每日业绩统计表格模板

上一篇我们拆解了飞书多维表格的功能，本篇我们来看看如何使用飞书的多维表格应用于实际的合同管理，来提高团队的生产力以及加深对飞书多维表格的理解。

一、合同管理需求

对于我们 SaaS 产品的合同管理来说，主要的业务诉求有以下几点：

• 建立合同档案：将线下合同电子化，方便随时查阅；
• 回款跟进：当合同还有剩余回款时，提醒负责人跟进客户付款；
• 合同到期提醒：合同到期前对相关的负责人进行提醒，跟进客户进行续约；
• 数据统计：以可视化的方式呈现合同的各项数据，如签订客户数量、金额、趋势、已回款占比等等，方便管理者了解业绩和部署工作。

二、合同业务对象

根据上面的需求，我们可以得到合同业务涉及的业务对象如下：

• 合同：主要业务对象，且包括产品明细和回款记录两项明细数据；
• 客户：签约的客户信息；
• 产品：合同中包含的产品（或服务）信息；
• 责任人：负责跟进合同的人员，以便进行提醒。

上述涉及到的业务对象关系图如下所示，这里假定合同是直接和客户签订，不涉及三方合同。

三、建立多维数据表

接下来我们用飞书的多维表格建立上述的业务对象数据表。建立数据表要考虑先后顺序，比如客户、产品和负责人（这里直接从飞书通讯录读取）都是合同依赖的基础数据，应该先建立。然后产品明细和回款记录依赖于合同，因此先建立完合同再来建立产品明细和回款记录表。这一次我们不使用模板，从零开始搭建。

为了统计客户分布，我们建立了一个省份数据表，方便供其他地方统一使用同一份省份数据。这里多提一下，对于类似行政区划这样的基础数据，应该在一开始就确定好，避免各个业务子系统各自使用不同的版本导致最后数据统计归口不统一。省份一般会给其他数据做单选或多选的引用选择，因此需要设置为单选；同时提供一个自动增加的 ID 字段。之后，我们将全国的34个省级行政区划录入即可。

客户数据表我们做了简化，只保留了客户名称、客户级别、联系人、联系电话、所属省份这些信息，其中客户名称作为索引列来确定唯一性。实际的话可以参考各类 CRM 系统的客户信息（比如单独有客户联系人档案）。当然，飞书的表格支持字段自定义，后续有需要也可以自己添加所需的字段。这里的所属省份我们采用的是单选，然后引用省份数据表的名称列作为选项。

完成后的客户数据表如下所示，其中联系电话使用的是电话号码类型字段，客户级别是单选字段，分为普通客户 、重要客户和 KA 客户。

产品信息我们设置比较简单，只有名称、售价和销售状态字段。其中名称用于索引列，销售状态用于将一些产品标记为已下架，从而避免合同中添加已下架产品（不影响历史合同）。售价使用的是金额类型字段，飞书的金额类字段支持多种货币，比如人民币、美元、欧元、澳元等。

合同档案包括合同名称、合同编号、签约客户（双向关联客户表）、合同总额、已回款金额、剩余回款金额、产品明细（双向关联产品明细数据表，支持选择多条记录）、回款记录（双向关联回款记录数据表，支持选择多条记录）、签约日期、合同起止日期、合同附件、负责人等字段。

其中剩余回款金额采用公式计算，飞书的公式有点类似 Excel 的公式，可以通过公式自动计算剩余回款金额。

合同产品明细数据表需要同时关联产品和合同，为了方便合同看到已售产品明细，合同和产品明细需要双向关联，而产品明细只需要和产品进行单向关联即可。同时，产品明细表应该包括产品、原价（记录当时销售的原价），销售单价（实际价格）、数量、小计等信息。其中小计采用计算公式，设置其等于销售单价乘以数量。这里注意合同不允许选择多个。

其中我们的原价从产品表取得，采取的方式是使用查找引用，自动填充当前选择销售产品的价格。这里有个需要注意的地方是，我们可以通过查找条件来保证获取的原价信息和当前选择的产品一致。那就是用产品表的 ID 和当前销售产品保持一致这个条件来确定原价就是所销售产品的售价。

合同回款记录数据表表类似于合同产品明细数据表，都是合同的详细信息，因此需要和合同进行双向关联。合同回款记录包括回款金额、回款日期、合同等信息，这里注意合同不允许选择多个。

对于已完成全部回款的合同，不应该再支持添加回款记录，因此我们在选择合同的时候限制了选择范围，即要求合同的剩余回款金额大于0，这个其实就是我们产品设计的业务约束规则了。

四、填充基础数据

数据表设计完之后，我们就需要填充数据了，比如客户和产品，这个是事先需要录入的，要不无法录入合同信息。这里我们直接在数据表来建立一些测试数据。

我们建立了4个产品，其中“CRM 系统-免费版”这个产品的状态是已下架。

同时再建立若干个客户（实际也可以通过表单填写，这里我们直接通过了后台编辑数据表完成），如下所示。

有了这些之后，我们就可以生成合同表单，让相关人员完善合同档案了。

五、合同档案管理

合同档案的产品明细和回款记录需要创建合同后才能填写，因此在生成表单之后我们需要隐藏这两个字段，后续单独填写这两项内容。然后我们配置表单，设置合同名称、合同编号、签约客户、合同总额、已回款金额、签约日期、合同起始日期、合同结束日期、合同附件等字段要求填写。

我们填写几条看看，由于互联网分享其中负责人是我自己指定的，因为互联网分享不能选择内部人员。

同样的，我们生成一个合同产品明细表单，如下图所示。

这里我们发现一个问题，就是填写的时候经常要参考合同总额和已录入的合同产品总额（已确保合同总额和已录入产品明细的小计不冲突），因此我们最好是展示一下合同总额和已录入合同产品总额，这个时候需要在合同产品明细表中增加两个字段：合同总额和已录入合同产品总额。合同总额可以直接引用合同的总额。

已录入的合同产品总额需要利用公式统计当前合同产品明细数据表中同一份合同的所有小计之和，这需要利用飞书的公式，最后得到的字段配置如下图所示，其中公式的意思是对合同产品明细表的合同列等于当前行的合同的所有行的小计进行求和。

这里解释一下，过滤（FILTER函数）相当于对指定数据表的逐条记录进行判断，看看是否满足我们设定的条件。这里的 CurrentValue 变量是内置的，指的是用于当前被判断的数据表的一条数据，比如下图公式的 CurrentValue 其实就是合同产品明细数据表的数据。

我们看一下效果，可以看到对于同一份合同的小计进行了求和计算。这样对比我们就可以很方便检查已录入合同产品总额是否超出了合同总额。

最终得到的填写表单如下图所示，当选择一份合同时会自动显示合同总额和已录入的合同产品总额。

和合同产品明细类似，我们在合同回款记录中需要知道剩余的合同回款是多少，以避免填写时超出，因此我们在合同回款记录增加一列合同剩余回款金额。

最终得到的填写表单如下，选择某一个合同后会自动显示合同剩余回款金额。

这里我们就发现了一个新的问题，就是合同回款录入后，合同里的已回款金额是不会立即更新的。这个时候我们上面用到的公式就派上用场了，我们通过公示设置合同数据表里的已回款金额等于该合同在合同回款记录表的回款金额之和就可以了，如下所示。

我们来看一下效果。

这样合同的已回款金额就和合同回款记录的能够保持一致了。

六、业务提醒

合同管理完成之后，我们就可以针对合同的一些关键业务做提醒设置了，比如回款跟进提醒和合同到期前续签提醒。这个可以利用飞书多维表格的自动化完成。

合同到期需求提醒这个比较简单，我们可以设置合同结束日期前30天提醒负责人跟进。同时为了方便负责人知道是哪一份合同，我们可以在第2步设置为查找记录，将合同的信息列出来。然后第3步增加一个查看详情的按钮，查看第2步对应的记录信息，设置的流程如下。

我录入了一个1个月后到期的后台来看看到期提醒是什么样的。

到了设定的10点50分，在飞书客户端就收到了合同即将到期提醒。

点击查看详情，会自动跳到浏览器打开对应的合同详情。

回款跟进提醒的逻辑是在合同剩余回款金额大于0的时候，设定固定周期提醒负责人及时跟进客户，提醒客户支付款项。这里的剩余回款金额大于0就是前提条件，提醒负责人则是执行的动作。不过，发现飞书的自动化流程目前设定的条件不支持计算公式。这块估计要实现只能是通过飞书开放平台的 API 对接后，自己开发实现。

七、数据可视化

数据可视化可以通过仪表盘完成，我们利用仪表盘实现了下面的合同管理驾驶舱。

统计数字部分的配置如下：

• 统计记录数，然后可以通过剩余回款金额大于0来统计未回款合同数。
• 统计字段，即对合同金额、已回款金额和未回款金额进行统计。
• 2023年度的统计则是增加了一个签约日期晚于2022年12月31日的筛选条件。

产品销售占比的饼图是从合同产品明细表进行统计的，按销售产品分组，然后扇区数值为统计记录总数，具体配置如下：

签约及回款金额统计则是基于合同的合同总额和已回款金额进行统计，柱状图可以支持多个字段，从而可以对比某个时间签约的合同总额和回款情况。

近30天的回款记录则是基于合同回款记录统计，数据筛选使用了回款日期等于过去30天内的条件完成，纵轴统计的是当天的回款总金额。

八、总结

可以看到，飞书的多维表格基本上能够满足我们一些常规业务模块的管理，比如我们这里介绍的合同管理。当然，也存在一些问题，比如公式字段无法作为流程的触发条件；比如相关联的数据表需要分多个表单录入，无法一个步骤完成（例如合同产品明细不能在录入合同的时候把全部产品明细一起录入）。

从生产力上面来说，相比自己去开发一套内部的信息化管理工具，使用飞书的这种方式更快捷、成本也更低。后续，如果真的有开发需要，也可以基于飞书的多维表格的 API 进行二次开发。总体来说，使用飞书的多维表格对提升生产力还是非常有帮助的。

本篇的目的更多地是通过案例的方式一方面演示飞书如何完成一个业务模块的搭建，另一方面更多的是给产品同学了解如何理清不同数据表之间的关系，比如我们这里的客户、合同、回款记录、合同产品明细等等。飞书的多维表格利用单向关联、双向关联对应的就是 ER 图里面的一对多（或一对一）和多对多关系。我的个人感受是，如果能够自己完整地搭建一个类似本篇介绍的模块，会对建立数据表和业务对象之间的关系有非常深刻的认知，推荐大家也去尝试一下。

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