武装到牙齿的数字化渠道管理

　　渠道管理，是各个行业的厂商都无法忽略和回避的重要管理课题，在某些行业（尤其是零售业），渠道已经逐渐可以和厂商分庭抗礼，甚至拥有更多的主导权（如定价权）；而在另外一些行业，渠道的开发和拓展还极不成熟，渠道和厂商的关系远未梳理妥当；还有一些专注于直接销售的企业，已经意识到自己商业模式的局限性，并开始了了大规模的渠道试水（Dell的渠道转型就是最好的例证）

　　面对如此纷纭多变的渠道管理态势，厂商应该如何把握机遇，如何精细化地对渠道管理精耕细作呢答案无容置疑，数字化和科学化的渠道管理方式，是历史所趋，是行业必然，也是每个渠道管理经理人都必须去思考、规划和实践的环节。

　　数字化的渠道分布或选址体系

　　企业的渠道管理人员，至少要花去工作1/3的时间来开拓渠道和维护渠道关系。对于新兴企业或高速成长性行业企业来讲，渠道的开拓则是既重要又紧急的工作，应当排在日程表的首位。渠道开拓工作当中，最核心的业务就是渠道的分布/选址规划，它直接牵扯到渠道的营销投入、年度业绩、绩效考核等关键内容。渠道的分布和选择是一项既感性又理性的事情。感性的部分在于，渠道营销很可能就是一种关系营销（特别是对于商用产品和服务更是如此），而企业对于渠道的管理也很大程度上依赖于关系的管理。理性的部分在于，企业要科学地规划渠道的覆盖程度，避免或疏或紧的非良性状况。那么我们如何通过一个数据的模型来科学地建立企业的渠道分布规划呢？

　　对于新兴行业等初始阶段，企业往往愿意采用比较有说服力的市场调研方式来规划渠道的分布模型；而对于成熟的行业和地区，经过多年的探索，一般都有较成熟的分析方法和模型（式），再辅以市场调研的数据，就可以很好地对渠道的分布进行整体规划。

　　对于快速消费品行业来讲，在大规模进入某一大型区域之初，必须要借鉴企业在其他地区成功开拓渠道的经验，并根据新区域的特色来建立完整的渠道规划。而其中的渠道分布模型（从客户的角度来看，同时也就是购买力模型），就重点覆盖了以下主要因素（参数）：

　　目标地域的人口和社会学特征：如目标地域的人口、收入、职业等的分布情况；目标地域的经济发展程度：诸如（人均）GDP（增占率）等数据一般可以通过官方渠道获得；消费者消费现状调研和消费预期：消费能力、消费偏好、消费结构和特征等数据；竞争对手渠道分布：主要竞争对手的渠道分布、层级、规模（预测）等；企业现有渠道特征：主要考察现有渠道的规模、层级、返款能力等参数，以及典型渠道的特征；渠道管理基本因素规划：如渠道未来的层级管理、回款规划、折扣返点政策、市场经费支持比例、支持体系等；

　　通过以上一些因素，企业便可以构建了一个比较完整的渠道分布模型，并通过设定企业管理能力范围内的主/次目标最大化（如年度市场占有率、年度利润等）的方式，来确定几种备选方案，最终确定最优方案并且很以的贯彻和实施。

　　这里需要说明的是，针对不同的行业和企业特点，渠道规划的模型内容也不尽相同，需要根据实际的情况来进行搭建和不断动态地调整。例如在汽车行业，企业的渠道分布和规划模型中，会更多参考当地人均GDP和平均车价的比率，当地汽车市场进入萌芽期、爆发期、普及期等关键阶段，均与这个比率有着极大的关联性，于是这个指标也就成为汽车行业渠道规划的重中之重。

　　数字化的渠道管理系统建设

　　渠道开拓是第一步，而渠道管理的任务则更加艰巨，一个典型的渠道管理体系，至少要包含以下一些元素：财务信用管理、渠道商务管理、渠道销售管理、渠道市场管理、渠道服务管理、渠道库存管理、渠道客户管理、经营决策管理等。而在特定的行业，则会出现更具行业特色的渠道管理元素，比如汽车行业的渠道二手车管理、零部件管理，IT行业的渠道基金或回款管理等。这些管理的体系、规章、制度、流程等都必须通过一套完善的渠道管理系统得以细化、贯彻和落实。

　　数字化的库存管理体系

　　在市场价格和原始成本日益透明的今天，针对渠道的供应链管理已经成为诸多企业竞相角逐的焦点环节。无怪乎在最新的财务管理理念中，供应链管理已经成为企业除开源和截留外的第三大利润源泉。而库存管理，则更是供应链管理环节的重中之重。

　　而在库存预测方面，我们至少可以整合以下的5种方法（及其衍生模型）加以预测：

　　历史数据法（均值）+销量预测法（业绩指标or预期增长）+压货法；ABC分类(重点物料)管理法：按照物资的重要程度进行分类管理的方法；安全库存及补货法：通过安全库存计算来计算补货的方法，利用企业的主导地位；订货点法及其衍生模型：根据商品日消耗量的统计及提前订货周期以保证安全库存的方法；以销定产，以产定购法。

　　数字化的营销管理体系

　　营销支持与管理，是渠道管理中的又一个核心环节，对渠道大规模的系统化营销支持工作，将在渠道业绩方面得以充分的显现：

　　渠道市场工作的支持：通过数字化的渠道营销平台，大规模地将新产品/服务的营销资料推送到渠道端，并有力地指导渠道营销人员的二次策划和实施。在某些特定的行业（如IT行业），厂商还会采取与渠道进行联合营销的工作，对渠道的营销活动进行相当力度的支持。而类似针对大量渠道的支持营销管理工作，大多通过系统填报和反馈的形式实现，既转移了劳动成本，也提高了工作效率和渠道的积极性，可谓一举多得。渠道销售工作的支持：企业跟据不同渠道的属性，制定不同的折扣、返点/返利等销售政策，并对渠道进行监控管理；甚者可以把大渠道体系的财务往来通过网上电子银行的方式实现，方便往来账目的自由划转并提高资金的周转和调剂效率。渠道销售的激励/客户数据的获取：从某种角度来讲，渠道希望保持自己的独立性，不希望事无巨细地受到企业的监控，例如渠道通常不喜欢使用企业的渠道管理系统，同时也不希望把自己开拓的客户名单白白交给企业。在这种情况下，企业就必须采取一些变通的方法，通过利诱的方式来刺激渠道的积极性和主动性。例如在IT行业，主流的硬件厂商，为了通过渠道获得真实有效的客户数据，通常会在其渠道管理系统中建立积分填报等奖励计划：渠道在销售商品后，把商品的序列号和客户信息等填入系统，就可以获得相应的奖励积分；积分积累到一定的程度，就可以换取相应的礼品等。这种方式虽然不是很复杂，但却相当有效，企业仅通过此种方法，可以大规模地获取最终用户的信息。销售线索挖掘支持工作：企业通过各种途径（广告、会展、活动、网站、800等）都可以获得一定的销售线索，甚至可以主动采取营销活动，进行销售线索的挖掘工作。对于这些宝贵的线索，可以通过渠道管理系统，分发到相关的渠道手中，对渠道形成强有力的销售支持，同时也体现了企业对渠道的支持力度大小。

　　数字化的营销监控体系

　　企业对渠道的管理工作，不仅要体现在渠道支持工作方面，还需要通过一定的手段，来实现对渠道的远程管理和监控，“胡萝卜+大棒”的方式，疏堵结合的方式，才能体现渠道管理的全面性和系统性；

　　数字化审计/非现场审计：对于资金密集型行业来讲，渠道在财务方面作假是常有的事情，可是面对成百上千家分布在全国各地的渠道，现场审计就变得越来越不现实，牵扯精力太多，而且审计成本居高不下。在这种情形下，企业就必须建立自己的数字化/非现场审计系统，对各类渠道的财务状况进行严密监控，并且通过数据挖掘的方法，建立审计预警的模型，以便及早发现问题，防患于未然。
渠道的监测和服务满意度：对渠道服务质量的监控往往会成为某些行业渠道管理的核心内容之一，也是厂商考核渠道绩效的重要指标，例如在汽车行业，企业通常会基于渠道的年度服务满意度得分，给予渠道额外的奖励政策。在这种情况下，满意度的考核、监控、改善等工作，对企业和渠道而言都非常重要，而建立一套严密的满意度系统也显得非常必要。渠道满意度监测，企业一般会通过第三方市场研究公司来完成，以保证结果的客观和真实。而企业可以将监测的结果置入满意度系统当中，对于不同渠道的进行分发，并针对缺项提出整改意见；而渠道也可以通过这个系统进行申诉，并快速落实整改措施，这样企业和渠道这个共同体便可以通过这个高效快捷的平台，快速提升客户端得满意度。

　　渠道数据打假及对策：渠道处于其自身利益的考虑，通过会对申报、上报数据作假。渠道作假问题，某些方面（如财务等）是可以通过非现场审计解决的，而对于基础数据的真实性问题，则必须通过数据打假的方式实现，既纠正错误问题，又对渠道有一定的惩戒力度。例如在汽车行业，企业通常会基于客户满意度的调研结果，对渠道进行一定的奖励；为了获得这部分奖励，某些渠道便会在客户联络信息填报方面做手脚，提供虚假联络信息（如在客户名下留渠道客户经理的电话或其他联系方式），在第三方调研公司做调研时，便可以大做文章。针对这些复杂的情况，企业就必须认真研究渠道作假的规律（如提供的客户联系方式经常发生连号和串号），并通过一定的方式加以核实和提取证据（如录音等），这样一方面可以识破某些不良渠道的诡计，更重要的给更多的渠道提供一个积极的信号，促使他们重视渠道体系内数据和信息的质量。

　　数字化的经营决策支持体系

　　通常来讲，企业的业务发展到一定的阶段，业务系统和数据积累已基本齐备，就需要建立自己的经营决策系统和支持体系（商业智能系统和商业智能能力中心），通过抽出存储于企业不同业务系统的相关数据，通过ETCL的方式，建立企业级的数据仓库（或针对部门级应用的数据集市），再通过报表、OLAP等方式，指导具体的业务主题工作，甚至通过内置的数据挖掘模块，建立相应的业务主题模型，更精准地辅助企业决策层和管理的决策工作。

　　但是企业在轰轰烈烈地规划自己的经营决策系统时，千万不要忘记对渠道的支持，甚至要把渠道体系当做一个特殊的虚拟业务部门来处理和对待。例如，在经营决策系统中，企业可以为每个渠道开通一定权限，使他们也可以像企业的一个部门一样，方便、高效地获取相关的分析成果，并及时反映到自身的销售和客服工作当中。在汽车行业，由于售车利润的不断下降，厂商和渠道的眼光已逐渐转移到售后服务（维修和保养等）方面，在这种情形下，客户的流失预警和挽留就显得尤为重要。汽车企业可以通过数据挖掘的方法，建立客户价值细分及流失预警模型，通过打分卡的方式，在渠道端得以实施。渠道的客户人员便可以通过这个系统，及时地了解哪些价值段的客户，有可能因为哪些原因，在多长的时间段内以多高的概率流失掉，并迅速采取相应的措施，避免客户的流失并提升客户的忠诚度。

　　囿于篇幅的限制，本文仅对中国企业的数字化渠道管理体系建设的某些层面，提供了一些建议性的梳理，希望可以抛砖引玉，引起更多渠道管理者的共鸣，共同探讨中国企业基于数字化和精准化的渠道管理体系和系统建设。