精准营销，锁定能动销的网点

文 | 魏 庆

铺货率不但不是越高越好，甚至不是铺货越快越好。

讲动销具体方法，绕不开的话题——退货、积压、过期不良品，这些都是盲目铺货造成的。要把货，铺进能动销的店！

“铺货率”的定义与计算

铺货网点是不是越多越好？

其实，未必。

先要搞清楚，铺货率是如何定义计算的。

铺货率=有货网点数/市场总网点数？错！

铺货率=有货网点数/目标网点数？对！

不同的产品，意味着不同价格、不同的消费群，不同的消费场景。所以，每个产品的“目标销售网点”是不同的。

设定产品“目标销售网点”，要考虑两件事：

第一，消费者愿意不愿意买。

第二，终端店愿意不愿意卖。

消费者愿不愿意买

举例：

请问，公司上了一个新产品是零售八块钱一瓶的啤酒（在中国算中高档酒），这个新品你怎么铺货？

再问，业务员出门铺货的时候，是大终端好说话、还是小终端好说话？是大店好搞定，还是小店好搞定？

对了，肯定是小店好搞定。

那么，零售八块钱一瓶的啤酒，你们觉得应该铺进大店，还是铺进小店？

你给业务员说：“出去铺货，每天必须给我铺新品超过十家。超过十家，我当天每家奖你十块；低于十家，我当天罚你每家十块。”

把业务员逼急了，他们出去拆箱铺货、赊销铺货、带陈列奖励铺货、做促销铺货……绝对是有办法铺得动新品的。

但是我亲眼看到过这样的悲剧，就是你把业务员逼急了，他们出去把这八块钱的啤酒，给你铺进那种炒一个菜才四元的店里。

中国有这样的店吗？很多，高速路两边、乡镇村头，那些炒一个菜才四块的小鸡毛店。这种小店，应该卖多少钱的啤酒啊？应该卖三块钱一瓶。

但是你来两个业务员，把老板围住：“老板你好！你这个店门口是国道，什么车都过，什么人都有。你这村里面有穷人也有富人……所以你店里就得什么货都有，您只有三块钱的啤酒不行，我们有个零售6块8块的，一箱的利润顶你那个三箱，而且这个啤酒好喝，这是头道麦汁酿造啊，您尝一下，现在日子过好了，就得喝点好酒……”

最后，这个老板扛不住劝说，进货了。

但你们想想，这种小饭店炒一个菜才四块，他会点八块钱的啤酒吗？他进这个货，只有两种结果，第一种结果就是过期，第二种结果就是自己喝，一边喝一边哭：感谢你们给我提高生活品质的机会……

结论——

铺货率≠有货网点数/市场总网点数

铺货率=有货网点数/产品的目标网点数

铺货，甚至不是越快越好

案例：

某企业零售8元一瓶的中高档啤酒，在某区域的上市目标店推进模型：

第一波，先铺“有同档次动销能力的客情店”：先锁定客情店——本品的专卖协议店、排他协议店、长期陈列协议店。在这些客情店清单里面筛选，本品零售六元的中档啤酒月销量超过100箱的动销店，首轮铺货，重点拜访。

第二波，按顺序铺“有同档次动销能力的其他店”：本品零售六元的中档啤酒，月销量超过100箱的店，全部电脑筛选出来。做本品六元的中档啤酒月销量大小排序，按排序铺货，把这些店搞定。

第三波，对标竞品高档酒和纯生的畅销店：竞品的纯生一瓶十几块，竞品纯生有铺货，而且竞品纯生库存大于十箱（说明动销好）的店，把我们零售八元一瓶的啤酒新品，铺进去。

第四波，对标同价格带有货店：在前三波铺货网点的铺货、拜访、陈列、促销维护好，产生稳定动销二次拿货的前提下。针对所有店内有本品或竞品，8元以上价格带有铺货的网点，把我们零售八元一瓶的啤酒新品，铺进去。

请思考：

盲目铺货的结果，看出数据造成“看起来新品旺销”的假象，而且，新品的铺货网点越多，你的陈列费、促销费，人员拜访……资源被分散掉。

最终，对真正能动销的目标网点，拜访频率不够，资源投入不够……目标网点不动销，非目标网点更没戏。

铺货率要铺进目标点，而且要根据自己的维护能力量入为出，“先吃肉，后啃骨头”控制节奏。

铺货率不但不是越高越好，甚至不是铺货越快越好。

终端店愿不愿意卖

终端店愿不愿意卖，有以下两个要素：

一、适不适合我这个店卖？

啤酒：

烧烤摊要塑包酒低档酒、餐饮店要箱装酒、高级酒楼需要纯生奥古特高档酒、名烟名酒店需要易拉罐、礼盒装和市场上少见的产品（利润高）、夜场需要小瓶啤酒……

洗发水：

乡镇和村级售点可以要小袋、超市要200毫升的瓶装洗发水、洗浴中心要一升的泵装洗发水……

调料：

卖场KA需要促销套装、农贸渠道需要特大包装（卖给餐饮店）、便利店需要小包装……

思考：5毫升的飘柔，进不进麦德龙？进不进家乐福？

答案：5毫升的飘柔，可能进麦德龙——麦德龙的消费场景是团购、小店进货。

5毫升的飘柔，绝不会去家乐福——家乐福的消费场景是家庭购买，家庭购买不会购买5毫升洗发水，都买200毫升或者更大包装。

不同渠道，不同系统，需要的产品不一样。

7-11便利在机场有门店、在商业区有门店、在学校附近也有门店。这三个门店商圈不同，需要的产品会一样吗？也不一样。

同一个系统，不同门店，需要的产品，也不一样。

二、终端店赚不赚钱？

我给奶粉、家店、建材、高档白酒……行业培训，他们都反馈：“我们跟快消不一样，同一个产品，绝不能铺货网点太多，铺多了砸价就完了。”

网点多了销量大，但是，网点多了砸价！

怎么平衡这个矛盾呢？常用的方法是——产品区隔保护价格：

1.渠道&产品区隔：大卖场打特价，容易影响BC超和传统渠道的销量——同一款食用油，大卖场卖5升的，传统渠道4.5升……超市啤酒便宜、餐饮店啤酒价格高（有开盖费），有矛盾——那就把产品叉开，同一个啤酒，超市上绿标，酒店上蓝标。

2.重点终端&产品区隔：打特价活动的大卖场，上个“家乐福”特供装，惊爆价就不会影响其他店了。

3.品牌&产品区隔：史丹利化肥旗下有“史丹利、第四元素、劲素、华丰”四个品牌。可以用四个品牌在同一个乡镇开四个二级代理商，互相不会直接砸价。而且可以抢占更多的通路资源——毕竟一个乡镇化肥卖得好的大户，也没几家。

4.密度&产品区隔：比如化肥的开户密度标准——万亩一终端（当地有三万亩庄稼，就开三个终端）。高档奶粉的标准，一个乡镇只允许开一个会员店（避免砸价）；中高档保健酒的标准，500米内排他（一家店周围500米的街道，不允许铺货，保护价格）。

互联网B2B企业的优势，也是劣势

我给互联网B2B企业培训，感受到他们与传统快消经销商的不同：

钱多。互联网企业的思维是，先赔一个亿，烧钱抢速度做规模，垄断后产生利润——所以他们给终端的促销力度，传统经销商根本做不到，

人多。大的互联网B2B企业，都是重资产前提下的高效率，后台设置大仓小仓中转仓前置仓，大车小车三轮车冷藏车配送，几千个地推业务，上万名仓储配送人员——这种阵容，传统经销商根本做不到。

产品多。互联网B2B企业要消化成本，要抢规模，要获得更多活跃客户数，必有丰富的产品线支撑，所以，他们做几千个SKU是常态——这种产品线组合能力，传统经销商很难做到。

人才多。互联网企业，进入快消品领域是外行。但是他把这么多快消的老炮儿拢到一起，这些人都是业内翘楚聪明人啊，这些聪明人帮互联网企业来打天下，外行企业也很快会变得内行——这种人才聚拢能力，传统经销商很难做到。

怎么办？互联网B2B企业钱多，人多，产品多，人才多……传统经销商都做不到，只能坐以待毙吗？

绝不是，互联网B2B企业的每一个优势，换个角度就是劣势。

钱多——烧钱抢规模的伪需求，已经死了多少企业，我们都知道。终端小店“唯利是图”，你今天大力促销我就拿货，明天促销减少了，我立刻转身就走。

人多——几千个业务，上万个仓储配送人员，这需要强大细致的人员管理系统。快消的深度分销知识系统，几乎是唯一成熟的答案。互联网企业在这方面没有沉淀，就算招人才进来，也需要时间融合。

产品多——这是互联网B2B企业的致命缺陷，几千个业务地推，卖几千个条码。所以活儿很难不细，别说“条码、牌面、价格、促销、服务”终端五要素管理了。业务员要同时卖几千个条码，大概率是问问老板“要啥货”，起个补单作用，品种推销可能都顾不上。

精准铺货 ，传统企业要尽快使用互联网数据工具

互联网B2B还有一个优势——数据化的互联网运用，威力巨大，百利无一害。值得学习，值得警惕。

互联网B2B企业，基因是互联网，后台几百个IT工程师随时待命更新系统。

他们不但在考核员工销量，新品销量，还考核员工的过程指标——

日活=每天活跃客户数

有效日活=比如当天进货量超过200元的有效客户数

月活=月活跃客户数

有效月活=比如当月进货量超过5000元的有效客户数

总进货品项=当月每个店的进货品项数求和

平均单店进货品项=当月每个店的进货品项数求和/进货客户数

互联网B2B企业可以实现精准铺货，目标到店，任务推送。

他们的业务代表出门的时候，手机会收到今日工作目标清单。

8块钱的啤酒铺进哪种店，后台可以设公式自动计算筛选把清单列出来。业务代表到终端进店前，打开手机界面，这个店必须推销的品种会自动在手机上提示出来。这个店本月对比去年同期和上个月销量衰退了多少，减少了什么品项，也会在手机上自动提示出来。

在终端下完单之后，手机会提示，这个店本次下单，对比公司本月的主推考核品种，建议再推销什么品种——提示业务代表二次下单，减少漏单。

他们的业务代表，每月到了月底，手机会提示，本月销量下滑的终端店清单，销量上升的终端店清单，未发货的终端店清单……

工具的价值，就是为了弱化人的作用。

互联网B2B企业的IT支持，决定了他们可以做到精准铺货，可以非常方便地考核员工过程指标，可以智能化地提醒、任务推送、减少漏单……围绕数据优势，互联网B2B企业，会衍生出传统经销商不能达到的高度。

传统经销商和传统快销企业，必须具备这个意识，用互联工具、小程序、CRM系统、哪怕简陋如EXCEL，来实现这些动作，更加如虎添翼。

结语

精准铺货：铺货率是越高越好，没错。但是分母，是这个产品的目标店——两个因素（消费者会不会买，终端愿不愿意卖），决定了你的目标店设置，网点密度设置。

量入为出：你的团队覆盖能力，资源多寡，决定你的新品铺货节奏，铺货速度超过自己的维护能力，未必好。

数据应用：铺货目标店的设计筛选，是有数学模型的。传统企业要向互联网企业学习，运用数据。

［本文内容，已经拍摄系列视频课程，请加魏庆老师微信公号weiqingpeixun（微信公号搜索汉字：魏庆培训）观看］