消费品行业经销商渠道数据同步及管理

在端到端的时代&＃xff0c;消费品行业供应链通常是由厂商-经销商-终端这几个角色构成&＃xff0c;厂商在对经销商加盟管理的过程中&＃xff0c;经常会被库存问题所困扰&＃xff0c;为了让经销商缺货时&＃xff0c;能够随时供货&＃xff0c;厂商常常要提前备足产品&＃xff0c;保持很高的库存量。这样一来&＃xff0c;一旦经销商实际卖货能力不足&＃xff0c;厂商的库存就会大量积压&＃xff0c;层层滞留。因此&＃xff0c;要实现供应链透明化&＃xff0c;经销商的数据采集和同步是必不可少的。

厂商获取到经销商的数据&＃xff0c;即可专注于挖掘数据所反映的业务问题和业务价值。一方面梳理内部供应链&＃xff0c;另外一方面&＃xff0c;做数据分析统计&＃xff0c;了解不同渠道、不同地区的消费者的喜好。在库存备货等方面也能游刃有余。

而在实现经销商系统数据同步的过程中&＃xff0c;厂商通常会遇到各种各样的阻力和问题&＃xff0c;通常来说&＃xff0c;经销商尤其是小型经销商&＃xff0c;其业务系统多样化&＃xff0c;IT能力较弱&＃xff0c;配合力度不足等&＃xff0c;都会导致数据同步无法推行。

但是&＃xff0c;在市场驱动下&＃xff0c;经销商进行数据同步是大势所趋&＃xff0c;如何才能平稳的将经销商数据同步的项目推进下去呢&＃xff1f;

1.如何对接不同经销商的多种业务系统&＃xff1f;

经销商可以继续采用自己熟悉的任何ERP系统&＃xff0c;不需要改变现有的任何系统和业务操作方式&＃xff0c;易于接受。厂商可直接对接经销商的日常进销存管理系统&＃xff0c;让数据的及时性和真实性更有保障。

经销商常用的系统目前常见的有&＃xff1a;金蝶云、金蝶K3&＃xff0c;用友、Info、SAP系统、管家婆等。

使用SAP、金蝶、用友、Info或是自研ERP等系统的经销商通常是中大型经销商&＃xff0c;有自己的IT团队&＃xff0c;能够直接将厂商需要的数据以特定的格式提供给厂商&＃xff0c;此时需考虑的是如何将所有经销商的数据统一化格式化&＃xff0c;以及如何实现数据的安全传输。

还有一些经销商使用金蝶云、管家婆等系统&＃xff0c;IT能力较弱甚至没有IT能力&＃xff0c;无法提供给厂商所需数据&＃xff0c;需要厂商自行想办法去经销商ERP中去抓取。对于这种情况&＃xff0c;通常会使用数据库直接获取&＃xff08;直接连接到经销商生产数据库筛选数据并提取&＃xff09;、API调用&＃xff08;ERP系统提供的标准化API接口&＃xff09;等方案。

此外&＃xff0c;还有一部分经销商没有业务系统&＃xff0c;或不满足以上数据获取条件&＃xff0c;可以手动填写Excel或采用门户网站上报的方式向厂商提供数据。

2.同步哪些数据&＃xff1f;

通常情况下&＃xff0c;厂商希望能够从经销商处获取到经销商的商品信息主数据、商品实时库存、经销商终端客户主数据、库存入库出库事实数据等等。

总的来说&＃xff0c;最重要的就是进销存数据。有了这些数据&＃xff0c;就能够帮助品牌厂商联接渠道合作伙伴、实时掌握多级渠道动态。

3.同步的过程&＃xff1f;

同步的过程主要分为以下四步&＃xff1a;

数据采集&＃xff1a;根据经销商系统的不同&＃xff0c;采用不同的数据同步方案。即以上第一点中所提到的方案。

数据传输&＃xff1a;采集到厂商需要的所有数据后&＃xff0c;通过安全可靠的方式将数据传输至厂商服务器。对于有固定IP地址的经销商而言&＃xff0c;建议传输方式采用AS2传输方式&＃xff1b;
对于没有固定IP地址的经销商而言&＃xff0c;建议传输方式可采用SFTP上传至服务器的方式&＃xff1b;

数据存储&＃xff1a;厂商服务器上&＃xff0c;需要对不同经销商采集到的数据进行汇总存储&＃xff0c;比如以文件的方式存储在特定的存储服务器上&＃xff0c;或是将数据存储在指定的中间表中。

数据清洗&＃xff1a;从中间表或存储服务器上获取到所有经销商数据进行数据清洗&＃xff0c;将结果置于数据中台&＃xff0c;以期后面可使用生成报表或其他主数据。厂商可根据报表给经销商评级&＃xff0c;精准备货等。

在数据存储和数据清洗这部分&＃xff0c;存在一些不同的观点。有些开发人员认为数据清洗应该在数据存储之前完成&＃xff0c;也有技术人员认为数据清洗应该放在最后。在这里&＃xff0c;知行软件技术部建议&＃xff1a;

由于经销商数据并不一定规范&＃xff0c;在存储之前清洗会涉及到大量业务逻辑处理&＃xff0c;若是在其中出现错误或有错误导致数据卡住无法继续往下&＃xff0c;则会导致后面一系列的错误。所以&＃xff0c;建议先完成数据的存储&＃xff0c;优先保证原始数据的准确性。在初始保证数据的完整性&＃xff0c;后面的清洗分析才更加可控。

更多EDI相关知识&＃xff0c;请参考文章&＃xff1a;​​EDI白皮书​​&＃xff0c;欢迎交流。

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