在数字经济全面开启的新时代，快消经销商若想 “脱胎换骨”，在时代浪潮中乘风破浪，必须登上数字化技术的 “诺亚方舟”，抓住大数据时代的机遇。未来是大数据深度应用的时代，“数据在线化”“数据业务化”“数据决策化” 会成为企业生存发展的根基，“无数据，不经营”，企业拥抱数字化的程度越高，核心竞争力往往越强。

传统经销本质是赚差价，利润是衡量经销商是否优秀的核心标准，而利润等于销售额减去销售成本。当市场份额趋于稳定时，经销商会聚焦成本，但常陷入 “用减人、减车、减仓等减少硬件支出的方式‘省’成本” 的误区。实际上，成本应通过优化商品进店、卖出、推荐等环节 “降” 下来。比如账款核销和费用核算，过去经销商的核销流程繁琐，业务员填单、经销商审批、财务入账，易出错且耗人力；费用核算也问题重重，如业务员操作是否规范、返利是否及时核销、门店陈列是否达标等，甚至存在费用支付却没达标的浪费情况。这些问题可通过数字化工具解决，像借助 SaaS 工具，核销能实现全在线化，业务员或司机在终端确认送达后，账款后台自动核销，财务只需复核，减少中间环节和人员成本；费用投放时，经销商可自定义类别，门店订货达标后系统自动核销返利，陈列费用投放能通过系统审单、拍照上传，有效减少后续纠纷与额外支出，让人力投入到更有价值的工作中，实现 “降” 成本的目标。

传统经销商模式固化、效率低下，靠人驱动难以精细化管理，增效可从多方面展开。商品出库环节，过去经销商打单时扣库存，易出现单据打出但货未送、库存数据不准的情况，对账时问题频发，让简单事情变复杂；现在用数字工具细化库存分类（实物库存、可售库存、占用库存、入库在途库存、出库在途库存等），让商品出库过程更透明规范，实现库存信息实时同步，保障信息时效性，避免数据不规范。资金使用效率方面，针对有账期的核心客户，数字化工具可分类处理应收款，设置预警机制，接到预警后经销商能及时处理，降低账期风险，加快资金周转；像与 KA（重点零售客户）结算时，超市常以费用名义扣除部分货款，过去财务直接改单据，现在系统能记录调整差价，让账款处理更清晰。订单履约效率上，从订单开单到最终送达客户，整个过程是一连串时间的叠加，过去经销商难管理每个环节，只能模糊回答送达时间；数字化升级后，业务管理一体化，从下单到客户签收，中间每个过程系统都有记录，老板、业务员、仓管、司机、财务都能查看，出现问题（如门店反馈商品差错）能及时找到对应环节处理，大幅提高订单履约效率。

“无数据，不决策”，以往经销商靠自身经验决策，这种经验主观且局部，易有偏差甚至错误，如今决策方式正逐渐向数据化转变，以数据为基础精细化、标准化、系统化管理公司。业务管理数据化方面，经销商盈利靠卖货，客户管理和业务管理至关重要，过去只知道业务员卖了多少货，现在通过数字工具能细化分析哪些店卖得好、哪些产品卖得好，比如江苏某水饮经销商，平时签收率约 95%，某段时间降到 85%，过去只知业务有问题却不知根源，现在用数字化工具分解数据到每个业务员、每个店，能清晰看到业务员卖货、签收情况，及时解决问题。客户管理数据化方面，经销商的销量、利润源于客户，核心资产是客户数量，品牌商看中经销商也源于其掌握的终端数量，传统以单店销量区分客户的方式已过时，需用数据精细化管理，比如通过系统生成二维表，清晰呈现门店的品类、品牌、规格销售情况，业务员可据此精准拜访、预测门店需求，寻找新销售机会。商品结构数据化方面，经销商多品牌、多品类经营，SKU 数量多，过去对商品结构不清晰，调整时无从下手，现在基于商品分类，用数字化工具从 “商品 + 业务”“商品 + 客户”“商品 + 仓库”“商品 + 部门” 等维度分析，筛选高毛利品牌培育销量，及时调整商品结构。

数据智能正驱动业绩增长，科技进化历经 IT（能实时看数据但不明价值）、DT 1.0（数据经挖掘清洗可套入商业模型，辅助决策）、DT 2.0（数据智能时代，不仅呈现利润，还能分析影响利润的因素，给出优化建议，让数据更平民化，普通人也能读懂并驱动决策）阶段。在流通领域，新零售带来新力量，竞争愈发激烈，存量市场难把握，经销商需更高效率感知市场、触达用户，但往往不知哪个环节效率低，即便有数据报表也因专业知识不足无法深入分析。此时数据智能的价值凸显，它能提供行业数据和自身历史数据，通过智能商业模型消除不确定因素，指引找到问题原因，凭借数据洞察做出科学决策。比如精准补货，经销商 SKU 多、门店多，靠业务员跑店获取补货信息，人力成本高且不及时准确，数据智能依托市场动态、行业数据、门店历史订单等，洞察门店品项和数量差异，给出符合实际的补货量，避免缺货或库存过多；分析销量涨跌时，能具体到区域、品项、渠道（如商超、夫妻店），甚至业务员拜访频次、补货情况、选品问题等，层层拆解原因，让经销商做出科学决策。