勤策7.2.35版本更新

面向品牌商的产品更新

1. 销售自动化(SFA)产品更新

1.1 任务激励支持积分提现

业务场景
品牌商激励DSR,物质奖励中现金奖励最能调动DSR积极性,而企业直接发现金支出性质难界定,存在税务风险,财务入账难。针对这一场景,勤策提供一站式现金奖励方案。
功能说明
  • 积分兑换支持提取现金,税务问题一站式解决,省心。
  • 积分兑换支持设置兑换比例、提取金额限制,自主灵活性高。
  • 业务员直接在我的积分进入即可提现,操作便捷。
微信小程序的积分提现页面

1.2 客户查重升级

业务场景
客户查重再升级,工商认证中通过统一社会信用代码唯一标识门店。针对这一场景,客户查重对接AI,识别营业执照的统一社会信用代码,作为客户查重的依据。
功能说明
  • 支持对无统一社会信用代码的门店进行营业执照预先识别.
  • 支持新增终端时,对统一社会信用代码进行查重,提示业务员现已存在重复门店。
  • 存量终端查重时,支持对统一社会信用代码进行查重,助力管理者事后规范门店数据管理。
新增终端查重配置页面

2. 人工智能(AI)产品更新

2.1 发布大模型应用“智答GPT”

业务场景
智答GPT产品是一款专为快消行业设计的智能问答系统,结合了最新的大模型技术,针对快消行业的深度知识库和企业自建知识库,为企业使用者提供帮助和支持、解答问题等服务。
功能说明
  • 问答功能全版本员工均能使用,支持问题语音输入、回答语音朗读功能。
  • 若未订购“智答GPT”产品,仅提供快消行业知识问答。订购产品则可以额外提供企业自定义知识库问答。
智答GPT问答页面
  • 知识库维护:企业可以维护内部知识文档。针对有精准回复的问题,建议企业使用QA问答文档形式上传,适用于重复性、规范性的问题;应对新领域和新问题,涵盖多领域、多主题的知识,建议用无结构文档上传。
知识库导入及列表页面

3. 营销费用管理(TPM)产品更新

3.1 按客户范围申请活动优化

  • Before:可设置客户范围的维度有客户类型、KA系统、销售区域,主要是针对MT通路的活动,在做申请时候精确不到单个门店,而是直接通过范围属性框定一批门店参与活动。
  • After:新增“客户部门”维度,可通过销售组织架构去框定可参与活动的客户,相对销售区域属性,属性范围更加精细化。
客户范围维度设置

3.2 智能审批决策因子“重复申请”校验维度扩容

  • Before:判断一个活动申请单是否重复提交,不支持“付费项目费用标准”这个维度,只是单一通过“付费项目”去判断。以付费项目“堆头”为例,假设一个门店有两个不同标准的堆头,面积不一样兑付标准也不一样,这个时候业务场景是合理的,但是系统会校验发现因为付费项目相同都是堆头,所以不让提交通过。
  • After:新增“付费项目费用标准”维度,支持以上业务场景。
重复申请校验维度选择

4. 经销商管理(DMS/DP)产品更新

4.1 商品可售支持终端/经销商模式

  • 可售策略设置时,如果是按照客户范围设置,范围属性只能选择到终端、经销商共有的属性字段,不能选择到各自的自定义字段。本次更新后,可对经销商和终端分别设置可售策略,并且支持选择自定义字段来设置。
经销商可售列表

4.2 经销商门户(DP)新增下单控制规则

  • 支持按照具体客户或者全部客户设置商品的下单控制规则。可控制商品的起订量、限定量和下单倍数。例如可控制某经销商采购某商品时,每单至少下单10箱,最多下单100箱,然后每次下单数量必须是5的倍数。
  • 客户在门户中提交订单时候,会校验当前订单中商品录入的数量是否满足规则要求,如果不满足,提交会报错提示客户。
DP下单规则设置

5. aPaaS产品更新

5.1 布局配置优化

  • 手机端列表页布局为【独立配置】时,通用按钮位置可外放2个按钮。
  • 列表页布局配置中增加【筛选面板】配置项,支持企业给用户下发统一的筛选面板配置。
筛选面板配置页面
  • 对象布局中新增“工作流”布局配置页面,页面内支持配置对象的工作流布局,配置布局后支持按对象业务类型配置对应的工作流布局;
流程节点配置使用工作流布局页面

5.2 支持自定义事件

  • 通过对象管理配置出的实例化页面,无法满足业务需求时,可以通过配置自定义的事件实现对个性化联动的处理。
自定义事件配置页面

6. BI产品更新

6.1 新增复杂报表

业务场景
基础的透视表需要基于相同的维度统计指标,无法满足跨维度统计的复杂计算场景。复杂报表是用于实现跨维度统计指标、多级表头的新型报表类型。
功能说明
  • 沿用基础报表的配置交互,通过拖拉拽即可快速生成复杂报表。
  • 通过添加指标组,可快速生成多级表头。

6.2 支持表单数据源

  • 企业可自行同步系统内的指定表单,用于在 BI 中进行数据分析。
2024-07-17
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