作者：曹揚Geoffrey Cao
編者按：線下客流不斷降低，已成為不争的事實。但這并不是說線下渠道不再重要，或者可以減少關注和投入。相比擁抱層出不窮的新零售業态，守住線下渠道的基本盤在當前多變市場環境下顯得更為關鍵，如何守住？隻有精耕細作，通過專業化的管理，提量增效。
為此，新經銷聯合了前可口可樂中國重點客戶管理集團渠道總經理曹揚先生推出《重點客戶（KA）管理實戰》系列内容，期望能在“亂市”中為一線渠道管理者提供經營線下重點客戶的完整方法論。本系列合計約20期，本期為第九期，如下。
數據在生意中的作用一直非常重要，在公司層面，職務級别越高運用數據越多。
在目前數字化轉型的階段，數據的使用已經普及到一線銷售團隊，區域經理、客戶經理掌握數據的使用迫在眉睫。
這篇文章将帶你深層次地了解兩個方面：
1. 在數字化時代要學會分析數據
2. 常用的5種分析銷售潛力的應用
時俊自從上任重點客戶部經理，經過一段時間跟團隊的磨合，逐漸摸清楚了團隊特點，團隊最大的優點是年輕好學，這讓時俊很喜歡，同時也發現了一些問題，其中一個就是團隊不做數據分析，也不會做。
他發現團隊有以下幾個問題：
1. 養成“重執行，輕思考”的習慣，執行多，思考少，這裡的思考指思考的深度和廣度不夠，這種情況在區域業代比較普遍，他們負責的客戶多為小店，業務操作相對簡單，執行更重要一些。
可是在重點客戶管理中，思考能力必須提高，不僅要思考，還要運用數據，這是高效的思考。高效思考才能應付專業客戶的挑戰。
2. 完成銷售目标采取慣性思維方式：具體到每月的任務，開始還按照計劃做，等到月中，發現進度落後，達不成目标，就暴力壓貨。在整個過程中你會發現規劃能力或者應變能力的缺失。
3. 在溝通中，概念談的多，數據談的少，運用數據的種類不足（後面會談到數據的類型），缺乏分析數據的方法。這些能力的基礎之一就是數據分析能力！
4. 無論失敗和成功都不知道真正的原因：當總結失敗教訓時，往往把原因歸結到客觀因素，如疫情、線下客流量下降等，這些客觀因素競品也同樣面對，結果指标就是有差異。總之分析原因不能找到發力點。
當一項任務做成功了，也不知道确切的原因，籠統地歸結到老闆領導有方和團隊的努力。這充分反映了分析能力不夠。
時俊在一次例會後，正好劉總有點時間，于是想請教一下他。
時俊：劉總，這四種情況還是比較普遍的，該怎麼破解呢？
劉總微微一笑：很會觀察！你知道不做數據分析有什麼壞處嗎？
時俊：我想到兩點：
1. 形成舒适區，完成任務方法越來越單一，難度也越來越大；
2. 越來越依靠經驗完成目标，做銷量會越做越累。
劉總：你看得比較準确，那你知道團隊為什麼不用數據呢？
時俊：沒有想明白
劉總：這有三個方面的原因：
1. 有些人做業務有自己的經驗，擔心數據不準，覺得還是經驗穩妥些；
2. 相當多的人不知道用什麼數據，也沒有數據，不知道分析方法；
3. 最重要的是，老闆沒提要求，沒有提要求自然不用，沒有KPI自然不會用數據。
在數字化時代要學會分析數據
1. 現代渠道的數字化程度很高
現代渠道包括四個渠道，大賣場（例如沃爾瑪）、超市（例如華潤标超）、便利店（例如7-11）、現購自運（山姆會員店和麥德龍）。與上述渠道比較具有以下非常鮮明的特點。
1）全國性連鎖客戶都是專業化管理的公司，有着企業文化、管理理念以及标準化的操作流程，有着現代化的進銷存系統，簡單講，在業務中使用數據很多。
2）客戶采購部門和門店的KPI成體系且專業，為了能實現收入和利潤目标，設置了包括前台毛利、後台毛利、訂單滿足率、營業額等等指标，采購在跟企業談判的時候會始終圍繞着關鍵指标展開。這些指标都需要用到數據分析。
3）在門店布局上，充分考慮到消費者從進店到離店的路線圖，按照客流的動線設計和布置貨架、端架、地堆等，将消費者在動線上進行多次“攔截”，這種攔截就是消費者抓去商品放入購物籃的動作，提高抓去率就意味着提高銷量！這些操作一部分用到消費者數據，一部分用到經驗數據。
4）專業客戶的POS數據、會員數據、供應鍊數據包含了大量的生意信息，具有完整性、系統性、多樣性的特點，通過數據分析可以獲得執行、計劃和評估效果。
2. 在現代渠道有哪些數據？
主要分為三個大類：
1） 按照公司分：分為供應商和零售商。供應商的一線團隊普遍習慣于使用自己的銷售數據、執行數據、供應鍊數據，與之相對應的是客戶的銷售數據、消費者數據、供應鍊數據。
2） 按照性質分：分為系統數據和經驗數據，系統數據是從ERP、CRM等系統中獲取的數據，具有完整性、系統性、準确性等特點。經驗數據是團隊在不同崗位上通過長期積累的數據，可以作為對系統數據的補充。
例如，理貨員在一家賣場每天需要進行2到8次數量不等的補貨頻率，每次補貨多少數量，還有一個堆頭每周裝轉0.5次或0.9次。
3） 按照功能分：
①銷售數據：分品類、分品牌、分包裝、分SKU、單價、數量、金額；
②消費者數據：包括會員數據、購物籃數據、客單價等等；
③執行數據：排面、端架、地堆、設備的位置、數量、執行的情況等等；
④供應鍊數據：（供應商和客戶）庫存、有貨率、訂單滿足率、貨齡等等；
⑤财務數據：分為兩類，一類是賬款和賬期，一類是效益，毛利、利潤等數據。
時俊：平時大部分數據都接觸過，現在團隊對數據分析上主要在銷售數據，很少分析客戶的數據，而且銷售數據也僅限于我們自己的數據。
劉總：這就是問題所在，團隊不清楚利用各類數據的目的和好處。
3. 數據分析的目的和作用
劉總：數據貫穿于現代渠道銷售工作的方方面面。
分析數據的目的大緻有3個：對現狀和趨勢的判斷，找到問題分析原因，制定計劃。
①對現狀和趨勢的判斷：對現狀判斷好還是不好，或者是輸了還是赢了。主要是跟目标的比對，對份額輸赢的判斷。另外從現在看未來幾個月的趨勢是增加還是減少。
②找到問題，分析原因：對比差距，無論是跟目标比還是跟曆史數據比，或跟競品比較，需要找到問題，最典型的情況是銷量下降，下降在門店還是品牌或包裝？下降的原因是什麼？
③制定計劃：不論是新計劃或者是改善計劃，數據分析都有助于制定一個切實可行，可以達成目标的計劃。
劉總：一句話，客戶專業的要求不斷在提高，我們公司對銷售團隊的要求在不斷提高，應對方法之一，就是團隊必須要學會使用數據！
4. 數據分析能力的五個階段
時俊：感覺數據分析挺深奧的，會不會太複雜，團隊能掌握嗎？
劉總：總體講數據分析有一定的技術含量，如何讓客戶經理層級的人員掌握，有一定的挑戰。但是我也有辦法，數據分析水平是跟着工作内容走的，不同的工作内容會對應不同的數據應用。
前面我們從0基礎到聯合生意計劃分成了五個階段的操作，從簡單到複雜，由低級到高級，可以把不同階段的工作内容對應匹配的數據應用。
劉總：這五個階段可以讓你對數據分析有一個更直觀的認識，數據分析跟業務内容緊密相關。
還有一個重點，業務能力強不能隻靠數據，否則請幾個博士分析數據就行了。
業務的高境界是要通過數據 經驗的靈活運用。
時俊：确實，不能完全依靠從系統中抓取數據進行分析，數據的局限性需要通過經驗去彌補。
5種常用的數據分析
挖掘銷售潛力的應用
劉總：通過數據分析挖掘潛力，你怎麼看潛力的含義呢？
時俊：根據潛力是一個很大的概念，是不是數據分析出來的潛力會讓銷量翻倍的那種嗎？
劉總：對于客戶經理或區域經理，潛力的概念沒有那麼大，隻要數據分析出來的機會有助于他們達成目标，他們靠經驗發現不了的銷售機會，就是潛力了
通過數據分析挖掘銷售潛力，是一門硬功夫，需要長期持續的精進，如果隻靠一兩次講不會有大的改變。
劉總：我教你的五種方法，選取了業務的關鍵點，把工作内容和數據分析結合在一起的，便于一線團隊掌握。
1. 判斷輸赢
時俊：判斷輸赢怎麼能挖掘潛力呢？
劉總：對于客戶經理或區域經理等個人而言，判斷輸赢對他們達成目标很重要！他們很重視增長，但忽略了輸赢！
我問你一個問題，你在一個客戶的銷售增長率是86%，這種增長好不好？
單純從數字上看很好，86%，增速很高了。
但記住，增長是相對的，單純一個86% 還不能完全說明問題！
因為如果你的産品增長86%，競品增長120%，你是輸掉的！
時俊：明白了！不能隻看自己的增長率。
很多小夥伴總是在拿自己的增長率跟團隊裡面的人對比，并總是暗示他的老闆，他的業績增長很好，例如32%的增長高于團隊的21%。但實際上他客戶的增長是36%，他落後于客戶的增長率。
劉總：這種增長不是赢，而是輸！你跟你團隊要不斷強調輸赢的觀念。
時俊：好的，當客戶經理意識到32%的增長輸了，才會去挖掘銷售機會！
這樣看來輸赢對挖掘機會，保持增長非常重要！
2. 可比店增長
劉總：同樣還是這個增長問題，你的增長是86%，客戶整體增長是80%，你怎麼看？
時俊：說明我增長超過了客戶增長，這是好的增長。
劉總：不一定！
時俊：您不是說超過客戶的增長就是赢嗎？
劉總：這個判斷沒錯，但還有增長潛力，你可能忽視了。
假如我告訴你在客戶的增長中80%來自于新開門店的貢獻，可比店增長隻有3%，說明還有大的銷售潛力。簡單講，可比店也叫同店，就是已經開的門店現在的銷售對比去年的增長率，可比店的增長才是生意的根本。
所以，客戶經常會拿可比店的增長來跟供應商講：“你還要努力提高可比店的增長”，因為客戶新開門店帶來的增長是一個紅利，開店速度終究會慢下來，而可比店的增長才是生意持續增長的源泉。
3. 增加可見庫存的周轉
可見庫存周轉是一個非常重要的操作。
當企業把産品送進賣場超市便利店的倉庫後，産品的銷售就此開始，銷量是依靠排面、地堆、端架、冷熱設備等陳列位的商品周轉來實現的。
我們将這些陳列上放置的商品稱為可見庫存，可見庫存即前店庫存，是一個形象的比喻，就是消費者可以看到的，可以抓取的庫存。
可見庫存周轉的速度決定了銷量的大小。周轉高意味着銷量大，反之銷量小。
可見庫存在相同的周轉速度情況下增加陳列數量，也可以增加銷量！
可見庫存周轉的數據大部分來自經驗的積累，通過業代和理貨員長時間多次在門店記錄獲得的經驗數據。
下面我們用一個賣場的例子說明可見庫存對銷量的影響。
賣場的陳列大緻有：
1） 貨架陳列：貨架每層都擺着商品，是賣場非常重要的陳列形式，所有廠家的商品都為陳列在貨架上。
2） 地堆陳列：按照一個卡闆為一組做整箱，最上層可以放單品、品牌标識和促銷信息。
3） 端架陳列：是緊靠貨架一端，是貨架延伸出來的陳列形式，一般下面為整箱，上面為單品陳列。
4） 設備陳列：包括風冷櫃、冰箱、暖櫃等，也是一種陳列形式。
5） 收銀台陳列：在收銀台處的小貨架或設備，陳列一些小商品例如電池、口香糖等。
劉總，下面以最典型的三類陳列講解一下：
劉總：如果這個客戶的銷售目标是增長17%，從陳列周轉角度考慮，如何提高銷量呢？
時俊：銷量可以用周轉計算嗎？
劉總：是的，這種數據類型主要用的是經驗數據。
時俊：我試一下。
三種陳列合計一個月的銷量是41,200元，41,200元的17%增量是7,004元，增加陳列點可以增加銷量，假如按照地堆一卡闆的銷量是7,200元，我可以把地堆陳列從4卡闆增加到5卡闆，增加一卡闆可以多出7,200元。
劉總：對的，這是通過增加地堆陳列數量增加銷量，也可以通過加速周轉，或增加排面或端架增加銷量，有很多種的變化可能性。
4. 從趨勢找機會
趨勢就是指産品的品牌、包裝、SKU等，或指門店營業額在不同的時間段增加或減少，這就是趨勢。
當趨勢增加或減少對我們有利時，需要投入資源助力趨勢的變化，獲得銷量的最大化。
當趨勢對我們不利時需要減少投入以避免損失的增加。
舉一個無糖食品的例子。在2022年的今天，無糖飲料很熱銷，普遍受到歡迎，這已經不是很稀奇的事情了，很多企業已經開始大力推廣無糖産品了。
其實早在2017年，在現代渠道的各類數據就已經顯示，無糖飲料的銷售占比在現代渠道中緩慢增長。這隻有少數的企業發現了這個趨勢。
在便利店中無糖飲料的占比尤其以7-11為最突出，因為7-11的經營策略之一就是突出健康概念的商品，客戶非常積極主動地推廣無糖的飲料和食品。在對比了賣場、超市的各種數據後，确定無糖飲料成為發展的趨勢。
劉總：如果客戶經理更早地抓住機會，會比其他人更早數個月享受到銷量的紅利，這就是通過分析數據，找到趨勢，所帶來的好處。
時俊：分析趨勢需要有足夠的數據量才行啊！
劉總：從整體市場看是這樣的，但客戶經理負責的客戶數量有限，需要多方位找到數據，找數據也在數據能力範圍内。
5. 供應鍊的機會
劉總：通過分析供應鍊的數據就來帶來銷量，我們團隊的人大多不明白！
這是不用多花一分市場費用的錢，就能得到銷量的方法！
時俊：不多花錢還有銷量，這個真沒想到。
劉總：通過研究和實踐論證，每提高訂單滿足率4%，就會有1%零售額（POS）的增長。
例如，客戶的訂單滿足率是60%，就是客戶定了100箱貨，隻收到60箱，有40箱貨沒有送到客戶手中，客戶訂單100箱，就是客戶認為可以賣出去100箱，但你隻送的60箱，損失了40箱的銷量。
時俊：我算一下，如果訂單滿足率從60%提高到88%，滿足率提高了28%則POS銷售會提高7%，就是有7%的增長率，這确實不需要花市場費用就能得到的銷量。
劉總：通過分析供應鍊的數據，同樣可以帶來銷量增長。我現在講的是銷量潛力，如何提高訂單滿足率就是另一個範疇的話題。
寫在最後：時俊：很感謝您對我的耐心輔導，我總結了以下幾要點：
1. 數據分析在現代渠道非常重要，可以獲得多類型的數據，可通過分析數據，可以更好地達成業績目标；
2. 數據的獲得和處理也很重要，有些數據相對容易，有些數據需要找對人，才能得到；
3. 五個機會點是從生意的不同角度進行數據分析，挖掘機會。結合了業務關鍵點、數據分析和經驗積累，不會對數據産生恐懼，客戶經理更容易上手。
劉總：數據分析是客戶經理很重要的專業能力，這五方面的機會隻是突破口，深入展開可以獲得更多的銷售機會！如果堅持不懈，數據分析能力一定會提高的。
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