不能把銷售目標(biāo)當(dāng)需求預(yù)測

　　把銷售目標(biāo)當(dāng)需求預(yù)測，在管理粗放的企業(yè)相當(dāng)普遍。

　　公司小，快速成長的時候，歷史數(shù)據(jù)的可參考性較低， 就只能主要靠判斷，而沒有人比老總經(jīng)驗更豐富，更能預(yù)判 未來。于是老總做計劃，銷售目標(biāo)成為需求預(yù)測。業(yè)務(wù)快速 增長下，人有多大膽，地有多大產(chǎn)，多高的銷售目標(biāo)都實現(xiàn) 了，預(yù)測準(zhǔn)與不準(zhǔn)影響不但。

　　等企業(yè)到了一定規(guī)模，業(yè)務(wù)復(fù)雜到一定地步，就沒有人 知道真相——真相在數(shù)據(jù)里。如果繼續(xù)沿用老總拍腦袋，把 銷售目標(biāo)當(dāng)需求預(yù)測， 一旦業(yè)務(wù)增長出現(xiàn)拐點，行業(yè)陷入低 谷，就容易出現(xiàn)大錯特錯，庫存、產(chǎn)能問題就大了。

　　比如一個百億級的工程機(jī)械企業(yè)，長期以來把老總的銷 售目標(biāo)當(dāng)做需求預(yù)測。2008年的金融危機(jī)后，國家投入 數(shù)萬億經(jīng)濟(jì)刺激方案，其后幾年間，工程建設(shè)遍地開花，對 工程機(jī)械的需求節(jié)節(jié)拔高。等到刺激方案結(jié)束了，工程機(jī) 械的需求銳減，該企業(yè)的過剩庫存數(shù)以十億元計，成了大 問題。

　　還有個百億級的手機(jī)公司，以前一直是快速增長，老總 做計劃，銷售目標(biāo)作為需求預(yù)測，設(shè)多高的目標(biāo)都能達(dá)成。 等到了一定體量，增量市場突變?yōu)榇媪渴袌?，銷售目標(biāo)做預(yù) 測，承載老總太多的主觀愿望，客觀性不足的問題就更加凸 顯。低端產(chǎn)品的需求計劃沒問題，因為老總不參與;中端產(chǎn) 品還可以，因為體量大;高端產(chǎn)品風(fēng)險最大，預(yù)測準(zhǔn)確度相 當(dāng)?shù)?，因為老總寄予太高的期望，高度參與需求預(yù)測。結(jié)果呢，高端產(chǎn)品的庫存壓力最大。

　　銷售目標(biāo)一般是金額，層層分解到產(chǎn)品、渠道、客戶 等能夠考核銷售的地方，準(zhǔn)確度注定不高。離開了自下而上 的驗證，銷售目標(biāo)就變成了硬性攤派，沒什么計劃可談。于 是，渠道就成了重災(zāi)區(qū)：為了達(dá)到銷售目標(biāo)，銷售們就在月 末、季末、年末一輪輪地壓貨。渠道壓貨，導(dǎo)致整體庫存 偏高，庫齡問題惡化，影響產(chǎn)品的美譽(yù)度，又反過來影響品 牌。此外，渠道壓貨人為造成需求的不平穩(wěn)，給供應(yīng)鏈造成 更高的運營成本，產(chǎn)能利用率的問題也更嚴(yán)峻。

　　群策群力，多人智慧勝一人

　　不確定性大，歷史數(shù)據(jù)不足，我們就習(xí)慣性地向銷售、 產(chǎn)品、客戶經(jīng)理們“要”計劃，于是，就看到銷售經(jīng)理、產(chǎn)品 經(jīng)理、客戶經(jīng)理等拍腦袋，提需求，做計劃。如果這些人都 承擔(dān)不了預(yù)測準(zhǔn)確度低的風(fēng)險，老總就不得不做計劃。

　　老總做計劃，準(zhǔn)確度的問題照舊，甚至更糟糕。有位供 應(yīng)鏈總監(jiān)抱怨說，你得給我們老總講講，讓他不要做預(yù)測。 我說，你們老總做預(yù)測，是他喜歡嗎?當(dāng)然不是。你們老總 做預(yù)測，是因為需求預(yù)測怎么做的問題沒有解決，預(yù)測準(zhǔn)確 度太低，沒人愿意承擔(dān)預(yù)測的風(fēng)險，最終就由最能承擔(dān)風(fēng)險 的人做計劃。

　　不管是需求部門提需求，還是老總做預(yù)測，都是寄希望 于那個看上去最厲害的人。但是， 一個人的智慧，總是沒法 跟多人智慧相比，導(dǎo)致大錯特錯頻頻?！冻A(yù)測：預(yù)見未來的藝術(shù)和科學(xué)》一書中說到，(在預(yù)測上) 一個人要打敗多 個人，需要有很強(qiáng)的能力和相當(dāng)?shù)挠?xùn)練(也意味著交了很多 學(xué)費，試了很多錯); 一群人要打敗一個人，則不需要多少 專業(yè)知識和訓(xùn)練。

　　群策群力，整合團(tuán)體的智慧，是應(yīng)對高度不確定性， 避免大錯特錯的有效舉措。常見的就是德爾菲專家判斷法。 其基本邏輯是，對于同一判斷對象，不同人從不同角度有 認(rèn)識，這些認(rèn)識整合到一起，便形成更全面、更準(zhǔn)確的認(rèn) 識?！叭齻€臭皮匠，能頂一個諸葛亮”，就是德爾菲法的通 俗解釋。

　　我在美國參加一些會議，經(jīng)?？吹浇M織者在入口處放一 大罐巧克力，讓與會者有獎競猜。幾十幾百人猜的平均值， 跟真實值非常非常接近。比如有一次實際值是296個，競猜的 平均值為292個。我后來在上海、深圳多次重復(fù)這個實驗，只 是把巧克力換成糖，得到類似的結(jié)果。

　　有的人猜得多，有的人猜得少，兩者會互相抵消。在數(shù) 理統(tǒng)計上，這叫“大數(shù)定律”，就是說樣本越大，其平均值越 接近真實值。群眾的智慧不可忽視。多份研究表明，職場流 言有70%到90%的是準(zhǔn)確的。我們的經(jīng)驗也表明，無風(fēng)不起 浪，職場流言是有群眾基礎(chǔ)的。德爾菲法就是用結(jié)構(gòu)化的方 式，來整合群體的智慧，以避免大錯特錯。

　　德爾菲法形成于二戰(zhàn)后期，主要是幫助美國空軍的新武 器開發(fā)。因為是新武器，沒有多少可參考的數(shù)據(jù)，美國空軍 就請來相關(guān)方面的專家，每個專家在各自領(lǐng)域?qū)π挛淦饔幸?定的認(rèn)識，讓他們背靠背，獨立作出判斷，匿名匯總后反饋 給大家，進(jìn)行第二輪的判斷，如此這般，不斷改進(jìn)，直到達(dá) 成共識(如達(dá)不成，則表明德爾菲法不合適)

　　德爾菲專家判斷法的具體做法，我在《需求預(yù)測和庫 存計劃： 一個實踐者的角度》有詳細(xì)的描述和案例。這里 我想講一下，跟我們常見的會議討論相比，德爾菲法有什 么不同。

　　需求預(yù)測的精髓是“客觀”二字，而常見的會議呢，人與 人之間互相影響、博弈，往往難以得到客觀信息。比如不管 老總多么民主，他坐在那里，大家總是自覺不自覺地跟著他 的思路走。職能之間也互相博弈， 一個職能說什么，往往取 決于別的職能說什么。級別高的人影響級別低的人，經(jīng)驗豐 富的人影響經(jīng)驗不足的人，強(qiáng)勢職能影響弱勢職能，這些都 影響了群策群力的效果。

　　德爾菲專家判斷法正好完美避免了會議的問題。其一 ， 獨立，專家們背靠背做判斷，這樣避免了相互影響和博弈。 其二，匿名，這樣讓大家暢所欲言，沒有后顧之憂(當(dāng)然， 為了約束信口開河，專家們要羅列判斷依據(jù)和假設(shè))。其 三，多輪循環(huán)，上輪的判斷整合起來后，組織者以匿名的方 式提供給專家團(tuán)隊，幫助下一輪改進(jìn)判斷。這些都有助于 盡可能發(fā)掘客觀信息，讓信息變對稱，幫助我們做出更好 的決策。

　　避免“牛鞭”效應(yīng)造成的多重計劃

　　“牛鞭”效應(yīng)也叫“長鞭”效應(yīng)，指需求變動沿著供應(yīng)鏈 層層放大，造成多重需求預(yù)測和相應(yīng)的庫存問題。越是遠(yuǎn)離 需求，看到變動就越大，庫存問題也就越多。這后面的問題 呢，是組織博弈帶來的信息不對稱。

　　公司內(nèi)部也有“牛鞭”效應(yīng)。比如客戶說預(yù)測是100個， 銷售不信任客戶，說萬一需求更多怎么辦?那就變成120。計 劃想，銷售不知道他們是干什么的，萬一需求更多怎么辦? 那就變成140。同樣的邏輯，到了采購就變成160，到了供應(yīng) 商就變成180。

　　在“牛鞭”效應(yīng)的作用下，短缺的時候，需求會層層放 大，最后會形成過剩;過剩的時候，需求會層層縮小，最后 造成短缺。供應(yīng)鏈越長，需求失真的情況越明顯;越在供應(yīng) 鏈后端，離需求越遠(yuǎn)，看到的需求變動也越大。短缺與過剩 交替，帶來業(yè)務(wù)的周期性變動，都是“牛鞭”效應(yīng)在作祟。

　　如果在供應(yīng)鏈的后端的話， 比如芯片制造，終端市場的 微小變動就會變得很大，導(dǎo)致嚴(yán)重的短缺和過剩問題。2010 年前后是極度過剩，存儲芯片都賣成白菜價了;2020年前后 是極端短缺，有些芯片的交貨周期都超過一年了，都離不開 牛鞭效應(yīng)導(dǎo)致的需求預(yù)測的大錯特錯。

　　信息不對稱下，層層博弈，就造成多重需求預(yù)測。你知 道，真實的需求最終只有一個，這N重預(yù)測中，至少有N-1個 是錯的，最后都造成過剩和短缺問題。多重預(yù)測下，就相當(dāng) 于銷售念的是佛經(jīng)，計劃念的是圣經(jīng)，采購念的是道德經(jīng)， 大家念的經(jīng)都不一樣，供應(yīng)鏈怎么能協(xié)同呢?

　　“牛鞭”效應(yīng)的根源是信息不對稱。那解決方案呢，就是 讓信息變對稱。

　　在公司內(nèi)部，我們要從數(shù)據(jù)開始，由判斷結(jié)束：有數(shù) 據(jù)的職能選擇合適的預(yù)測模型，制定基準(zhǔn)預(yù)測;有判斷的職能拿出那些可能顯著改變需求的計劃，比如促銷、活動、上 新，以及其后的假設(shè);兩者結(jié)合，讓信息變對稱，并且達(dá)成 共識，從而得到準(zhǔn)確度最高的預(yù)測。放到更大范圍，就是 銷售與運營計劃(S&OP)，核心目的也是達(dá)成“同一個 計劃”。

　　在公司之間， 就是推動協(xié)同計劃、預(yù)測和補(bǔ)貨，亦即

　　CPFR(協(xié)同式供應(yīng)鏈庫存管理)。比如銷售終端數(shù)據(jù)直接 傳遞給制造商，就避免了在零售商內(nèi)部層層匯總、層層調(diào)整 (你知道，人的天性是看到數(shù)據(jù)就做點調(diào)整，不然覺得自己 沒增加價值似的)。再比如渠道商跟品牌商用同一個系統(tǒng)， 所有的進(jìn)出存都在系統(tǒng)里，品牌商能看得到，供品牌商來做 補(bǔ)貨，那渠道商就沒法博弈，人為調(diào)整下單量。

　　注：劉寶紅，供應(yīng)鏈管理暢銷書作者，“供應(yīng)鏈管理專欄”創(chuàng)始人，美國亞利桑那 州立大學(xué) MBA。他的暢銷書包括《供應(yīng)鏈管理：高成本、高庫存、重資產(chǎn)的解決方案》 《采購與供應(yīng)鏈管理：一個實踐者的角度》《供應(yīng)鏈管理：實踐者的專家之路》。十多年 來，他一直在美國研究和實踐供應(yīng)鏈管理，經(jīng)常往返于中美之間，培訓(xùn)本土采購、計劃與 供應(yīng)鏈管理人才，幫助本土企業(yè)提高采購與供應(yīng)鏈管理水平。如欲聯(lián)系他，可電郵bob. liu@scm- blog.com，或訪問他的網(wǎng)站(www.scm- blog.com)查詢最新培訓(xùn)信息。