分销要补货与全渠道价值来源的关系

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在全渠道的背景驱动下，各类企业不断升级及重构着自身的商业模式。这种“商业模式”升级的原点都基于客户价值的重新定义及提供，而激活客户的本质即是全渠道的应用的实际出发点。

在实际客户激活的形式上，会越来越趋向于深度及多元：涉及到传统领域的产品及服务价值的设定，即选择怎样类型的客户，提供怎样的服务；同时更会涉及到利益相关者的利益选择和构建，即与怎样的伙伴一道，设计怎样的价值产生及传播体系，例如大量的专业的服务商的出现，提供物流、金融、担保、市场共享、专业设计等职责。

对应的，在金蝶的营销转型案例库中，部分先行的领导厂商都会站在自身“商业模式”升级的基础上，或者是自身“营销价值”升级的基础上，选择和逐步的建设自身的全渠道营销模式，例如：九牧的经销商云，助力核心经销商的信息化提升，因为经销商强则营销体系强；舒华的多层级全渠道整合化管理，提升整体的渠道体系内供应链的效率，为渠道成员带来更多的利益，而利益是渠道格局的根本；林氏木业的线上线下的一体化管理，利用数据优化驱动线下的运营，线上作为线下的“眼”，助力低价高质定位的进一步强化和巩固；等等。此类的实践案例还有很多，而此部分我们将主要围绕形式各异的“全”的实践及潜在的企业实践的“逻辑和理论”分享给大家，期待能够帮助各位构建自己新时代下的全渠道特性。

总之，今天的企业的营销体系，或许不仅仅是将自身的类型客户的价值管理好，不仅仅是定好一款产品的价格，及时发货那么简单；更涉及到不同的利益体系构建的系统的对比进化。是“系统”与“系统”的竞争，而在其中“设计”的价值将被突出，即选择怎样的伙伴，提供怎样的服务，比管理价值本身更为重要，前者是格局，后者是格局本身的管理，例如各类基于管理效率管控下的点及报表。今天的营销是“系统”的战争，设计及构建“强系统”才是今天企业的营销转型的首要任务。

物流的“全”——分销要补货管理

其实，在企业“全”渠道营销过程中，营销组织的边界肯定会发生变化，这一点，无论“内”“外”都会发生变化，例如多区域多层级的内部营销组织建设、多层级多类型的经销商体系布局、以及展开的各类型营销业务架构，例如深度分销、深度协销、线上线下整合、盘中盘（酒类常用）、专属定制、金融增值等等，而此刻，上述的变化对于全渠道的各类“能力”要求肯定会产生诸多的变化，但我们认为，企业首要思考在全渠道营销管理中“供应链”中带来怎样的影响？供应链的效率是否得到了提升， 这是企业应该首先思考的问题。

因为，我们首先要回答一个问题，营销系统（非信息系统概念）的价值来源于何处，在产品生产出来后，恰当的时间恰当的数量送到恰当的客户手中是关键。举个简单的例子：产品成本都是10元，市场价格15元，而物流是2元、还是3元，影响的不仅仅是物流成本的问题（物流成本只是一个示例），更多的是终端客户未来空间以及渠道的控制力和发展空间，例如主动降价打击对手以及渠道体系内的利润分配，利润3元招商是否比2元更容易？3元的驱动力是否比2元下经销商更愿意去卖？

因而高效、及时、低成本、准确的运送到相关需求者手中，将是“全”核心的诉求，因而本章节主要去探讨在营销端供应链效率的提升，其中的关键在于分销要补货体系。

分销要补货的数学化思维——开放算法

如果需要理解分销要补货的价值，就一定需要理解企业营销端供应链的约束。在复杂的多通路多层级的物流节点中，企业需要理解货物在从企业到达客户的过程中，是否每一个节点都需要走实际的物流，而物流成本只是其中的一个成本类型，企业还存在着仓存成本、以及相关的机会成本等，例如缺货丧失的销售机会、缺货延误带来的赔偿、过期处理带来的损失等。因而需要综合的评估企业的机会及各类成本。而这个过程是需要不断通过数据去优化提升的。

同时，在分销要补货的使用中，针对不同物料类型、不同物料、不同的需求客户类型、不同的客户、不同的区域等等差异因素，甚至是企业不同的管理水平，开放进行不同的分销要补货运算规则设定，同时将时间约束考虑进去，例如：在途、预留等。将有助于企业以更为明细的颗粒度进行要补货的运算。但在实际中需要明晰，管理是有成本，精细需要更高的基础管理水平。

最后，部分企业，在产成品数量相对不足的情况下，也会采取运算多运算规则的情形，进而决定选择其中一种规则，以达到整体最优的结果。



图1：分销要补货整体示意图



图2：分销要补货方案图



图3：分销要补货方案规则自定义

【案例】华为和VIVO在市场开拓的过程中，由于涉及多层级的深度分销，在需求中，分销要补货对于全通路体系的保障能力是其核心关键。

分销要补货的系统思维——逻辑假设

任何一种算法，都会存在相关的准确性前提，这些准确性因素根据算法本身的参数范围决定，例如考虑库存，则需要库存本身的准确；考虑在途，则需要考虑在途本身信息的完善，考虑需求，则需要需求本身的清晰，因为对于这些算法本身的基础，企业在使用前需要有一定的认知。

但是，我们需要明确，算法并不是为了绝对的准确，而是比没有算法要来的进步和提升。而各参数的准确性以及容差，本身应该是另一个持续优化的课题，不能因噎废食，也不能盲从盲信，例如通过利润中心机制，对多余库存征收库存计息，来促进预测主体提升预测准确性的动力等等，这些都是实际中存在的案例。



图4: 渠道要货申请单



图5：移动订货

【案例】

河北亚太通信，通过明晰手机门店的利润中心定位，对于各门店当日销售剩余的库存，进行计息，以避免店长对于畅销机型的过度申请带来的供应链的整体压力。

祖名通过移动端报送信息，解决农批通路中各售卖豆腐点对于新鲜豆腐的需求的及时和透明需求，进而提升了其整体的要补货效率。

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