渠道经济分析

你要回答的三个问题

季度渠道复盘时，管理层通常只会问三件事：这条渠道全成本摊下来到底花了多少、投进去的钱回报是多少、下季度的钱该怎么分。真正的麻烦在于，前一个问题没人答得准——直接人力、渠道经理成本、伙伴折扣、MDF、联合销售与认证工时、支持负载、管理费用分摊，这些项散落在多个部门的报表里，几乎没有团队一次性把它们全装进一张表。结果是伙伴侧毛利被系统性高估 8～15 个百分点，而直销侧的 CAC 被同时抬得更高。

channel-economics 就是为这三问准备的：它输出逐渠道裁决（DOUBLE-DOWN / MAINTAIN / DEFUND / EXIT）、敏感性测试后的渠道组合建议，以及边际收益拐点。它只负责把数字算实，战略决策仍然由人拍板。

技能如何工作

核心能力分四步，每一步都由确定性脚本驱动，报告里会暴露判定逻辑，你可以推翻结果但脚本不会替你推翻：

• 成本归集：填写 assets/channel_data_template.md（约 20 分钟），逐渠道录入 TTM 成单数、ARR、客单价、毛利率、CAC、销售周期、留存率、扩展率、伙伴折扣，以及全部可归因成本。模板刻意把最容易漏掉的项列了出来：伙伴赋能与认证工时、渠道冲突调解成本、渠道经理人力。
• 服务成本核算：运行 scripts/cost_to_serve_calculator.py，产出单笔成单与单位 ARR两个口径的全成本服务成本，区分直接成本与分摊管理费用，并给出扣除渠道负载后的“真实毛利率”。脚本会标记重复计列、揪出隐藏成本。
• 三重视角 ROI：运行 scripts/channel_roi_analyzer.py，得到现金 ROI（第一年）、LTV 调整后 ROI、边际 ROI 三个数，以及边际收益递减拐点和四档裁决。
• 组合优化：运行 scripts/channel_mix_optimizer.py，在直销下限、伙伴集中度上限等约束下求有效 ARR 最大化的配置，并附敏感性表（直销 CAC 涨 20%、伙伴折扣放宽 5 个点会怎样）。

三个脚本仅用标准库，均支持 --help、--sample、--input、--output，两个分析脚本另有 --profile {saas,api,enterprise-software,marketplace,hardware} 用于校准行业基准，不会覆盖你录入的数字。

适用边界与注意点

这套分析是前瞻性的，回答“下一步钱往哪投”；历史渠道损益按 GAAP 出报表是财务的事。这里的“渠道”指一个完整的 GTM 动作（直销外呼、伙伴主导、市场、转售、OEM），不是营销来源标签。

几个会直接毁掉结论的坑：把“影响过”当成“来源”的成单、给直销和伙伴用不同的管理费用分摊比例、忽略联合销售工时、MDF 不挂归因、不分渠道统计留存与扩展、不给渠道经理人力做成本归集、用一句“我们是伙伴优先公司”替代算术。前两条最常见，也最难在事后发现。

不要拿它做伙伴层级与分成结构设计（那是 partnerships-architect）、线索路由与 MQL 定义（那是 revenue-operations）、单笔折扣审批（deal-desk）或定价模型设计（pricing-strategist）。它是决策支持工具，输出裁决与建议组合，不会自动调拨资源。