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经销是指经销商与供货商达成协议，承担在规定的期限和地域内购销指定商品的义务。经销商的作用可以帮助企业区域拓展，有利于市场信息和竞争信息的收取，快速完成市场区域扩展，解决销售广度问题，同时帮助企业稳定库存，平稳回款，保障运营。 
随着互联网的不断发展，在新零售时代的商业模式中，除了产品线的变革，最大的颠覆是将原来传统经销商层级代理的模式进行重构，采用垂直的扁平化销售渠道。每一事物的产生发展都是受其背后的因素驱动，渠道之所以呈现出扁平化是受成本效益、顾客需求、信息技术、全新客户关系等因素的影响。在这种情况下，如何从运营的角度，有效管理经销商，是一个值得探究的问题。
现在让我们以运营的角度对经销商进行分析，分析包括如下方面： 资质分析：以提高客户导入质量，降低维护风险和成本； 行为分析：提升企业客户交流效率； 价值分析：提高核心客户经营，稳定提升净利率； 风险分析：降低违规风险，降低流失数据量； 客户画像：培养潜力客户，提高ROI。 
通过以上分析可帮助企业将业绩指标与经销商价值紧密的联系起来，利用数据驱动决策制定短期、中期、长期规划，匹配优质客户共同成长，与经销商一起扩大市场占有率，提升整体的运营能力，同时带来营收和周转率的提高，最终实现企业与经销商的双赢。 下面介绍一个真实案例。在与客户沟通时，客户表示，经销商反映资金周转困难，资金压力大，让我们帮做经销商资金周转率的分析但无法提供经销商的资金状况、财务报表等数据。在没有相关数据的提供下，根本无法分析。但其实经销商说资金周转这一件事，隐含着一个问题，并不是真的做资金周转，经销商说从你这里进货卖不出去，是你存货周转有问题，所以我们将之转化成库存周转率的分析。我们要怎么样改善库存周转率？或者经销商库存周转是什么状况？项目就从这个角度开始切入。 首先看一下库存的总量，经销商的总量、库存总量金额，因为经销商和客户都有系统对接，每一个经销商进销存的数据都有。一般情况下，在计算库存周转率时只需计算每一个经销商的库存周转率，然后求均值。但是由于经销商的数量比较多，有转得快的，有转得慢的，平均值无法反应具体情况。我们采用的是将所有经销商看成一个经销商，用所有经销商的出库金额，除以月末的平均金额。如下图各点代表每一个经销商的库存周转率，库存周转率有大有小，这里选取库存周转率在0到20之间作为重点分析。
将库存周转率进行分类如下：
首先周转率大于12被判断为异常，可理解为库存一个月转一次，这种为异常。周转率小于0.1也被判断为异常，可理解为库存十年转一次，这也为异常。把所有经销商当成一个经销商，计算的库存率是2.39，所以认为1.5到3之间是正常的。然后对上面、下面的分别划两个等级，可以看到每一个档里面经销商的数量和占比，相对还是比较均匀的。 进一步分析，当周转率大的时候，这里还隐藏着进货数量和出货质量之间怎么匹配最合理的问题，我们采用订货裕度作为衡量指标，其公式为订货金额减掉出库金额，再除以出库金额。将所有的经销商当成一个经销商，然后计算订货裕度值为0.39，该值可以理解为所有经销商这一年订货金额比出货金额多了39%。也就是说，在39%左右的这些是合理的，进一步可分为多个等级。 在做分析时还增加了一个维度——毛价值，它是订单金额减掉费用金额，该指标能真实的反应经销商的价值。 将经销商按订货裕度和库存周转率分成这两个纬度和五个区间，如下图：
从上图可以看出上图蓝色区域库存周转率很大，订货裕度比较低，可判断为该代理可能要流失。中间这个框框，它各个纬度都比较均衡，所以为健康的。上图右上角库存周转率和订货裕度两个都高，说明该经销商成长非常快，而且还愿意和我们继续合作。 在经销商订货裕度和库存周转率分析中，可以选择那些销售额超过一定额度的经销商进行分析，然后排序，选取上图中的大泡泡的经销商作为重点分析的对象。 将数据分析的结果与销售运营的人沟通，销售运营人员立刻就能反应出来，数据是哪年，哪一家经销商公司出现问题，最终确认该公司因资金链断裂已经倒闭了，已经不是他们的经销商。 进一步对经销商费用进行分析，如下图：
从上图看出这一家公司每年有大量的市场销售费用，整体的费用率大概是26%。这里面也同样有很多数据值得重点分析，包括如何识别出经销商互相串货的问题。 以上数据分析来自永洪科技大数据分析解决方案的经销商案例分析。通过以上分析，企业应该建立以数据驱动业务发展的运营体系，通过数据分析帮助运营人员更好的做决策，指导业务更合理发展。
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