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聚焦需求变动的"大石头"

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案例企业是个代理商,代理上万个产品,服务几百个客户。客户的产品生命周期在缩短,产品更迭频繁。案例企业的挑战呢,就是没法及时探知变动,调整预测,结果是短缺与过剩并存。

作为代理商,案例企业处于典型的"两头难"境地:一头是大客户,对按时交付的要求很苛刻;另一头是大供应商,都是体量很大的全球企业,很难驱动。作为应对,他们就得更加依赖计划,尽量作准,尽早调整预测,尽可能给供应商更长的响应周期。

对于案例企业来说,需求的变化,不管大小,都由具体的客户开始;即便有多个客户,大麻烦主要是由那些主要客户造成。所以,为了探知变化的根源,一定要落实到具体的客户上。也就是说,针对每个产品,需求一定要分解到每个客户上,就是我们这里讲的"料号--客户"层面。比如一个料号有5个客户,那么就有5个料号--客户的组合;另一个料号有20个客户在用,那相应地就有20个料号--客户的组合。

对于案例企业来说,料号--客户组合共有32000多个(平均每个料号大致有3个客户)。我们当然没有能力管理这3万多组合;我们得设计一套筛选机制,层层过滤,来突出重点,缩小管理范围。

如图 1,我们的第一道过滤器是销量变动。供应链有相当多的冗余,比如安全库存,可以有效应对一定幅度的需求变动;我们需要识别的是超出一定变化幅度的。比如对比最近3个月与之前3个月的订单量,升降幅度超过15%的有20000个左右,占60%的料号--客户组合。这太多,还是管理不过来,那就继续缩小范围。

于是我们就导入第二道过滤器:销货成本。我们把上述的销量变化,乘以产品的单位成本,得到相应的销货成本变动。我们把销货成本下降超过1万元(意味着最多可能有1万元的库存积压),或者上升超过5万元(意味着可能有短缺)的筛选出来,得到1700个料号--客户组合。这些产品有显著的库存影响,要么短缺,要么过剩,对业务影响也更大。

在这里,销货成本下跌的门槛之所以是1万元,显著低于上升门槛的5万元,是因为对于后者可能造成的短缺,有多种渠道可以获知;而对前者可能造成的呆滞库存呢,则不容易被注意到,所以我们把过剩的门槛设得比较低。但不管怎样,这都是经验值,这里只是个示意,我们要按照自己公司、产品情况来调整。

图 1:层层筛选,寻找高影响、高风险的"大石头"

这1700个料号--客户占总数的5%,分配给上百个一线销售人员来跟进,每人平均有一二十个,可操作度相对高多了,但还是觉得有点多。

于是,我们进一步提高销货成本的门槛,比如升降幅度都提升到5万元,就得到713个料号--客户组合,只占料号--客户总数的2%,却对应了50%的销货成本变动。这对案例企业来说是"大石头",影响大,风险高,需要及时驱动相应的销售来确认需求、管理需求变化、调整预测。同时,供应链也要采取行动,比如驱动供应商增加产能,应对短缺;或者让供应商停止未完工的订单,这样万一出现过剩,我们也可能把半成品做成别的产品,最坏的情况下,也只用给供应商支付半成品的钱。

这就是个简单的需求变动预警系统,用来识别那些重要的需求变化,筛选出那些影响最大的"大石头",把有限的资源投入到回报最高的产品、客户上。分摊到上百个销售头上,每人平均10个不到,花几分钟时间采取行动,也是很值得的,况且这中间的大多数他们应该已经知道,比如促销活动,新市场、新客户的开拓等,可以很快剔除。

那销售拿到这个清单,具体要做什么?他们要帮助判断,这是一次性情况,还是会持续?持续的话有没有上升的趋势?客户的这个工厂需求改变了,那别的工厂呢?需求变动的驱动因素是什么?我们得采取什么行动来影响需求?如果需求下降是因为客户在偷偷导入我们的竞争对手,那销售现在就得跟客户谈,要么设法赢回生意,最不济也得让客户把供应链上的库存消耗掉,因为那可是为他们备的啊。

在案例中,我们选择3个月的销量,以及15%作为销量变动的下限,主要是因为是补货周期太长(动辄十几个星期),微小的变动都可能需要很长时间才能恢复。在实际应用中,建议大家按照自己行业、公司的情况,以及供应商的交期、需求变动等因素来确定,比如业务变动越剧烈,产品的生命周期越短,建议的时段就越短。

有几点需要补充一下:

其一,寻找"大石头",并不是说要在客户层面上针对这些料号做预测----那可能陷入预测颗粒度太小、预测准确度太低的陷阱;这是给相关的销售人员提示,驱动他们做出判断:你的客户在这几个料号上的需求变动很大,你知道吗?这是短暂的变化,还是会继续?如果继续的话,未来的变化会更大,还是更小?大多少,小多少?

不变的不需要管理;小的变化可以通过现有的系统、流程来对付;而显著的变化呢,系统和流程没法有效应对,必须得靠组织措施,不但是计划团队,而且是销售的介入。

其二,这里寻找"大石头"的过程,并不是为取代日常的计划,而是作为后者的补充,即单纯从数据分析角度识别影响大、风险高的变化,驱动销售和供应链及时应对。一般企业都有滚动预测的做法,围绕"大石头"的分析也可以纳入滚动预测,成为"从数据开始"的一部分。

最后,在一个稍有点规模的企业,产品动辄几十、几百个,每个产品动辄几个、十几个规格型号,后面跟着几十、几百、上千的客户时,把需求历史分解到产品、型号、客户层面,按周、按月排列,数据量相当大,这后面动辄就是成十、成百万行的数字,一般的人根本没有能力驾驭这么大的数据。这就是为什么,这样的分析建议由计划团队统一完成,而不是指望几十、几百个销售或者他们的助理来做了。

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此日记由 刘宝红 发表于 2024-09-24 04:39September 24, 2024 4:39 AM

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