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：

​ 连续的数据，可以发现规律。

​ 与规律不一致，可能不正常。

​ 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，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，横向数据则有利于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，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。

精准深度分销要有“后台”

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。

图10-2 SaaS系统为深度分销赋能

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。

（文|刘春雄）