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既然做不好,为什么一线销售还在做预测

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以前我们谈到,一线销售做预测,颗粒度太小,准确度不高;责任考核机制缺失(没见过哪个销售丢了工作,是因为预测准确度低),而没有考核机制的事情是做不好的。既然如此,为什么那么多的企业都在由一线销售做预测?

简单的答案是,存在的就有其合理性----企业的行为是理性的,它做什么,不做什么,怎么做,由谁做,都是基于现有能力的理性选择。一线销售提需求(做预测)也是,是企业在组织、流程和系统能力不足的情况下的理性选择。要改变这种现状,得通过提高系统、流程的能力,而不是简单地采取组织措施。

我们先看销售端的问题。

企业从本能地知道,在公司层面做预测,颗粒度更大,要比每个销售兼职预测的准确度更高。这些企业也往往这么做了。总部做计划的知道,光从数据开始是不够的,必须还得由判断结束。他们做好了基准预测,就发给销售,但一帮销售并不提供什么反馈意见。于是总部就只能完全按照需求历史做了预测,当然是死得很惨。被坑过几次后,总部做计划的就告到老总那里。老总的解决方案很简单:既然销售不愿帮助做预测,那就让他们自己提需求好了,毕竟他们离需求更近嘛,最可能知道客户要什么。

就这样,需求预测就从一个极端的单一职能行为,变成了另一个极端的单一职能行为,也从一个悲剧转向另一个悲剧。这背后的根本问题是,销售与运营没法有效对接,完成需求预测的"从数据开始,由判断结束"流程,最后就陷入单一职能做预测的境地。客观上讲,由一线销售、内部用户分散做预测,因为颗粒度小,对跨职能协作的要求也最低,因而操作起来最简单,其实也是粗放管理下,跨职能协作不足,业务端和供应链各行其是的理性应对。

还有就是预测风险问题。怎么做的问题没解决,需求预测的风险太高,公司里谁都承担不起,最后只能由最能承担风险者做预测。大公司里销售提需求,小公司里老总做计划,就成了普遍现象。

对总部和供应链运营来说,一线销售提需求是个"很好"的免责机制。就如以前我们讲过,一线销售做预测,预测准确度注定不高,从一开始就处于输了的地位:自己做饭自己吃,错了也只能怪自己;他们再也不能拿预测不准为借口,来抱怨拿不到货、完不成销售目标了。

老总的耳根清净了很多,供应链运营也"安全"多了,但预测的风险完全转移给一线销售,根本问题还是没解决,最后还是人人有份:预测准确度低,还是得供应链来加急赶工;呆滞库存多,还是得公司来买单;该做到的生意没做到,企业盈利降低,谁都没有好结果。

当然,一线销售提需求,对约束销售行为的随意性,还是有一定的效果。在有些管理粗放的企业,销售端在促销、活动、压货等显著改变需求的行为上没条理、没计划,想到就做,给供应链没有足够的响应周期,制造了太多的问题,那就让他们做预测,自己做饭自己吃。至于说在销售指标当预测企业,一线销售提需求有其原因:自上而下的销售目标分解,自下而上的层层承诺,都决定了销售端的资源投入的力度来影响需求。但这样做的结果是,渠道商就成了压货的重灾区,又造成诸多别的问题。

还有,行业在快速发展、企业在快速扩张的过程中,速度要求更快,信息更难以对称,一线做决策,比如销售提需求,有其客观意义,毕竟更可能避免大错特错。同理,对于业务端不断导入需求变动的产品,如果销售与运营没法有效对接的话,我会更加倾向于一线销售提需求,因为两害相权取其轻,那比计划人员闭门造车更可能避免大错特错。但是,行业一旦转为存量市场,效率至上的时候,客观上就要求集中,一大表现就是集中做计划,数据驱动,追求精益求精。

讲完了销售端的原因,我们再看一下供应链端的问题。

一提到销售与运营没法有效对接,供应链想到的就是销售不帮计划做预测。让我们再想想,销售不帮忙,做不好需求预测,把计划和供应链坑死,顺便也把销售自己害死,符合销售的利益吗?答案当然是否定的。也就是说,销售"不愿意"支持需求预测是说不通的。既然不是"不愿意",那问题就在能力上----事情做不好,只有两个原因,要么是不愿意,要么是没能力。而这里的能力问题,相当一部分是计划的数据分析能力不足,数据分析不到位,不能提炼出真正需要判断的,导致销售在"由判断结束"上没法有的放矢。

让我们举例来说明。

有一次,我在培训一个跨国企业的销售和供应链团队。当谈到销售不支持需求预测时,我就问他们的计划经理,你们每月给销售的基准预测,email给他们的Excel表格中,总共有多少行?答曰几十上百行。然后问他们的一帮销售经理:你们看到这么长的一个清单,能做什么判断?答曰做不了什么判断----人的判断能力有限,几十上百条的清单,根本不知道从哪里下手,"账多不愁",如果你是个好销售的话,回复一句没什么调整;如果你是个坏销售的话,不但不予理睬,而且顺手就把那email给删了。

看看这个企业的产品,大部分产品的需求分散到多个客户,每个客户只占总需求的三几个百分点,东边不亮西边亮,需求变动往往会互相抵消,其实是不用任何一个客户对应的销售帮忙判断的(当然,如果是大范围的促销活动,渠道政策的改变等,需要对接这些变动的驱动者,往往是有限的几个渠道经理、销售经理或产品经理,来做整体的判断)。真正需要判断的呢,是那些客户集中度高的产品,特别是历史上需求变动比较大的,这些产品的数量一般很少。

计划团队胡子眉毛一把抓,给销售人员一大堆数据;信息量太大,销售人员无从下手,就草草了事。计划人员制定产品层面的预测,而没有分解到客户渠道地域层面;销售人员是以客户、渠道、地域等划分,没法有效判断产品的整体需求:缺乏共同语言,销售与运营就没法有效搭接。而问题的关键呢,是总部的计划没有做到位,把数据分析做到客户、渠道、地域层面,找到真正需要判断的产品,以及适合判断的人。这需要计划人员更具体、深入、有针对性地管理需求,对接需求端。

很多企业都有类似的问题。

比如有个百亿级的制造商,原来是供不应求,所以就没有需求预测可言----可着劲儿生产,有多少卖多少。你知道,所有的短缺都是以过剩结束:后来,行业产能过剩,盲目生产造成的库存问题开始凸显,这个企业就不得不开始推行需求预测。他们的计划总监认识到"从数据开始,由判断结束"的重要性,就做好产品层面的预测,分解到二十几个大区,近百个产品型号,总共1000到2000行数据,通过一个简单的信息系统,发送给各大区的销售经理。对于这么多数据,大区销售经理当然无从下手,就交给手下的销售助理来对付。销售助理能有什么更好的办法呢?就只能不作为,调整很少,回复给计划了事。

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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2024-10-15 04:58October 15, 2024 4:58 AM

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