ValueCo 如何借助 Revenuealot 集中管理几千条 Temu SKU，并减少 98% 的表格处理工作

关于 ValueCo

ValueCo 成立于 2018 年，已发展成为在南非多个省份设有 20 多家门店的生活方式与价值零售商。其广泛的商品组合覆盖十多个部门，在同一购物环境中为顾客提供丰富选择与易于接受的价格。

Temu 业务增长背后的技术决策

当 ValueCo 的 Temu 商品规模达到几千条 SKU 时，Kenny 与团队面对的扩展问题，已经不只是某个单独文件，而是文件周边的整套运营方式。商品、订单和退货数据都需要在技术与商务团队之间准备、核对和共享。

团队可以继续增加表格、公式与一次性脚本，但每新增一层都会成为另一个需要维护的流程。增加行政工作量可以让每周循环继续运转，却无法为所有人提供共同的运营图景。

ValueCo 选择使用 Revenuealot 建立结构化的数据运营层：集中周期性数据集，让准备步骤可重复，并将人工注意力留给异常和决策，而不是文件处理。

挑战：运营数据困在反复导出的文件中

在几千条 SKU 的规模下，围绕商品、订单和退货形成的周期性工作，与单条记录本身同样重要。团队需要搜索和筛选商品集合、准备订单数据用于运营跟进，并将退货活动与正确的商品信息关联起来。

如果每次检查都从重新导出文件开始，团队就会反复花费时间下载、清洗、关联和格式化数据。不同版本的表格还会让商务与技术人员难以基于同一个视图协作。这套流程不能继续以与商品规模相同的速度增长。

ValueCo 希望减少这类处理工作，同时保留仍需人工判断的卖家决策和 Marketplace 流程。

Revenuealot 如何提供帮助

1. 集中 Temu 商品视图

Revenuealot 将 Temu 商品记录集中到可搜索的工作区。团队可以使用一致的筛选条件查看标题、标识符、状态、价格、库存和相关运营数据，而无需在每次工作开始前重新制作商品总表。

2. 让订单数据准备可重复

订单数据在工作流中遵循一致的结构。团队不再为每次导出重新设置列映射和公式，而是可以直接从已经整理好的数据开始当天检查。这缩短了获得 Marketplace 数据与实际采取行动之间的时间。

3. 将退货连接到异常处理

退货及其他异常会与相关商品和订单信息结合查看。团队可以优先处理需要跟进的记录，而不是扫描每一行数据。Revenuealot 在此案例中支持的是数据运营层；Temu 商品创建与发布不属于该工作流范围。

一个视图支持商品、订单与退货运营

工作流集中运营数据，让团队把注意力转移到真正需要处理的异常上。

Temu Products 工作区采用同样的运营方式：可搜索的记录、实用筛选条件，以及日常检查所需的字段。下图使用去标识化的演示数据，不包含 ValueCo 账号信息。

共享商品视图替代重复表格准备，并将状态、价格、库存、销售和退货信息集中在一起。

结果：表格处理工作减少 98%

在典型工作周内，商品、订单与退货工作流从约 21 小时的表格准备和检查，缩短为在 Revenuealot 中不到 1 小时的主动处理。三项周期性任务目前合计约 20 分钟，每周为团队释放超过 20 小时。

ValueCo 在保留必要检查的同时，将表格处理工作减少约 98%。技术与运营同事获得了统一图景，可以更快找到异常，并以可重复流程支持更大的 SKU 规模，而无需让行政工作以相同速度增长。

技术能力不再用于重建同样的数据集，团队可以将它用在真正推动运营前进的决策与改进上。