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管理知識學院 詹翔霖
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詹翔霖

商學院兼任副教授

07/14 22:19

全國門市營運監控 Dashboard總部用 AI決策系統建置

《全國門市營運監控 Dashboard（總部用）》AI決策系統建置
National Store Operations Control Center
讓總部「即時看到問題、即時處理風險、即時優化營運」
一、系統定位（核心概念）
本Dashboard用途：把「巡店管理」升級成「即時數據監控管理」
三大核心價值
1. 即時監控（Real-time Visibility）
2. 風險預警（Risk Alerting）
3. 決策輔助（Decision Support）
二、總體架構（控制中心）
門市POS數據
↓
客訴系統
↓
SOP稽核系統
↓
人員管理系統
↓
AI分析引擎
↓
總部Dashboard
三、Dashboard主畫面
總部一眼看到的6大核心指標
① 全國營運健康指數（HQ Health Index）
• 平均分數（0–100）
• 今日變動
• 異常門市數
② 營收總覽
• 今日營收
• 週營收
• 月趨勢
• 成長率
③ 風險警示
紅色警示門市
• 客訴暴增
• 業績異常下降
• 稽核低分
• 員工流動異常
④ 客訴分析
• 今日客訴數
• 類型分布（等待/品質/態度）
• 重複問題門市
⑤ SOP執行率
• 全國平均
• 各區排名
• 低於80%門市
⑥ 人員狀態
• 離職率
• 缺工門市
• 新人比例
四、門市單店分析頁（Store Page）
點進單店會看到：
門市基本資料
• 店名
• 店長
• 區域
• 開店時間
營運健康分數
服務 × 30%
營運 × 25%
客訴 × 20%
人員 × 15%
SOP × 10%
KPI趨勢圖
• 日營收
• 客單價
• 翻桌率
異常紀錄
• 客訴事件
• SOP違規
• 人員問題
五、區域管理頁（Regional View）
區經理管理視圖
• 各區排名
• 區域平均分
• 高風險門市
區域比較
區域 分數 客訴 營收
六、客訴AI分析系統
客訴分類AI
• 等待時間
• 服務態度
• 餐點品質
• 環境問題
重複問題偵測
• 同門市重複客訴
• 同類型問題趨勢
AI警示
• 「某店連續3天同類客訴」
• 「某區服務分數下降」
七、風險預警系統（Red Flag System）
自動紅燈條件
• 客訴 > 平均2倍
• SOP < 70分
• 營收下降 > 20%
• 員工流失異常
黃燈
• 輕微下降
• 單一問題
綠燈
• 正常運作
八、AI決策建議系統
系統會自動輸出：
① 問題診斷
• 「這家店是服務問題，不是營運問題」
② 建議動作
• 加強訓練
• 店長輔導
• 現場支援
③ 預測風險
• 「該店可能7天內客訴上升」
九、總部決策儀表板（Executive View）
給董事長/總經理看的畫面
只看4件事：
• 全國健康指數
• 紅燈門市
• 營收趨勢
• 客訴趨勢
十、系統運作邏輯
門市數據
↓
即時更新
↓
AI分析
↓
風險判斷
↓
總部決策
↓
區經理行動
十一、管理價值
這套系統解決三大問題：
① 不用等報告
→ 即時知道問題
② 不靠感覺管理
→ 用數據決策
③ 不靠巡店救火
→ AI提前預警
十二、導入階段
Phase 1（基礎）
• Excel / Google Sheet版
• 手動輸入
Phase 2（進階）
• Power BI / Tableau
• 自動數據更新
Phase 3（AI版）
• 客訴AI分析
• 預測模型
• 自動建議
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