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这不是单纯做 ERP,而是在搭一套「算清账 + 帮运营赚钱」的电商经营系统。

录音里反复出现的主线是:长期要把采购、付款、物流、平台账单、库存、销售和回款全部归集到 SKU、批次,甚至单件商品;短期更迫切的是用数据工具降低运营遗漏,提升补货、定价、选品和清库决策质量。

2 条主线 ERP 财务底座 + 运营赚钱工具。
1 个核心 把费用分摊到商品,算清真实利润。
P0 优先 周报、补货测算、异常提醒、数据同步。
3 个月 先跑出一批可用小工具,不做重系统。
01

核心判断

先统一对这次沟通的理解,避免把项目误解成单一 ERP 或单一 AI 工具。

长期底座

ERP / 财务核算系统

目标是替代表格,把商品、采购、付款、物流、费用分摊、平台账单、回款和退税纳入线上流程。它解决的是「钱去了哪里」「这件货真实成本是多少」「卖掉之后是否完成资金闭环」。

短期收益

运营决策与赚钱工具

目标是帮助团队更快发现问题、做补货和定价决策、分析竞品、降低库存和资金占用。它解决的是「哪些品值得继续做」「补多少」「哪里亏了」「运营漏了什么」。

推荐判断: 短期不要先做大而全 ERP。先做数据底座、利润周报、补货测算、异常提醒这类能直接改善经营的小工具;ERP 最小版可以并行设计,等规则稳定后逐步接入。
维度 ERP 底座 运营工具 当前优先级判断
直接价值 管钱、控成本、可追溯。 提升利润、减少遗漏、支持扩品。 当前现金压力下,运营工具更急。
难点 规则多、财务口径要准、迁移风险高。 数据质量、平台规则理解、建议要可执行。 两者都依赖数据底座,应先沉淀原始数据。
建设方式 先做最小版,逐步替代表格。 拆成多个小工具,边用边改。 小步快跑,避免一两个月憋大版本。
02

业务现状

这套系统服务的是「本土电商」模式,不是简单跨境一件代发。

业务模式

国内采购商品,发往俄罗斯、白俄罗斯等本地公司或仓库,再通过当地平台和店铺销售。

组织形态

涉及国内公司、海外公司、多个平台、多个店铺、多个仓库、运营、采购、财务和供应商。

核心矛盾

商品数量和店铺数量会快速增长,但人工运营、表格核算和经验决策跟不上。

当前明显痛点

痛点 录音中的典型描述 带来的后果
钱和货对不上 付了多少钱、对应哪些 SKU、回款是否回来,目前不清楚。 无法判断某个商品是否完成从采购到回款的闭环。
真实成本不清 采购价、物流费、清关税费、认证费、平台费、广告费都可能影响成本。 只能粗略判断利润,无法精细化运营。
补货靠经验 采购倾向一次多买拿低价,但库存和资金占用可能拖低回报率。 容易断货、压货,或错过高利润商品的销售窗口。
运营遗漏 商品被低价清库、滞销品未多店铺清仓、广告在缺货时继续烧钱。 本可避免的亏损持续发生。
人员能力不稳定 优秀运营难招、成本高、流动性强,团队希望一般人也能做出 70 分结果。 需要系统和 AI 把经验沉淀下来,降低对个人的依赖。
03

ERP 底座需求

ERP 的本质是把商品、资金和费用建立可追溯关系,让每件货的成本和收益能被解释。

完整资金与商品闭环

选品 / 预测判断是否采购、预计销量和利润。
国内采购合同、供应商、数量、首付和尾款。
付款审批按合同和发票付款,两级审核。
成本分摊采购款、物流、认证等归集到商品。
出口 / 入仓清关、税费、海外仓库存。
平台销售订单、佣金、广告、平台扣费。
回款海外公司向国内回款,拆到商品。
利润确认核对当地财报、退税和最终利润。

核心对象关系

对象 说明 关键字段 / 能力 待定边界
类目 商品需要三级类目体系。 一级类目、二级类目、三级类目。 是否需要映射平台类目。
SKU 带属性的可售商品,例如金色毛巾架。 颜色、规格、尺寸、重量、体积、型号、品质、特点。 SKU 属性是否需要模板化。
批次 某次采购或发货形成的一批货。 采购数量、采购价、到仓成本、所属 SKU。 第一版做到批次,还是必须做到单件。
单件商品 长期希望每件实体商品都有 ID 和成本。 唯一编号、二维码、所属批次、成本流水、销售结果。 是否第一阶段就生成实体商品 ID。
费用单 采购款、物流费、认证费、赔付等费用来源。 金额、币种、付款主体、分摊对象、审核状态。 哪些费用必须财务审核后锁定。
店铺 海外平台上的经营单元。 国家、公司、平台、税制、佣金规则。 多国家规则如何抽象。
订单 / 账单 平台销售和扣费的依据。 订单金额、佣金、物流费、广告费、税费、结算金额。 账单是否稳定关联到 SKU 或单件商品。

成本分摊设计

国内费用

  • 采购款:人工选择分摊到 SKU、批次或单件商品。
  • 首付 / 尾款:关联采购合同和发票。
  • 认证费:可挂到 SKU,也可由首批、前 N 件或每件固定金额承担。
  • 国内杂费:包装、检测、国内物流等可作为费用单录入。

海外与平台费用

  • 国际物流费:可能按体积、重量、货值或人工指定分摊。
  • 清关和税费:按规则归集到批次或商品。
  • 平台佣金 / 广告费:优先按平台账单自动归集。
  • 固定服务费 / 会员费:是否摊入商品,需要业务规则确认。
实现原则: 第一版不必追求所有分摊自动化,但必须保证每笔已审核付款能解释「分给了谁」,并且审核后的成本不能被随意改动。
04

运营赚钱工具

这部分是短期价值最高的方向:先让系统帮运营发现问题、做测算、给建议。

利润周报 / 日报

看板问题 需要的数据 输出结果
上周到底赚没赚钱? 销售额、平台扣费、税费、广告费、商品成本。 按 SKU、店铺、国家拆分的税后净利。
哪个店铺表现最好? 同一 SKU 在不同店铺的销量、价格、扣费和利润。 店铺间利润差异,决定库存优先给谁卖。
哪些品要立刻处理? 库存、动销、亏损、异常低价、广告消耗。 断货提醒、清库提醒、亏损提醒、广告异常提醒。
是否需要调整策略? 预测数据、实际数据、竞品变化、库存周期。 补货、降价、提价、停广告、清库等建议。

补货决策

输入
  • 当前库存和仓库分布。
  • 近 1 周、4 周、8 周动销。
  • 采购周期、生产周期、物流周期。
  • 不同采购量对应的采购价。
  • 安全库存和旺季系数。
计算
  • 库存可售周期。
  • 预计断货日期。
  • 每种补货数量的资金占用。
  • 仓储费、物流费、资金利息。
  • 年化回报率和回本点。
输出
  • 建议补货数量。
  • 建议补货频率。
  • 是否空运或铁路。
  • 是否继续做该 SKU。
  • 不同方案收益对比。

SKU 分级策略

等级 判断标准 经营策略 系统动作
S 级 高回报、高动销、有放量潜力,可能贡献主要利润。 重点保障库存、优化图片、分析竞品、加强广告和仓库覆盖。 高频监控库存、竞品调价、广告 ROI、分仓建议。
A 级 稳定赚钱,年化回报率和绝对利润都较好。 持续补货,保持价格和广告稳定,避免断货。 补货提醒、利润波动提醒、店铺表现对比。
B 级 绝对利润不高,但投入小、维护成本低、回报率可接受。 低成本长尾经营,控制库存,不要一次压太多货。 低频监控,按月补货,异常时提醒。
C 级 亏损、滞销、库存周期过长,或运营价值不足。 清库、降价、减少广告、尽快释放资金和仓位。 清库策略、多店铺上架检查、亏损边界控制。

异常检测清单

已明确需要抓的异常

  • 商品被平台自动低价清库,造成亏损。
  • 滞销品没有上到所有店铺清库。
  • 热销品断货或即将断货。
  • 高利润商品没有及时空运补货。
  • 广告在无库存、低库存或低回报状态下继续消耗。
  • 某店铺低利润销售占用了高利润店铺库存。

后续可扩展异常

  • 某区域销量高但未分仓,导致物流惩罚。
  • 价格低于成本或低于清库边界。
  • 平台扣费突然异常升高。
  • 转化率明显低于竞品或历史水平。
  • 订单退货率异常升高。
  • 竞品大幅降价但自身未响应。
05

数据体系

后续所有工具都依赖数据底座。先把原始数据拉准、存住、能重算,比直接堆分析更重要。

数据来源

来源 数据内容 用途 注意事项
平台 API 订单、账单、库存、店铺、发货、费用、销售漏斗。 利润核算、异常检测、周报、补货。 接口限流,字段含义可能不清,需要本地存储和规则解释。
第三方工具 竞品销量、价格、排名、关键词、转化率等。 选品、竞品监控、定价和销量预测。 数据不一定 100% 准,但趋势有参考价值。
人工表格 采购、成本、预测、SKU 属性、供应商价格。 早期补齐系统缺口,支持快速试算。 需要逐步迁移到系统,避免长期依赖散表。
爬虫 / 插件 竞品详情、图片、卖点、评论、真实价格。 运营分析、图文优化、竞品报告。 需要评估账号、频率、合规和稳定性风险。

数据处理链路

原始拉取按平台、店铺、日期拉取接口或导入文件。
原始归档保留原始响应,便于规则变更后重算。
标准化统一币种、时区、字段命名和对象 ID。
业务解释判断国家、仓库、费用类型、订单状态。
聚合计算按 SKU、店铺、周、批次聚合。
工具消费周报、补货、异常、竞品和财务核算。
人工校验不确定数据进入待确认状态。
规则沉淀把人工判断固化为规则和测试用例。
关键提醒: 对平台 API 返回含义不明确的数据,不要让 AI 直接二选一猜结果。系统需要支持「未知 / 待确认」,并保留原始数据,方便人工补规则。
06

模型与规则

这里的模型不是先追求复杂 AI,而是把经营公式、边界条件和人工经验结构化。

回报率与补货模型

模型项 含义 影响决策
单件净利 售价扣除平台佣金、广告、物流、税费、商品成本后的利润。 判断定价、广告和店铺表现。
全批次利润 一批货全部卖完后的总利润。 判断这批采购是否值得。
回本点 卖出多少件可以收回初始投入。 判断资金压力和库存风险。
年化回报率 结合投入金额、卖完周期、补货频率和净利后的资金效率。 决定是否继续做、是否加大投入。
安全库存 覆盖生产和运输周期的库存缓冲。 决定补货时间和补货量。
采购阶梯价 不同采购数量对应不同采购成本。 平衡低采购价与资金占用。

竞品分析模型

选品前

用排名前 10、前 50、前 100 的竞品销量做乐观、中性、悲观预测,估算是否值得采购。

运营中

持续看竞品价格、销量、卖点、评论、主图和活动,判断自己的转化率为什么低。

复盘后

把预测和实际销售对比,如果长期估高或估低,就调整预测系数。

AI 适合与不适合的边界

适合 AI 需要人工 / 规则兜底
竞品卖点提炼、评论总结、运营报告草稿、规则文档整理。 财务核算、成本锁定、税费、回款、影响真实利润的计算。
基于数据提出异常原因和运营建议。 平台字段含义不清时的最终判断。
生成补货、定价、广告调整的候选方案。 是否执行方案、执行边界和亏损上限。
07

待确认问题

这些问题需要在开发前或开发过程中逐步对齐,否则容易做出不能落地的系统。

ERP 范围
  • 第一版 ERP 是否只做国内采购、付款、SKU、批次和成本分摊?
  • 是否第一版就要求单件商品 ID,还是先做到 SKU + 批次?
  • 国内端和国外端是否拆成两个项目,通过数据接口衔接?
  • 已有汽车业务的审批和付款逻辑,能复用到什么程度?
成本分摊规则
  • 采购款默认分摊到 SKU、批次,还是单件商品?
  • 物流费默认按体积、重量、货值,还是人工指定?
  • 认证费如何摊:挂 SKU、首批承担、前 N 件承担,还是每件固定金额?
  • 平台会员费、固定服务费是否摊到商品?如果摊,按件数、货值还是销售额?
  • 财务审核后哪些字段必须锁定?锁定后如何更正错误?
平台账单与财务口径
  • 平台账单是否能稳定关联到订单、商品链接、SKU 和店铺?
  • 每日账单、月度账单和当地财务报表的口径是否一致?
  • 不可分摊费用如何处理,是进入店铺费用,还是公司期间费用?
  • 不同国家的税制、佣金、结算周期如何版本化维护?
回款与闭环
  • 海外公司回款是否必须拆到 SKU、批次或单件商品?
  • 一笔回款对应多个 SKU、多个销售周期时,如何拆分?
  • 回款未拆清时是否允许入账?是否进入待分配状态?
  • 退税是否第一阶段纳入,还是先只记录待退税金额?
补货和分级规则
  • 年化回报率最终采用哪套公式?公式中的仓储费和资金利息如何取值?
  • 安全库存默认按 3 个月,还是按供应商、品类、运输方式配置?
  • S / A / B / C 的分级阈值是什么?按回报率、绝对利润、动销还是组合评分?
  • 旺季系数如何维护?是否允许运营手动调整?
  • C 级清库的最大亏损边界是什么?
技术和协作
  • 核心系统用 Ruby、Python,还是混合?脚本工具如何管理?
  • 平台 API 数据同步、业务计算、运营工具、ERP 页面是否分模块?
  • 文档驱动开发的文档放在哪里,由谁维护,需求变更如何同步?
  • 哪些模块必须写测试?哪些可以先用人工样例验证?
  • 生产数据上线后,表结构频繁变化如何迁移、备份和回滚?
08

开发路线

路线按「先能看清经营,再逐步线上化 ERP」设计。

第 0 阶段

需求、架构和数据盘点

先把流程图、核心对象、平台数据、人工表格、成本规则列清楚。

  • 国内采购到海外销售闭环流程图。
  • SKU、批次、单件商品、费用单、店铺、订单、账单对象关系。
  • 现有 API、第三方工具、表格和样本数据清单。
P0 / 第 1 阶段

数据同步和利润周报

先解决「每周赚没赚钱」和「哪个 SKU / 店铺异常」。

  • 平台数据定时拉取和原始归档。
  • 按 SKU、店铺、周聚合销售和费用。
  • 输出税后净利、广告费、平台扣费和异常列表。
P0 / 第 2 阶段

补货测算和回报率工具

把录音中反复讨论的年化回报率、采购量、补货频率做成可用工具。

  • 输入采购价、库存、动销、周期和费用,计算回报率。
  • 比较一次买 100、200、500、1000 件的资金效率。
  • 输出建议补货量、断货风险和是否继续做。
P0 / 第 3 阶段

运营异常提醒

先抓会直接亏钱或错失利润的异常。

  • 低价亏损销售、断货、广告无效消耗。
  • 滞销未清库、清库未覆盖全部店铺。
  • 店铺利润差异和库存分配不合理。
P1 / 第 4 阶段

ERP 最小可用版

把国内采购、付款和成本分摊从表格迁到系统。

  • SKU / 批次管理、采购合同、付款申请。
  • 采购款、物流费、认证费等费用录入和分摊。
  • 财务审核、成本锁定和追溯。
P1 / 第 5 阶段

竞品和选品工具

用第三方数据、爬虫或插件辅助选品、定价和转化率优化。

  • 竞品价格、销量、排名、关键词导入。
  • 重点竞品监控和调价提醒。
  • 主图、卖点、评论分析和新品预测。
09

风险与原则

这个项目最容易失败的地方不是代码,而是规则、数据、文档和协作失控。

关键风险

  • 需求还在探索,如果过早做重系统,会反复推翻数据结构。
  • 平台 API 字段含义不清,AI 猜测会制造隐性错误。
  • 没有原始数据归档,后续规则变化无法重算。
  • 财务口径不严谨,会导致系统算账和当地财务报表对不上。
  • 工具只输出泛泛建议,不能直接指导运营动作。
  • 多人开发但文档不更新,后续接手会困难。

执行原则

  • 先做能直接改善经营的小工具,再做完整 ERP。
  • 所有原始数据先存档,再加工。
  • 所有财务计算必须规则化、可追溯、可复核。
  • 不确定数据进入待确认,不要强行归类。
  • 每个工具只解决一个明确问题,避免一开始做大平台。
  • 用 3 个典型 SKU 作为样板先跑通闭环。

建议立即做的样板

样板 SKU 选择原因 验证内容
爆款 / 高利润品 验证断货、空运补货、广告和分仓是否能带来利润提升。 补货测算、断货提醒、店铺利润对比。
腰部稳定品 验证低维护、长尾经营是否值得继续做。 年化回报率、月度补货、库存资金效率。
滞销 / 亏损品 验证清库策略和亏损边界。 多店铺上架、降价策略、广告限制、清库周期。