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库存计划要学赌场,而不是赌徒

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安全库存就如赌博,面对业务的不确定性,要么赌中,要么赌不中。或者说,企业做生意就如赌博,要么赌中,要么赌不中。而职业经理人的任务呢,就是争取提高赌中的概率,以最小的总成本做成最多的业务。

赌博有两种赌法:赌徒和赌场。赌徒是典型的"从判断开始,由判断结束",说白了就是拍脑袋;赌场呢则是典型的数据驱动,利用数理统计工具来提高自己的赢面。在一个具体的赌博上,赌场可能输给赌徒;但在整体上,赌场的赢面要比赌徒高。这就是为什么赌场赚得盆满钵满,而赌徒最后往往连裤子都输掉了。企业就是开赌场的,但问题是,我们往往以赌徒的方式赌博,包括库存计划。

长期而言,赌徒斗不过赌场

每一个库存水位的设置都是赌博。库存水位越高,客户要货时有货的概率就越高,但库存成本也越高。我们得时时权衡收益与成本,即满足需求的概率和成为呆滞库存的概率。这本身就是数理统计。或许有人说,一个产品的概率统计比较困难。没错,在单个具体的产品上,赌徒式的判断可能比数理统计更准确;但一个企业,比如在零售、电商和工业品领域,动辄就有几千、几万个产品规格,放在那么多的库位,没有什么比概率统计更能统筹思考、全局优化了。要知道,数理统计就是基于大数据,更加科学地取代我们拍脑袋。

一谈到数理统计,有些人的第一念头就是那得有一定的量才行。比如有一位MRO电商的CEO说,他们的大部分产品需求很小,一年就卖那么三几次,根本没有规律可循。他说的"规律",其实指的是正态分布下的规律。是的,那么少的数据点,当然没法满足正态分布的要求。但他不知道,对这种情况,却有更好的梳理统计模型来模拟,比如泊松分布(对那些批量小,品种多的长尾产品,我们可以用泊松分布来模拟需求,设定合适的库存水位。更多细节可参考我的《需求预测和库存计划:一个实践者的角度》)。

比如你有10000个产品,大多数的需求量很低。针对那些长尾产品,你可以用泊松分布来模拟需求,根据需求预测设定库存水位,对应的就得到这个产品的服务水平;所有的产品加在一起,就得到整体服务水平和库存投资;然后调整来尽量提高整体服务水平,但降低总的库存投资:便宜的多备些,服务水平更高;昂贵的少备些,服务水平相对低一些。

在库存计划上,出于保守心态,赌徒式的做法一般会面面俱到,不管贵贱,每个产品都备1个,至少也封住销售、客服、工程师们的口啊:看,我备了库存的。潜台词呢,如果库存还不够,那只能怪你命苦了。经验判断适合于阶梯性改变,对渐进式改变则不是最佳。从0到1(备1个库存)容易,凭经验即可。但从1到2、从2到3就远没有那么简单了。离开数据分析,渐进式的库存增减就很难做到位。

赌徒着眼点是战斗,聚焦局部优化,在一个个具体的产品上死磕,"广种薄收",每个都设一点库存,结果是总体库存高,但综合服务水平低;而赌场则着眼战役,聚焦全局优化,在数据分析和数理统计的支持下,虽然在具体的产品上可能输掉,但在众多产品中能优化服务水平和总库存。用赌场思维代替赌徒思维,对于多品种、小批量的"长尾"产品尤其重要。

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此日记由 刘宝红 发表于 2024-06-09 05:45June 9, 2024 5:45 AM

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