中国渠道，本质上是人链。没有客情关系，一切免谈。深度分销，分销之前先做客情。这就是中国商业的特点：客情深化关系，关系降低认知门槛，认知形成交易。

中国商业的这个特点与终端高度分散结合，形成了深度分销的基本特征：人海战术。

确实，高频率、高密度的拜访，人力消耗量极大。因此，人海战术、吃苦耐劳，成为基本特征。早期，我们总结为“四千四万”精神：踏遍千山万水，走进千家万户，想尽千方百计，说尽千言万语。

人海战术在增量时代、人力供给充足、人员管理相对简单的时代，确实有效。但是，增量空间、人力低成本、人力好管理，这些基础条件现在都不存在了。

既然深度分销目前没有替代手段，同样深度分销的人海战术又不可持续，那么，深度分销何去何从呢？

近几年，在行业整体氛围不佳时，今麦郞却一直呈现快速增长的状态。今麦郞逆势增长的秘诀就是2011年开始的“人、车辆、片区、终端机”的“四合一”模式。

“四合一”模式有两大亮点：一是激活“小工”，通过“人、车辆、片区”的组合，把“小工”变成一个利润单元，类似于“包干制”，调动“小工”的积极性，让“小工”为自己干而不是为老板干；二是通过“终端机”带来的数据化，提升分销效率。

终端机就是今麦郞互联网化的高效深度分销体系。甚至可以说，正因为终端机，激活“小工”才更容易带来增量。

今麦郞终端机的价值是什么？可以用一句话概括为：深度分销可视化。总结起来就是：1.将渠道和终端场景数据化；2. 网点可视化；3.费用管理透明化；4.沟通管理实时互动化；5.经销商管理移动化、库存管理一体化。

“四合一”模式，终端机是一个平台，“小工”是利润单元。这不正是互联网时代的“平台+单元组合”模式吗？

“小工”成为单元组织，解决了“小工”愿意干的问题。终端机构成的赋级平台，解决了“小工”能干好的问题。两者的结合是堪称完美。

正是互联网平台为个体赋能，再次激活了深度分销。

我每年要花大量时间走访终端，感觉终端仍然机会多多。今麦郎在行业封顶的情况下仍然逆势增长，就是终端仍有机会。

早期，深度分销是战略性机会，只要做了深度分销，就等于抓住了机会。现在，只能在深度分销过程中发现战术性机会。

增量深度分销时代，只要按照深度分销的规范去做，就能抓住增量机会。存量深度分销时代，只有挤压竞品，才能抓住机会。

机会在组织边界，在终端，在一线。但是，机会导向的思维，恰恰不是一线人员普遍能做到的。这是一对结构性矛盾：高层能发现机会，但高层不在一线；基层在一线，但基层缺乏机会思维。

今麦郎是如何解决这个问题的？今麦郞“四合一”，终端机的价值，我概括为“可视化”，可能很多人不解。高层尽管不可能长期在一线，但通过终端机最终实现了渠道的“可视化”，把渠道、终端、人员等深度分销的要素置于“可视”环境，相当于高层可以天天到一线。

一线人员通过终端机，把一线环境“可视化”。高层通过“可视化”的数据、图片，发现终端机会，进而指导一线人员开展工作。

早期深度分销是苦活、累活，是无差别拜访的，俗称“盲拜”。这种无差别的例行性拜访，频率高、密度大，需要大量人力。有事，无事，都要到终端“走一遍”。有些企业最后形成了“例行公事”。

讲一个精准深度分销的案例。

2001年，我在江苏的一个县级白酒经销商调研。该老板一开始亲自下市场送货，所有数据都装在老板的脑子里。随后规模扩大，业务员下乡送货。但业务员肯定没有老板的客户管理能力，因此，他就在仓库张贴了几张表格，每天业务员送货返回，一定要把每天的客户送货情况填写在仓库几张大表格上，横坐标是时间，纵坐标是终端客户，表格是送货量和品种。

老板告诉我，隔几天就要站在大表格前看一看。通过连续几次的送货数据，就能大致判断每个店的进货周期和进货数量。应该进货的没进，说明可能有问题；不该进货的时候进了，同样也可能是有问题了。

无差别拜访，有事，没事，走一遍。精准拜访，有事则去，无事则罢。

那么，什么叫“有事”，什么叫“无事”？正常叫无事，不正常叫有事。也就是说符合预期叫正常，不符合预期叫不正常。

精准拜访，就是解决“不正常”门店的问题。正常门店，可以减少拜访频率。

早期的深度分销，业务员在拜访中发现正常或不正常等现场问题，一切问题都可在现场解决。但这样的拜访方式，必须高频拜访。同时，大量拜访是无问题拜访，浪费时间，效率很低。或者，业务员只能发现层级较低的问题，很多问题靠业务员的能力是难以发现的。

精准拜访则不同。先根据数据和图片提供的信息，由专业人员发现问题，发现规律。然后指导业务员精准拜访。拜访之前，问题和解决方案已有腹案。因此，精准拜访，就是“精准爆破”，精准解决问题。

当然，不是所有问题都能通过数据和图片发现，因此，无差别拜访仍然需要，只是频率要低得多了。

精准，就解决了深度分销人海战术的低效问题。

前面讲过的经销商通过数据判断门店是否正常的案例，给我很大启发：1.连续的数据，可以发现规律；2.与规律不一致，可能不正常；3.找到不正常的原因，就找到解决办法。

2010年以来，SaaS系统在中国广泛应用。2014年以来，B2B又在中国大力推行，推动了中国品牌商的数据化。现在AI与B2B结合，更带来了渠道实时数据。

数据的最大价值是发现规律，发现规律就可以预测未来。比如，销量数据与图片对比，可以发现某个终端因为陈列位置的变化，销量增加或减少了，那么，找到终端的最佳陈列位置，调整陈列，就可能增加销量。

数据有纵向数据与横向数据，两者各有价值。纵向数据是自己与自己对比，横向数据则是自己与竞品或关联产品对比。比如，可以通过发现竞品（或关联产品）在相同终端的销量变化，从而发现自己的问题。

过去，获取横向数据很难。但是，AI技术在渠道的应用，可以通过照片快速抓取和识别自己产品、竞品在终端的数据，包括陈列面和变动和销量的变化。因为AI技术已经有了快速识别品牌、计算陈列面，以及以此推算销量的能力，只需要有抓取数据的周期适当即可。

如果说纵向数据的主要价值是防止好终端变差的话，横向数据则能够发现有潜力的好终端。

无论横向数据还是纵向数据，只要有数据意识，几乎可以应用在所有方面。比如，现在各厂家都在进行产品结构升级。那么，什么门店推新品能力强，什么门店能推什么价位的产品，这些都可以从数据中找到答案。

渠道数据在营销的价值，一是标签化；二是预测。

比如，某门店推高端新品能力强，这就是标签化。标签化有利于精准开展工作。

比如，通过数据预测，某门店应该什么时候进货，进货量应该是多少，如果不符合，那么，说明存在问题。找到问题后，就可以精准开展工作。

比如，市场费用的投入，到底是投入好市场有效，还是投入差市场有效，其实是凭感觉的。如果数据能支撑，就可以有的放矢。

精准开展工作，就可以提升效率。深度分销是人海战术，效率不提升就难以坚持。

一直以来，业务员基本上是“跑单帮”状态，除了品牌支持、费用支持等平台支持外，在日常业务中只有靠个人能力。

现在的SaaS系统功能很强大，SaaS的利用分为三个层次：一是考勤系统，记录业务员的行程；二是订单系统，线上订单；三是利用数据为业务员赋能。

赋能这个词，不讨传统营销人喜欢。其实，传统营销中同样有赋能。一个人的业绩，来源于两种能力：一是业务员个人的能力。因为个人能力有差异，所以个体之间的业绩也有差异。二是来源于组织（平台）的赋能。比如企业的培训、管理，以及标准化、模式，都能让“平凡的人做出不平凡的业绩”。

“让平凡的人成功”，就是组织赋能。优秀的企业之所以优秀，并非人才济济，而是让平凡的人做出不平凡的业绩，这就是组织赋能的结果。

SaaS在中国应用已经很广泛，但为什么只有今麦郞比较成功？数据本身没有价值，依据数据实施管理才创造价值。

谁来分析、利用这些数据？普通一线业务员，多数做不到。因此，就需要数据“后台”或“中台”的专业人员，分析数据，用数据指导业务员做“精准营销”。这就是数据赋能。

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作者 | 刘春雄

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