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刘宝红

供应链管理专栏

为什么一线销售做不好需求预测

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首先,让我们问一个很基本的问题:一线销售是干什么的?一线销售是开拓客户、拿订单、做生意的,需求预测是他们的兼职。企业规模大了,业务越来越复杂,产品越来越多,客户越来越多,一线销售兼职做需求预测注定做不好。此外,由于业绩不达标,销售卷铺盖走人的比比皆是,有哪个销售是因为需求预测做不好而被开掉的?没有责任机制的事是做不好的。这从组织的角度决定了需求预测做不好。

一线销售做需求预测,不管是哪个行业、哪个公司,总是习惯性地虚高。为什么?人们给出各种各样的答案,比如销售担心需求过旺啦,销售对库存不负责啦。这都没有触及根本的原因,那就是对销售的考核机制。为了激励销售,老总习惯于给他们高于实际能力的目标,比如年销量定为1000万元,尽管老总认为能做到800万就不错了,销售自己也认为800万是个更靠谱的数字。这时候供应链找销售要需求预测,销售会给个什么数字?800万?那他肯定会被敲得满头是包----老总发话了:你从年初就计划失败?

这就是说,绩效考核决定销售提1000万或更高的需求。这也决定了,在绩效考核的驱动下,销售提需求(做预测)时会有很多感情因素。比如有个公司的销售提需求,前三个季度都是虚高,第四季度毫无例外都是虚低,原因也是绩效考核:第四季度是第二年销售目标的基准,定得低,第二年的销售业绩就好完成,销售提成也更多。这又一次印证了,聪明人干傻事,背后八成能看到绩效考核的影子。

讲到这里,或许有人会问,如果我们按照最可能实现的800万定需求,而销量却达到或超过1000万,怎么办?这就得动用供应链的第二道防线:供应链的多个环节都有安全库存,就是用来对付需求的不确定性。如果安全库存不够用怎么办?那就启动供应链的第三道防线:赶工加急,用执行来弥补计划的不足。

这道理不难理解,妈妈们天生都知道怎么办。比如孩子放学回来了,说今天可把我给饿坏了,晚饭我能吃5碗(像不像销售"提需求"?)做为有经验的妈妈,你当然不会给按照5碗来准备,而是按照他平常的饭量(相当于"从数据开始"),酌情多做一个菜("由判断结束")。如果这孩子真的饿坏了,吃了还不饱怎么办?那好,你给他点小点心(那是妈妈们的"安全库存")。小点心不够了怎么办?那你带他到楼下的小店买点零食,或者再给做点面条什么的("执行弥补")。你看,妈妈们天生就懂得供应链的三道防线。

这时候,想必你也看得出销售计划和需求计划的区别了吧。简单地说,销售计划是围绕销售目标制定的计划,自上而下,出于绩效考核的目的,一般总是会更激进(相当于你的孩子说,"我能吃五碗");需求计划是基于过往历史和职业经验("从数据开始,由判断结束"),对未来需求的理性判断(相当于妈妈的判断:这孩子能吃两碗半)。销售计划是感性的,需求计划是理性的。从一定程度上讲,需求预测就是用供应链的理性对抗营销的感性的过程。你知道,这就是为什么销售不能做需求预测了。

让一线的销售提需求,他们给你的,往往是销售计划,或者直接就是销售目标。而你知道,无论是销售目标,还是销售计划,都不是需求计划。两者混为一谈,人为地给供应链导入太多的不确定性,因而制造了更多的库存和成本问题。

在管理粗放的企业,销售目标经常性地成为"需求"预测。之所以给"需求"打上引号,因为这不是严格意义上的需求,而是销售目标,行政命令的色彩很浓厚,老外也叫"政治预测"。简单地说,老总下任务了,说今年要销售x亿,比上年增长y%,于是就层层分解,落实到各个分公司、大区、销售团队,一直到具体的销售人员。自上而下的命令成分浓厚,自下而上的验证、认可淡薄。说是协同,其实没有太多协同的意义。

在市场快速发展的情况下,经济处于短缺模式,这种做法尚有一定的可行性。但随着市场日渐饱和,销售处于平台期或者下降,这种模式就遇到了麻烦。首当其冲的受害者是中间商:为了达成当月、当季、当年的销售目标,销售就习惯性地向渠道压货,把中间商当做缓冲地带,导致渠道的库存积压,也给供应链带来很多人为波动。月末冲刺、季末冲刺、年末冲刺,人为压货形成一个个需求波峰,接下来就是需求低谷,导致生产和供应链要么是短缺,赶工加急;要么是过剩,产能利用率低下,生产和物流节奏混乱,运营成本高昂。

比如有个快消品公司,每年营收几十亿元,多年来把销售目标当做需求预测。销售目标每年定下来,要求每个月都达到当月的销售目标。这个月达不到,下个月补上都不行。老总这么做有他的考量:市场竞争激烈,一定要步步为营,今日事今日毕,当月事当月结,问题早发现早处理。于是销售就习惯性地把渠道作为缓冲,每月都在向渠道压货,造成库龄过高,不新鲜了,消费者不愿买;即使没注意买了,抱怨的也是这个快消品公司,损害的也是快消品公司的形象。

从技术层面看,让一线的销售做预测,预测颗粒度太小也是个大问题。

比如有个快消品企业,由一线销售每月提未来x月的需求。该公司有1000多个经销商,对应的有1000多个销售。这意味着每个销售平均预测全公司千分之一的需求。预测的颗粒度这么小,一线销售们提的需求自然准确度很低。叠加在一起,准确度也不会高。

或许有人会说,这些销售有的人高,有的人低,预测偏差应该可以互相抵消。其实未必,因为大家经常受同样的外在因素影响,导致预测偏差单向变动。比如生意火爆时,大家都怕拿不到货,预测往往都偏高;生意低迷时,大家都怕库存积压,又向同一个方向偏低。这种大环境造成的偏差是单向的,而且因为跟风效应而放大,导致明显的"牛鞭效应"。

问这个快消品公司的计划经理,拿到1000个销售的预测后怎么办?他说把他们的预测汇总起来,然后再分两种情况来处理:

  • 如果产品的历史需求比较稳定,他就"参考"销售提的需求,根据需求历史来调整预测。你知道,颗粒度那么小,一线销售做的预测注定准确度不高;加在一起,整体的准确度只能更低,其实是没有什么"参考"价值的,这也意味着计划经理是完全基于需求历史做预测。
  • 如果产品的历史需求不够稳定,他就完全依据销售的数据,把各个销售的预测汇总起来,作为整体预测。基于同样的原因,这预测的准确度高不到哪里去。与第一种情况类似,需求不稳定的情况下,最后也是单一职能做预测,只不过是由计划变为销售了。

要知道,需求预测是个跨职能行为,凡是由单一职能来做,得到的注定是次优化的解决方案。这从该公司的库存积压上就看得出来:按照一线销售的预测,该公司给经销商压货,预测准确度低,库存积压,渠道伙伴的资金周转就成问题;产品不新鲜了,消费者不喜欢,该公司的品牌也受影响。当销售业绩压力大时,压货情况就更糟糕,库存问题就更加严峻。

一线销售做预测,还有个问题,就是法不责众的从众心理。就拿上面的快消品公司来说,每个销售都知道,自己的需求只占总需求的千分之一,预测不准没关系,还有那999个别的销售呢----只要他们作准就行啦。殊不知那999个销售呢,每个人都在打着同样的小算盘,难怪 "三个和尚没水吃"。

看到这里,或许有人会说,既然销售做预测这么糟糕,哪为什么还有那么多的企业,不管是制造业还是服务业,习惯性地让销售提需求、做预测呢?且听下回分解。

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此日记由 刘宝红 发表于 2017-12-30 10:06December 30, 2017 10:06 AM

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