经销商拥有了这些数据，盈利并不是难事

         通过数据驱动运营，可以帮助经销商运用数据来优化运营，如确定目标客户群体和流程的优化等，是未来运营的一个必然趋势。然而要一步到位的实现数据驱动运营也许比较困难，但可以从一些简单的基础数据着手，循序渐进的帮助企业降低经营成本、提升工作效率和拓展营销渠道。
『客户数据』
         经销商通过对下游客户进行全字段信息的记录及完整的画像呈现，可以实现针对不同客户进行价值称量后进行多维度的聚类分组，再对不同聚类属性的分组进行数据营销和区分交易。
一般来说，经销商可以先建立下列基础数据，完成第一阶段的数据建模。

1．当前总共有多少个客户，必须要有个精确的数据。
2．将当前客户按订货的数量、频次和商品结构，划分为大、中、小三类，再查看这三类客户占比。
3．从客户活跃度的角度来说，目前深度合作的客户、中度合作的客户和一般合作关系的客户各占多少，以便调整营销策略。
4．当前市场的空白网点，是新开张的新店，还是之前流失的客户。
5．当前哪些客户存在结算等历史遗留问题，往往就是历史遗留问题在持续起到阻扰作用。
6．截至到当前，应收账款的总额是多少。
7．在当前的应收账款中，属于正常合同约定的应收账款是多少，属于人为因素或是行业习惯因素而出现的应收账款是多少。
8．在应收账款中，到期可以正常收回的占比是多少，存在一定麻烦或是拖延过久的占比是多少。
9．应收账款与销售总额之间的比例如何，与去年同期相比又是如何。

『供应商数据』
         商品的采购，是控制企业经营成本的重要手段之一，经销商需掌握合作厂家的以下信息。

1．合作的厂家里，一共有多少个单品。
2．在所有的单品里，好卖的占多少、销量一般的占多少、销量差（含滞销）的占多少。
3．截止到当前，各厂家的实际销售额是多少，这个数据必须每月汇总一次。
4．截止到当前，各厂家实际占用的资金，这包括了汇给厂家的预付款、库存货物的价值、代垫的各种费用等。
5．截止到当前，各厂家的待退待换待处理的产品金额分别是多少。

『仓库数据』
         仓储管理是B2B商贸企业决策层无法挥去的一块心病，一方面仓储管理在企业经营中占据非常重要的位置，另一方面商品库存老是管不清楚，导致库存成本居高不下，让企业
对库房管理监督无从下手、无所适从等。
         仓储是物流活动的周转中心，连接了采购和销售。仓库时时刻刻产生的出入库数据，都对应着应收应付款项，与企业的经营息息相关。所以数据的传递原则上要求实时同步各部门
对应人员，如销售了解实时库存数据，可以及时帮助客户下单订货，采购了解实时库存数据，可以制定更加合理的采购方案，财务人员了解实时库存数据，可以分析企业的经营成本
和经营风险，库管了解实时库存数据，可以快速、准确的进行配货。

1．仓库的总面积是多少，扣除通道，装卸区和办公区域之后的实际堆货面积又有多少。
2．在堆货的区域里，分别堆放正常货物和堆放无法正常销售的待退待换货物，及各类赠品、宣传物料、杂物、大型器材设备各占比例。
3．全库的盘点时间是多长，这个是要做年度对比的，严格的来说，在同等面积同等货物量的前提下，盘点时间应该是逐年下降的。

『业务团队数据』
         根据罗宾.邓巴定律，一个业务员每月可以与150个终端零售商保持一般接触关系，如巡店、帮助整理商品或和老板打个招呼；能与12个终端零售商保持中度接触关系，如关系
维护、催款收款、压货等；能与7个左右的终端零售商保持深度接触关系，如通过了解客户订货的数量、频次和商品结构，促使利润高的商品在终端的铺货率等。

1．每个业务员当前每月能维护的客户量是多少，新开发的客户数量是多少。
2．每个业务员平均每天销售金额是多少。
3．每月能保持业绩稳定的业务员占比是多少，业绩高低起伏不定的占比是多少。
4．每个业务员平均每月的费用开支是多少。
5．员工的实际工作状态中，能跟上公司发展的占比是多少，需要强化管理和监督，才能跟上的员工占比是多少，基本上已经可以列入淘汰范畴的有多少。
6．综合历史离职数据，分别统计在公司持续工作半年以内的员工数量有多少，工作半年到一年的有多少，工作 1-2 年的有多少，工作两年以上的有多少。

         上述数据都是企业经营中的基础运营数据，收集及整理起来也并不复杂，数据本身并不能直接解决什么问题，但通过多维度的数据整合，可以让老板心里更加有底，减少模糊状态，为相关决策提供一定的分析和判断依据，减少拍脑袋决策。

一个业务员如何维护200、300甚至400家小店？听起来玄乎，但是不是不可行的。传统的模式下，我们每个业务员维护60、70就已经很了不起了。为什么呢？
1、所有维护客户都得通跑；
2、客户维护无策略，80%的时间，业务员做的是无用功；
3、客户什么时候该跟进，什么时候可以不去？不是所有客户都需要天天跟进的；
4、绝大多数小店每周或每半个月跟进一次即可，而客情的维护80%靠公司的运营，20%靠实际送货和业务员维护。
5、跟进策略最重要，根据品类和消费频率，在正常消费频率内消费的客户无需特意的跟进。
6、客户异常、消费延迟、消费金额突变、超期欠款等情况下重点跟进。
7、业务员回归业务员本质，业务员的本质拓展新客户而不是维护老客户。
8、业务员如果无法回归拓展新客户的本质，公司的业绩是很难稳步增长的。

大数据的分析，才能提高对企业经营决策。传统企业无非凭着感觉经营

受益匪浅 ！

只要能通过多维度的将各类数据有效整合，确实能让老板们少耗费很多精力，有很多传统行业都面临数据管理问题，不知道该如何经营