channel-economics

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用途

帮助商务负责人 / RevOps / 销售副总裁在季度渠道评审中回答三个问题：

1. 每个渠道的完整服务成本是多少？（直接人力成本、渠道经理归属成本、合作伙伴折扣、MDF、赋能时间、支持工作量、分摊的间接费用）
2. 从三个角度看，每个渠道的 ROI 是多少？（第 1 年现金 ROI、经 LTV 调整的 ROI、边际 ROI——下一笔投资的回报）
3. 在满足战略约束的前提下，最佳渠道组合是什么？（直接渠道最低占比、合作伙伴集中度上限、CAC 变化敏感性）

该技能会给出各渠道的结论（加大投入 / 维持 / 撤资 / 退出）、经过敏感性测试的渠道组合建议，以及边际收益递减的拐点。它不会替人制定战略——这是人类的职责，只是这一次，所依据的数据会如实呈现。

使用时机

• 季度渠道评审：直销与合作伙伴渠道的销售管道占比为 60/40 或 50/50，但你并不清楚哪一个真正盈利
• 正在考虑聘请渠道经理——需要了解该渠道能否达到包含全部成本的门槛
• 董事会提出合作伙伴计划 ROI 问题（“我们在 MDF 上花了 $X——得到了什么？”）
• 某个细分市场过度依赖单一渠道，而你怀疑对渠道组合的固有看法正在阻碍另一渠道的发展
• 即将拓展到新区域，需要决定优先直销还是优先合作伙伴
• 并购尽职调查：目标公司声称“70% 毛利来自合作伙伴渠道”——需要计入全部成本后进行验证

请勿用于：

• 设计合作伙伴层级、联合 GTM 模式、收入分成比例 → partnerships-architect
• SDR 到 AE 的线索分配、线索评分、MQL 定义 → business-growth/revenue-operations
• CRO 战略决策（“我们该聘请销售副总裁吗？”、薪酬计划设计）→ c-level-advisor/cro-advisor
• 季度结账、GAAP 收入确认、用于历史报告的渠道级损益表 → finance/financial-analysis
• 单笔交易的折扣审批 → deal-desk
• 定价模式设计 → pricing-strategist

工作流

步骤 1 — 收集渠道数据

填写 assets/channel_data_template.md（约 20 分钟）。按渠道记录：过去 12 个月的成交数量、过去 12 个月的 ARR、平均交易规模、毛利率、CAC、销售周期天数、留存率、扩张率、合作伙伴折扣率，以及所有可归属成本（SDR / AE / SE / 渠道经理 / CS / 支持 / 营销 / 合作伙伴 MDF / 工具 / 间接费用分摊比例）。

该模板会列出团队最常遗漏的成本：合作伙伴赋能时间、认证投入、解决渠道冲突的间接成本、渠道经理的人力成本。

步骤 2 — 计算各渠道的服务成本

运行 scripts/cost_to_serve_calculator.py --input channel.json --output markdown。

输出：每笔交易及每美元 ARR的完整服务成本，区分直接成本和分摊的间接费用，并列出计入渠道特定成本后的“真实毛利率”。标记重复计费并揭示隐藏成本。

每个渠道运行一次。“真实毛利率”是接下来两个脚本所需的输入。

步骤 3 — 从三个角度计算各渠道的 ROI

运行 scripts/channel_roi_analyzer.py --input roi.json --profile saas --output markdown。

输出：各渠道的三个 ROI 数值（第 1 年现金 ROI、经 LTV 调整的 ROI、边际 ROI）、边际收益递减的拐点，以及结论：加大投入 / 维持 / 撤资 / 退出。

结论逻辑是确定性的，并会在报告中明确呈现。人类可以覆盖结论；该技能不会。

步骤 4 — 在约束条件下优化渠道组合

运行 scripts/channel_mix_optimizer.py --input mix.json --profile saas --output markdown。

输出：在满足约束（直接渠道最低占比、合作伙伴集中度上限）的前提下，使有效 ARR 最大化的渠道组合建议，以及敏感性表格（如果直接渠道 CAC 上涨 20% 会怎样？如果合作伙伴折扣扩大 5 个百分点会怎样？）。

步骤 5 — 决策

将三份报告带入季度渠道评审。该技能提供建议；由人类做出决定。

脚本

• scripts/cost_to_serve_calculator.py — 计算每笔交易和每美元 ARR 的全负担服务成本，并揭示隐性成本
• scripts/channel_roi_analyzer.py — 通过 3 个视角（现金 / LTV / 边际）分析 ROI，并给出结论和边际收益递减拐点
• scripts/channel_mix_optimizer.py — 带敏感性场景分析的约束组合优化器

所有脚本：仅使用标准库。三个脚本均支持 --help、--sample、--input、--output。两个分析器可通过 --profile {saas,api,enterprise-software,marketplace,hardware} 调整行业参数。

快速示例

# Emits fully-loaded cost-to-serve per channel (direct vs partner-led) for the built-in sample channel data
cd commercial/skills/channel-economics && python3 scripts/cost_to_serve_calculator.py --sample

参考资料

• references/channel_economics_canon.md — Skok、Bessemer《State of the Cloud》、Tunguz、Pacific Crest / KeyBanc SaaS Survey、Ramanujam、Jay McBain（Canalys）
• references/cost_to_serve_canon.md — Kaplan 与 Cooper（ABC）、Horngren、Jeremy Hope、IBM CTS 案例研究、McKinsey、Gartner、BCG
• references/channel_anti_patterns.md — Forrester、Tunguz、Hessling、HBR、SiriusDecisions、MIT Sloan、Gartner

假设

• 渠道经济效益是一个前瞻性问题。历史渠道损益是财务部门的工作；此技能会为决策提供前瞻性经济效益分析。
• “渠道”指一种完整的市场推广方式（直接外呼、合作伙伴主导、市场平台、经销商、OEM），而非营销来源。
• 服务成本需要如实分摊间接费用。脚本会验证各渠道的间接费用比例是否一致——因分摊方式不一致而虚增合作伙伴利润率，是头号反模式。
• LTV 输入项（留存率、扩张）按渠道分别计算，而非合并计算。合作伙伴带来的客户往往与直销客户的留存情况不同；这种差异通常是最大的经济变量，也是最容易被忽视的变量。
• 行业配置（--profile）会调整基准值的默认参数（例如，SaaS 直销 CAC 回本周期目标约为 12 个月，企业级约为 18 个月），但不会覆盖你的数据。
• 这是一项决策支持技能。输出包括结论和建议组合，绝不会自动重新分配资源。

反模式

• 将“影响的”交易视为“来源于”渠道的交易。 如果合作伙伴介入了一笔你的 AE 已经在跟进的交易，这笔收入就不是由渠道带来的。将其计作合作伙伴收入，会同时夸大合作伙伴 ROI 和直销 CAC。
• 间接费用分摊不一致。 以“合作伙伴承担了间接费用”为由，将 25% 的间接费用分摊给直销交易，却只给合作伙伴交易分摊 5%，是不真实的。合作伙伴经理、合作伙伴计划、MDF、认证和冲突解决的成本都计入你公司的损益表。
• 忽略赋能时间成本。 AE 与合作伙伴共同销售所花的每个小时，都是应计入合作伙伴渠道的直接成本——大多数团队都会忘记计入。
• MDF 缺少 ROI 跟踪。 发放市场开发基金却不跟踪其带来的可归因销售管道 ROI，只是延伸了合作伙伴折扣。此技能会标记没有回报的 MDF。
• 渠道组合教条。 “我们是一家合作伙伴优先的公司”或“我们不做直销”会阻碍盈利细分市场的发展。渠道组合应由数据决定，而不是由口号决定。
• 计算渠道 ROI 时忽略留存率差异。 如果合作伙伴带来的客户流失率比直销客户高 5 个百分点，忽略这一点会使合作伙伴 LTV 高估 30%–50%。必须输入各渠道的留存率。
• 未将渠道经理人力成本归属到渠道。 一名年薪 20 万美元、管理 400 万美元合作伙伴 ARR 的渠道经理，每 1,000 美元 ARR 对应 50 美元的渠道经理成本——这会显著影响结论。
• 将此技能与 partnerships-architect 混淆。 那项技能负责设计合作伙伴计划；此技能负责判断该计划是否能收回成本。

与以下能力的区别

• commercial/partnerships-architect — 合作伙伴等级设计、联合 GTM 动作、收入分成比例、合作伙伴赋能。关注合作伙伴计划的结构，而非合作伙伴计划的经济效益。此技能将计划结构作为输入，并给出经济效益判断。
• business-growth/revenue-operations — 潜在客户分配、SDR 运作、MQL 定义、销售管道运营。RevOps 负责漏斗运作机制；此技能负责分析渠道层面的经济结果。
• c-level-advisor/cro-advisor — CRO 的战略判断：何时聘用销售副总裁、薪酬计划理念、区域设计、多年收入战略。CRO 顾问将渠道经济效益分析结果作为众多输入之一。
• finance/financial-analysis — 按 GAAP 对历史渠道损益进行结账和报告。此技能面向未来提供决策支持；财务负责历史记录。两者的时间范围、受众和输出均不同。
• commercial/deal-desk — 审批单笔交易的折扣。按日运作；此技能按季度运作。
• commercial/pricing-strategist — 定价模型和等级设计。定价是输入；渠道经济效益分析的是各渠道在该定价下的实际表现。

逼问问题库（Matt Pocock 式审问纪律）

由 /cs:grill-commercial 或协调器逐一提问。每个问题都附有建议答案和权威引用。绝不打包提问。

1. “各渠道的完全成本服务成本是多少——包括渠道经理人力、MDF、合作伙伴赋能时间和间接费用分摊？” 建议答案：四项都计入。大多数团队会计入合作伙伴折扣，却忘了渠道经理人力和赋能时间，导致合作伙伴利润率虚高 8-15 个百分点。 权威引用：Kaplan & Cooper（《HBR》，1988 年）——Measure Costs Right: Make the Right Decisions。作业成本法的发明，正是因为渠道成本藏在间接费用中，会扭曲利润率比较。

2. “直接获客客户与合作伙伴获客客户之间的留存率差异是多少？” 建议答案：先按渠道埋点统计留存率，再计算渠道 ROI。留存率相差 5 个百分点，会使 LTV 变化 30-50%。 权威引用：David Skok（For Entrepreneurs——SaaS Metrics 2.0）。LTV =（ARPA × 毛利率）/ 流失率。对渠道不加区分的流失率，是渠道 ROI 失真的最常见原因。

3. “你们团队实际上开拓了多少‘渠道获客’销售管线？” 建议答案：如果 AE 已经掌握该客户，那就不算渠道获客，而是渠道影响。获客来源与渠道影响是不同的经济项目。 权威引用：SiriusDecisions / Forrester 渠道归因研究——混淆获客来源与渠道影响，是全行业合作伙伴 ROI 被高估的头号原因。

4. “在合作伙伴计划上追加一美元的边际 ROI，与在直销上追加一美元的边际 ROI 相比如何？” 建议答案：分别计算两者的边际收益递减曲线。平均 ROI 会掩盖这样一个事实：下一美元的收益可能只有 0.3 倍，而平均收益却有 2.1 倍。 权威引用：Tomasz Tunguz（Tomasz Tunguz blog——渠道 CAC 分析）。平均 ROI 是虚荣指标；边际 ROI 才能指导投资决策。

5. “过去 4 个季度，你们的 MDF 与可归因销售管线之比是多少？” 建议答案：低于 5:1（每 1 美元 MDF 应在 2 个季度内带来至少 5 美元可归因销售管线）。要求低于这个标准，就是在用合作伙伴折扣做表面功夫。 权威引用：Jay McBain（Canalys）——State of the Channel 研究。缺乏归因纪律的 MDF，是成本最高的渠道补贴形式。

6. “你们对渠道组合的教条式认知是否阻碍了某个盈利细分市场？” 建议答案：明确说出这些教条（“我们优先走合作伙伴渠道”“我们不在 SMB 市场直销”）。渠道组合应由细分市场的经济数据决定。 权威引用：MIT Sloan Management Review——When Channel Conflict Means Growth。教条式的单渠道策略会让企业在中端市场损失 TAM 的 15-25%。

7. “你们采用什么间接费用分摊方法？这种方法在直销渠道和合作伙伴渠道中是否一致？” 建议答案：两种渠道采用相同的方法和分母。不一致的分摊方式是渠道经济分析中不易察觉的致命问题。 权威引用：Charles Horngren（Cost Accounting: A Managerial Emphasis）——分摊一致是跨细分市场利润率比较的前提。没有这一点，所有结论都会受到干扰。

按深度优先的顺序推进。先确认问题 1-3，再开始处理问题 4-7。全部 7 个问题都得到回答后，依次调用 cost_to_serve_calculator.py → channel_roi_analyzer.py → channel_mix_optimizer.py。