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时间维度：按照季度或月度（如果月度波动较大，则季度更优）收入的拆分（拆分需要有意义，比如不同的GTM，不同的UE）按照收入属性：软件 vs 物流按照客户类型：按照盈利模式：取利 vs 不取利按照链路环节按照公斤段拆分规模的拆分 → 对应收入，例如订单数量，票数，公斤数量
什么时候开发了什么？这些软件解决什么问题？未来还准备上线什么模块？解决什么问题？准备什么时候上线？提升处理的量，使用软件（平台之前和之后的效率对比）提升时效？哪些环节提升了时效？提升客户的单位经济模型，（平台之前和之后的效率对比）与竞品比较，为什么这个更好？
收入客单价（票/方/吨）拼车票数车型 → 方数/吨数是否有回货？单车跑完全程的时间单车一天可以跑的趟数 = 司机工作时长 ÷ 单车跑完全程的时间 单车趟次成本拆分单车毛利/趟次
FM逻辑梳理
数据和故事之间的勾稽和证明题
1️⃣整体数据部分（业务 & 财务属性）
规模情况（有没有增长）
毛利（Take Rate）情况（价值的证明）
动态来看，单位模型（价值是如何来产生的？）
2️⃣产品相关（交付的产品形态）
软件产品
软件开发pipeline
软件给链路带来的价值（用什么来证明链路的效率）
软件给链路带来的价值（用什么来证明链路的成本）
从客户的角度看这个价值模型
物流产品
按照不同的环节来拆分物流产品
末端产品（单位模型，单车模型）
3️⃣资源相关（交付所需要的资源体系）
供应商情况（供应商的集中度）
履约效率
供应商规模
4️⃣客户相关（目标客户和价值的证明）
客户画像（我们的客户是谁）
客户活跃（客户有没有从我们这里得到价值？如何证明？）
客户留存（客户能否持续从我们这里获取价值？）
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