采集数据来源为通过软件系统进行下单的订单的订单信息及相关客户信息，通过收集和分析每个月份云贵川地区用户所下订单的发货情况数据，比如发货天数，发货时长等信息，以及发货仓库是否进行调配的信息，综合得出发货及时率的数据，能帮助企业识别出在发货过程中的瓶颈和延迟因素。这有助于制定改进措施，从而提升整体运营效率，例如优化库存管理和运输安排等，通过有效的数据运用，企业能够实现更高的服务质量与运营效率，提高客户满意度，从而增强客户忠诚度和品牌信誉。
1、数据采集：采集数据来源为通过软件系统进行下单的订单的订单信息及相关客户信息等，采集云贵川地区客户订单的发货信息数据，包括发货商品信息，商品分类，商品数量，发货金额，发货仓库，发货完成时间（是指仓库完成发出操作的时间）等； 2、数据处理，对采集到的数据进行分类，合并，累加，便于分析使用。 3、算法加工：将处理后的数据进行发货及时率分析，发货天数=发货完成时间中的日期-下单时间中的日期（例如某一条发货信息的发货完成时间是“2024/9/1 9:18”，下单时间是“2024/8/31 11:15”，那么发货天数=2024/9/1 -2024/8/31=1天），是否多仓看发货仓库数量，发货及时率根据发货天数和发货仓库数量综合判断。 4、数据分类分级：根据发货天数及是否多仓配货，将订单的发货及时率划分为“及时，有待改进，不及时”；（发货天数≤1或发货天数=2且多仓配货，为“及时”，发货天数=2且单仓配货，为“有待改进”，发货时间≥3天，为“不及时”。 5、后续处理：每个月根据各品类的商品的发货情况，可智能管控调配各仓库后续备货的情况，以及对发货不及时的仓库及品类加强管控力度。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
订单编号 |
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下单时间 |
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客户名称 |
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地区 |
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下单门店 |
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| fieldName | exampleValue |
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| 订单编号 | O2025040214410033603 |
| 下单时间 | 2025/4/2 14:41 |
| 客户名称 | 宜宾****建岳 |
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