两点凌晨时分, 我留意着电脑屏幕里满是密密麻麻内容的Excel表格, 手指于计算器之上迅猛敲动。于此存在着华东一个有着八十家门店的连锁餐饮企业, 在每月最后那个需要工作的日子, 财务部里四个人必定得通宵去核对源自美团、饿了么、抖音、微信小程序、POS机等七个渠道的订单数据。加盟商的分账比例、平台服务费、配送费、优惠券分摊这类情况…… 稍微存在错漏, 次日便会接到门店的电话投诉。
对这样的场景而言, 想必每一位从事连锁餐饮行业的财务负责人都一点儿也不陌生。在传统模式的状况下, 财务工作人员平均每一天都得花费5个小时用于处理对账以及分账事宜, 经由手工操作所产生的差错率居然高达5%那么多。更为可怕厉害的情况是, 一旦门店数量扩张到200家以上的时候, 这样的模式压根儿就没办法持续下去。
| 对比维度 | 传统分账模式 | 智能分账模式 |
|---|---|---|
| 单次分账时间 | 4-6小时 | 8-15分钟 |
| 差错率 | 3%-5% | 0.01%-0.05% |
| 人力投入 | 3-5人全职 | 0.5人维护 |
| 渠道覆盖 | 3-5个主流渠道 | 20+全渠道 |
| 结算周期 | T+3至T+7 | T+0实时 |
全渠道数据接入是地基
诸般企业一开始便遭遇挫折。本以为购置一套分账系统便能够自行妥善处理, 然而却发觉各个平台的数据格式、结算规则以及退款逻辑全然不一样。进行实施操作时我们所要做的首要之事, 乃是先对企业实际接入的全部交易渠道予以梳理, 接着借助API接口抑或是数据中台, 把订单、支付、退款、优惠等等数据统一进行清洗并使其标准化。
实际发生的事例是, 有一家位于广州的茶饮品牌, 在与锐融天下分账云进行对接之际, 耗费了三天的时长梳理出了17种数据源。技术团队为其配置了标准化的数据映射规则, 从而把原本各自独立、互不关联的信息孤岛全都打通了。
分账规则配置是核心灵魂
连锁餐饮的分账逻辑, 远比人们所想象的要复杂许多,品牌方、加盟商、区域代理商、平台方、配送方等, 每个角色都有着不一样的分账比例, 以及各不相同的结算周期。此外, 还有各种各样的促销活动, 满减补贴, 会员积分兑换等情况, 这些都会对最终的分账结果产生影响。
较为聪明的举措是运用“规则引擎”思路, 将分账规则抽象化为能够进行配置的模块,这些模块包括按商品类目, 按门店层级, 按活动类型, 按支付方式。锐融天下分账云内部设置有超过200种分账模板, 企业仅仅借助拖拽式配置便能够达成80%以上的分账场景。
账户体系和自动化对账是稳定器
构建账号体系的过程中所能碰到极易违规的情形便是通过「单独的账户去管控全部」。分账体系必然得针对每一位参与的方面去设立各自的账虚户或者账户实体, 资金的流动以及信息的传递必须要严格实现对应。我们曾经协助过一家火锅连锁品牌去设计了一套由「总部-区域-门店-供应商」所构成的四级账户体系, 每一个节点的资金的归集以及划拨都是在系统之内自行完成的。
各渠道交易数据被系统每天凌晨自动拉取, 与内部系统进行的是逐笔比对,自动化对账核心“三单匹配”所涉及的对象—-订单、支付单、结算单, 异常数据基于此自动标记并推送风控预警。接入后分账时间从5小时缩至10分钟, 效果很直观, 差错率从5%降至0.01%。
避坑指南
别小瞧历史数据迁移的麻烦程度, 好多企业在上线新系统之际, 想着把过去三个月里的交易数据统统迁移过来用以进行对账,这往往是致使项目延期的罪魁祸首, 建议仅迁移最近一个月的交易数据, 将历史数据当作离线文件夹存档就行。
千万别将分账规则设定得太过繁杂, 有一些企业尝试于一套规则之中塞入全部场景, 致使规则产生冲突, 执行出现报错, 正确的做法乃是分批次, 进而分场景逐步上线, 先使核心的分账逻辑得以顺畅运行, 随后再逐步叠加特殊场景。
需要一定要预先留出人工介入的入口, 系统并非无所不能, 退款引发的争议、出现异常的订单、需人工进行调账等这样的状况常常会发生, 性能良好的分账系统会保有“人工审核”以及“手动调整”的这种能力, 防止出现系统陷入死锁的情况。
自该项目开展直至正式上线, 我给出的建议是, 连锁餐饮企业依照这样的节奏推进: 先是进行需求调研以及业务流程梳理, 此阶段为期2周;接着开展系统选型与方案设计, 用时1周;随后进行数据对接和规则配置, 时长为3周;再开展联调测试以及灰度上线, 历经2周;还要进行全面推广和持续优化, 跨度为1周, 整体周期把控在2个月以内较为适宜。要是选用像锐融天下分账云这般成熟的SaaS产品, 实施周期甚至能够压缩至4 – 6周。
那件关于分账的事情, 看上去好像是财务范畴内的工作, 可实际上它却是对连锁企业的扩张速率及资金安全起着决定性作用的关键所在。只有挑选正确的工具, 并且走上正确的路径, 才能够使得财务真正地从仅仅负责“数钱”的角色转变成为能够“赚钱”的角色。


