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在《信号与噪声》一书中,特纳·希尔佛阐述道,预测之所以重要,是因为它连接着主观世界与客观现实。在企业里,哪个职能代表主观世界?销售----销售天生是乐天派,总是生活在希望中。哪个职能代表客观现实?供应链----供应链天生更加现实,因为他们知道,把现金变成库存容易,把库存变回为现金可就难了。而这主观与客观呢,就体现在销售预测、需求预测上。
预测是主观与客观之间的桥梁
很多人分不清销售预测和需求预测的区别,经常混用,甚至用销售预测代替需求预测。其实两者大不一样,让我们打个比方就知道了。假定你家孩子上幼儿园了,疯玩一天,回家时饿疯了,问要吃多少饭,答曰5碗----这就是"销售预测"。作为"供应链"的妈妈,你知道这孩子平常就吃一碗半("从需求历史出发");但看到今天脸饿得有点发白,那就多做半碗吧("由职业判断结束"),这就是你的"需求预测"。
那孩子把两碗饭吃完了,没吃饱怎么办?你就给他点小点心,或者水果什么的----这是你的"安全库存",供应链的第二道防线。点心、水果吃光了,还没吃饱怎么办?那就给下点面条,或者到楼下再买点小吃----你自然而然就启动了第三道防线,用执行来弥补计划的不足。看得出,妈妈们是天生的供应链三道防线高手。
相对而言,销售预测是感性的,需求预测更理性。可以说,需求预测是拿供应链的理性来制衡、中和销售的感性。销售的"感性"是有原因的,比如老板习惯于给销售一个很高的目标,高出他们的实际能力,以激励他们更卖力地工作。作为行政命令的销售目标,就相当于老板射出的"箭",销售老总就只能围绕箭头画圈,"证明"销售目标是可行的,把销售目标变成销售计划(销售预测)。但供应链如果拿销售预测做需求预测,真金白银地生产出来,问题可就大了。
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,英语里有个词,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,一直到一线销售人员。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,其实没有多少协同的意义(赵玲女士语)。
用一位销售与运营协调部长的话说,老板参与越高,目标导引越强,需求计划做砸的概率就越大。这是个电子产品公司,低端产品的需求计划没问题,因为老板不参与;中端产品还可以,因为体量大;高端产品风险最大,预测屡屡不准,因为老板寄予太高的期望,高度参与需求预测。结果呢,高端产品的库存压力大增。
有个饮料品牌商,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,产品不新鲜了,消费者不愿买;即使不小心买了,事后抱怨的也是这个品牌商,损害的也是这个品牌商的形象。
销售目标和需求预测不匹配,也是众多企业的挑战。比如有个家电企业,年初老板制定销售目标,是10万台;到了年中,发现8万更靠谱,就跟老板软磨硬泡,好不容易老板"通融"了,改为8万;但到了启动供应链生产时,发现6万才靠谱,销售和供应链都抓瞎了:这下可给老板怎么解释呢?
这跟常见的"销售目标是1个亿,但需求预测怎么算,也是8千万"一个样。那该怎么办?对策有二。
其一,启动供应链的三道防线,就跟妈妈们应对孩子"能吃5碗"的诉求一样,供应链按照客观可行的6万来生产,万一需求超出了,就动用安全库存和加急赶工来应对。这里的安全库存主要在原材料、半成品层面----凡是放库存的地方,八成会有某种形式的安全库存。这也要求供应链具备一定的柔性,比如富裕产能。
其二,按照老板要求的生产出来,因为很多时候,老板的销售目标有其特别考量,比如为了上市或融资,需要一定的市场份额;工厂的开工率不足,多出的量虽然不盈利,却至少可以摊销部分固定成本等。但这个决策需要老板来做,计划和供应链的角色是做详尽的分析,为老板提供决策依据。做为老板,为了关闭这样的差距,就得投入资源,比如更多的市场经费,更多的促销活动,或者更多的销售人员来产生更多的需求。
那有人会问,制定需求预测的时候,要不要参考销售目标?当然要,因为需求预测的实现很大程度上取决于销售的意愿,而销售意愿又很大程度上取决于销售目标。所以,从这个意义上讲,需求预测和销售目标又是相关的,在制定需求预测时不能弃销售目标于不顾。
但是,我想再次说明的是,不能简单地把销售目标当成需求预测。对于很多本土企业来说,长期的快速增长下,把销售目标当需求预测的问题被掩盖了,因为一直是短缺状态,供应没法满足需求。但这容易造成"人有多大胆,地有多大产"的假象,一旦市场饱和、经济低迷,或者企业增速放缓,增量市场突然变成存量市场了,销售目标很难突破,库存和产能就成了大问题。
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