终端健康度分析怎么做?渠道、商品、陈列都要看! | 帆软九数云
很多区域总在复盘业绩的时候,都会有一个模糊但真实的感受:
“这个区域感觉还行”
“那个市场好像有点疲软”
“这条线我觉得有潜力,再压点资源试试”
问题在于—— 这些判断,极度依赖感觉。
而“感觉”,往往来自几个碎片化信号:
- 最近几个月销量涨没涨
- 经销商有没有抱怨
- 业务员回来说“铺得还可以”
- 个别重点门店看起来挺热闹
这些信号不是没用,但它们最大的问题是: 没有全盘视角,也无法支撑区域级的战略决策,所以需要进行终端健康度分析。
一、为什么说不能依赖感觉判断终端健康度?
依赖感觉判断终端健康度,并不一定会错,但问题在于:感觉只能看到结果,无法分辨结构。
区域常用来形成“感觉”的指标主要是销量、回款、订货节奏等,这些指标能告诉你销售情况,却无法区分:
- 是渠道覆盖扎实带来的增长,还是少数高效终端撑起来的销量?
- 是商品结构跑通了,还是靠单一爆品拉动?
当结构被混在结果里时,很容易把短期现象误判为长期能力,或者把结果问题当作市场问题。
举几个常见例子:
- 网点看似铺得很广,但多数是低流量、低动销门店,核心商圈覆盖不足
- 终端看似有货,拆开 SKU 才发现重点品经常断货
- 陈列看似到位,但货在最底层或边角,几乎等于“没上架”
- 市场需求看似一般,竞品在同一批门店销量却很高
所以必须把终端拆开来看:先看渠道站位是否合理,再看商品覆盖是否到位,最后看陈列是否完成转化。 本质上,后续分析就是把模糊的“感觉”,拆解成可验证的结构判断。

二、怎么进行终端健康度评估?3大维度
1、渠道覆盖
没有合适的渠道,再好的商品也卖不出去。 渠道覆盖解决的三个核心问题:
- 卖在哪里
- 卖得够不够多
- 卖得够深
主要思路
- 终端结构分析:各种渠道的占比如何?比如便利店/商超/餐饮,或直营/加盟/ABC分级;是否符合我们的规划?其销售贡献又如何,是否达到了我们的预期?
- 终端网点地图:通过可视化地图,查看目标区域内网点覆盖是否足够,有无盲区
- 门店流量分析:哪些门店流量高,哪些门店流量低?决定了资源如何倾斜,哪些终端需要重点关注
- 终端进货坎级分析:终端的进货坎级分布情况如何?哪些门店愿意进货,也有能力进货,是否要给出更多的关注和资源倾斜?


2、商品覆盖
没有商品铺到位,再好的渠道也卖不起来。 主要检查3个问题
- 我们的商品都进了吗?
- 重点品铺得够不够?
- 新品铺得够不够?
主要思路
- SKU 覆盖:终端是否按计划上了铺其了应该铺的SKU?
- 重点品覆盖:重点商品覆盖了多少终端?
- 新品覆盖:新品是否达到了该有的覆盖率?

3、陈列覆盖
没有好的陈列覆盖,前两者努力可能在消费者最后一刻折损 陈列覆盖解决的三个核心问题:
- 货架上占比够不够?
- 陈列位置醒目吗?
- 价格、促销信息是否清晰?
主要思路:
- 货架占比:产品在同类货架上的占比是否合理?是否与市场份额匹配或更高?
- 陈列位置和生动化:产品是否摆在显眼位置(如黄金视线层),是否醒目生动?
- 价格与促销信息:价格标签、促销信息是否清晰、易被识别?
- 异常陈列分析:是否存在缺货、过期、脏污、错位等情况?
三、从数字化到智能化的升级
在很多区域,终端数据并不是没有: 门店数量清楚,SKU 在 ERP 里记录得很全,陈列检查也有人在做,Excel、系统、拍照工具一个不少。
真正的问题在于—— 数据被记录了,却没有真正参与决策。
原因并不复杂: 终端数据往往分散在不同系统里,以单点指标存在,缺乏统一的分析视角。 于是,渠道覆盖是一张表,商品覆盖是另一张表,陈列问题靠业务员反馈。 当这些信息无法放在同一个“区域视角”下时,区域负责人依然只能凭经验拼判断。
这就是BI工具的价值所在
1、九数云BI 将零散数据变得结构化
在实际工作中,终端相关的数据分散在多个系统中: 门店主数据在渠道系统,进销存数据在 ERP,新品和重点品在业务表格,陈列情况来自一线巡店。
九数云 BI 在这一层,承担的是数据整合的角色。 以“门店”为核心,把渠道类型、门店等级、商品列进、进货情况、陈列状态等信息,统一到一个分析视角中,为终端健康度分析打下基础。

2、九数云BI 将数据变得清晰可视
数据整合后,如果仍停留在表格层面,判断成本依然很高。
九数云 BI 的第二层作用,是用更直观的方式呈现这些结构化数据,例如:
- 用终端网点地图查看是否存在覆盖不足或过度重叠
- 用分层视图观察门店等级、流量与覆盖情况
- 用对比视图分析重点品、新品在不同渠道的列进差异
这样,原本需要反复翻表的判断,可以在更短时间内完成。

3、九数云BI 让预警提前
如果 BI 只用于回顾结果,它仍然只是复盘工具。 终端健康度分析,更重要的是过程变化。
通过持续观察一些关键指标,比如高流量门店覆盖率、重点品列进稳定性、新品铺市情况、陈列异常分布,往往能在销量波动前发现问题。
当这些过程信号被持续监控,区域管理就能从“事后追因”,转向“提前调整资源”。

当终端健康度走向智能化之后,哪些原本让你纠结的问题可能也就迎刃而解了
- 比如不再纠结“这个市场行不行?”而是能清楚判断:是该补渠道,还是先优化终端结构是该推新品,还是先稳住重点品是该压执行,还是先解决站位和覆盖问题。这就是终端健康度分析的价值所在。
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