前言：品牌商对渠道的管理能力和渠道数据应用能力直接影响企业经营规模增长。越来越多的品牌商重视渠道数据管理，DMS(经销商管理系统)和DIS(经销商数据整合)成为主流渠道管理信息化工具，其应用越来越广泛。然而品牌商在推广过程中却遇到很多问题，如经销商不愿意共享数据、获取到的数据质量不佳等，实际应用效果普遍不理想。
本文将深入探讨品牌商对渠道管理和渠道数据整合过程中遇到问题的一些解决方法，如制定合理的渠道数据采集策略、大数据征信算法确保数据质量、反馈业务经营数据给经销商及新的数据融资渠道等，在合作双赢的思路下开展新一代渠道管理。
1. 多元化数据接入方式，覆盖不同渠道客户群体。
消费品品牌商渠道客户经营水平、信息化水平、提供方式和意愿程度多样，需要提供多种数据整合方式以适应不同客户需求：如对综合型内部有成熟系统的经销商，可通过数据插件方式实现数据互联；对掌控力强的经销商或专营经销商可通过提供迷你ERP方式进一步管理经销商进销存业务状况。
2. 数据质量是关键的关键，核心征信算法确保获取的数据质量。
渠道数据管理成功的关键远超出数据采集范围！在与众多品牌商客户沟通时，常遇到的问题是虽然将数据采集回来了，但数据质量低，没有量化评估指标具体反馈是哪些数据质量不好，无法真实反映渠道实际业务状况。
文沥DQM数据质量评分引入数据征信理念，通过核心征信算法对数据及时性和数据真实性两个维度进行评判。数据真实性通过历史数据和相关大数据系数进行经销商销售数据质量分析，最终展现该客户数据质量评分，实现对经销商批量数据评分管理。对未达标的经销商可通过业务员跟进核查、渠道政策和数据融资等诱因进一步完善数据质量。
3. 分析洞察渠道业务，进一步变为指导性决策。
文沥提供与SAP战略合作的全球领先分析云产品，基于SAP HANA内存计算支撑，品牌商可基于完美数据进一步分析、洞察和预测产品线、大区/城市及渠道的销售、毛利、动销、库存和增长等业务状况。提供丰富多样的互动图表展示，并且通过图表间的联动挖掘洞察更多业务信息，包括丰富的汇总和趋势及同环比分析，通过方差和动态或静态参考线观察数据的波动性。图表有灵活的时间区间段选择和排列筛选功能，可实现多维度的即时统计分析、时间序列预测、智能聚类和智能模拟。如果源数据包含对地理位置的维护，该分析可以提供地图的热点展示，方便进一步挖掘区域、渠道和品类等要素对经营成果的影响程度。
4. 多种政策支持实现渠道管理互利共赢
据统计消费品一级经销商约有50%都有过数据共享经验，但品牌商在与经销商实现数据互通时都需要相关政策支持。区别于传统补贴方式，只有基于准确的数据质量指标衡量，才能配套相关渠道政策支持。从互利共赢角度我们可以从以下两个方面进一步扩大覆盖范围。
1)数据分析能力共享，品牌商在分析、洞察和预测渠道业务的同时，可提供经销商相关业务数据，进一步指导经销商业务经营，实现供应链整体业务优化，如：经销商本身业务状况(如销售、毛利和增长等)，品牌商推荐整体销售良好的品类或单品；品牌商推荐同一大区或省区销售良好的品类或单品以及品牌商提供单品补货建议等。
2)渠道数据融资，经销商在整个经营周期中，除了日常备货，还需要应对促销、年节假日和政策压货等，存在较大资金压力。由于其中小企业属性和供应链环节中所处的弱势地位，很难获得优质资金支持。文沥创新的“N+N”融资服务，可以打包作为品牌商渠道管理策略中的一部分，通过金融诱因，进一步扩展渠道数据覆盖程度，提高渠道数据质量。由于金融服务的引入，品牌商可减少赊销比例，货款受托支付至品牌商，可提高企业业绩增长，同时又为经销商真正解决融资难、融资贵、融资繁的问题。
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