制胜渠道订货管理,请查收你的“作战”装备库

本文探讨了企业在集成化供应市场中的竞争挑战,特别是订货管理问题,如订货难、信息传递滞后、对账复杂。纷享销客的订货通平台通过提供全渠道订货、实时信息共享、自动化流程和促销策略,助力厂商和渠道商解决这些问题,实现无缝协作和数字化赋能。


在集成化供应的市场环境中,企业间的竞争逐渐演变为上下游资源整合与平台商业模式的竞争,如何降本增效,创造新增收益?

作为厂商,你是否时常感慨太“难”了

  • 各业务线分权独立,统筹管理难
  • 系统架构不够灵活,跨组织订货难
  • 核验流程繁琐易错,信息整合共享难

而作为渠道商,你所关心的一定会是:

  • 如何在最快的时间内拿到“一手”优惠,物美价廉,快速盈利
  • 下单和跟单要保证有凭证可追溯,随时随地了解供货情况和物流动态
  • 从数据到策略都要保密再保密,要对咱自己的业务把握绝对主动权


生意难做、上下游协作难的表象实则折射出了从企业、到各级经销商、销售、再到终端信息层层衰减、变异的问题!

解决这一问题不仅要有清晰的顶层设计,良好的团队能力,更需要一个强大的支撑平台。管理思想也需要工具做支撑 —— 渠道合作的本质是相互借力,优势互补,违背这一初衷的模式无一例外都会南辕北辙。

纷享销客渠道订货管理方案致力于以“激励”、“塑造”、“引导”的方式将组织中人与人的信息网络连接在一起,从而实现渠道订货管理场景下信息的流动,打通品牌商和各级渠道的层层壁垒 ,由此达成区域共赢。


01 渠道订货管理的三大症结

门店订货难

一直以来,传统的渠道订货方式是经销商通过电话,微信,QQ等方式联系厂商下订单,由于很多产品的规格、样式、颜色、大小等都不同,所以每次下订单都需要和厂商的接单人员沟通很长时间,而且接单员一边统计订单数据,一边还要用QQ、微信、电话回复经销商的各种问题,疲于应对各种咨询。订货渠道流程与商品之间不适配不仅难以保证接单时效性,“错单”“漏单”“拖单”更是时有发生,客户投诉频繁。

信息传递难

品牌商通常会通过搭赠、打折、满赠、满减、限量、组合促销、返利等多种政策,增加渠道利润、提高订量,但渠道政策下发、新品发货、到货、缺货、变价、促销推广等信息达终端时效性较低,往往只能通过销售传达,而一名销售需要对接多家企业的众多产品,很难保证渠道商对销售政策、促销活动以及新品推广第一时间了解到,报错价、变价执行不及时时有发生,活动效果往往大打折扣,造成库存持续堆积。

此外,信息和数据反馈也是一大难题——订单状态不透明导致客户频繁询问,企业无法得知客户是否及时收货;品牌旗下众多门店、分销商,彼此之间数据无法打通,此时人工处理不仅效率低下更难以保证准确性,造成大量机会流失和成本浪费,难以对渠道商进行数字化赋能。

订单交易对账难

订单、库存查询、资金支付、物流发货等流程环环相扣,涉及销售、发货、财务等多角色,纷繁复杂的检核流程让沟通协同效率低下,数据难以及时汇集,延误决策时机。

单就支付结算而言,预收及应收款项、微信支付宝转账、线上线下等多种结算方式在加上繁琐的结账流程往往让人应接不暇,货款上交不及时、不足额的现象时有发生,对账周期长、资金回笼难更是让企业和渠道经营困难重重。


02 订货通 | 企业专属的全渠道订货平台

当品牌商(厂商)渠道拓展到一定规模,处理不同渠道交易数据,面对信息流、物流、资金流链路,提升厂商端、经销商端、终端门店的订货体验就会变得尤为重要,特别是一些实力级厂商,渠道下沉能够掌握终端销量数据,对于指导产销平衡、区域销量预测、渠道运营策略提供数据支撑有着切实管理意义。针对渠道订货管理场景,纷享销客从厂商和分销商的视角分别看到了以下问题:

作为厂商:

  • 如何避免错单漏单及时对订单进行审批与管理?
  • 如何根据不同促销需求开展多样化的促销活动?
  • 如何将企业ERP与订货数据打通实现一体化管理?

作为分销商:

  • 如何不受厂商限制,随时随地提交订单?
  • 如何及时了解订单审批状态?
  • 如何实时查询物流信息,以便合理制定销售计划?

纷享销客渠道订货解决方案,四大亮点,真正实现厂家—经销商-终端门店的多级一站式订货模式!

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企业专属的订货商城

企业通过纷享销客连接型CRM的“订货通”功能可以获得专属订货商城小程序,自有logo与名称可以进一步宣传品牌形象,提升影响力,此外允销商品发布即上架,销售政策、新品推广直达终端。

经销商在“订货通”中可以随时随地自主下单,获得C端电商体验——通过平台随时查询订单审核进度、是否发货、物流状态,无需频繁催单,就可以做到心中有数,制定有效可行的销售计划,提高销售额。业务员也可代客下单,提高人效。
更重要的是,在使用“订货通”的过程中,由于订单信息由经销商自主提交,无需企业二次录入,降低了订单出错率,处理效率得到大幅提升。真正实现了厂家-经销商-终端门店的多级订货,自动获取下游经销商及终端门店的销售数据,通过数据分析帮助企业科学的进行经营决策。


在线订货,快速下单
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商品信息展示:商品展示由传统被动式接收改为主动获取。厂商一经发布,下游分销商即可查看在售商品,商品信息图文并茂,便捷下单;

随时随地订货:分销商选择商品提交订单后,自动流转至厂商进行审批发货,避免错单漏单,大大提高了订单处理效率。


灵活定价、多样化促销

企业还可根据区域、客户等级等多维度差异化定价实现多种定价策略,帮助企业快速开拓客源;此外满赠、满减、满折、组合、整单、积分、返利等多样化促销策略有利于增强客户粘性,提升复购率!
多样化促销
bcfd580f8a3608ba762666646196d13c.jpege9c70d8b4cdd9a96a0f7deaa1b5bc3db.jpeg促销活动:商品促销、订单促销、组合促销三种类型,满减、满赠、打折等多种促销规则,可满足企业不同场景下促销活动,分销商可根据需要选择是否参与促销;促销结算:系统根据促销规则自动进行计算,也支持对多个促销场景的组合计算,订单金额准确不出错,处理效率高。


C端体验,订货流转效率提升不止一点

在纷享销客连接型CRM的“订货通”中,企业可设置个性化审批流程,实现上下游订货高效协同审批处理;同时订单状态变更还可实时提醒到销售及渠道商,基于订单自主查询物流信息及在线签收,此外品牌可基于交易数据,与经销商在线对账,解决对账难、坏账多的问题。订货数据智能分析功能可帮助企业合理安排生产及销售计划,及时洞察市场需求变化,科学决策。

物流状态、随时查询
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对接第三方物流:查询系统,支持200多家快递物流公司的信息查询。分销商可在手机上,随时查询跟踪订单物流信息,心中有数合理安排销售计划。


连接渠道高效协作,赋能渠道共同成长

纷享销客连接型CRM“订货通”可连接微信、网页、H5、纷享销客App等众多渠道,进行统一管理,将企业与渠道商的订单流、信息流、物流、资金流整合于一个平台进行交互,提升订单协作效率。企业还可通过培训助手、在线客服及伙伴学堂等功能,提升沟通效率和销售业绩,轻松赋能下游经销商。

在线支付

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预存款支付: 支持企业现款后货业务场景需求;

第三方支付:支付宝、微信;

线下支付:银行汇款;

返利抵扣:返利金额可用于支付抵扣。


ERP集成

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订单同步:纷享端订单自动同步至金蝶、用友、SAP等主流ERP中,生成销售出库单,核减库存;

库存查询:ERP系统与纷享端保持产品信息的自动同步,保证库存数据准确




基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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