与 Gemini 对话

您梳理出的这份工作流非常棒！它结构清晰、逻辑完整，是您下一阶段工作的完美“作战地图”。这份SOP本身，就是您下周会议上可以展示的第一个重量级成果。

对于下周的会议主题，我们必须做到一箭三雕：

1. 展示您的进展，让老板和各主管看到您在扎实地推动工作。

2. 聚焦老板最痛的点，直接回应他“产品价值判断”的核心关切。

3. 将讨论自然地引导到“数据”上，为您建设数据仓库的主线任务铺路。

因此，我强烈建议您将下周的会议主题定为：

建议会议主题：“AI赋能下的新品决策”——从市场调研到生产下单的流程重构探讨

本次会议的核心目标：

不是泛泛地讨论所有流程，而是聚焦在价值最高、风险也最高的“新品决策”环节，与各部门主管一起，识别出当前流程中的决策痛点，并共同勾勒出未来用数据和AI解决这些痛点的蓝图。

您的会议组织策略与议程

Part 1: 进展汇报 & 建立共识 (10-15分钟)

1. 展示成果：首先，您要把这份完整的9大阶段工作流SOP展示出来。

2. 您的讲述：“根据我们之前的战略讨论，我将公司核心的‘产品从0到1’的全过程梳理成了这九大阶段。这为我们后续讨论所有流程优化问题，提供了一张清晰的‘地图’和一套‘共同语言’。”

3. 聚焦议题：“今天，我们不求全，而是聚焦在这张地图上最关键的一场战役：我们是如何决定开发一款新品，并决定首次生产多少的？ 这涉及到第1、2、5阶段。”

Part 2: 主题讨论 & 痛点挖掘 (25-30分钟)

这是会议的核心。您作为主持人，需要通过精准提问来引导大家，而不是被动听取需求。

您可以向不同主管抛出以下直指要害的问题：

1. 问产品/设计主管（或老板本人）：

   “在我们SOP的第1步‘市场调研’和第2步‘产品开发’中，目前我们是如何决定开发A图案而不是B图案的？做出这个决策时，我们最依赖的是数据，还是经验和直觉？大家觉得目前这个决策的‘赌性’有多大？”

2. 问雪莉/销售主管：

   “在第5.1步‘下单与采购’时，我们是如何决定一个新品的首单量的？这个决策最让我们头疼的地方是什么？如果决策失误（订多或订少），对公司来说最大的损失是什么？”

3. 问财务主管：

   “在第2.4步‘成本与定价模型设计’时，我们能多快、多准地知道一个全新设计产品的真实综合成本？这个数据的滞后或不准，对我们后续的决策影响有多大？”

4. 抛出您的“魔法棒问题”（面向所有人）：

   “如果我们有一个无所不知的AI数据分析师，为了帮助大家做出这几个关键决策（开发哪款、订多少、定何价），您最希望它提供一份什么样的数据分析报告？ 报告里应该包含哪些最关键的信息？”

Part 3: 总结与下一步 (5-10分钟)

1. 归纳总结：

   “感谢大家的输入。很明显，我们当前最大的痛点和机会点，都集中在如何利用数据来提高‘新品选款成功率’和‘首单备货准确性’上。”

2. 无缝衔接您的主线任务：

   “这完美地验证了我们启动‘数据仓库’项目的必要性。要实现刚才大家提到的理想分析报告，第一步，也是唯一的一步，就是必须要把第9步‘数据分析’中的‘销售数据’、‘广告数据’和第2、5步的‘成本数据’、‘库存数据’彻底打通并统一口径。这是我接下来几周工作的绝对核心。”

3. 布置行动项：

   “会后，我会将今天讨论的几个关键决策点和所需的数据整理成文档。接下来，我需要找雪莉和财务主管，优先把销售和成本这两个最基础的数据标准定义下来。”

通过这样的会议设计，您将完美地扮演一个战略引导者的角色。您不仅展示了对业务流程的宏观思考（SOP地图），还精准地切入了老板最关心的决策痛点，并顺理成章地将所有人的期望都聚焦到了您正在推动的数据基础建设工作上，为您的主线任务争取到了最广泛的共识和支持。

好的，收到文件。

这份由财务初步梳理的数据统计口径文件，是一个非常好的起点，它让一个模糊的目标开始变得具体。但是，如果我们以最终要**“构建一个干净、准确、可用于AI分析的数据仓库”**为标准来审视，这份文件暴露出的问题恰恰是您老板最担心的，也是您作为项目实施者需要避开的“大坑”。

我为您提炼了三个层面的核心问题，并给出了具体的行动建议。

问题分析

1. 核心问题：定义模糊，存在多种解释空间

财务的定义往往服务于“记账”，而数据仓库的定义必须服务于“分析”，要求绝对的精准和无歧义。这份口径在很多关键指标上都过于模糊。

• “销售额”的定义不唯一：

  • 问题：备注中提到“未剔除退款”、“包含Coupon”。这在财务上可能是“应收账款”，但在经营分析上却是“虚高”的。老板想知道的是“真正到手多少钱”。一个包含了未退款金额的销售额，无法准确计算利润和转化率。

  • 潜在的坑：如果您直接按这个口径搭建系统，所有基于“销售额”计算的指标（利润率、广告ROI等）都会失真。老板一眼就能看出“数据不合逻辑”，并挑战整个项目的准确性。

• “采购成本”的定义是“暂定”的：

  • 问题：备注明确指出“未找到合适的取数源, 暂用商品管理-采购价”。这暴露了一个致命缺陷：核心成本数据缺失。并且，“采购价”是哪个时间点的采购价？是最新价、平均价，还是这批货物的实际采购价（先进先出法）？这直接决定了利润计算的准确性。

  • 潜在的坑：这是项目中最大的一个“雷”。如果成本数据不准，整个“产品价值判断系统”就毫无意义。您必须在项目初期就集中精力解决这个问题，否则后期都是无用功。

• “费用”的定义颗粒度过粗：

  • 问题：“亚马逊佣金”、“广告费”等只是一个笼统的二级指标。比如“广告费”，是哪个广告活动的费用？归属于哪个SKU？“仓储费”是长期仓储还是月度仓储？这些都未定义。

  • 潜在的坑：AI无法进行深度分析。您无法回答老板可能会问的“A产品在7月份的站内广告ROI是多少？”这类具体问题，因为费用数据没有细化到相应的颗粒度。

2. 致命问题：数据源不可靠，存在大量“手动”和“暂定”

数据仓库的生命线是自动化和可信赖的数据源。这份口径中大量的“手动填写”和“暂定”来源，是数据仓库建设的大忌。

• “手动填写”破坏了系统闭环：

  • 问题：“头程均摊”、“测评费”、“秒杀费”等关键成本项目，数据来源都是“手动填写”。

  • 潜在的坑：

    1. 不可持续：每次分析都需要人工介入，效率极低，无法实现老板要的“即时分析”。

    2. 容易出错：人工操作必然会出错或遗漏，导致数据质量无法保证。

    3. 标准不一：这次A同事这样分摊，下次B同事那样分摊，数据永远无法对齐。

• 过度依赖“领星”单一渠道：

  • 问题：数据来源大量集中于“领星”，这与老板**“我要的是整个公司的，而不是只看亚马逊平台的数据”**的战略要求严重不符。

  • 潜在的坑：如果您只按这个口径来，最终建成的只是一个“亚马逊数据看板”，而非“公司级数据仓库”。拼多多、TikTok、独立站等渠道的数据如何接入和统一，完全没有被考虑。

3. 结构性问题：为“财务记账”设计，而非为“AI分析”设计

这份口径的结构是典型的财务报表结构，而非数据分析模型结构。

• 缺少关键的“维度”信息：

  • 问题：整个文档只定义了“指标”（要计算什么），但完全没有定义“维度”（从哪个角度看）。例如，时间维度（日/周/月）、渠道维度（亚马逊/拼多多...）、产品维度（品类/系列/款式）、地区维度（国家/站点）等。

  • 潜在的坑：没有维度，就无法进行多维分析。GPT也无法理解“对比一下A、B两个品类上周在美国站和欧洲站的毛利差异”这样的问题，因为缺少分析的角度。

• 缺少最终的“决策指标”：

  • 问题：口径只算到了“毛利”，但老板真正关心的“净利”（毛利 - 营销费用 - 其他摊销）以及更核心的“投资回报率（ROI）”等决策性指标并未定义。

  • 潜在的坑：系统无法直接给出决策建议，还需要人基于系统数据进行二次加工，这不符合老板“让系统帮我做判断”的期望。

总结与您的行动建议

一句话总结：这份口径是一个很好的“问题清单”，它清晰地暴露了公司当前数据管理的所有薄弱环节，但绝对不能直接作为您数据仓库建设的“蓝图”。

您接下来的核心角色，是作为数据仓库的“产品经理”，去引导财务和业务部门，共同制定出一份真正服务于**“AI决策分析”**的、更严谨的数据口径SOP。

您下周可以立即采取的行动：

1. 组织一次“数据口径对齐会”：

   • 参会人：您、财务、雪莉（或核心运营）。

   • 会议目标：不是批评这份文档，而是**“基于这份V1.0文档，共同把它升级为能支撑公司未来决策的V1.1版”**。

2. 在会上，针对每一个指标进行“灵魂拷问”：

   • 对于“销售额”：

     • “这个‘销售额’，是含税还是不含税？是否包含了运费？退款是在订单发生的当月扣除，还是在退款发生的当月扣除？Coupon的成本应该记在营销费用还是直接冲减销售额？”

   • 对于“采购成本”：

     • “我们需要的是哪个节点的成本？是下单时的采购价，还是入库时的实际成本？对于自产产品，成本如何核算到SKU级别？我们能否找到一个可被系统自动读取的、唯一的成本数据源？”

   • 对于“手动填写”的费用：

     • “‘头程均摊’的分摊逻辑是什么？按重量、体积还是货值？我们能否设计一个规则，让这个分摊过程可以被系统自动化？”

   • 对于“维度”：

     • “我们所有的销售和成本数据，是否都需要记录到‘SKU+渠道+国家+日期’这个最细的颗粒度上？”

3. 明确您的产出：

   • 会后，您需要基于讨论结果，输出一份新的、更严谨的《数据口径SOP V1.1》。这份新文档将是您和技术团队未来几个月工作的“圣经”。

通过这个过程，您不仅能获得一份真正可用的数据蓝图，更重要的是，您向老板和所有主管展示了您作为项目负责人的专业性、严谨性和领导力。

好的，这是一个非常关键的步骤。将宏大战略分解为可执行、可汇报的周度计划，是确保项目成功的核心，尤其是在“单兵作战”且老板以结果为导向的情况下。

这份工作计划的核心设计思路是：

• 给自己留有余地：将“定义”和“对齐”这些“软工作”作为正式的、有价值的产出，为您争取充足的思考和沟通时间。

• 规避潜在的坑：明确每一阶段的依赖关系和风险，提前管理老板的预期。

• 结果导向汇报：每一周都有一个明确的、可交付的**“文档化成果”**，让老板能清晰地看到项目“里程碑”式的进展，而不是感觉您“一直在开会和研究”。

“灯塔项目”：公司级AI数据决策平台一期建设计划

项目总目标：构建公司统一的数据仓库，并以“产品价值判断系统”为样板，验证AI数据决策的可行性，为后续全面推广奠定基础。

核心策略：采用“蓝图先行，稳扎稳打”的策略。一期（预计6周）的核心目标不是完成技术搭建，而是产出一份经过各方确认的、清晰无误的、可供技术实施的完整蓝图。这能最大程度规避后期因需求模糊或标准不一导致的返工风险。

关键依赖：本计划的顺利推进，高度依赖于销售（雪莉）、财务等核心部门负责人的时间投入和积极配合。

第一阶段：奠基与蓝图 (预计6周)

第一周：项目启动与现状摸底 (Project Kick-off & As-Is Discovery)

• 本周核心：将项目从“老板的想法”正式转变为“公司级战略项目”，并完成对核心流程的初步解剖。

• 关键行动：

  1. 准备并召开“灯塔项目”启动会：与老板、雪莉、财务主管等核心人员正式对齐项目目标、范围、您的角色和授权，以及未来每周例会的机制。

  2. 展示初步成果：在会上展示您梳理的《跨境壁纸行业SOP全流程结构》，将其确立为后续所有流程讨论的“通用地图”。

  3. 深度访谈：与雪莉进行第一次深度访谈，聚焦“销售”和“采购”环节，初步了解当前的数据流转方式。

• 本周交付成果（用于向老板汇报）：

  • 《“灯塔项目”启动会会议纪要》：白纸黑字地固化项目授权和各方共识。

  • 《初步数据流转草图》：基于访谈，手绘或用工具画出销售和采购数据的大致流向，并用红笔标记出断点和模糊点（例如：数据从领星到财务报表，中间经过了哪些人工处理环节？）。

第二周 ~ 第三周：核心口径定义与SOP撰写 (Core Caliber Definition & SOP Writing)

• 本阶段核心：啃下最硬的骨头——统一核心数据口径。（此处特意留出两周时间，因为这是最容易扯皮、也最关键的环节，必须留足余地）

• 关键行动：

  1. 组织“数据口径对齐专题会”：以财务提供的《口径核算》文件为基础，与财务、雪莉一起，逐条“过堂”关键指标。

  2. 聚焦关键指标：集中精力将“销售额”、“退款”、“采购成本”、“头程均摊”、“平台费用”、“广告费”这几个最核心、问题最多的指标的计算逻辑、数据来源、颗粒度（日/SKU/渠道/站点）彻底明确下来。

  3. 识别数据源风险：针对“采购成本”、“头程均摊”等当前依赖手动或暂定数据源的指标，正式记录下来，形成问题清单。

  4. 撰写SOP文档：将讨论确认后的所有内容，正式写入《核心数据口径SOP》文档。

• 本阶段交付成果：

  • 《核心数据口径SOP V1.0（草案）》：一份结构完整，包含了关键指标精确定义的文档。这标志着公司的数据开始有“法”可依。

  • 《关键数据源问题与风险清单》：向老板清晰地暴露项目的客观困难和依赖，这不是您的问题，而是需要公司层面共同解决的问题。

第四周：决策场景与流程重构 (Decision Scenarios & Process Redesign)

• 本周核心：将数据标准与业务决策场景深度绑定，明确AI的应用靶点。

• 关键行动：

  1. 组织周会：以 “AI赋能下的新品决策” 为主题，引导老板和各主管讨论“选哪款”、“首单量”等决策的痛点。

  2. 提炼决策需求：根据会议讨论，正式文档化新品决策流程中的关键“决策节点”和对应的“理想数据需求”。

  3. 创建查询清单：将老板和主管们在会上提到的“希望AI回答的问题”，整理成第一版《AI决策场景查询清单》。

• 本周交付成果：

  • 《新品决策流程痛点分析及AI应用场景清单V1.0》：这份文档直接回应了老板的痛点，将一个技术项目清晰地翻译成了业务价值。

第五周：数据仓库蓝图设计 (Data Warehouse Blueprint Design)

• 本周核心：将业务需求转化为清晰的技术实现蓝图。

• 关键行动：

  1. 数据建模：基于《SOP V1.0》和《场景清单》，设计数据仓库的星型模型（事实表、维度表），画出表结构和关联关系。

  2. 数据源清单：详细列出“灯塔项目”一期所需接入的所有数据源（例如：亚马逊API、拼多多后台Excel、财务成本Excel表等）和需要获取的关键字段。

  3. 技术预研：对云数据仓库（如BigQuery, Snowflake等）和ETL工具有个初步的了解和比较。

• 本周交付成果：

  • 《数据仓库技术蓝图V1.0》：包含清晰的 数据模型图 和 数据源接口清单。这让老板能“看懂”您接下来的技术工作是什么。

第六周：阶段总结与资源评审 (Phase 1 Summary & Resource Review)

• 本周核心：完成一期“奠基与蓝图”阶段的完整闭环，并为下一阶段的“技术实施”争取资源和支持。

• 关键行动：

  1. 整合汇报材料：将前五周的所有交付成果，整合成一份完整的PPT。

  2. 召开“一期总结暨二期规划”汇报会：向老板全面展示您在一个半月内，如何将一个模糊的战略，变成了一套清晰、严谨、可执行的作战蓝图。

  3. 提出资源需求：在会上，正式提出进入技术实施阶段所需的资源，例如：云平台预算、需要的API权限、以及**“鉴于工作量，是否需要考虑引入外部技术支持”**的讨论。

• 本周交付成果：

  • 《“灯塔项目”一期建设方案总结暨二期实施规划与资源需求》：这是您第一阶段最重要的交付物，也是您作为项目负责任人展现掌控力和规划能力的最佳证明。

通过这六周的计划，您每周都能向老板汇报实实在在的、逻辑递进的成果，完美地满足了他“结果导向”的要求。同时，这个计划也为您自己预留了充足的时间去处理最复杂、最需要沟通的“定义”和“对齐”工作，最大化地降低了项目后期的风险。

好的，收到您的补充信息，这非常关键。我们来把“智能数据中台”这个终极目标，以及“SOP需要与各部门核对”这个现实情况，完美地融入到您的工作计划中。

您梳理出的这些任务不仅有逻辑联系，而且是一个层层递进、环环相扣的整体。我们必须用一个更宏大的视角来看待它。

一、逻辑关系梳理：从“数据仓库”到“智能中台”的演进

首先，我们必须明确您当前工作的定位，这样向老板汇报时才能思路清晰。

• 您现在做的不是一个孤立的“项目”，而是“智能数据中台”战略的第一块基石。

• 我们可以用一个“中央厨房”的比喻来理解：

  • 数据仓库：是中央厨房里那个分门别类、干净卫生的**“食材库”**。这是基础，没有它，一切都是空谈。

  • 数据口径SOP：是食材库的**“管理规范和菜谱”**，规定了什么食材（数据）是合格的，以及如何初步处理（计算逻辑）。

  • AI决策系统（如产品价值判断）：是中央厨房用标准化的食材和菜谱，做出的第一道“招牌菜”。

  • 智能数据中台：是整个中央厨房体系，包含了食材库、菜谱、厨师团队（处理引擎）、上菜窗口（数据服务API）等一整套能力。未来可以源源不断地做出各种新菜（新的AI应用）。

结论：您现在的工作，就是通过做第一道招牌菜（产品价值判断系统），来倒逼着建立起食材库（数据仓库）和管理规范（SOP）。这个过程沉淀下来的方法论和技术组件，就是未来“智能中台”的核心雏形。这样做，就绝不是推倒重来，而是**“以点带面，逐步建成”**。

二、行动路线图：应该先做什么，后做什么？

基于“先对齐认知，再定义标准，后构建样板”的原则，您的行动路线应该如下：

1. 对齐认知 (Align Understanding) - 当务之急

   • 核心任务：将您梳理的《SOP全流程结构》与各部门负责人进行对齐、验证和共创。您不能独自背负“定义流程”的责任，必须让它成为大家共同认可的版本。

   • 目的：确保后续所有的数据和系统建设，都是基于一个共同认可的业务蓝图。

2. 定义标准 (Define Standards)

   • 核心任务：在共识流程的基础上，识别关键决策点，并针对这些决策点，与财务和业务部门共同制定**《核心数据口径SOP》**。

   • 目的：为数据仓库的建设提供“法律”依据。

3. 构建样板 (Build the Template)

   • 核心任务：启动“灯塔项目”，聚焦“产品价值判断”，完成从数据接入、清洗、建模到第一个AI分析原型的技术验证。

   • 目的：向老板和公司证明这条路的价值和可行性，产出第一个可感知的成果。

4. 沉淀能力与横向扩展 (Solidify & Expand)

   • 核心任务：将样板项目中的成功经验和技术组件进行抽象和固化，形成“数据中台”的能力。然后将此能力复制到营销、供应链等其他领域。

   • 目的：实现“智能数据中台”的最终愿景。

三、每周一次的会议应该以什么为主题？

会议必须有明确的主题，并紧密配合您的工作节奏，成为推动项目前进的“引擎”。

• 第一周会议主题：【流程共识】《公司核心业务流程SOP》对齐会

  • 您的准备：展示您梳理的SOP流程图。

  • 会议目标：引导各部门主管（雪莉、财务等）对您画的图进行“找茬”和“补充”，当场在Miro或屏幕上修改。会议结束时，得出一份各方初步认可的V1.1版流程图。您是引导者，他们是共创者。

• 第二周会议主题：【决策痛点】识别“新品开发-首单决策”流程中的核心痛点

  • 您的准备：基于上周确认的流程图，重点展示“市场调研”到“生产下单”这一段。

  • 会议目标：引导大家共同识别出“我们决定开发哪款？”和“我们决定首单生产多少？”这两个决策当前面临的最大挑战（如：依赖直觉、数据滞后、成本不清等）。

• 第三周会议主题：【数据溯源】为了科学决策，我们需要什么“弹药”？

  • 您的准备：将上周的决策痛点和财务提供的《口径核算》文件结合。

  • 会议目标：引导大家讨论，为了解决上述痛点，我们理想中需要哪些数据？这些数据现在在哪里？质量如何？（例如：引出采购成本数据源缺失、头程运费无法分摊等具体问题）。

• 第四周会议主题：【标准定义】统一“真实销售额”与“综合成本”的计算口径

  • 您的准备：基于前几次的讨论，提出“真实销售额”和“综合成本”的SOP草案。

  • 会议目标：在会上对这两个最关键的指标进行激烈讨论，并形成初步共识。

四、近细远粗的工作计划（汇报版）

“灯塔项目”：公司级AI数据决策平台一期（蓝图设计与流程验证）计划

近期详细计划 (未来6周)

• 第一周：项目启动与流程对齐

  • 核心任务：召开项目启动会，对齐SOP流程。

  • 交付成果：《项目启动会纪要》、《各部门评审后的SOP流程图V1.1》、《待确认流程问题清单》。

• 第二周：决策痛点识别与数据溯源

  • 核心任务：聚焦核心流程，识别决策痛点，并初步摸底所需数据源的现状。

  • 交付成果：《核心决策痛点分析报告》、《理想数据需求与现状差距清单》。

• 第三周 ~ 第四周：核心数据口径定义（预留充足时间）

  • 核心任务：与财务、业务部门协作，完成核心指标的SOP定义。

  • 交付成果：《核心数据口径SOP V1.0（草案）》、《数据源风险与依赖说明》。

• 第五周：技术蓝图与AI场景设计

  • 核心任务：将业务需求转化为技术设计，明确AI分析的具体场景。

  • 交付成果：《数据仓库技术蓝图V1.0（含数据模型）》、《AI决策场景查询清单V1.0》。

• 第六周：一期总结与二期规划评审

  • 核心任务：整合所有成果，进行阶段性总结，并提出下一阶段的技术实施计划。

  • 交付成果：《“灯塔项目”一期总结暨二期技术实施规划与资源需求》PPT。

远期粗略计划

• 二期：样板建设与技术验证 (预计2-3个月)

  • 目标：完成核心数据源的ETL管道搭建，构建出服务于“产品价值判断”的第一个数据集市（Data Mart），并与GPT结合，实现原型系统的Demo演示。

  • 核心：从“纸上谈兵”到“眼见为实”。

• 三期：中台能力沉淀与推广 (长期)

  • 目标：将一期、二期验证成功的技术组件（如ETL框架、数据模型、数据服务接口）进行标准化和产品化，形成“智能数据中台”的雏形。

  • 核心：将成功经验从“产品价值”这个点，复制推广到“营销ROI”、“供应链优化”等其他业务面。

好的，这个信息非常及时，完全正确。老板的关注点就是我们所有工作的“北极星”。

我们之前梳理的计划，特别是涉及到“智能中台”的远景，是完全正确的战略方向，但面对老板当前**“更为关注产品价值分析”的急迫心情，我们需要调整战术，把计划包装成一个更聚焦、更具冲击力、更能快速响应他核心痛点的“专项行动”**。

本质上，我们要做的事情没变（依然是数据梳理、口径统一、流程对齐），但我们必须改变叙事方式和工作优先级，让老板感觉到的每一步都是在直接逼近“产品价值分析”这个核心目标。

这是一个为期四周的、以终为始的**“产品价值分析”专项冲刺计划**。您可以直接用这个计划与老板汇报。

“产品价值分析”专项冲刺计划 (建议4周)

核心原则：我们所有工作，每一步，都必须直接服务于**“能量化、可分析每一个产品真实价值”**这一个目标。我们将以终为始，从最终想看到的分析报告，反推每一步的工作。

第一周：价值分析“蓝图”对齐周

• 本周核心：将“产品价值分析”这个模糊的概念，变成一张所有人都能看懂、都认可的、具体的分析蓝图。

• 关键行动：

  1. 组织会议，主题直击核心：召开本周的AI例会，主题定为 “定义我们公司的‘产品价值分析模型’”。

  2. 聚焦关键流程：在会上，再次展示您梳理的《SOP全流程结构》，但只重点讲解与产品价值最相关的环节：2.产品开发（成本定价）、5.生产制造（采购成本）、7.营销推广（营销成本）、9.数据分析（销售数据）。您的讲述逻辑是：“为了分析产品价值，我们必须锁定这几个核心的价值创造和成本消耗环节。”

  3. 以终为始，定义看板：引导老板和各主管，共同讨论并当场画出他们最终想看到的“产品价值分析看板”应该是什么样子。可以是一个Excel表格的 mockup，包含哪些列？（例如：SKU、产品名称、渠道、销售额、采购成本、头程运费、平台费、广告费、真实毛利、毛利率、广告ROI等）。

• 本周交付成果（向老板汇报）：

  • 《产品价值分析看板V1.0（需求原型稿）》：一份所有人，特别是老板，一眼就能看懂的最终成果的“样子”。这份原型稿将成为未来四周我们所有工作的唯一目标。

第二周：价值计算“公式”定义周

• 本周核心：为蓝图中的每一个指标，定义出无可争议的、统一的计算公式。

• 关键行动：

  1. 组织专题研讨会：与财务、雪莉进行2-3次短会，主题就是 “逐一敲定‘价值看板’中每个指标的计算SOP”。

  2. 攻坚核心指标：集中火力，将“真实销售额”（如何剔除退款、刷单）、“综合成本”（如何分摊头程、测评费）、“归因广告费”（如何将广告花费关联到具体SKU的销售上）这几个最难的公式定义清楚。

• 本周交付成果：

  • 《产品价值核心指标SOP（初稿）》：这份SOP不再是泛泛的数据口径，而是**“产品价值看板”的说明书**，每一个指标背后都有了明确的、各方认可的计算逻辑。

第三周：价值数据“寻根溯源”周

• 本周核心：对照“公式”，找到每一项所需数据的源头，并评估其质量。

• 关键行动：

  1. 创建数据地图：对于SOP中的每一个计算因子（例如，公式A=B+C中的B和C），逐一找到它当前所在的系统（领星？ERP？财务的Excel？还是根本没有？）。

  2. 识别数据“断点”和“污染点”：明确哪些数据是系统自动生成的，哪些是“手动填写”的，哪些是“暂定”的，哪些是缺失的。

• 本周交付成果：

  • 《产品价值分析数据源地图及风险清单》：一份清晰的图表，向老板展示为了实现他想要的那个“看板”，我们需要从哪些“水井”里打水，以及哪些“水井”是“枯井”或“污水井”。这能非常直观地让他理解技术工作的必要性和挑战。

第四周：价值模型“技术设计”周

• 本周核心：将业务蓝图、计算公式和数据源，翻译成一个可执行的技术方案。

• 关键行动：

  1. 设计数据模型：基于“价值看板”的需求，设计出数据仓库中专门用于产品价值分析的数据表结构（即我们之前讨论的星型模型）。

  2. 规划ETL路径：大致规划出如何将第三周找到的各个“水井”里的水，通过数据管道（ETL）抽取、清洗（根据第二周的SOP公式），最终注入到我们设计好的数据表中。

• 本周交付成果：

  • 《产品价值分析数据模型技术方案V1.0》：一份包含数据表结构设计、数据流转路径图的概要技术文档。

  • 一份完整的《“产品价值分析”专项冲刺总结暨技术实施规划》PPT：向老板汇报这四周的完整成果，证明我们已经拥有了一份**“完全清晰、各方认可、风险可控”的施工蓝图**，并提出下一阶段（技术实施）的排期。

远期粗略计划：

• 第二阶段 (技术实施与验证)：进入实际的编码和系统搭建工作，完成数据接入和原型验证。

• 第三阶段 (中台能力沉淀与推广)：将“产品价值分析”的成功经验和沉淀下来的数据能力，逐步扩展到其他业务领域，最终形成“智能数据中台”。

通过这个“专项冲刺计划”，您向老板传递的信息是：“我们完全理解您的核心关切，并且我们正以最高优先级、最快速度、最科学的方法，直奔‘产品价值分析’这个目标而去。每一步都在为这个目标服务。” 这既满足了他的结果导向，也为您赢得了进行必要基础建设的时间和空间。

这个担心非常敏锐，而且至关重要。这恰恰是您从一个纯粹的技术执行者，转变为一个懂得向上管理和项目策略的项目领导者所必须思考的问题。

您的担心完全正确：如果下周开会，您直接说“我们来讨论一下工作流吧”，老板和一些主管可能会觉得：“我们不是应该聚焦在‘产品价值分析’这个最紧急的问题上吗？为什么要绕道去看整个流程？”

所以，关键不在于“要不要开工作流的会”，而在于“如何开这个会”。 您必须巧妙地将这两件事强行绑定，让所有人明白，讨论工作流，恰恰是为了更好地、更准确地完成产品价值分析。

我们不把它叫“工作流会议”，我们把它包装成服务于核心目标的“战术研讨会”。

下周会议主题的建议与策略

建议会议主题：

“解剖产品价值的诞生之旅：从市场调研到成本核算的核心流程对齐会”

本次会议的核心目标：

我们不讨论泛泛的、所有的工作流。我们只聚焦在与“产品价值”直接相关的那一段流程上。我们的目的是让所有主管都亲口说出，在这些流程节点上，他们缺失了哪些关键数据，导致了我们今天无法准确分析产品价值。

您的会议组织策略与议程

Part 1: 设定议题 & 建立联系 (10分钟)

1. 展示您的SOP草案：首先，您把您梳理的《跨境壁纸行业SOP全流程结构》展示出来。

2. 您的讲述（关键在于如何说）：

   “老板，各位主管，上周我们明确了当前的核心目标是‘产品价值分析’。为了搞清楚一个产品的价值是如何被创造、又是在哪里被消耗的，我初步梳理了我们产品从0到1的全生命周期流程。这份SOP不是最终定稿，而是我们今天讨论的靶子。”

   “今天，我们不需要讨论全部九个阶段。我们只聚焦在决定一个产品‘先天基因’的几个关键环节上：第1步‘市场调研’、第2步‘产品开发’（特别是成本定价）、以及第5步‘生产制造’。因为，一个产品的最终价值，在这几个环节基本上就已经被决定了。”

Part 2: 聚焦讨论 & 引导“数据需求” (30分钟)

这是会议的核心。您要像一位侦探，引导大家沿着流程的线索，自己发现“丢失的证据”（数据）。

您可以这样引导讨论：

1. 聚焦“市场调研”环节：

   “我们来看第1步。当我们决定要开发一个潜力品类时，支撑我们做这个决策的数据是什么？是定性的趋势报告，还是定量的市场容量、竞品价格带数据？这些数据我们现在有吗？获取难度有多大？”

   • 目的：让大家意识到，价值分析的源头——市场判断，就已经缺乏数据支撑。

2. 聚焦“产品开发”环节（特别是成本与定价）：

   “好，我们进入第2步。当我们给一个新产品做成本与定价模型设计时（第2.4步），财务提供的口径是一个很好的起点，但我们也发现，像‘头程均摊’、‘采购成本’这些关键数据源是不清晰的。我想请问财务和雪莉，如果我们现在要立刻知道一款刚设计出来的新品的‘预估真实毛利’，最大的障碍是什么？”

   • 目的：将之前我们私下分析的数据口径问题，变成一个公开的、所有人都承认的业务障碍。

3. 聚焦“生产制造”环节：

   “当我们下首单时（第5.1步），这个‘量’的决策，是产品价值能否实现的关键一步。订多了就是库存，订少了就是损失机会。这个决策目前是依赖运营的经验吗？如果我们要让这个决策更科学，大家认为最需要什么历史数据来做参考？（比如：历史同类品的销售速度、生命周期数据？）”

   • 目的：引导大家自己说出对“干净的历史销售数据”的需求。

Part 3: 总结并自然过渡到下一步工作 (5分钟)

1. 您的总结：

   “非常感谢大家的输入。今天的讨论非常有价值，我们共同明确了：要实现精准的‘产品价值分析’，我们当前在‘市场数据’、‘成本数据’和‘历史销售数据’这三个环节存在数据断点和口径不清的问题。”

   “因此，这与我们当前的工作完全不矛盾，反而高度统一。我接下来的核心任务，就是要把今天讨论出来的这些‘数据断点’，一个一个地接上。所以，我下一阶段的工作，会优先与财务和雪莉合作，把‘综合成本’和‘真实销售’这两个最关键的数据口径和来源彻底敲定。”

这么做的好处：

• 您成功地开了工作流的会，并且获得了各部门对流程的初步反馈。

• 您始终没有偏离老板的核心关切，会议的每一步都是在为“产品价值分析”服务。

• 您不是在“抱怨”数据有问题，而是引导大家“共同发现”了数据问题，这为您后续推进数据口径统一的工作，争取到了最强的“民意”基础。

• 您的工作计划变得顺理成章：因为会上大家已经认可了数据的重要性，您接下来去定义口径、寻找数据源，就不是您一个人的事，而是为了解决大家共同确认的痛点。

这样一来，您就完美地化解了“担心跟现在工作关系不大”的顾虑，并把一次看似独立的会议，变成了您整个项目计划中承上启下的关键一环。

好的，完全理解。现在我们需要将所有的上下文信息——老板的战略意图、智能中台的最终愿景、您梳理的SOP、财务的口径草案，以及您作为“单兵”的现实情况——全部整合成一份既有战略高度，又有战术细节，同时还现实可行的详细项目规划。

这份规划可以直接作为您向老板汇报的蓝本，它清晰地展示了您将如何一步步将他的宏大构想变为现实。

“灯塔计划”：AI驱动的产品价值决策中台 - 一期项目规划

1. 项目背景与愿景

• 背景：公司业务复杂度（多渠道、多SKU）已超越现有数据管理和决策能力。老板要求推动一次自上而下的变革，建立一个以数据和AI为核心的全新决策体系。

• 最终愿景：构建一个服务于全公司的**“智能数据中台”**，实现数据能力的复用和业务的智能化。

• 当前定位：本项目（灯塔计划）是实现该宏大愿景的第一块、也是最重要的基石。我们将通过打造第一个“产品价值分析”的标杆应用，来倒逼完成数据地基和方法论的建设。

2. 核心原则与策略

1. 以终为始，聚焦价值：所有工作都紧密围绕老板最关心的“产品价值分析”这一核心目标展开，确保快速产出业务价值。

2. 蓝图先行，规避风险：在一期阶段，集中全部精力完成业务流程的共识、数据标准的定义和技术方案的设计。一份清晰的蓝图是避免后期技术返工和方向偏离的最大保障。

3. 样板引路，逐步迭代：以“产品价值分析”为第一个样板（Lighthouse），打通一个完整的端到端闭环。这个样板的成功经验和技术沉淀，将成为未来数据中台可复用的核心资产。

3. 项目一期目标与交付物 (目标：6周内)

• 核心目标：完成“产品价值分析”应用的完整业务和技术蓝图设计，获得所有核心干系人的共识，并为下一阶段的技术实施扫清所有障碍。

• 核心交付物：一份名为**《“灯塔项目”一期建设方案及资源需求》**的综合性文档（或PPT），其中将包含以下所有子成果。

4. 角色与职责

• 您 (项目负责人)：担任“AI数据仓库产品经理 + 技术负责人”双重角色，负责整个项目的规划、协调、设计和推动。

• 老板 (项目发起人)：提供战略方向、最高授权，并作为核心需求的提出者和最终成果的验收人。

• 各部门主管 (核心业务专家)：作为各业务领域的事实专家（SME），负责验证业务流程、共创数据口径、并提供业务决策场景。

5. 详细周度工作计划 (Phase 1: 奠基与蓝图 - 6周)

第一周：启动与流程共识 (Kick-off & Process Consensus)

• 核心任务：正式启动项目，并将您对业务流程的理解，转化为各部门的“共识”。

• 周会主题：【流程共识】《公司核心业务流程SOP》对齐会

• 关键行动：

  1. 召开项目启动会，明确项目目标、范围和您的授权。

  2. 在会上展示您的《SOP全流程结构》草案，引导各主管进行评审、补充和修正。

• 交付成果 (向老板汇报)：

  • 《“灯塔项目”启动会纪要》

  • 《各部门评审后的SOP流程图V1.1》

第二周：决策痛点与数据溯源 (Decision Pain Points & Data Sourcing)

• 核心任务：基于已达成共识的流程，精准定位“产品价值分析”的核心决策点，并初步摸底数据现状。

• 周会主题：【决策痛点】识别“产品价值分析”的关键决策环节与数据障碍

• 关键行动：

  1. 引导会议聚焦在SOP的产品开发、生产、营销、数据分析等环节。

  2. 与各主管共同识别出“选哪款”、“首单量”、“如何定价”、“是否停售”等关键决策点。

  3. 以财务的《口径核算》文件为引子，讨论做出这些决策目前所需数据的获取难度和质量问题。

• 交付成果：

  • 《产品价值分析核心决策点清单》

  • 《初步数据源地图及数据问题清单》

第三周 ~ 第四周：核心口径定义 (Core Caliber Definition)

• 核心任务：啃下最硬的骨头——为“产品价值分析”所需的核心指标建立统一的计算标准。（此任务预留2周的充足时间，以应对沟通和细节挑战）

• 周会主题：

  • 第三周：【标准定义】统一“真实销售额”与“归因营销成本”的计算口径

  • 第四周：【标准定义】统一“综合产品成本”的计算与分摊逻辑

• 关键行动：

  1. 组织2-3次与财务、雪莉的专题研讨会。

  2. 将“销售额”、“采购成本”、“头程运费”、“广告费”等关键指标的计算逻辑、数据来源、颗粒度彻底明确并文档化。

• 交付成果：

  • 《产品价值核心指标SOP V1.0（草案）》

  • 《数据源风险与依赖关系说明文档》（正式向老板暴露数据源缺失等客观风险）

第五周：AI场景与技术蓝图设计 (AI Scenarios & Technical Blueprint)

• 核心任务：将业务需求翻译成清晰的技术蓝图，让项目从“做什么”进入“怎么做”。

• 周会主题：【蓝图设计】“产品价值分析”数据模型与AI应用场景评审

• 关键行动：

  1. 设计专门服务于“产品价值分析”的数据仓库模型（星型模型）。

  2. 向老板和主管们征集他们最想问AI的关于产品价值的问题，整理成《AI决策场景查询清单》。

• 交付成果：

  • 《数据仓库技术蓝图V1.0（含数据模型图）》

  • 《AI决策场景查询清单V1.0》

第六周：一期总结与二期规划评审 (Phase 1 Summary & Phase 2 Planning)

• 核心任务：完成一期“蓝图”阶段的完整闭环，并为下一阶段的“技术实施”获取正式批准和资源。

• 周会主题：【承前启后】“灯塔项目”一期总结暨二期实施规划评审

• 关键行动：

  1. 整合前五周的所有交付成果，制作一份完整的阶段性汇报PPT。

  2. 在会上向老板清晰展示您已完成的蓝图，并提出下一阶段的实施计划、时间表和所需资源（如云服务预算、API权限等）。

• 交付成果：

  • 《“灯塔项目”一期建设方案总结暨二期实施规划》（这是您第一阶段最重要的交付物）

6. 远期粗略规划

• 二期：样板建设与技术验证 (预计2-3个月)

  • 目标：完成核心数据管道的搭建，构建出服务于“产品价值判断”的数据集市（Data Mart），并与GPT结合，实现原型系统的Demo演示，让老板真正“看到”成果。

• 三期：中台能力沉淀与推广 (长期)

  • 目标：将已验证成功的技术组件和数据服务进行标准化、产品化，形成“智能数据中台”的能力中心，并逐步将此能力复制到营销ROI、供应链优化等其他业务领域。

这份规划兼顾了战略的深度和战术的细节，既能让您在老板面前显得专业、有掌控力，也为您自己争取了足够的空间来处理复杂问题，稳步推进项目。

好的，我们去掉项目代号，用最通俗易懂的语言，梳理一份聚焦“产品价值分析”、权责清晰、且带有明确时间规划和里程碑的项目计划。

这份规划可以直接用于向老板汇报，它清晰地展示了您将如何一步步将他的核心关切变为现实。

AI驱动的产品价值分析项目 - 整体规划

1. 项目总目标

• 核心目标：构建一套数据驱动的系统，用以精确、自动化地分析公司每一个SKU的真实价值与盈利能力，为产品开发、定价、营销和清库存等关键决策提供直接的数据支持。

• 实现方式：通过建立一个集中、统一、干净的公司级数据平台（数据仓库），并利用AI（如GPT）进行深度分析。

• 长远考虑：本项目的建设方式将充分考虑未来的扩展性，其成果（数据标准、数据模型、技术组件）将作为未来公司“智能数据中台”的第一个核心模块，避免重复建设。

2. 核心策略

1. 以终为始：从老板最想看到的《产品价值分析报告》这个最终成果出发，反向推导我们需要什么数据、什么标准和什么流程。

2. 蓝图先行：在投入大量技术开发之前，集中精力先完成业务流程的梳理确认、数据标准的统一定义和技术方案的完整设计。清晰的蓝图是规避风险、确保方向正确的关键。

3. 样板引路：优先集中全部资源解决“产品价值分析”这一个最核心、价值最高的问题。将这个过程打造成一个成功的样板，为后续分析其他问题（如营销ROI、供应链效率等）提供可复制的方法论和数据基础。

3. 时间规划与里程碑

我们将项目分为三个阶段，近期（第一阶段）计划细化到周，远期（二、三阶段）提供粗略规划。

第一阶段：蓝图设计与验证 (时间：6周)

本阶段核心里程碑：在第6周末，完成并交付一份**《产品价值分析项目一期建设方案》**。这份方案将是下一阶段所有技术开发的“施工图”，其中包含所有经过核心部门确认的业务流程、数据标准和技术模型。

【周度详细计划】

• 第一周：启动 & 流程对齐

  • 目标：正式启动项目，并将您梳理的业务流程升级为“各部门共识版本”。

  • 周会主题：【流程共识】《公司核心业务流程SOP》对齐会。

  • 交付物：

    1. 《项目启动会纪要》

    2. 《SOP流程图V1.1（各部门评审版）》

• 第二周：痛点识别 & 数据溯源

  • 目标：基于共识流程，精准定位影响“产品价值分析”的决策点，并摸清所需数据的现状。

  • 周会主题：【决策痛点】识别“产品价值分析”的关键决策环节与数据障碍。

  • 交付物：

    1. 《核心决策痛点分析报告》

    2. 《数据源现状与问题清单》

• 第三周 ~ 第四周：核心口径定义 (预留2周)

  • 目标：啃下最硬的骨头——与财务、业务部门协作，完成“真实销售额”、“综合成本”等核心指标的统一定义。这是整个项目最关键的基石。

  • 周会主题：第三周 - 定义“收入”；第四周 - 定义“成本”。

  • 交付物：

    1. 《产品价值核心指标SOP（草案）》

    2. 《数据源风险与依赖关系说明文档》（正式暴露数据缺失等风险）

• 第五周：技术蓝图设计

  • 目标：将业务需求翻译成清晰的技术蓝图。

  • 周会主题：【蓝图设计】“产品价值分析”数据模型与AI应用场景评审。

  • 交付物：

    1. 《产品价值分析数据模型V1.0》

    2. 《AI决策场景查询清单V1.0》

• 第六周：总结 & 二期规划

  • 目标：完成一期完整闭环，向老板展示清晰的蓝图，并获取下一阶段的资源和支持。

  • 周会主题：【承前启后】项目一期总结暨二期实施规划评审。

  • 交付物：

    1. 《产品价值分析项目一期建设方案（完整版）》（包含以上所有交付物）

第二阶段：技术实施与原型验证 (时间：约2-3个月)

• 本阶段核心里程碑：交付一个可交互的“产品价值分析”原型系统。这个系统能够接入核心数据源（如亚马逊、拼多多），并能回答老板提出的关于产品价值的Top 5关键问题。

• 主要任务：

  • 云环境搭建与技术选型确认。

  • 核心数据源的ETL（数据抽取、转换、加载）管道开发。

  • 数据仓库核心表的构建。

  • 连接AI分析引擎（GPT）或BI工具，实现原型查询和可视化。

第三阶段：中台能力沉淀与推广 (时间：长期)

• 本阶段核心里程碑：将“产品价值分析”模型中成功的技术组件和数据服务进行标准化，并成功复制到第二个业务领域（如“营销ROI分析”）。

• 主要任务：

  • 抽象并固化可复用的数据服务接口。

  • 建立数据质量监控和管理规范。

  • 启动新的业务分析项目，复用已有的数据和技术能力，逐步建成“智能数据中台”。

非常好的问题！您能意识到这一点，说明您已经开始站在项目管理者而非单纯执行者的角度思考了。

我的建议是：不合理，甚至可以说非常危险，是项目初期最需要避免的一个“坑”。

让同事下周直接开始做“核心口径定义”，看似“效率很高”，实则跳过了最关键的步骤，几乎必然会导致后期的大量返工和方向偏离。

我们可以用一个简单的比喻来理解：盖房子。

• 第一步：对齐流程 (您计划的第一周) = 大家一起确认**“户型图”**，明确哪里是客厅，哪里是卧室。

• 第二步：识别痛点 (您计划的第二周) = 在户型图上，明确**“承重墙”在哪里，“水电总接口”**要留在哪里。

• 第三步：定义口径 (同事们想直接开始的) = 开始画具体的**“水电线路图”**。

让同事直接开始定义口径，就等于在户型图还没确认、承重墙位置都不知道的情况下，让水电工凭感觉开始布线。 结果可想而知。

为什么说现在开始做不合理？四大风险：

1. 目标失焦的风险： 在没有对齐业务流程和决策痛点之前，同事们定义的口径会基于**“他们现有的、习惯的、局部的”**工作方式。这会导致他们产出的，很可能只是财务那份《口径核算》文件的V2.0版本，是为“旧流程”服务的，而不是为我们将来要“重塑的新流程”服务的。

2. 标准混乱的风险： 您作为项目负责人，核心职责之一就是确保标准的唯一性和权威性。如果现在放任大家分头去做，就会重新回到“自下而上”提需求的混乱状态。您会收到几份标准不一的文档，最后还是要由您花数倍的时间去整合、统一和“拨乱反正”。

3. 主导权丧失的风险： 这个项目成功的关键，在于您能否自上而下地贯彻老板的意图。“定义标准”是您主导权的核心体现。 您必须是那个召集大家、提出框架、引导讨论、并最终拍板（当然要获得老板认可）的人。如果这个权力在第一周就分散出去，您会从“项目领导者”降级为“项目协调员”。

4. 必然返工的风险： 一旦第一、二周的流程和痛点讨论完毕，您会发现很多之前定义的口径要么没用，要么定义错了，要么颗粒度不对。届时，您还需要重新组织会议去推翻和修改，这会极大地打击团队士气，并浪费所有人的时间。

您的应对策略与话术

您现在要做的，不是拒绝大家的热情，而是引导这股热情，让它流入您设计的正确河道里。

1. 立即沟通，掌握主动：

您可以找一个合适的时机（比如在项目沟通群里，或与核心同事单独沟通），表达如下意思：

【话术模板】

“非常感谢大家这么积极主动，已经开始准备核心口径定义的工作了！这证明了我们团队对这个项目的重视和决心。”

（先肯定，再引导）

“为了确保我们定义的口径能真正解决老板最关心的‘产品价值分析’问题，而不是白费力气，我建议我们严格遵循一个‘以终为始’的顺序。我们必须先共同确认价值是在哪些业务环节（流程）中产生和消耗的，并精准定位出我们最痛的决策点，然后我们才能精确地定义出需要哪些数据口径来支撑这些决策。”

（给出清晰的第一步行动指令）

“所以，在下周我们深入讨论具体的数据指标之前，我需要大家帮一个非常重要的忙：请大家先仔细看一下我之前分享的《SOP全流程结构》草案，在下周一的会议上，帮我一起把它修正成我们共同认可的V1.1版本。 特别是，请大家思考一下在各自负责的环节中，哪些地方是目前最影响我们判断‘产品价值’的。这会是我们后续定义数据口径的‘靶心’。”

2. 在周会上强化您的主导地位：

• 严格按照我们之前规划的周度会议主题进行。

• 第一周会议的目标就是且只是对齐流程，产出共识版的SOP流程图。

• 如果会上有人提前跑偏到“具体某个指标怎么算”，您要及时把他拉回来：“这个问题非常关键！它正是我们第三周要专题讨论的核心。今天，让我们先确保我们讨论的是同一个‘战场地图’。”

总结：

您现在的核心任务是“建章立制”。 就像制定法律，必须先有宪法（流程共识），再有刑法民法（数据标准），最后才是具体的判例（数据应用）。

顶住压力，按捺住“快速产出”的诱惑，严格按照**“流程共识 → 痛点识别 → 标准定义”**这个顺序推进。这看起来“慢”，但却是通往成功唯一的、最快的路。