智能销售系统需求分析

智能销售系统需求分析实训报告

一、应用背景

连锁商店面临四大核心问题：

1. 手工作业效率低导致客源流失
2. 库存管理混乱造成商品积压/缺货
3. 运营成本居高不下
4. 当前利润率仅2%，需提升至5%

---

二、需求获取

2.1 问题描述

提出者	关联者	问题	影响
业务经理	业务经理/总经理/员工	手工作业销售迟缓	1. 人工成本增加 2. 顾客流失率上升 3. 销售统计困难

2.2 业务需求

• 目标：3个月内实现
  • 客流量↑20%
  • 收银效率↑30%
  • 经理工作效率↑30%

2.3 解决方案

方案	描述	优势	代价
方案二（选中）	智能销售系统	全流程自动化管理	开发成本
方案一	自助结账系统	多终端分流	硬件投入
方案三	自动售货机	降低人力成本	设备成本

2.4 项目范围

graph LR A[智能销售系统] --> B[销售处理] A --> C[销售分析] A --> D[策略制定] A --> E[定价调整]

2.5 产品功能

1. 实时销售数据处理
2. 多维销售报表生成
3. 动态定价策略配置
4. 促销活动管理

三、需求分析与建模

3.1 核心用例说明

​​用例：销售处理​

3.2 过程建模

1层数据流图

3.3 数据字典

1 、数据项
商品名、商品ID、商品数量、商品价格、成本、销售额、利润、销售编号、销售状态（促销/非促销）、促销时间、优惠折扣、策略编号、策略状态

2、数据流
商品信息 = 商品ID + 商品名 + 商品价格 + 商品数量
销售情况 = 销售编号 + 商品ID + 商品名 + 商品价格 + 数量 + 销售额 + 利润
总销售情况 = 利润 + 销售额 + 成本
预定销售策略 = 策略编号 + 商品ID + 促销时间 + 商品价格 + 策略状态（待定）
销售策略 = 策略编号 + 商品ID + 促销时间 + 商品价格 + 优惠折扣 + 销售状态 +
策略状态（正式）
商品定价 = 商品ID + 商品名 + 商品价格 + 优惠折扣 + 销售状态

3、数据存储
销售情况 = 销售编号 + 商品ID + 商品名 + 商品价格 + 数量 + 销售额 + 利润
销售策略 = 策略编号 + 商品ID + 促销时间 + 商品价格 + 优惠折扣 + 销售状态 +
策略状态（正式）
商品定价 = 商品ID + 商品名 + 商品价格 + 优惠折扣 + 销售状态

4、微规格说明
销售处理：商品销售、记录销售情况
销售情况分析：记录整月销售情况，生成分析报告
制定销售策略：根据销售情况分析报告，制定次月销售策略
调整商品定价：根据销售策略，调整商品定价

3.4实体联系图