作者丨潘坤
在数字化趋势渗透到各行各业的今天，经销商该如何将AI技术与经销商的实际业务深度融合，让科技的力量成为推动生意增长的新引擎呢？
3月17日-19日，以「新秩序·共生」为主题的第十届中国快消品创新大会在成都举行。大会期间，舟谱数据数智事业部总经理 潘坤作为嘉宾出席，面对现场2000多名行业人士，做了以《AI实战案例：经销商如何实现3倍增长》为主题的重磅演讲。
「新经销」特对其演讲的精华部分予以报道，以飨读者。
数字化工具助力经销商转型升级
在渠道碎片化、需求即时化的当下，市场竞争加剧，经销商的生意也愈发难做。
过去那种简单粗暴的经营模式，已经适应不了市场环境的变化，经销商既需要专业的咨询服务来指明方向，还需要多样化的工具支持来提升运营效率。
在复杂多变的市场环境中，经销商需要迅速反应、灵活调整策略。
不同品类的经销商，不同区域的经销商，对应的数字化工具需求也是有差异的。所以在选择工具时，适配性很重要。
经销商该如何选择数字化工具？舟谱数据基于过往服务4万家经销商的经验，总结了一套模型。
第一，场景化适配。
精准识别不同品类经销商的需求，为各品类经销商设计定制化的服务方案，并对服务进行持续的改进和迭代，以确保其始终贴合经销商的需求变化。
第二，一站式服务。
结合仓配工具与云管家服务的模式，打造全面、高效的一站式软件服务平台，成为经销商仓储管理、配送履约不可或缺的核心工具，更是成为推动经销商业务增长的重要引擎。
对于具有B2b需求的经销商，则推出了“店管家”作为可选的配套方案，更加高效地管理订单、库存等关键环节，实现业务流程的精细化管理与优化。
第三，智能化辅助。
通过BI系统——舟易，为经销商提供智能化的数据支持，帮助经销商进行智能决策，并实现多频互动，使其在日益复杂的市场环境中实现业务的优化与升级。
随着数字化转型的深入推进，经销商们也逐渐意识到，不能仅仅利用数字化工具优化业务流程和管理效率，更要通过智能化的数据分析，洞察市场动态，准确把握消费者需求，从而能够做出更加明智、更加贴合市场实际的决策。
AI时代，经销商的“智能焦虑”
近期，AI成为热议话题。在与经销商的交流中，我们频繁收到这样的疑问：我能否利用AI？如何将AI技术应用于我的生意？
在快消产业链中，部分品牌商与零售商凭借其雄厚实力，已经率先享受到了AI技术带来的红利，不仅掌握了丰富的业务工具资源，还得到麦肯锡、波士顿咨询等顶级公司的数据和AI服务支持，运用多种报表辅助数据的审视与分析。
而当我们将目光投向经销商群体时，却发现经销商在这场AI革命中显得有些力不从心。尽管经销商同样渴望通过AI技术提升运营效率，推动生意发展，但市场上却鲜有针对经销商具体需求的AI工具。这种现状，我们不妨称之为经销商所独有的“智能焦虑”。
今年，随着DeepSeek等AI工具的兴起，许多经销商开始尝试接触并使用AI技术。尽管GPT4.5、DeepSeek等各大AI模型在智能水平上取得了显著进步，但其在具体场景中的应用仍面临挑战，原因在于这些模型对经销商的具体业务流程缺乏深入理解。
正是基于这样的背景，专业的数字化服务商开始崭露头角。凭借对经销商业务的深入了解，以及对AI技术的熟练掌握，开始为经销商提供量身定制的AI解决方案，实现生意的落地实施。
因此，对于经销商来说，在AI技术蓬勃发展的当下，携手专业的数字化服务商无疑是一个明智的选择。借助与服务商的紧密合作，可以逐步缓解自身的“智能焦虑”，并在AI的助力下，为生意注入全新的发展动力。
经销商如何通过AI助力生意增长
目前，对于经销商而言，AI已不再是遥不可及的概念，而是转变为一种能够实际促进生意增长的工具。那么，经销商究竟应如何利用AI技术来实现利润增长呢？
审视经销商业务的传统模式，我们发现利润的计算公式为：利润=铺货门店数×单店GMV-成本。这一公式明确指出了利润增长的关键因素。为了真正提升利润，经销商必须全面审视并关注业务的各个层面。只有深入理解并解决这些层面中的具体需求，才能准确地识别增长点，并制定出切实可行的策略。
1. 门店拓展的需求
在业务拓展过程中，当覆盖范围扩展至整个城市时，经销商将不得不面对管理多达二三十名业务员的挑战。确保这些业务员能够切实地开展市场拓展活动，并积极地开拓新店铺，成为经销商亟待解决的问题。
为有效应对这一挑战，业务员必须对其负责的区域内的店铺情况有一个明确且全面的认识。具体来说，业务员需要掌握所负责区域内的店铺总数、已经销售公司产品的店铺数量，以及尚未销售公司产品的潜在店铺数量。有了这些信息，业务员便能够有针对性、有方向地进行店铺拓展工作，从而提升拓展工作的效率。
智能拓店解决方案正是针对经销商在业务拓展过程中所遇到的实际需求而设计的，旨在协助经销商为业务员提供明确的工作指导。
同时，通过整合自身数据、地图服务商数据以及支付数据等多维度信息，综合考量周边门店的人流量、门店的面积以及门店周边是否存在学校、医院等大型公共设施等因素，运用AI模型对这些信息进行深入分析和处理，并对每家门店的销售潜力进行评分，依次划分为高价值、中高价值、中价值、中低价值和低价值门店。经过与众多品牌的经销商实践验证，我们发现，高价值门店的单店产出能够达到市场平均水平的300%。
此外，以上数据均可以通过可视化报表的形式展现给经销商，使其能够清晰地掌握所负责区域的控制率状况。还可以将数据与销售自动化(SFA)工具实现对接，让业务员在日常巡店过程中，明确知晓当日应拜访的门店及其价值情况，从而助力经销商有效地拓展更多门店。
2. 单店GMV提升的需求
在当前商业竞争激烈的背景下，众多经销商领导者出于提升单店GMV（成交总额）的战略考量，普遍存在着代理新品的迫切需求。经销商关注的焦点在于，所负责区域内的门店是否能够顺畅地销售新品，以及哪些门店可能更具有销售新品的潜力和适应性。
新品铺市方案采用人机结合的数据分析方法，观察门店周边的人群特征和基础设施状况。通过对比销量良好的门店与销量欠佳的门店，协助经销商作出是否代理新品的决策。
最终，将经销商现有的产品以及代理的新品整理成数据库或表格，明确指出各产品适宜在何种类型的门店进行销售，以及这些门店所对应的目标人群特征。凭借这些数据，便能明确地掌握新品铺货的策略与方向。
3. 成本控制的需求
现今，品牌方基于战略规划与市场灵活性的综合考量，越来越倾向于将更多决策权下放至经销商层级。此举赋予了经销商更大的经营自主性，使其能够依据自身的市场洞察力和商业判断力，对投资成本进行独立的调配。
然而，在面对众多潜在的门店投资选项时，经销商必须思考的问题包括：哪些门店具备投资价值？如何在确保投资效益的同时，实现成本节约并获得最大化的收益？
门店投资方案能够为经销商提供全面且深入的分析：评估特定门店在销售特定品类时可能达到的销售能力和销量水平，投资该门店所需的大致费用，以及门店运营的潜在风险。基于这三个核心变量的计算，为客户提供投资该门店的预期投资回报率（ROI）。
此外，门店投资方案还会将客户的门店划分为入门级门店、基础型门店、优质型门店和形象型门店四个等级，帮助经销商清晰地识别不同店型的特征和投资潜力。根据不同的店型，经销商可以采取相应的投资策略和运营方案。依据门店的实际情况，适时调整投资策略和运营方案，以实现门店投资的科学决策和持续优化。
写在最后
2025年，舟谱数据将推出一系列具有创新性的AI产品，旨在为经销商的业务增长提供强大的推动力。
例如，基于DeepSeek引擎，协助经销商精准解析业务状况的舟易；用于增强客户关系管理的经销商社群智能体运营；通过智能化手段简化运营流程的经销商营销设计助手；可以提升新品推广效率的数字人；利用AI识图算法，提前发现潜在问题，避免不必要的费用损失的货架智能识别系统等。
相信未来，这些创新产品将助力经销商实现高效运营、降低运营成本，并促进业务增长，进而推动整个行业向新的发展阶段迈进。
