对于传统的、规模化的零售快消企业来讲，面临着很大的渠道管理和建设问题，如何尽快实现整个营销体系的全渠道数字化转型是当务之急、重中之重。

面对错综分散的经销商，零售快消企业订货流程会越复杂，加之对门店管理较为粗放，会让企业的成本居高不下。

比如，零售场景线上化和渠道经销建设缺乏经验会导致企业对渠道控制力不够，渠道定价混乱，影响品牌自身的利益。企业终端管理能力较差也导致他们无法真正了解消费者对于品牌的看法，影响品牌口碑与发展。

如何打通“品牌商—经销商—线上平台/线下门店—消费者”纳入全渠道数字化的“一盘货”，为品牌商释放备货和成本的压力？

在迅易科技商业智能分析高级项目经理赖广乐梳理出一套完整的全渠道营销数字化干货方法论，今天他通过全球知名食品生产商案例，分享我们如何结合零售场景，帮助企业成为全域经营时代的控“场”玩家。

01·项目背景·

作为全球大型食品生产商之一，该零售企业主要生产糖果、巧克力、宠物护理等产品，拥有众多知名品牌，产品销售上百个国家。

​与大多数零售快消企业相同，该企业的线上业务主要通过平台或渠道经销商实现，但却无法追踪量化业务链数据，导致无从掌握足够数据以更好洞察消费者购买行为，支撑业务拓展需求。

1、数据孤岛：手工数据脏乱差。

品牌商和经销商、门店之间数据不互通，需要人工下载并录入数据。

 

2、数据精确性低：需求沟通成本大

大量数据仍采用手工+Excel的方式进行统计，存在人力和物力的巨大浪费，严重影响全渠道营销的效率。

 

3、开会频繁：无法根据订单进行合理生产安排。

数据的不透明之于品牌商而言，缺失渠道销售的样本数据，企业无法精准把握市场调整策略；同时，因不清楚销售情况，也增加了充足备货的压力。

 

02·解决方案·

为解决这一难题，企业亟需一个高效的全渠道营销数字化系统，打通从品牌端到最终消费端数据的全链路闭环，实现经销商、门店和消费者的全面业务在线，帮助品牌企业看清楚、管到位、有结果。

 

为此，该企业和迅易科技借助微软产品进行数据开发，搭建大数据平台，不仅接入不同渠道的数字化系统核心数据及线下数据，包括MDM、ERP、SFA、DMS等，而且还能接入线上平台数据，包括天猫、京东等，同时梳理了一套全渠道营销业务链数据指标体系。通过API数据集成和MVH 数仓开发，为企业提供从数据采集到分析应用的整套平台服务。

 

在这个方案中，最重要的是除了关联品牌商数据外，还链接了整个渠道业务链的所有数据，比如经销商数据、线上门店数据板、线下门店数据、消费者数据等，通过该大数据平台，这些数据就形成了一条有效的联动数据链，企业就可以随时、实时了解并跟踪整个全渠道各环节销售、库存等数据的情况。

 

03·实现效果·

零售企业“场”的升级是至关重要的，线上的品牌营销必须与线下的供应链形成稳定的关系，线上+线下全域数智化全渠道运营，就需要依靠大数据手段。

 

采用该大数据平台，打造面向销售、财务、库存等业务场景的探索分析，从而实现快速掌控全渠道销售进度及销售预测情况，以销定产的模式对经销商的订单需求提出更精准的要求，降低生产过量造成的商品损耗以及过少造成的销售损失。

1、品牌综合分析

适用场景：面向企业决策层，可以做到：全渠道营销业务监控+重点模块独立分析，监控各经销商、各门店、各品牌销售进度及同环比情况的全面把控。

1.销售情况：掌握各渠道的销售情况，可切分MTD（本月度至今）、YTD（本年度至今）进行洞察，针对不同销售进度的区域，可即时点击区域下钻到经销商及各品类对比查看。

2.预算分析：通过对各月份销售预算和实际生产的对比分析，监控实际销售行为是否有偏差，判断预算编制是否合理。

3.库存分析：对不同商品品类库存情况整体把控，定量考核生成成本，保证生产所需。

 

2、经销商管理分析

适用场景：区别于品牌商的全面管控，本看板面向经销商，从品牌商品的分销情况、门店销售情况、库存等进行监控，对门店销售情况及时排查。

1.销售情况：分别从时间维度和不同区域维度分析品牌分销的销售情况，进行商品分析、营销情况分析，精准匹配哪些门店需增哪些SKU数，帮助经销商快速抢占客户货架。

2.门店分析：通过分析门店的铺货率、店铺流失率、商品流失率等指标进行数据分析探索，及时评估风险、采取应对措施，降低损失。

3.库存分析：监控经销商的库存情况，可按品类下钻，考虑发运周期等情况下动态监控各区域库销状况，对于库存不够的经销商能够及时提醒补充库存，避免缺货。

 

3、门店管理分析

适用场景：对不同区域、不同门店的商品品类、销售额、利润率情况等进行分析，掌握线下门店的营销情况，为管理层提供即时的业务洞察。

1.销售监控：销售看板实时显示各门店销售数据、商品分析、交易分析等，多维度监控数据，对于商品的销售结构，进行合理的进货配搭。

2.客流分析：通过后台pos数据记录，将顾客消费形成记录形式，经过大量数据的录入之后我们能掌握每一个不同类别的顾客对某商品的忠诚度。

3.商铺库存：进行库存盘点以便及时调整，按照销售情况以及销售周期合理备货，减少库存积压。

 

4、电商平台分析

适用场景：实时监控线上渠道的商品、销售、运营情况，进行大促活动、商品销售、线上推广流量的分析，推动业绩实现可持续增长。

1.Sellin/Sellout：销售入库量/出库量，了解进出货情况，改进采购策略等，以提高库存周转率和运营效率。

2.商品分析：了解商品单品的日常销售情况，如某品类商品实际销售出去的数量及单品成交贡献量等。

3.促销分析：大促期间可以实时监测各项指标的完成情况，对爆款商品进行及时补仓，对于库存不够的商品可以及时下架，减少交易纠纷，对于库存过多的可通过优惠券等形式提高销售。

 

5、库存管理分析

适用场景：了解到库存整体分布情况、各类商品库存具体信息、各类SKU库龄分析以及库龄明细，实时洞察管理库存，防止库存短缺，预控链路风险。

1.寄销库存：企业将产品提供给分销商，对库存进行监控和管理，以确保库存的适当管理和销售，从系列、品类、货龄到口味，库存整体分布情况。

2.可用库存：在库存中实际可供销售或使用的库存数量，帮助企业了解当前库存实际情况，以便做出更准确的决策。

 

*以上仅部分场景分析展示

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零售渠道是消费品行业的核心通路之一。迅易科技希望帮助更多新零售企业实现人、货、场、供应链、财务的融合，让企业更好地对资源进行协调和再分配，实现数据反哺驱动业务，重塑业务价值链，孵化新零售场景。

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