同店同期销售
借助 Vis-a-Vis，按门店、区域和品类将每日销售与上月和去年的相同日期对比，无需编写时间智能公式。
挑战
零售决策每天都在做，零售数据的汇总却往往跟不上。
销售数据来自收银台、网店和电商平台，库存来自仓库和门店，成本和促销来自 ERP 及商品管理系统。每个团队都在做自己的报表，把本月与去年相比，意味着要先争论比哪几天、哪些门店、用哪个日历。等到看出某个品类疲软或某家门店积压时，销售季已经过去。
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、库存可售天数和售罄率。同口径对比只是一项设置，而不是一张电子表格：Vis-a-Vis 会自动对齐上月或去年的相同日期。店长、品类经理和高管团队看到的是同样的数字，且每人只能看到其获授权的范围。
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
您的团队每天早上都要查看的零售 KPI
按商品和品类的毛利
按商品、品类、品牌和门店计算扣除折扣和退货后的毛利，并可从总量下钻到单品。
库存与售罄率
按门店和仓库查看当前库存、可售天数、售罄率和滞销品，可售天数过低或过高时通过条件格式突出显示。
门店业绩
按坪效、转化率、客单价和目标达成率对门店排名，并通过 GIS-S 模块在地图上呈现门店分布。
渠道对比
从销售额、毛利、退货和客单价等方面对比门店、网店、电商平台和移动应用，让渠道决策建立在同一份数据之上。
促销效果
每次促销带来的销售提升及其对毛利和库存的影响，既按期间对比，也按门店对比。
挑战与解决方案
零售报告的常见不足——以及 TURBOARD 如何应对
?期间对比不公平
本月与去年对比时，星期构成和门店数量都不同，而且每个团队的算法各异。
✓Vis-a-Vis 同口径对比
可比期间通过一项设置逐日对齐，因此所有报表都以同样的方式对比。
?库存问题发现太晚
缺货和积压直到销售流失或被迫降价后才暴露出来。
✓库存可售天数一目了然
库存和售罄率随数据刷新，定时报表会将异常情况发送给每家门店和每位采购。
?促销效果没有定论
每周都在做活动，却没有人能说清计入毛利影响后哪些活动真正收回了成本。
✓促销分析
将每次促销的销售提升和毛利与基期对比，并可借助专利仪表板克隆功能并排比较不同情景。
?数以百计的报表受众
每家门店、每个区域和每位采购都需要自己的报表，手工维护无法规模化。
✓一份报表，众多接收者
行级权限和定时分发让每位接收者只收到自己负责的门店和品类。
JAS · Just Ask Simply
用自然语言询问销售、毛利或库存
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零售模型。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 和角色设置，销售仪表板会附上面向店长或董事会撰写的解读。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 本月哪些门店的同店销售低于去年？
- 对比网店与门店各品类的毛利。
- 哪些商品的库存可售天数超过八周？
- 上周的促销对饮料品类的毛利有何影响？