大约在12年前，准确的说是在1987年，我读到了Porter Henry & Co公司主席Porter Henry所写的一篇文章。在这篇题为《重要的少数人——不重要的多数人》（The Important Few - The Unimportant Many）的文章中，Porter Henry顺便提到，我们大家非常熟悉的80：20规则并不能描述快速周转消费品（FMCG）的分配现状。在原文中，他使用资料为某个销售区域构筑了一套巡视规划（calling plan），以说明商家是如何很轻易的就会对小顾客服务过量（over-service），反而对那些少数的大客户服务不周（under-service）。不过，Porter Henry并没有详细说明80：20规则为什么对食杂业不适用，在本文中我将就此问题进行阐述。
80：20规则之所以如此出名是因为它的确描述了许多商业环境中的销售分配情况。事实上，该规则准确描述的是那些由一两个大客户占据你主要业务的产业销售分配状况。但只要有消费者，各销售分配就不同。在这种情况下，销售额并不是平均的分布在每位客户身上。因此，如果你希望：
最优化销售区域，并确保你的经销商或销售代表更有效率的分配他们的时间
确定你在某个区域的销售是否分配充分
查明你的产品种类是否太宽
查明你是否应该扩大商品种类
那么，就有必要仔细看看65：15规则。
我们怎么知道该规则有用？在过去10年中我亲自测试了一下食杂业的销售分配环节。在澳大利亚，食杂连锁不公布各家门店的销售业绩，所以我只有通过直接的门店交货或通过药房这样的快速周转消费品（FMCG）渠道进行测试。我在零售客户的分配中，仔细观察了卖给肉贩、超市和熟食店的生鲜或熟肉，以及通过药房出售的护肤防晒品。我还稍微变动了一下理论，测试了糖果点心制造业每个单品的销售业绩。在这儿我同样发现，一个普通糖果制造商65%的销售额来自15%的产品。在糖果批发经销环节，我又看到65%的业绩来自15%的顾客，而糖果批发商营业额的65%来自于15%的商品种类。这样的分配比例是不是随处可见？显然不是。如果客户或产品种类不对的话，可能会把你的生意搞砸。因此我建议，如果你发现自己的销售分配与该比例不符合，那么请首先假设你的运作上有问题，然后再怀疑这个快速周转消费品的65：15规则。
怎样使用这个规则？
这套规则是：65：20：15，也称为15：20：65。如果对某个销售区域进行分析，并根据大小次序给你的客户排序，你会发现最前面的15%（最大客户）为你带来了总销售额的65%，接下来的20%客户产生的销售额是20%，而最后面的65%的客户只产生15%的销售额。同样的，如果按产品来分析业绩，并根据销量多少次序排列商品的话，最前面的15%的商品销售额占总业绩的65%，接下来的20%占业绩的20%，而最后65%的商品只产生15%的业绩。参看图一：
看了这个结果，也许你会想把那部分只产生业绩15%的65%删除。如果你的确不能盈利，这可能会是个因素。然而，如果你发现，最后面的65%商品种类产生的销售额占业绩的20%，这就意味着前面35%的商品种类只产生80%，而非85%的业绩，也就说明你的商品种类太广了。同样的，如果最后面的65%商品种类产生的业绩占总收入的10%，那么你90%的收入都来自那35%的少数商品，这就是说你有拓宽商品类别的必要。同理，如果你不能从销量最大的15%的商店中获得65%的业绩，也许你的产品分销不调和，在销量较大的门店内份额不够。或者，你从15%的经销店中获得的销售额过多，那么就说明也许你忽视了小客户。
运用该模型，正确分配应付客户的时间
这个问题Porter Henry已经详细阐述过。挑出一个销售区域，看看它的客户销售报告。按大小次序给他们排序，并数出最前面的15%的客户，这就是A类客户。计算一下他们的总销售额，应该是整个销售区域总业绩的65%。这个65：15规则的真正价值在于，如果你不知道单个客户的准确业绩，只需要按大概数目、门店面积或其它评估手段，由大到小为他们排序，最前面的15%便是A类客户。接下来的20%是B类客户，其余的为C类客户（至少要按分三类）。
现在计算一下你每年的平均巡视次数。通常全职人员每年的工作日不超过200天。为每一类别客户设置一个巡视频率。一般来说，C类客户的巡视频率是每月或6个星期一次，B类是每过2到3周一次，A类客户则是每周一次——有些甚至为每周两次。现在乘出总的巡视次数，你会发现你根本没有这么多时间应付这么多巡视。接着，重新设置一下巡视频率，或者将该销售区域分割开来。由于必须要区分每次巡视是为了补充货架、进行促销或检查店方是否遵从销售约定，因此操作起来有些复杂。不幸的是即便常规工作可以很好的进行规划，旅行距离也可以最优化，你却必须奔走于某个区域，安排促销活动。最终结果可能会和下表相似。
客户类型 客户数量 该区域年销售额 平均每年单个客户的销售额 巡视频率 平均每周巡视次数 平均每次巡视产生的销售额
A 15 $1,300,000 $86,667 每周一次 15 $1,805
B 20 $400,000 $20,000 两周一次 10 $833
C 65 $300,000 $4,615 每月一次 16 $390
总计 100 $2,000,000 $10,000 41 $1,016
最后一栏是按48个有价值的星期（productive weeks）计算的，这样A类客户一年的总巡视次数就为48x15，平均每次巡视产生的销售额为1805美元。这种计算方法非常公平，举例来说，如果你计划将直接销售开支（direct merchandising costs）控制在总收入的2%时，平均单次产生390美元销售量的巡视的成本就是7.8美元。要记住，这个2%必须与平均单次巡视产生的销售额相对应，在本表中就是1016美元。不过，在每个客户类别中分别计算该数字也是合理的，虽然几乎可以肯定花在A类大客户身上的销售开支绝对小于2%，而C类小客户的销售开支远远大于2%。注意平均18.7个C类客户才抵得上一个A类客户的销售额（86667：4615 = 18.7）。因此，即便你能找到18.7个C类客户，你可能也应付不了这么大的开支。最重要的是，要确保永远不要忽视A类和B类客户！
食杂业的巡视成本是与花在店内的时间相关联的，因此时间较短的巡视开支自然比长时间的巡视少。不过，你当然不能为了达到7.80美元（390美元x2%）的平均成本线，真的只用短短20分钟就应付一家超市，可以减少它的巡视频率、并增加每次巡视所用时间。这么一来，可能还会出现一个新的客户群体——D类，他们销售量太小了，根本不需要你到店巡视。该规则从销售开支占总收入百分比的角度帮你判断，是否怠慢了（under-service）A类客户，而对C类客户又服务过多（over-service）。
当然，你必须要为C类客户提供一定的服务，在上例中，如果你每周拜访一次A类客户，根据模型每过18.7周你也应该拜访一次C类客户。显然，这会引起C类客户的不满。这就解释了为什么商家总爱犯对C类客户服务过多的错误，而其实他们所能产生的销售额根本不足以补偿你所投入的时间。而且，当你在C类客户身上浪费时间时，你的对手可能正在A类客户身上下功夫，争取更多销售分配。我知道过去几年在澳大利亚，许多公司都表示，‘对那些连锁零售商（chains）来说，我根本一点影响力都没有，但对那些独立零售商（independents）我还是起点作用的’。因此，这些公司把销售主力放在了C类客户身上。不过，这并不意味着他们就完全不为A类和B类客户服务，而是所有的精力和努力都花在了C类客户上。我也知道，他们的逻辑似乎有道理，但我担心的是他们的销售结算。在澳大利亚，零售连锁占85%的销售额，而独立零售商，除了西澳大利亚外，大部分只经营小店铺。
在这个基础上，商家花在花在每个客户身上的直接开支约为平均每小时30美元。如果每天要巡视13家店，平均在每家店面停留的时间最多为12到15分钟，那么平均单次巡视的开支约为6到7美元。如果要想把销售开支保持在营业额的2%，那么每次巡视带动的平均销售额应为375美元。在本例中，该数字为1000美元，说明巡视次数可能太多了，商家或销售代表应该减少每天巡视次数，花更多时间在店内。它可能还说明，销售区域太大了。老派的销售经理总希望巡视次数越多越好，但我认为巡视次数应该与生意的价值相衬。
当我指出对C类客户巡视太多是个错误之举时，经常听到销售人员这么说：“其实我只在该区域的时候才会巡视他们。”听起来很合理，但分析一下你花在路途上的开支与时间成本的比例就不这么认为了。就按最坏情况算，平均你每天要进行10次巡视，路费将占整个开支的30%，销售人员应该明白如何最大化的利用“时间”。在A类或B类客户附近，顺便巡视一下某个C类客户也许增加不了多少路费开支，但会耗费很多时间。对C类客户服务过度毫无道理！
65：15规则的可贵之处在于，你不必知道每家店的详细销售情况，就可给客户分类。你所需要做的就是给他们排序。如果花些时间问一下店内员工，大概估算出每家店单个品类的销售额并不困难。你还可以运用其它方法，如看看平均每周出售的主要商品系列数量有多少等。只要和商店员工建立了良好的人际关系，这些数据很容易就能得到。（作者Geoff Cutler 联商网编译）
