10月28日披露的三季度运营数据里，李宁把同一个品牌拆成四个渠道报了出来。平台零售流水低单位数下降，线下中单位数下降，直营零售持平，批发中单位数下降，电商渠道高单位数增长。
同一家公司，同一个季度，四个渠道四种命运。销售点总数6099个，比上季末净增36个，年内净增8个，其中零售净减61个、批发净增69个。李宁YOUNG销售点1491个，年内净减27个。
这组数支撑一个判断，增长发生在数据最厚的渠道，风险堆在数据最薄的渠道。电商的每一笔成交都有记录，直营的每一次试穿都能被看见，批发出去的货到了哪里、卖给了谁、以什么价格卖，总部往往只能等回款和季度报表。
多数人看到电商高单位数增长，会把下一年的预算继续往线上加。这条路的边际收益正在下降，因为线上的增长已经进入拼内容、拼投放效率的阶段，而没有被管住的那一半在批发端。
批发占比上升还有一个副作用，定价权往外走。总部定的吊牌价，到了区域市场由客户决定实际成交价，总部只能通过返利政策间接影响。返利越发越多，价格越守不住，这是一个会自我强化的循环。
做错的样子在行业里不稀奇。一家运动品牌2023年批发占比升到六成，总部对终端的了解只剩一张要货单和一份回款表。当年四季度竞品在区域市场打了六折，总部两周后才知道，等它反应过来，春季货已经压在渠道里，只能用下一季的政策去换。
AI在这类结构里的作用被高估也被低估。被高估的是它能替总部看穿批发端，数据不通，模型再强也看不见；被低估的是它能把已有的数据用起来，比如把电商的搜索词、退货原因、尺码偏好与直营的试穿记录放在一起，反过来指导批发客户的配货建议。
驻场的人该干的第一件事，是把四个渠道的口径统一。同一个款在四个渠道的成交价、退货率、毛利率放在一张表上，按周更新。这件事听起来不高级，做起来要动权限、动接口、动部门之间的账，三个月能跑通已经算快。
第二件事是把批发的可见度往前挪一格。做法不复杂，把返利政策与数据回传绑在一起，客户愿意按周回传成交与既有货品数据，拿更高的返点。用钱买数据，比用系统换数据快。
把这件事扭过来的办法落在规则上，返利分三段给，回传数据一段，价格守规一段，季度增长一段，三段各自可核。规则一细，客户的行为就会跟着细，总部手里的信息也会跟着变厚。
渠道口径统一之后还有一件事要做，四个渠道的考核放进同一张表。线上按毛利考核，线下按可比增长考核，批发按回款与价格守规考核。三种考核各说各话，冲突就永远在会议室里解决，解决一次管一个季度。
三个问题可以问渠道负责人。第一，批发客户的终端成交价，总部能拿到几成，滞后几天。第二，电商的增长里有多少来自新客，多少来自原有客户换渠道购买。第三，直营持平的这一季，客流与转化各自往哪走。
反方观点是站得住的。当批发占比高、客户集中、且客户本身是区域强势企业时，总部强行要数据会伤关系，这时候该做的是把数据要求写进新签的年度合同，老合同到期再谈，别在年中硬推。
边界也要说。电商高增长、批发下滑的组合，如果是因为消费习惯迁移，那么批发端的下滑是结构性的，该做的是调整渠道组合，而不是花力气救批发。判断依据是同一区域的线上订单占比是否在同步上升。
希纪在给服装企业做增长诊断时，会先问一句，总部能在多少天内看到终端真实成交价。答案在一周以内的公司，谈AI有意义；答案在一个月以上的，先把这件事解决，别的都在后面。
希纪 · 服装产业观察