作者：曹扬Geoffrey Cao
编者按：线下客流不断降低，已成为不争的事实。但这并不是说线下渠道不再重要，或者可以减少关注和投入。相比拥抱层出不穷的新零售业态，守住线下渠道的基本盘在当前多变市场环境下显得更为关键，如何守住？只有精耕细作，通过专业化的管理，提量增效。
为此，新经销联合了前可口可乐中国重点客户管理集团渠道总经理曹扬先生推出《重点客户（KA）管理实战》系列内容，期望能在“乱市”中为一线渠道管理者提供经营线下重点客户的完整方法论。本系列合计约20期，本期为第九期，如下。
数据在生意中的作用一直非常重要，在公司层面，职务级别越高运用数据越多。
在目前数字化转型的阶段，数据的使用已经普及到一线销售团队，区域经理、客户经理掌握数据的使用迫在眉睫。
这篇文章将带你深层次地了解两个方面：
1. 在数字化时代要学会分析数据
2. 常用的5种分析销售潜力的应用
时俊自从上任重点客户部经理，经过一段时间跟团队的磨合，逐渐摸清楚了团队特点，团队最大的优点是年轻好学，这让时俊很喜欢，同时也发现了一些问题，其中一个就是团队不做数据分析，也不会做。
他发现团队有以下几个问题：
1. 养成“重执行，轻思考”的习惯，执行多，思考少，这里的思考指思考的深度和广度不够，这种情况在区域业代比较普遍，他们负责的客户多为小店，业务操作相对简单，执行更重要一些。
可是在重点客户管理中，思考能力必须提高，不仅要思考，还要运用数据，这是高效的思考。高效思考才能应付专业客户的挑战。
2. 完成销售目标采取惯性思维方式：具体到每月的任务，开始还按照计划做，等到月中，发现进度落后，达不成目标，就暴力压货。在整个过程中你会发现规划能力或者应变能力的缺失。
3. 在沟通中，概念谈的多，数据谈的少，运用数据的种类不足（后面会谈到数据的类型），缺乏分析数据的方法。这些能力的基础之一就是数据分析能力！
4. 无论失败和成功都不知道真正的原因：当总结失败教训时，往往把原因归结到客观因素，如疫情、线下客流量下降等，这些客观因素竞品也同样面对，结果指标就是有差异。总之分析原因不能找到发力点。
当一项任务做成功了，也不知道确切的原因，笼统地归结到老板领导有方和团队的努力。这充分反映了分析能力不够。
时俊在一次例会后，正好刘总有点时间，于是想请教一下他。
时俊：刘总，这四种情况还是比较普遍的，该怎么破解呢？
刘总微微一笑：很会观察！你知道不做数据分析有什么坏处吗？
时俊：我想到两点：
1. 形成舒适区，完成任务方法越来越单一，难度也越来越大；
2. 越来越依靠经验完成目标，做销量会越做越累。
刘总：你看得比较准确，那你知道团队为什么不用数据呢？
时俊：没有想明白
刘总：这有三个方面的原因：
1. 有些人做业务有自己的经验，担心数据不准，觉得还是经验稳妥些；
2. 相当多的人不知道用什么数据，也没有数据，不知道分析方法；
3. 最重要的是，老板没提要求，没有提要求自然不用，没有KPI自然不会用数据。
在数字化时代要学会分析数据
1. 现代渠道的数字化程度很高
现代渠道包括四个渠道，大卖场（例如沃尔玛）、超市（例如华润标超）、便利店（例如7-11）、现购自运（山姆会员店和麦德龙）。与上述渠道比较具有以下非常鲜明的特点。
1）全国性连锁客户都是专业化管理的公司，有着企业文化、管理理念以及标准化的操作流程，有着现代化的进销存系统，简单讲，在业务中使用数据很多。
2）客户采购部门和门店的KPI成体系且专业，为了能实现收入和利润目标，设置了包括前台毛利、后台毛利、订单满足率、营业额等等指标，采购在跟企业谈判的时候会始终围绕着关键指标展开。这些指标都需要用到数据分析。
3）在门店布局上，充分考虑到消费者从进店到离店的路线图，按照客流的动线设计和布置货架、端架、地堆等，将消费者在动线上进行多次“拦截”，这种拦截就是消费者抓去商品放入购物篮的动作，提高抓去率就意味着提高销量！这些操作一部分用到消费者数据，一部分用到经验数据。
4）专业客户的POS数据、会员数据、供应链数据包含了大量的生意信息，具有完整性、系统性、多样性的特点，通过数据分析可以获得执行、计划和评估效果。
2. 在现代渠道有哪些数据？
主要分为三个大类：
1） 按照公司分：分为供应商和零售商。供应商的一线团队普遍习惯于使用自己的销售数据、执行数据、供应链数据，与之相对应的是客户的销售数据、消费者数据、供应链数据。
2） 按照性质分：分为系统数据和经验数据，系统数据是从ERP、CRM等系统中获取的数据，具有完整性、系统性、准确性等特点。经验数据是团队在不同岗位上通过长期积累的数据，可以作为对系统数据的补充。
例如，理货员在一家卖场每天需要进行2到8次数量不等的补货频率，每次补货多少数量，还有一个堆头每周装转0.5次或0.9次。
3） 按照功能分：
①销售数据：分品类、分品牌、分包装、分SKU、单价、数量、金额；
②消费者数据：包括会员数据、购物篮数据、客单价等等；
③执行数据：排面、端架、地堆、设备的位置、数量、执行的情况等等；
④供应链数据：（供应商和客户）库存、有货率、订单满足率、货龄等等；
⑤财务数据：分为两类，一类是账款和账期，一类是效益，毛利、利润等数据。
时俊：平时大部分数据都接触过，现在团队对数据分析上主要在销售数据，很少分析客户的数据，而且销售数据也仅限于我们自己的数据。
刘总：这就是问题所在，团队不清楚利用各类数据的目的和好处。
3. 数据分析的目的和作用
刘总：数据贯穿于现代渠道销售工作的方方面面。
分析数据的目的大致有3个：对现状和趋势的判断，找到问题分析原因，制定计划。
①对现状和趋势的判断：对现状判断好还是不好，或者是输了还是赢了。主要是跟目标的比对，对份额输赢的判断。另外从现在看未来几个月的趋势是增加还是减少。
②找到问题，分析原因：对比差距，无论是跟目标比还是跟历史数据比，或跟竞品比较，需要找到问题，最典型的情况是销量下降，下降在门店还是品牌或包装？下降的原因是什么？
③制定计划：不论是新计划或者是改善计划，数据分析都有助于制定一个切实可行，可以达成目标的计划。
刘总：一句话，客户专业的要求不断在提高，我们公司对销售团队的要求在不断提高，应对方法之一，就是团队必须要学会使用数据！
4. 数据分析能力的五个阶段
时俊：感觉数据分析挺深奥的，会不会太复杂，团队能掌握吗？
刘总：总体讲数据分析有一定的技术含量，如何让客户经理层级的人员掌握，有一定的挑战。但是我也有办法，数据分析水平是跟着工作内容走的，不同的工作内容会对应不同的数据应用。
前面我们从0基础到联合生意计划分成了五个阶段的操作，从简单到复杂，由低级到高级，可以把不同阶段的工作内容对应匹配的数据应用。
- 阶段一：用于进货、库存的数据应用
- 阶段二：用于进货、库存、门店执行的数据分析
- 阶段三：用于进货、库存、门店执行、滚三计划的数据分析和业务回顾
- 阶段四：用于进货、库存、门店执行、滚三计划、年度计划、业务回顾、订单满足率
- 阶段五：联合生意计划，涵盖所有内容的数据分析
刘总：这五个阶段可以让你对数据分析有一个更直观的认识，数据分析跟业务内容紧密相关。
还有一个重点，业务能力强不能只靠数据，否则请几个博士分析数据就行了。
业务的高境界是要通过数据 经验的灵活运用。
时俊：确实，不能完全依靠从系统中抓取数据进行分析，数据的局限性需要通过经验去弥补。
5种常用的数据分析
挖掘销售潜力的应用
刘总：通过数据分析挖掘潜力，你怎么看潜力的含义呢？
时俊：根据潜力是一个很大的概念，是不是数据分析出来的潜力会让销量翻倍的那种吗？
刘总：对于客户经理或区域经理，潜力的概念没有那么大，只要数据分析出来的机会有助于他们达成目标，他们靠经验发现不了的销售机会，就是潜力了
通过数据分析挖掘销售潜力，是一门硬功夫，需要长期持续的精进，如果只靠一两次讲不会有大的改变。
刘总：我教你的五种方法，选取了业务的关键点，把工作内容和数据分析结合在一起的，便于一线团队掌握。
1. 判断输赢
时俊：判断输赢怎么能挖掘潜力呢？
刘总：对于客户经理或区域经理等个人而言，判断输赢对他们达成目标很重要！他们很重视增长，但忽略了输赢！
我问你一个问题，你在一个客户的销售增长率是86%，这种增长好不好？
单纯从数字上看很好，86%，增速很高了。
但记住，增长是相对的，单纯一个86% 还不能完全说明问题！
因为如果你的产品增长86%，竞品增长120%，你是输掉的！
时俊：明白了！不能只看自己的增长率。
很多小伙伴总是在拿自己的增长率跟团队里面的人对比，并总是暗示他的老板，他的业绩增长很好，例如32%的增长高于团队的21%。但实际上他客户的增长是36%，他落后于客户的增长率。
刘总：这种增长不是赢，而是输！你跟你团队要不断强调输赢的观念。
时俊：好的，当客户经理意识到32%的增长输了，才会去挖掘销售机会！
这样看来输赢对挖掘机会，保持增长非常重要！
2. 可比店增长
刘总：同样还是这个增长问题，你的增长是86%，客户整体增长是80%，你怎么看？
时俊：说明我增长超过了客户增长，这是好的增长。
刘总：不一定！
时俊：您不是说超过客户的增长就是赢吗？
刘总：这个判断没错，但还有增长潜力，你可能忽视了。
假如我告诉你在客户的增长中80%来自于新开门店的贡献，可比店增长只有3%，说明还有大的销售潜力。简单讲，可比店也叫同店，就是已经开的门店现在的销售对比去年的增长率，可比店的增长才是生意的根本。
所以，客户经常会拿可比店的增长来跟供应商讲：“你还要努力提高可比店的增长”，因为客户新开门店带来的增长是一个红利，开店速度终究会慢下来，而可比店的增长才是生意持续增长的源泉。
3. 增加可见库存的周转
可见库存周转是一个非常重要的操作。
当企业把产品送进卖场超市便利店的仓库后，产品的销售就此开始，销量是依靠排面、地堆、端架、冷热设备等陈列位的商品周转来实现的。
我们将这些陈列上放置的商品称为可见库存，可见库存即前店库存，是一个形象的比喻，就是消费者可以看到的，可以抓取的库存。
可见库存周转的速度决定了销量的大小。周转高意味着销量大，反之销量小。
可见库存在相同的周转速度情况下增加陈列数量，也可以增加销量！
可见库存周转的数据大部分来自经验的积累，通过业代和理货员长时间多次在门店记录获得的经验数据。
下面我们用一个卖场的例子说明可见库存对销量的影响。
卖场的陈列大致有：
1） 货架陈列：货架每层都摆着商品，是卖场非常重要的陈列形式，所有厂家的商品都为陈列在货架上。
2） 地堆陈列：按照一个卡板为一组做整箱，最上层可以放单品、品牌标识和促销信息。
3） 端架陈列：是紧靠货架一端，是货架延伸出来的陈列形式，一般下面为整箱，上面为单品陈列。
4） 设备陈列：包括风冷柜、冰箱、暖柜等，也是一种陈列形式。
5） 收银台陈列：在收银台处的小货架或设备，陈列一些小商品例如电池、口香糖等。
刘总，下面以最典型的三类陈列讲解一下：
- 货架产品陈列的金额为5,000元，每周周转0.5次，一个月产生10,000元销售额；
- 地堆4卡板陈列金额为8,000元，每周周转0.9次，一个月产生28,800元销售额；
- 一个端架的陈列金额为1,200元，每周周转0.5次，一个月产生2,400元销售额；
刘总：如果这个客户的销售目标是增长17%，从陈列周转角度考虑，如何提高销量呢？
时俊：销量可以用周转计算吗？
刘总：是的，这种数据类型主要用的是经验数据。
时俊：我试一下。
三种陈列合计一个月的销量是41,200元，41,200元的17%增量是7,004元，增加陈列点可以增加销量，假如按照地堆一卡板的销量是7,200元，我可以把地堆陈列从4卡板增加到5卡板，增加一卡板可以多出7,200元。
刘总：对的，这是通过增加地堆陈列数量增加销量，也可以通过加速周转，或增加排面或端架增加销量，有很多种的变化可能性。
4. 从趋势找机会
趋势就是指产品的品牌、包装、SKU等，或指门店营业额在不同的时间段增加或减少，这就是趋势。
当趋势增加或减少对我们有利时，需要投入资源助力趋势的变化，获得销量的最大化。
当趋势对我们不利时需要减少投入以避免损失的增加。
举一个无糖食品的例子。在2022年的今天，无糖饮料很热销，普遍受到欢迎，这已经不是很稀奇的事情了，很多企业已经开始大力推广无糖产品了。
其实早在2017年，在现代渠道的各类数据就已经显示，无糖饮料的销售占比在现代渠道中缓慢增长。这只有少数的企业发现了这个趋势。
在便利店中无糖饮料的占比尤其以7-11为最突出，因为7-11的经营策略之一就是突出健康概念的商品，客户非常积极主动地推广无糖的饮料和食品。在对比了卖场、超市的各种数据后，确定无糖饮料成为发展的趋势。
刘总：如果客户经理更早地抓住机会，会比其他人更早数个月享受到销量的红利，这就是通过分析数据，找到趋势，所带来的好处。
时俊：分析趋势需要有足够的数据量才行啊！
刘总：从整体市场看是这样的，但客户经理负责的客户数量有限，需要多方位找到数据，找数据也在数据能力范围内。
5. 供应链的机会
刘总：通过分析供应链的数据就来带来销量，我们团队的人大多不明白！
这是不用多花一分市场费用的钱，就能得到销量的方法！
时俊：不多花钱还有销量，这个真没想到。
刘总：通过研究和实践论证，每提高订单满足率4%，就会有1%零售额（POS）的增长。
例如，客户的订单满足率是60%，就是客户定了100箱货，只收到60箱，有40箱货没有送到客户手中，客户订单100箱，就是客户认为可以卖出去100箱，但你只送的60箱，损失了40箱的销量。
时俊：我算一下，如果订单满足率从60%提高到88%，满足率提高了28%则POS销售会提高7%，就是有7%的增长率，这确实不需要花市场费用就能得到的销量。
刘总：通过分析供应链的数据，同样可以带来销量增长。我现在讲的是销量潜力，如何提高订单满足率就是另一个范畴的话题。
写在最后：时俊：很感谢您对我的耐心辅导，我总结了以下几要点：
1. 数据分析在现代渠道非常重要，可以获得多类型的数据，可通过分析数据，可以更好地达成业绩目标；
2. 数据的获得和处理也很重要，有些数据相对容易，有些数据需要找对人，才能得到；
3. 五个机会点是从生意的不同角度进行数据分析，挖掘机会。结合了业务关键点、数据分析和经验积累，不会对数据产生恐惧，客户经理更容易上手。
刘总：数据分析是客户经理很重要的专业能力，这五方面的机会只是突破口，深入展开可以获得更多的销售机会！如果坚持不懈，数据分析能力一定会提高的。
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