- 消费品行业面临全渠道需求整合的挑战
对于中国的消费品制造商(以下简称“品牌商”)而言,普适的销售理论发展是“从渠道为王到终端为王到以最终客户为中心”。
品牌商(包括食品饮料、家居日化、服装鞋帽、医药、汽车售后配件、消费类电器电子等)的最终客户在哪里?答案是在品牌商面对的复杂的营销渠道里:经销商渠道、KA客户、BC卖场、零售电商平台等。
渠道作为品牌商面对最终客户的中间渠道,掌握了第一手的销售和市场数据。品牌商为了给客户提供更高效的服务,需要更快、更准确的获得渠道中的销售、库存等数据,建立分析、指导市场营销,同时向渠道中发布产品数据(新品、价格、促销等),以达到加快市场反应能力、提升销售水平、降低整体库存等目的。
- 全渠道需求管理系统
需求链管理系统,旨在帮助品牌商采用最合适的方式整合、采集渠道客户的业务数据,通过中心端的主数据管理和数据质量管理的配合,建立高质量的渠道需求数据站场,供品牌商分析、优化营销行为使用。
2.1.需求数据整合方式 - 接触面
既然说全渠道数据整合,纵观渠道客户类型,大到国际连锁超市、小到中小型的经销商,还有蓬勃发展的电商平台,它们能提供的配合都不同,针对这些不同类型的渠道客户,一刀切的方式肯定是行不通的,必须有合适的方式去适合渠道,更多的时候,需要多种手段配合使用。
整合对象 |
大型经销商 |
小型经销商 |
KA卖场 |
BC卖场 |
零售电商平台 |
整合方式 |
DIS |
DIP |
EDI |
EDI |
API |
客户特点 |
较大规模,有ERP或进销存系统 |
类型广泛,没有业务系统或系统不成熟 |
大型连锁超市 |
小型连锁超市,门店数量较多 |
B2C电商平台,普遍有自己的API |
业务覆盖 |
采购、销售、库存和台账、客户、主数据 |
销售、库存 |
POS、库存、收发货、促销、主数据 |
POS、库存 |
销售、库存、物流、财务、促销、主数据 |
最佳收益面 |
通过DIS加速器直接从系统中抽取,数据更准确。 |
操作简单,容易上手,可以快速实施。 |
系统到系统直连,以最高效率实现完美订单,支持GDSN主数据同步。 |
系统到系统直连 |
API开放平台,更便捷、成本更低。 |
2.2.需求链中心 – 为需求大数据分析建立基础
作为全渠道需求管理的后台,DCC需求链中心起到的是需求数据管理的作用。
l 品牌商建立主数据管理以及和渠道客户之间的同步机制,维护并同步产品信息、价格属性、变价和促销、客户等数据。
l 数据质量管理,基于Welink网关强大灵活的业务规则编排和设置,可以确保交换的数据质量,解决如一品多码、双方编码匹配、系统编码影射等各种问题,保证所有数据都及时、准确、完整。
l 支持总体监控经销商数据采集的情况,销售、采购、库存、客户数据等的全面管理。
l 对出现错误的采集数据有提醒功能,并可以做手工的清理调整。
- 全渠道需求数据管理对业务的提升
l “成为需求驱动型企业会根本性地转变业务开展方式,并能将收入提高10%、利润提高5%至7%”。 - AMR Research
l “有效的获取需求和需求链可视化,并利用这种洞察力来产生更好的需求管理以及预测计划的企业,平均库存量减少15%、订单履行能力增强17%、资金周转时间缩短35%、完美订单率超过99%。”- Welinksoft客户的实践
- 全渠道数据整合的技术
EDI和API接入都有国际或行业标准可循,经销商客户就没那么容易,尤其是中国市场上,广大经销商采用的业务系统五花八门,国际的如SAP、Oracle,国产最常用的有用友、金蝶、管家婆、速达,还有很多其他系统,任何一个品牌商渠道里面的标准和非标系统都会多达一两百种,整合它们,需要有大量成熟的应用适配器,可以便捷的实施,同时还需要好的开发工具,可以快速开发非标应用的适配。
- 项目的实施
与一般的IT项目不同,全渠道数据采集要面对大量分布在各地的渠道客户,其IT能力、IT环境纷繁复杂,配合的意愿、配合能力和配合程度难以掌控,这些因素给成功实施带来不少不可预测的影响。
所以实施这种项目,需要有大量丰富的经验,擅长面对复杂的渠道环境,有成熟的方法论支撑,如果同时再有专业实施工具,就可以保障高效、快速的实施了。
- 业界实践
l 作为快速消费品行业的领军企业,宝洁在中国的公司早在4年前就通过MyB2Bi等第三方平台与全国KA零售商进行EDI直连,实现了高效订单和GDSN主数据同步,又从2013年利用Welinksoft的DIS网关整合所有的经销商,后续将会把电商渠道纳入对接范围,从而全面整合在中国的需求链。
l 海尔是中国最大的家电企业,从2013年开始,逐步建立对白电的经销商的整合管理,同时利用EDI直连如苏宁、国美等零售卖场。
- 总结
借助全渠道需求管理,品牌商和渠道客户之间成功建立即时交互的信息中枢,实现渠道数据的管理集成、信息对称、数据共享,有效辅助品牌商进行市场营销,迎接消费品行业大数据化的挑战。