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痛点分析

Problem

数据采集难
数据采集难
终端数据采集难、采集成本高,数据自动化采集率普遍较低。
数据质量低
数据质量低
采集的数据质量低、清洗成本高,数据质量制约了数据可用性。
数据联动难
数据联动难
流向数据采集与流向数据应用未形成闭环联动,没有及时有效地支撑营销决策、销售计划精准制定。
业务模型

Business Model

功能框架

Function

流向数据采集

Data Acquisition

DDI直联

ETL中间库

敏捷接口自配置

专用扫码枪

三方平台(码上放心)

Python爬虫自定义

流向数据清洗

Data Cleaning

清洗规则配置

清洗自动化任务配置

自动流洗

手动修正

流洗结果审核

清洗机器学习

稽核与申诉

Audit and appeal

流向数据自动通知

流程数据查询

流向数据申诉

自动稽核(对接OMS)

人工稽核

流向数据调整

流向自动化报表

Automated Reporting

疑似窜货报告/库存报告

质保期预警报告

流向申诉报告

流向调整报告

AI清洗异常报告

产品价值

Product Value

01
良好决策

Good Decision Making

了解市场真实销量,有助于正确、快速的做出市场决策,避免与真实的市场需求脱节。

02
精准计划

Accurate Plan

制定更精准的销售计划;制定更匹配于市场的营销费用投入计划。

03
掌控渠道

Control Channels

杜绝产品窜货现象、终端售价混乱、故意压货的渠道秩序混乱;通过流向中的批号能协助监管人员查找窜货源头,从而达到优化渠道的目的。

04
及时奖惩

Timely rewards and punishments

进货量的准确、及时核算,能有效提高销售员的积极性;对有负面行为的渠道商、内部人员,结合企业相关的管理制度进行处罚,及时纠偏有损药企利益的不良行为。



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