库存计划要学赌场，而不是赌徒

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。