购物篮分析
按门店、日期和客群分析平均客单价与客单件数、关联购买的商品，以及促销对整个购物篮的影响。
挑战
在超市行业，细小的百分比决定全年成败。
一家连锁超市每天在数百家门店销售成千上万种商品。生鲜商品会过期，货架会断货，促销会让需求在品类之间转移，供应商会延迟交货或短交。数据其实都在——在收银系统、仓储系统、报损记录和供应商文件中——却很少汇聚到一起，因报损或缺货而流失的一个点的毛利，往往到月末才被发现。
TURBOARD 只需连接一次这些数据源，并按同一套定义计算销售额、毛利、报损、盘亏和商品可得率。品类经理、门店运营和采购人员基于同一个模型工作，各自看到自己负责的门店和品类。与上周或去年相同日期的对比只是一项设置，天气、节假日和促销的影响因此清晰可辨。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
您可以做什么
守护毛利的超市分析
品类管理
按品类和子品类分析销售额、毛利、陈列空间和份额，在门店之间对比，并借助 Vis-a-Vis 与去年同期对比。
生鲜报损与盘亏
按商品、部门和门店统计报损、降价处理和无法解释的库存损失，并通过条件格式标出损失超出容差的地方。
商品可得率与缺货
按门店和供应商跟踪需求仍在、库存却为零或偏低的商品，在销售流失之前补上缺口。
门店对标
借助专利仪表板克隆功能，并排对比面积和业态相近的门店在销售额、毛利、报损和购物篮方面的表现。
供应商绩效
基于您自己的收货和销售数据，分析每家供应商的交货准确率、交货周期、订单满足率及其贡献的毛利。
挑战与解决方案
超市毛利的常见流失点——以及 TURBOARD 如何应对
?报损到月末才发现
生鲜报损和降价事后才汇总，此时订货习惯已经重复了好几周。
✓按门店掌握报损
报损和盘亏随数据刷新，定时报表会将各自的异常情况发送给每家门店和每个部门。
?货架空空，损失无声
缺货不会出现在销售报表中，它只是让销售额悄悄减少。
✓可得率跟踪
按门店和供应商标记低库存和零库存商品，并通过趋势揭示反复出现的缺口。
?促销只是转移，而非增长
一次促销拉升了某个商品，而品类和购物篮却原地踏步。
✓购物篮与品类视角
在购物篮和品类层面衡量促销效果，并与活动前的可比日期对比。
?供应商问题只凭印象争论
采购人员讨论延迟或短交时，缺乏一致的数据。
✓供应商记分卡
订单满足率、交货周期和单个供应商毛利均来自您自己的数据，并借助 PER-S 模块以 KPI 卡片呈现。
JAS · Just Ask Simply
用自然语言询问购物篮、报损和供应商
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她的回答与您的报表来自同一个受治理的模型。提出问题，她会找到相关数据，生成图表，并按您的指令进行修改。借助 JAS Explain，品类或门店仪表板会附上书面解读，说明发生了哪些变化以及原因。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 上个月哪些门店的生鲜报损占销售额比例最高？
- 显示各门店的平均客单价，并与去年同一周对比。
- 本季度哪些供应商的订单满足率最低？
- 哪些商品最常与面包一起购买？