其实经销商与零售商的协同效率提升，本身是一个长期进无止境的需求，在电商时代也一样有很大的改进空间，与是否新零售时代关系本身不大。
一、需要先真正理解新零售的价值观和方法论，才能结合自身特性采取合理必要的落地方案，而非盲目跟风。
首先。经销商和零售商需要理解用户、数据、线上线下融合、人货场重构这四个新零售核心关键词的真正内涵!才能谈到如何借鉴利用新零售思维模式的问题。
其次，需要认识理解数据智能和物联网等新技术在新零售场景的应用方式，才可能找到合适的零售体验、效率创新优化落地方案。
最后，是结合自身的企业规模实力、销售的品种SKU特性等需求，找到适合自己的优化方法路径和投入预算力度。比如是寻求与BATJ等大平台合作?还是自己引进新的人才和技术系统方案等?自己需要付出什么样的代价（不一定指付出资金，也可以是开放共享自己的用户数据等）?自己需要获得哪些价值利益（也不一定是直接可观的销售额提升，还可能是内部协作效率提升，成本优化等）?
二、从“人货场”重构层面谈经销商与零售商的协同提效
经销商与零售商之间，仍然离不开人货场三个层面。而这三个层面的效率提升都需要通过数据信息支撑，因此：
1. 从“货”的层面：是经销商与零售商之间的进销存系统数据要打通。经销商本已掌握零售商的采购进货数据，但是缺乏零售商实时的终端销售数据和实时动态库存数据。
如过经销商能从商务上能通过一定的让利或激励措施说服零售商接受以上三个数据的共享，那么在技术层面实现这个可能需要付出一定的实施成本。比如对零售收银支付端进行系统改造等。
如果经销商掌握了零售终端数据，就可以针对性对零售商规划合理的供货计划及补货时机。
此外，在资金层面，经销商如果能实时掌握零售商的实时动销数据，就可以在资金的支付结算上，与零售商采取更灵活的结算方式，提高零售商的资金周转和利用效率。
2. 从“场”的层面。
单就线下而言，由于经销商下游通常对应不同的零售商，而每个零售商可能有数量不一的终端店。
因此如果经销商能够通过系统打通并集中掌握这么多不同的零售终端店面的动态数据，就可以结合电商的常用数据分析模型，进行单店数据横向对比分析，把店面按位置、面积、员工数量和销售能力等，进行分级归类。
并根据单店GMV、坪效、人效等指标，分别找出最佳、最差和中位数据，并以此协助零售商分析单店效益好坏的原因，通过比对找到提升效率体验或者优化成本的方法。
其次，在打造线上线下融合的零售场景层面，经销商也应该对零售商给予有力的支持配合。最简单的一点，比如说主动提供所经销品类商品的详细信息资料数据包（规格参数/功能简介/照片图片）等。因为零售商通常销售的品类sku很杂，自己很难把大量不同品类品牌的SKU商品信息数据化，而经销商就相对专业化很多。
3. 从“人”的层面
首先，对零售商的员工而言。由于新零售时代由于网络信息高度发达，用户对商品的基础知识也通常了解更丰富，更需要对商品知识高度专业化的终端销售人员。
因此，经销商应该先主动提升自身员工的能力素质和对产品知识技能的专业度，并通过对零售商员工的培训赋能，提升零售商销售人员的促销服务能力。
其次，就消费端用户而言，一般经销商都不掌握像阿里腾讯或京东等类似规模量级的用户大数据。因此很难通过数据分析，对某个终端区域的用户就某个具体品类商品的消费能力做准确的预测。
但是一般经销商都通常是在本区域市场具有较丰富销售经验的企业。因此，经销商应该通过与第三方调研机构合作，或者优化自身市场调研的工具方法。
通过对本区域市场的人口分布及流动趋势，就目标品类商品的消费能力水平，消费结构偏好，以及竞品动态等调研分析，制定有针对性市场促销活动计划，提前指导协助零售商采取合理有效的促销措施。
