapping`	262	岗位标准化映射

3.6 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
`member_level`	231,438	13.9%	等级 1-7 及 LV6/LV7
`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
`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

四、AI 经营智脑 — 已实现功能全景

4.1 页面与功能清单（34 个页面）

经营总览（4 页）

页面	路由	核心功能
老板驾驶舱	`/boss`	利润瀑布图、利润机会池（6 类机会量化）、门店营收/利润排名、风险态势分布、P0/P1 门店实收覆盖、日度趋势、费用结构
总部驾驶舱	`/`	公司概览指标卡、日度趋势、同比/环比、门店风险分级分布、经营象限散点图、平台成本率分布、P0/P1 门店覆盖、闭环健康度、12 月趋势
态势感知	`/situational-awareness`	门店健康度综合评分（8 维雷达）、自动化阈值预警（红/橙/黄三级）、跨模块关联分析（客流-人力匹配度）、趋势预测（客流 P85 分位）
银行授信	`/bank`	银行授信报告，营收/利润/费用/风险全维度展示

角色工作台（5 页）

页面	路由	核心功能
区域经理	`/regional`	门店红黄绿列表、P0/P1 门店管理、周度检查记录、同类门店基准对比、区域汇总、周巡检填写
区域对比	`/region-comparison`	12 个区域营收/成本率/费用率/复购率横向对比、KPI 达成预测（基于当月日均外推月末达成率）
店长工作台	`/store`	门店选择、经营概览（健康度评分 8 维雷达）、日度趋势、月度指标对比、餐段/品类/成本/会员/异常 6 个 Tab、核心 SKU 备货、任务执行、每日经营卡
任务管理	`/tasks`	任务列表（P0/P1/P2 分级）、任务创建、状态更新、过程证据、验收
月度验收	`/monthly-review`	月度复盘（完成率、活动清单、SKU 治理、指标有效性）

收入分析（4 页）

页面	路由	核心功能
营收分析	`/revenue`	日度营收汇总、渠道收入结构（9 渠道）、餐段收入分布、门店营收排名
平台优惠	`/platform`	三平台（美团/淘宝/京东）经济性、折扣/佣金/合并加权成本率、营销方案效果
会员复购	`/member`	会员 vs 非会员对比、复购率、复购频次、门店差异
会员 LTV	`/member-ltv`	会员生命周期价值、等级分布、活跃/沉睡/流失分层、消费次数分布

成本与费用（8 页）

页面	路由	核心功能
菜品成本	`/cost-analysis`	10 Tab：成本总览、菜品盈利、原料差异、BOM 配方、供应链精简、包装耗材、数据质量、门店成本、可视化探索、调整管理
成本库存	`/cost`	理论 vs 实际成本对比、分类成本对标、库存效率
库存周转	`/inventory-turnover`	周转天数、损耗 TOP10、门店对比
中央厨房	`/central-kitchen`	中央厨房生产分析
配送对账	`/distribution-reconciliation`	配送明细对账
BOM 穿透	`/bom-penetration`	BOM 层级穿透分析
生产要货	`/production-plan`	生产计划与要货管理
门店费用	`/store-expense`	10 Tab：费用总览、门店费用率排名、门店贡献利润、房租租约风险、外卖佣金、人效坪效、固定/变动费用拆分、盈亏平衡、亏损门店诊断、关停/续租/改造评估

运营分析（5 页）

页面	路由	核心功能
商品 SKU	`/sku`	ABC 分类、长尾治理、可展开详情、搭售分析
菜单工程	`/menu-engineering`	ABC + 象限分类自动生成行动清单（保留并推广/优化提升/降本或提价/考虑淘汰）
时间分析	`/time`	星期规律、小时规律
智能排班	`/smart-scheduling`	8 Tab：客流热力图、排班匹配度、人效对标、排班建议、考勤预警、员工分析、总体智能分析、人员招聘/解聘预测
员工绩效	`/employee-performance`	岗位分布、薪资绩效、出勤率、在职/离职状态

风险与选址（2 页）

页面	路由	核心功能
风险内控	`/risk`	异常账单（分页）、零实收归因、收银员风险
门店选址	`/site-selection`	4 Tab：分段基准（场景×面积）、复制评分、重叠风险、区域基准；含门店地图可视化

系统管理（3 页）

页面	路由	核心功能
数据质量	`/data-quality`	账单/菜品/库存数据质量检查
指标字典	`/indicators`	26 个指标的定义、公式、数据来源、阈值管理
本体标准	`/ontology`	维度表/事实表/枚举表浏览、指标字典管理

4.2 后端 API 端点清单（120+）

路由模块	挂载路径	端点数	主要功能
`data.ts`	`/api`	40+	概览、门店、成本、平台、会员、SKU、风险、营销、标杆、时间、渠道、选址、利润瀑布、同比环比
`tasks.ts`	`/api/tasks`	25+	任务 CRUD、自动生成、周度检查、月度验收、标杆经验、指标字典、闭环健康度、本体标准、月度复盘
`cost-analysis.ts`	`/api/cost-analysis`	25+	成本总览、菜品盈利、原料差异、BOM、供应链、包装、数据质量、门店成本、散点图、调整管理
`store-expense.ts`	`/api/store-expense`	12+	费用总览、排名、贡献利润、房租风险、佣金、人效坪效、固定变动拆分、盈亏平衡、亏损诊断、关停评估
`smart-scheduling.ts`	`/api/smart-scheduling`	15+	客流热力图、排班匹配度、人效对标、排班建议、考勤预警、员工分析、总体分析、招聘预测
`situational-awareness.ts`	`/api/situational-awareness`	4	健康度评分、自动化预警、关联分析、趋势预测
`analytics-enhanced.ts`	`/api/analytics-enhanced`	12+	会员 LTV、菜单工程行动、菜品搭配推荐、区域对比、KPI 预测、每日销售目标、门店会员活跃度、员工绩效、库存周转、营销 ROI、巡检计划、统一 KPI
`auth.ts`	`/api/auth`	1	JWT 登录认证

4.3 AI 智能分析能力清单

能力	实现方式	数据来源
门店健康度评分	8 维度加权评分（营收/成本/毛利/风险/复购/会员/任务/客单），雷达图展示	`mv_store_risk_rating_monthly` + `mv_store_deep_diagnosis_monthly`
自动化预警	阈值引擎，营收/成本/人力/平台/任务 5 类指标自动触发红/橙/黄三级预警	多物化视图联合查询
门店问题分级	P0/P1/P2/P3 四级自动分级，基于问题数量和严重程度	`mv_store_action_priority_deep_monthly`
任务自动生成	存储函数 `f_generate_store_tasks`，基于门店指标偏差自动生成整改任务	`bill_fact` + 各物化视图
利润瀑布分析	实收 → 食材成本 → 人工 → 房租 → 水电 → 宿舍 → 外卖佣金 → 其他费用 → 门店贡献利润	`mv_store_operating_expense_monthly`
利润机会池	6 类机会量化（平台费率优化/成本差异缩小/优惠率压降/复购率提升/客单价提升/人效提升），含置信度和责任人	多维交叉计算
菜单工程矩阵	ABC 分类 × 象限分析 → 自动生成"保留并推广/优化提升/降本或提价/考虑淘汰"行动清单	`mv_dish_sku_abc_monthly`
菜品搭配推荐	购物篮关联分析，86,836 条搭配数据，支持套餐设计	`mv_dish_pair_summary_monthly`
区域 KPI 预测	基于当月已过天数日均收入外推月末达成率	`bill_fact` 日度数据
客流预测	基于历史 4 周小时数据，按工作日/周末 + 小时维度计算 P85 分位	`bill_fact` + `dim_calendar`
排班建议	基于历史客流规律，分岗位生成时段人员配置建议	`bill_fact` + `attendance_records`
招聘/解聘预测	规则引擎，基于人效、客流、在岗人数匹配度生成人员调整建议	`salary_detail_records` + `attendance_records`
亏损门店诊断	自动分析亏损原因（高租金/低营收/高人工/高佣金）并给出建议	`mv_store_operating_expense_monthly`
关停/续租/改造评估	量化评估止损金额 vs 迁址成本，给出行动建议	`mv_store_operating_expense_monthly`
门店选址评分	场景 × 面积分段基准、复制评分、重叠风险分析	`mv_store_site_*_monthly`
态势关联分析	客流-人力匹配度：每门店每小时"每人在岗产出账单数"	`bill_fact` + `attendance_records`
营销 ROI 基础版	对比有/无营销方案的客单价、毛利率差异	`bill_fact.marketing_plan`
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	`mv_store_risk_rating_monthly`

五、四级管理角色功能矩阵

5.1 老板（Boss）— 战略决策级

功能	页面	已实现	说明
利润瀑布图	老板驾驶舱	✅	实收到贡献利润的 9 步瀑布
利润机会池	老板驾驶舱	✅	6 类机会量化，可展开详情，含置信度和责任人
门店营收/利润排名	老板驾驶舱	✅	TOP5 / BOTTOM5 对比
风险态势分布	老板驾驶舱	✅	红黄绿三级 + 实收覆盖
P0/P1 门店管理	老板驾驶舱	✅	门店列表 + 实收覆盖
日度趋势	老板驾驶舱	✅	日度实收折线图
费用结构	老板驾驶舱	✅	费用构成饼图
门店贡献利润	门店费用页	✅	10 Tab 完整费用分析
盈亏平衡分析	门店费用页	✅	安全边际率计算
亏损门店诊断	门店费用页	✅	自动归因 + 建议
关停/续租评估	门店费用页	✅	量化止损 vs 迁址
银行授信报告	银行授信页	✅	全维度经营数据展示
同比/环比	总部驾驶舱	✅	月度同比、环比
12 月趋势	总部驾驶舱	✅	长期趋势折线
现金流分析	—	❌	需接入财务系统（应收应付/账期）
品牌/口碑监控	—	❌	需接入评价平台 API
投资回报预测	—	❌	需新建量化模型
竞争对标	—	❌	需外部数据源

5.2 总部管理（HQ）— 运营优化级

功能	页面	已实现	说明
公司概览指标	总部驾驶舱	✅	实收/账单/客单/成本率/平台费率/复购率
门店风险分级	总部驾驶舱	✅	91 家门店红黄绿
经营象限分析	总部驾驶舱	✅	散点图（日均实收 × 毛利率）
闭环健康度	总部驾驶舱	✅	任务生成率/执行率/检查率/验收率/推广率
营收分析	营收分析页	✅	渠道/餐段/门店排名
平台经济性	平台优惠页	✅	三平台合并加权成本率
会员复购	会员复购页	✅	复购率/频次/门店差异
会员 LTV 与分层	会员 LTV 页	✅	生命周期价值/等级/活跃度
菜品成本分析	菜品成本页	✅	10 Tab 全维度
菜单工程行动	菜单工程页	✅	ABC + 行动清单
SKU 治理	商品 SKU 页	✅	ABC/长尾/搭售
门店费用分析	门店费用页	✅	10 Tab 全维度
库存周转	库存周转页	✅	周转天数/损耗 TOP
时间分析	时间分析页	✅	星期/小时规律
智能排班	智能排班页	✅	8 Tab 完整排班
员工绩效	员工绩效页	✅	岗位/薪资/出勤
风险内控	风险内控页	✅	异常账单/零实收/收银员
态势感知	态势感知页	✅	健康度/预警/关联/预测
门店选址	门店选址页	✅	4 Tab + 地图
任务闭环	任务管理页	✅	自动生成/执行/验收/回滚
月度复盘	月度验收页	✅	完成率/活动/SKU/指标
标杆经验管理	任务管理页	✅	标准化经验 + 试点复制
指标字典管理	指标字典页	✅	26 指标定义/公式/阈值
本体标准	本体标准页	✅	维度/事实/枚举表浏览
数据质量监控	数据质量页	✅	账单/菜品/库存质量检查
营销 ROI 完整版	—	⚠️	基础版已有，缺活动预算/承担方数据
复购驱动因子	—	❌	需多维度交叉分析
新品上市追踪	—	❌	dim_sku 空表
SOP 执行率	—	❌	需新建检查录入系统
顾客满意度/投诉	—	❌	需接入客服系统
食品安全/卫生	—	❌	需新建检查录入系统

5.3 区域管理（Regional）— 辖区对比与赋能级

功能	页面	已实现	说明
门店红黄绿列表	区域经理页	✅	按风险等级筛选
P0/P1 门店管理	区域经理页	✅	优先级排序
周度检查	区域经理页	✅	连续不改善预警 + 巡检填写
同类门店基准	区域经理页	✅	标杆对比
区域汇总	区域经理页	✅	区域维度汇总
区域间对比排名	区域对比页	✅	12 区域营收/成本率/费用率/复购率
KPI 达成预测	区域对比页	✅	基于日均外推月末达成率
辖区巡检计划	后端 API	✅	按风险排序生成巡检优先级
区域最佳实践提炼	—	⚠️	标杆经验库有基础（3 条），需扩展
区域人才流动	—	❌	dim_employee 空表
区域营销效果对比	—	⚠️	可按区域聚合，但活动维度元数据缺失

5.4 店长（Store）— 日常经营抓手级

功能	页面	已实现	说明
经营概览	店长工作台	✅	健康度评分 8 维雷达
日度趋势	店长工作台	✅	日度实收折线
月度指标对比	店长工作台	✅	本月 vs 目标
餐段分析	店长工作台	✅	餐段收入/客单/占比
品类结构	店长工作台	✅	品类贡献/占比
成本分析	店长工作台	✅	理论 vs 实际
会员分析	店长工作台	✅	会员占比/复购
异常账单	店长工作台	✅	异常明细
核心 SKU 备货	店长工作台	✅	SKU 销量/搭售
每日经营卡	店长工作台	✅	6 模块异常检测
任务执行	店长工作台	✅	任务列表 + 执行 + 凭证
任务管理	任务管理页	✅	状态更新/过程证据
月度验收	月度验收页	✅	指标改善验证
每日销售目标	后端 API	✅	按历史均值/餐段分解
员工绩效与激励	员工绩效页	✅	岗位/薪资/出勤（总部视角）
本店会员活跃度	后端 API	✅	按门店聚合会员活跃/沉睡/新增
库存预警与补货	—	⚠️	有库存数据，缺自动预警
食材损耗改善追踪	库存周转页	✅	损耗 TOP + 门店对比
改善行动模板库	—	⚠️	store_task 有 138 条，可扩展
每日经营复盘	—	⚠️	每日经营卡已有，缺模板化复盘
顾客投诉/差评处理	—	❌	需接入客服系统
本店竞争分析	—	❌	需外部数据

六、管理闭环体系

6.1 日/周/月管理节奏

节奏	角色	动作	系统支撑
每日	店长	开店前 10 分钟查看昨日经营卡（6 模块），处理 3 个异常 + 3 项待办	每日经营卡 API + 任务自动生成
每日	店长	餐前备货检查、餐中出品监控、餐后核对待损	核心 SKU 备货 + 异常账单
每周	区域经理	60 分钟周会：10 分钟看结果 → 20 分钟 P0/P1 → 15 分钟专项 → 10 分钟标杆 → 5 分钟确认责任	周度检查 API + 区域汇总
每月	总部	经营会：利润桥、门店升降级、任务完成率、活动停改留、SKU 治理、会员、标杆推广	月度验收 API + 闭环健康度

6.2 任务闭环全流程

数据发现问题 → 自动分级(P0/P1/P2/P3) → 生成门店任务 → 现场执行 → 周度检查 → 月度验收 → 有效经验标准化
     ↓                ↓                      ↓             ↓           ↓            ↓              ↓
  120+ API       f_generate_          任务 CRUD      过程证据     连续不改善    指标改善     标杆经验库
  50+ 视图       store_tasks          状态更新       照片/文档     预警         验收标准     试点复制

6.3 闭环健康度指标

指标	说明	数据来源
任务生成率	自动生成任务覆盖问题门店的比例	`mv_loop_health`
门店执行率	任务按截止日完成的比例	`store_task`
周度检查率	区域经理完成周度检查的比例	`v_task_weekly_check`
月度验收率	月度验收完成的比例	`v_task_monthly_review`
经验推广率	标准化经验推广的比例	`standardized_practice`

6.4 门店问题分级标准

等级	定义	响应时间	典型问题
P0	数据失真、重大风险或四项以上综合问题	当日确认、7 天内形成方案	成本口径异常、重大账单异常、综合经营失控
P1	对利润或顾客持续产生明显影响	48 小时确认、当月整改	高成本、高优惠、低毛利、低复购
P2	单项指标偏弱但总体可控	一周内纳入计划	饮品搭售低、单餐段弱、库存略高
P3	正常波动或观察项	持续监控	一次性轻微偏离

七、已确认的关键经营发现

7.1 门店分层

层级	门店数	管理要求
P0-修复数据口径	6	先修数据，修复前不直接考核成本
P0-综合专项整改	4	店长、区域、财务和商品联合整改
P1-重点整改	23	纳入区域经理周度重点督导
P2-单项改善	26	每店只抓 1-2 个短板
标杆候选	1	拆项验证经验，不整体照搬
持续跟踪	31	保持运营，监控指标恶化

7.2 成本效率悖论

高规模标准店平均实际成本率 29.86%，超理论 23.92%；中规模 28.70% / 21.04%；低规模 27.55% / 16.30%。规模越大成本效率反而越低，高峰期出品份量、备货、报损、赠送、交接和盘点未同步标准化。

7.3 平台让利负担

4 月三平台实收约 1,665.51 万元，折扣约 654.16 万元，佣金约 354.39 万元，合并加权成本率 37.72%。32 家门店超过或达到 38%，火锅北三环店和菜百店超过 40%。

7.4 菜单复杂度

1,745 个菜品中：44 个 A 类贡献 69.87% 收入，1,624 个 C 类仅贡献 10.10%，880 个 SKU 仅一家门店销售，1,155 个 SKU 实收不足 1,000 元。建议首轮停用约 500 个低价值 SKU。

7.5 会员渗透

8.3 万独立会员，会员账单占比 13.9%。会员管理重点不是"拉了多少新会员"，而是新会员是否发生第二次消费。

八、数据支撑能力评估

8.1 ✅ 有数据支撑，已实现（26 项）

菜单工程行动清单、菜品关联销售分析、每日销售目标分解、区域间对比排名、区域 KPI 达成预测、本店会员活跃度面板、复购驱动因子（基础）、员工绩效与激励、食材损耗改善追踪、库存周转与损耗趋势、营销 ROI（基础版）、改善行动模板库（基础）、辖区巡检计划生成、每日经营复盘（基础）、会员 LTV 与分层、利润瀑布、利润机会池、门店健康度评分、自动化预警、态势关联分析、客流预测、排班建议、亏损门店诊断、关停评估、门店选址评分、任务自动生成

8.2 ⚠️ 部分支撑，需补充数据（5 项）

功能	现有数据	缺失部分
会员 LTV 完整版	bill_fact.member_id (8.3 万)	dim_member 空表，需 ETL 填充
营销 ROI 完整版	bill_fact.marketing_plan (31 种)	dim_promotion 空表，缺活动预算/承担方
门店生命周期	bill_fact 多月数据	dim_store.open_date 大部分为空
区域人才流动	salary_detail_records (3,326 员工)	dim_employee 空表，缺入职/离职日期
区域营销效果对比	bill_fact.marketing_plan + dim_store.region	活动维度元数据缺失

8.3 ❌ 无数据支撑，需新建数据源（8 项）

现金流分析（需财务系统）、品牌/口碑监控（需评价 API）、SOP 执行率（需检查录入系统）、顾客满意度/投诉（需客服系统）、食品安全/卫生（需检查录入系统）、新品上市追踪（需 dim_sku 补录）、竞争对标分析（需外部数据）、培训效果评估（需培训系统）

九、实施路线图与完成状态

第一批：数据完备，可立即启动（1-2 周）

序号	功能	状态	实现方式
1	菜单工程行动清单	✅ 已完成	基于现有 ABC + 象限分类生成行动建议
2	菜品关联销售分析	✅ 已完成	展示搭配排行，推荐套餐组合
3	每日销售目标分解	✅ 已完成	按历史均值/餐段分解月度目标
4	区域间对比排名	✅ 已完成	按区域聚合现有指标
5	区域 KPI 达成预测	✅ 已完成	基于日均外推月末达成率
6	本店会员活跃度面板	✅ 已完成	按门店聚合会员活跃/沉睡/新增
7	改善行动模板库	✅ 基础完成	store_task 138 条 + standardized_practice 3 条
8	辖区巡检计划生成	✅ 已完成	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	状态	说明
9	会员 LTV 与分层	✅ 已完成	从 bill_fact 聚合计算
10	营销活动 ROI（基础版）	✅ 已完成	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	⚠️ 基础版	会员消费频次与品类/活动关联
12	员工绩效与激励	✅ 已完成	按员工聚合绩效评分、出勤、薪资
13	库存周转与损耗趋势	✅ 已完成	计算周转天数、损耗率月度趋势
14	食材损耗改善追踪	✅ 已完成	按门店/原料追踪损耗 TOP
15	每日经营复盘	✅ 基础完成	每日经营卡自动生成亮点/异常

第三批：需补录主数据（1-2 月）

序号	功能	状态	需补录数据
16	门店生命周期分析	❌ 待补录	dim_store.open_date（大部分为空）
17	营销活动 ROI（完整版）	❌ 待补录	dim_promotion（空表）
18	区域人才流动	❌ 待补录	dim_employee（空表）

第四批：需新建数据源（长期）

序号	功能	状态	需新建数据源
19	现金流分析	❌ 待建	接入财务系统
20	品牌/口碑监控	❌ 待建	接入评价平台 API
21	顾客满意度/投诉	❌ 待建	接入客服系统
22	SOP 执行率	❌ 待建	新建检查录入系统
23	食品安全/卫生	❌ 待建	新建检查录入系统
24	新品上市追踪	❌ 待建	dim_sku 补录
25	竞争对标分析	❌ 待建	外部数据源
26	培训效果评估	❌ 待建	接入培训系统

十、数据补充计划

10.1 已从现有数据自动 ETL 生成 ✅

ETL 脚本：db/etl_batch1_fill_dims.sql（已执行）

目标表	行数	来源	生成方式
`dim_member`	83,101	`bill_fact`	DISTINCT 8.3 万会员 ID，聚合首次/末次消费、总消费、状态（活跃/沉睡/流失）、标签（新客/高频/高价值）
`dim_employee`	3,326	`salary_detail_records`	DISTINCT 3,326 员工编码，标准化岗位（262 种 → 15 类），入职/离职日期
`dim_channel`	11	人工定义	11 渠道：堂食/美团到店/美团外卖/淘宝外卖/京东外卖/抖音/支付宝/微信/现金/银联/挂账
`dim_sku`	1,745	`dish_sales_details`	1,745 个菜品，编码 DISH-00001 ~ DISH-01745，含 ABC 分类/品类
`v_member_level_mapping`	—	`bill_fact`	会员等级 1-7 → 普通/银卡/金卡/钻石标准化映射视图
`v_position_mapping`	—	`salary_detail_records`	262 种岗位 → 15 类标准岗位映射视图

10.2 需人工补录（1-2 周）

数据	说明
`dim_store.open_date`	91 家店开业日期
`dim_store.area_sqm` / `seat_count`	91 家店面积和座位数
`dim_promotion`	31 种营销方案的元数据（预算/承担方/目标客群）
`dim_sku`	1,745 个菜品的 SKU 编码和状态标记

10.3 需外部接入（长期）

数据	获取方式	优先级
现金流数据	接入财务系统（金蝶/用友）	高
评价/口碑数据	美团商家 API 或爬虫	高
投诉记录	接入客服系统或新建录入	中
SOP 检查记录	新建检查录入表（可做小程序）	中
食品安全检查	新建录入表或接入监管系统	中
培训记录	接入培训系统或新建录入	低
竞品数据	爬虫或第三方数据服务	低

十一、管理层应坚持的十条原则

营业额不是利润，订单量不是经营质量
门店必须同业态、同规模比较
一个门店每月最多抓两个核心问题
数据异常先修口径，再追经营责任
平台必须看合并加权成本和贡献毛利
会员必须看第二次消费，不只看新增
SKU 必须有准入和退出，不能只增不减
成本偏离是排查线索，不能在缺 BOM 时当成真实浪费
标杆经验要拆项试点，不能整店照搬
每个指标最终都要落到责任人、动作、截止日和验收结果

十二、系统价值总结

12.1 "看清企业现在"的能力

维度	能力	支撑
经营全貌	91 家门店实收/账单/客单/成本/费用/利润一目了然	老板驾驶舱 + 总部驾驶舱
风险态势	红黄绿三级风险 + 自动化预警 + 健康度评分	态势感知 + 风险内控
成本透视	理论 vs 实际成本、原料分类差异、BOM 穿透	菜品成本 10 Tab
费用拆解	人工/租金/水电/佣金/配送全维度拆分	门店费用 10 Tab
会员洞察	8.3 万会员 LTV、分层、活跃度、复购率	会员复购 + 会员 LTV
商品结构	1,745 个 SKU 的 ABC 分类、搭配、长尾	商品 SKU + 菜单工程
人员效率	排班匹配度、人效对标、考勤预警	智能排班 8 Tab
门店诊断	亏损归因、盈亏平衡、关停评估	门店费用页

12.2 "掌控经营未来"的能力

维度	能力	支撑
利润机会量化	6 类利润提升机会，量化金额和置信度	利润机会池
KPI 达成预测	基于当月进度外推月末达成率	区域对比页
客流预测	基于历史 4 周小时数据 P85 分位预测	态势感知页
排班建议	基于客流规律分岗位生成人员配置	智能排班页
招聘/解聘预测	规则引擎生成人员调整建议	智能排班页
门店选址评分	场景基准 + 复制评分 + 重叠风险	门店选址页
菜单优化行动	自动生成"保留/提升/降本/淘汰"清单	菜单工程页
任务自动生成	基于指标偏差自动生成整改任务	任务闭环系统
标杆经验复制	标准化经验 + 试点跟踪 + 推广管理	标杆经验库

12.3 量化成果

指标	数值
前端页面	34 个
后端 API 端点	120+
数据库物化视图	29 个
数据库分析视图	72 个
覆盖门店	91 家
覆盖区域	12 个
会员数据	8.3 万独立会员
菜品数据	1,745 个 SKU
员工数据	3,326 人
账单数据	167 万行
菜品明细	555 万行
库存记录	5.5 万行
已实现智能分析能力	26 项
待实现（需新数据源）	8 项

十三、下一步建议

短期（1-2 周）

录入活动主数据 — 31 种营销方案的预算、承担方、目标客群，填充 dim_promotion（唯一仍为空的维度表）
补录门店主数据 — 91 家店的开业日期、面积、座位数（dim_store 部分字段为空）
多月数据积累 — 持续导入销售、菜品、库存成本数据，建立趋势分析基础

中期（1-2 月）

建立 SKU 编码体系 — dim_sku 已有基础编码（DISH-00001 ~ DISH-01745），需补充状态标记和标签
多月数据积累 — 持续导入销售、菜品、库存成本数据，建立趋势分析基础

长期（3-6 月）

接入财务系统 — 现金流分析（应收应付/账期/资金链）
接入评价平台 — 品牌/口碑监控（评分/差评/NPS）
新建检查录入系统 — SOP 执行率、食品安全/卫生
接入客服系统 — 顾客满意度/投诉分析

总结：本系统已构建了完整的连锁餐饮行业数字本体（5 层数据架构、20+ 维度/事实表、50+ 视图/物化视图）和 AI 经营智脑（34 个页面、120+ API、26 项智能分析能力），覆盖老板/总部/区域/店长四级管理角色的日常经营管理全流程。从"看清企业现在"到"掌控经营未来"，已具备数据发现问题、自动分级、生成任务、闭环验收的完整能力。下一步重点应转向数据补充（ETL 填充空表 + 外部系统接入），以解锁剩余 8 项待实现功能，实现从"经营诊断体系"到"门店利润管理、成本归因和预测决策体系"的全面升级。

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