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新品计划由谁做?

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新品计划首先是计划,然后才是新品。

一提到新品计划,很多人的第一反应就是可计划性太低,这就自然而然地把它推到销售、产品端,由那些职能兼职,变成拍脑袋为主了。其实不然,就如我们前面详细阐述过的,即便是用专家判断法做新品的初始预测,也得严格遵守"从数据开始,由判断结束"的计划流程,数据分析至始至终贯穿期间,主导整个专家判断流程。

新品的滚动计划就更不用提了,绝大多数任务是数据分析:温故而知新,新品的需求也是有很大的延续性,对已有的数据分析到位了,滚动计划就能更靠谱地更新预测,至少可以避免灾难性的损失。那么多的数据分析工作,再加上一系列的预测模型,比如线性回归,数据分析能力不足者很难胜任,我们不能期望销售、市场、产品等职能来完成----计划职能是最合适的人选。

要知道,新品计划首先是个计划工作,然后才是新品----"计划"以数据分析为特点,系统性较强;"新品"以职业判断为特点,随机性较强。数据和判断相结合,新品滚动计划才能做好,但主导这个流程的,应该是计划职能,而销售、市场、产品等职能呢,则是辅助判断为主。就跟成熟产品的计划一样,计划职能得建立和维护新产品的计划流程,制定滚动预测关键决策点,确定每个决策点的责任人。

注意这里说计划来主导,并不是说计划职能就得干所有的活,做所有的决策。这就如集成产品开发中,产品经理主导产品的开发和导入,并不意味着产品经理要做所有的事一样:研发在帮产品经理设计产品,营销在帮产品经理制定上市计划,供应链在制定供应计划----在专业领域,这些职能在做各自的决策,但这些事和决策都是串联在集成产品开发流程中。

对于新品计划来说,上新前的各个节点,事情和决策很可能是由计划外的职能做;上新后,计划要着力快速滚动计划,把最新的销售信息纳入计划,但决策很可能还是归前端的用户职能做;到了长销阶段,则变成计划职能驱动,滚动预测的频率也可适当降低,比如每月滚动。不管是哪个职能主导哪件事,我们都不能忽视新品计划背后的数据分析,而数据分析是计划职能的核心任务。

【小贴士】新品计划本身要有计划性

离开了严格的滚动计划机制,新品预测的调整时间调整频率调整幅度就充满随意性。

在一个案例企业,销售经理兼职新品预测,虽说一般是预售2周后调整一次预测,但销售经理一忙,拖到3周、4周后也是常有的事,这进一步压缩了供应链的执行时间。要么不调整,要么疯狂调整:有时候昨天给供应商补单,今天又在补,供应商看到的是一张又一张的小订单,增加了执行难度和运营成本。预测的调整量就更加无章可循,因为销售做预测,本来就是拍脑袋,容易被外界因素左右,时间和数量的随意性大。

这是销售兼职新品预测的共性问题:计划决策中数据分析不足,预测准确度太低;滚动计划机制没建立,预测就没法及时纠偏。尽量作准,尽快纠偏两点都做不到位,结果不会撒谎:计划做不好,供应不足,就没法尽快推出;即便推出了,短缺也时常发生,恢复周期也很长。这是短缺。过剩的就不提了。

解决方案就是把新品计划纳入计划的领域,由专职的计划人员主导,建立滚动计划机制。

"计划行为本身要有计划性"。在这里设计的新品滚动计划机制下,专职计划人员每周星期一汇总、分析上周的销售情况,调整基准预测,发送给销售、产品管理帮助判断;星期二得到销售、产品经理的回复,更新需求预测,发送给采购执行;星期三供应商已经拿到订单,开始执行。这改善了预测的时效性,增加了计划行为的可预见性,是"把经常性的事情经常性地做"的关键(Doing routine things routinely)。

Doing routine things routinely是供应链计划和运营的一大挑战。我在The Oliver Wight Class A Checklist for Business Excellence[1](第6版)一书中读到这句话时,突然有种被击中的感觉:我们追求计划性,因为这会给供应链更多的可预见性,降低供应链的执行难度;但计划本身却做得很没有计划性,特别是新产品的计划充满随意性,很难严格地滚动起来,没法给执行以确定性,以应对需求的不确定性,就陷入以不确定来应对不确定的泥淖,那自然会死得很惨。

最后,我想说的是,新品的滚动计划是个计划任务,责任人是计划职能。如果说初始预测的判断成分较多,我们得较多依赖营销端的话,那么后续的滚动计划则主要是数据分析,计划职能得挑大梁,主导计划流程,做好数据分析,整合销售、市场、产品的判断。这些年,我见过太多的计划和供应链人,听到最多的就是销售不配合;但越是深入了解,我越是发现,更多的时候,计划抱怨销售,无非是拿销售的不作为,当成自己不作为的借口。



[1] Wiley & Sons出版,2005年。

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此日记由 刘宝红 发表于 2020-11-01 23:19November 1, 2020 11:19 PM

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