Kyligence Zen 产品体验 — 迈入云办公

一、前言:

本人在一家净水器行业的公司做售后助理的岗位,平时80%的主要工作,就是跟excel报表打交道,以下为本人的岗位职责:

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由于也是初创几年的公司,领导在下班时候,也会经常有统计报表的需求(为了应对各种会议),导致很长一段时间,下班也要带着电脑回家,以防止领导的突发需求。此时,迫切想要一种能够云上办公的软件。

在同学的推荐下,接触了Kyligence Zen 产品,本以为还需要IT方面的知识储备,意外发现是零门槛的使用体验,无需懂代码,就可以轻松的上手。

接下来就让我们开启Kyligence Zen 产品的体验之旅吧!


二、了解与学习的途径:

授人以鱼不如授人以渔,以下是我学习的几个途径方式:

  1. 关注公众号:
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  1. B站视屏:
    https://space.bilibili.com/516289125
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2.1 官方也是温馨的给出了不少【案例演示】视屏:

  • (1). 60秒GET如何让EXCEL秒变指标应用!:
    https://www.bilibili.com/video/BV1LL411Q7hM
  • (2). 60秒 GET 指标平台、数据中台、指标库,到底有什么区别:
    https://www.bilibili.com/video/BV1sc411L7Dh
  • (3). 60秒让改变发生|Excel x 指标平台,连 ChatGPT 都不知道?:
    https://www.bilibili.com/video/BV1bo4y1s7Re
  • (4). 60秒让改变发生|看 Kyligence Zen 归因分析如何高效支撑决策:
    https://www.bilibili.com/video/BV1Ec411L7BB
  1. 官网地址:
    https://cn.kyligence.io/

三、Kyligence Zen 产品形态:

前期通过观看和了解一些视频和文章,也逐渐在我心中构建出Kyligence Zen 产品到底是一个什么样的东西?

以下几个关键性的特点:

    1. 高效自助地决策快节奏的成型数据产品。
    1. 以指标为基础,驱动业务目标的实现。
    1. 指标平台向前是更靠近业务,向后是释放专业人员的生产力。
    1. 产品定位是一款非常聚焦的产品,专注在指标分析与管理领域。

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四、产品的价值体现:

因本人只是站在解决我的业务痛点上阐述,实际上有很大一部分强大的功能还没有使用。

最近一次领导需要开会使用到的数据,需要在例会上分析对应的数据,作为公司业务调整的参考:

  • (1). 这个季度我们部门的机器安装量是多少?安装费用成本是多少?
  • (2). 哪个机器的返修率/故障率比较高?
  • (3). 我们与第三方售后的返修率是多少?

在产出这些数据的过程中,遇到很多问题:

  1. 产出链路长:

在系统中没有对应的功能报表的前提下,只能请求IT的临时性帮助才能提供所需要的数据。

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  1. 单一、灵活、不常用报表需求开发困难:

内部开发流程繁琐,且报表需求系统不完善

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注:有时候,很小的改动,都要走繁琐的流程,比如仅仅只是可能修改某些文案。

  1. 需求转化繁琐,有时候做出来的东西并非是自己需要的。

对于售后部门来说,往往与各项成本、人员、安装费用、投诉率等因素息息相关。在公司的运营策略不断变化下,都需要整理相关数据向领导汇报。以成本核算来说,需要清晰知道公司与第三方售后的工单完成及时率、安装维修费用、员工成本等维度数据。如果在没有配备专业的数据团队的情况下,Kyligence 可以轻量、高效、易用的提供一套和售后数据分析相关的指标体系做归因分析。


五、Kyligence Zen 产品打卡:

Kyligence Zen 产品提供了14天的免费试用活动

  1. 使用以下地址进行注册和登陆:
    https://t.csdnimg.cn/HR2X

  2. 进入系统后,可以根据页面的提示进行快速上手操作,同时也可以参考手册:
    https://zen-docs.kyligence.io/index.html

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  1. 网站上有大量的提示框,可以让我们快速的熟悉某一个产品并实践:

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六、创建表:

  1. 由于平时数据报表格式都是excel格式的:

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  1. 传统数据报表与Kyligence Zen 产品表之间的区别:

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  1. 一直以来,都是将表格做成尽量单一化内容(如下有30多个sheet):

在这里插入图片描述

如果想要更好的使用Kyligence Zen 产品,尽量将同类型的数据归类在一起,如下是将几个类型的excel归类到一个excel中,用类型type做为区分:

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  1. 新建表:

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注:由于平时的数据都是excel文档,需要另存为csv格式的文档。

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注:其中excel中写的计算公式(=SUM(number*price + fee + rate_price))也可以识别到,点赞!

在这里插入图片描述

注:报错提示不是太友好,而且闪的太快了,像我英文不是很好的,还没读完就消失了,需要重复几次复现错误提示。

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七、售后工程师的机器安装量统计:

  1. 新建表:

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注:多余的栏不需要的,可以提供删除按钮。

  1. 为了可以更便捷的管理指标,可以新建一个分类:
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  1. 新建第一季度的所有指标:

每个售后员在商用机和家用机是有固定的安装指标的,属于岗位责任制,超过的数量就是目标绩效,且商用机和家用机的安装费用也是不同的价格。

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注:这里给出的数据刷选条件为:张一在第一季度所有的商用机安装数量

  1. 克隆指标:

统计张一在第一季度所有的家用机安装数量,与上面新建的指标只有一个条件有差异,其它的条件完全可以复用,可以快捷方便的操作,试想一下,如果40多个售后员,80多个指标,只需差不多半个小时就能完成。

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注:只需要更换type为家用机即可。

  1. 复合指标:

如何计算张一在第一季度中所有安装的机器呢?

计算公式:张一在第一季度所有的商用机安装数量 + 张一在第一季度所有的家用机安装数量

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注:新建完成后,可以进行对比一下,13 + 11 = 24

  1. 新增多个售后员的指标,为后续目标管理关联做准备:

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  1. 目标管理:

在目标管理中,新增2个层级分组,每个售后员再对应两种机型的子目标。

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注:这里可以用一个excel导入层级吗?公司有40多名售后人员,有点不是太方便?

  1. 将基础指标与目标数据进行关联:

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注:这里可以使用关联指标的动态数据,也可以手动添加固定的值。

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注:关联后,可以设置是否完成,是否正常。

  1. 将复合指标与目标数据进行关联:

在这里插入图片描述

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在这里插入图片描述

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  1. 总结:

可以直观看到某个售后组的机器安装成本,也可以供领导在部门的策略调整中提供了数据依据。

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八、售后工程师安装费用成本统计:

假如一个售后工程师,在岗位责任制商用机和家用机分别需要安装5台设备,超过的设备:

  • 商用机按每台200元收费
  • 家用机按每台100元收费
  1. 创建相关指标:

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  1. 新建仪表盘:
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  1. 在仪表盘中添加指标:

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  1. 拖动指标到仪表盘可编辑区域:

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注:将两个指标向右拖动到仪表盘可编辑区域,进行参数调整。

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注:去掉默认的date时间纬度,就显示这个季度所有的安装费用。

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注:可以自定义图表标题,颜色相关。

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注:这里只有鼠标移到点上面,才会显示具体多少值,最好是可以直接显示在图上。因为在跟领导汇报时,还要移动鼠标来讲解,不是太直观。

  1. 显示仪表盘:Kyligence Zen 产品体验 — 迈入云办公_第40张图片

九、机器的返修率统计:

  1. 新增分类:
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  2. 新建2个表:

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注:维修记录表

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注:第三方服务表,理论上也可以写在上面一张表,但是考虑到可能名字经常改动,可以用两张表维护。

  1. 结合成一个试图view:

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  1. 创建指标:

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注:这里没有值的是表示本公司的维修率。


十、哪个机器的返修率/故障率比较高?

  1. 创建一个仪表盘:
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  1. 添加指标:

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  1. 修改图表参数:

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  1. 添加筛选器:
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注:默认是总时间段的结果显示,我们可以设置一下筛选器,自定义筛选时间段的数据,非常的灵活。


十一: 我们与第三方售后的返修率是多少?

以下操作在实践的过程中,并不能实现需求,如下为思路方案:

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  1. 新建"每月我方机器维修率"指标:
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  1. 增加筛选条件为null值:

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  1. 指标直接报错:Kyligence Zen 产品体验 — 迈入云办公_第55张图片

注:建议改一下文案,当时我一直以为是服务器的问题。下面是指标里面的报错:

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  1. 采用方案二依次克隆3个第三方售后指标:
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  1. 依次筛选对应的type类型:Kyligence Zen 产品体验 — 迈入云办公_第58张图片

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  1. 创建复合指标:

公式:“每月售后维修率” - “每月某之家售后维修率” - “每月某师傅售后维修率” - “每月某无忧售后维修率” = “每月我司售后维修率”

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  1. 仪表盘还是显示3个type:

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十一: 我们与第三方售后的返修率是多少?

更换方案,在repair_data中增加一个is_my字段

  1. 在repair_data中增加一个is_my字段:

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  1. 依次创建视图view,且创建指标,增加一个纬度is_my:

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  1. 创建仪表盘:

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注:机器的维修率、第三方与我方维修率、第三方与我方机器型号维修率,再配上时间纬度,可以随时关注数据的变化形态。

  1. 指标详情分析:

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这里可以筛选某个时间段,通过对云成本的归因分析,可以轻松地找到变化的根源,从而更好地帮助优化。

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从分析报告来看,该周期内,我们的机器维修数据增长了156%。

从机器型号角度,D432维修率最高,我们也可以将相关数据反馈给工厂,是不是有机器的缺陷?

注:目前发现只能一个时间段,一个时间段进行比较,不能在一个时间段,看到某个纬度的周期性变化。如,想搜索1月到4月,按月来看type的周期性变化。


十二、其它功能:

    1. 快速上手已完成,查看统一的指标目录会报错:
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    1. 与飞书集成:
      https://zen-docs.kyligence.io/integration/feishu-integration
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      注:太专业化了,个人觉得可以直接提供类似微信小程序这种服务,购买对应的产品直接支持,对于没有技术团队的公司不是太友好。
  1. Kyligence Zen 提供简单、易用的插件,用户能够在 Excel / WPS 中一键连接到指标平台,进行透视分析和可视化。

Kyligence Zen 用户可在 Excel 中对指标进行更进一步的探索和分析,能够实现对维度进行标签筛选、对维度基于指标值进行筛选和排序、下钻/上卷、多样化的透视表布局、本地 Excel 和云端 Excel 的双向支持等。

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  1. 指标血缘:

可以对指标数据的来源、指标属主、计算逻辑、计算公式以及所依赖的其他指标数据等相关信息进行记录和追溯,帮助用户清晰地了解某个指标的全貌和背景信息。

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十三、总结:

售后服务是保证公司净水器正常运转的关键,但由于各种因素(售后服务、完成率、返工率等)的影响,导致公司业务的口碑下降、效率不及时,以及售后成本的增加。

对于中小型企业而言,如何基于对售后数据进行数据分析,找到核心指标,驱动优化售后服务结构,提升快递效率。

整个过程借助 Kyligence Zen,操作人员从引入数据和指标到做出初步的判断,既高效又可以自助完成:

    1. 大大降低了通常对于数据或 IT 团队的依赖。
    1. 大幅度缩短从数据到决策的时间。
    1. 第一时间给到业务决策合理、可信的依据,帮助准确调整市场策略。

上面我们将通过一些真实数据举例,演示如何在半个工作日中进行数据分析,从而更好地进行数据分析和决策支持。

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