预测准确度：可以不考核，但不能不统计

我的倾向是对预测准确度本身可以不考核，但不能不统计。根本原因呢，预测准确度是个过程指标，其本身并没有实质意义：企业做预测的目的不是准不准，而是为更好地对接需求与供应，在提高客户服务水平的同时，控制库存水平，降低运营成本。可以说，预测的准确度本身不是终极目标；终极目标是客户服务水平、库存周转、运营成本，我们可以通过后三者来衡量需求预测的质量。

这也符合绩效考核的设计准则：企业的指标可以有千千万万，但大部分是过程指标，如果都考核的话，要花掉很多资源；考核不当的话，容易让人们聚焦"做事正确"，而不是"做正确的事"。我在美国上市企业工作十来年，对此深有体会。

对于上市企业，华尔街的期望是说到做到。比如你说预期每股盈利5美分，上下浮动0.2美分，那就得在4.8到5.2美分之间，达不到自然是不能接受，超出也不能接受：华尔街对藏着掖着深恶痛绝，他们追求的是No Surprise（不能有意外），好的坏的意外都是意外。对企业来说，盈利预测就如射箭，最后射中什么不重要，重要的是射中你说你要射中的东西。

我能理解投资者为什么这样要求，但这也让企业就花了太多的资源，来确保说到做到；如果把这些资源花在干活上，投资回报会更高。就拿预测准确度来说，有些公司考核销售的预测准确度，结果一到季末，销售就拼命往渠道里压库存，人为造成需求波动，供应链一直处于上坡下坡状态，导致产能利用低，库存周转慢。

真正要考核的那些关键考核指标（KPI），要与客户、股东的直接诉求有直接关系。比如说，客户按时拿不到货（按时交货率，或者说服务水平），会直接影响客户的满意度；呆滞库存太多，运营成本太高，会直接影响到企业的盈利水平。所以这些指标与客户、股东的诉求直接关联，应该成为绩效考核的KPI。

需求预测的准确度会影响上述几个KPI，但对客户和企业的影响是间接的。举个极端的例子：你原来给这个月的需求预测是100个，但是直到这个月的最后一天，需求一个都没来，你的预测准确度是0；不过没关系，下个月1号来了个订单，把那100个产品都给卷走了，你的客户拿到了他想要的东西，你的库存也降下来了，客户、股东皆大欢喜，你当然也高兴。

但是，不考核并不意味着不统计。毕竟，不统计就不知道，不知道就没法管理和改进。我们还是建议企业统计需求预测的准确度，分析偏差，采取纠偏措施。

有趣的是，人们不愿意统计预测准确度，原因之一是不愿意为预测的结果负责。他们看到的是"不统计就不知道"，不知道就没法追责，却以"不知道就没法管理"为代价，失去了总结提高的机会。这跟公司政治也有关：预测事关大局，准确度低可以说是人人有份，于是大家就有意无意，都把头埋在沙子里，不愿面对现实，企图掩耳盗铃，蒙混过关。时间长了，这就成了组织惰性：大家都知道是个问题，刚开始是没有能力来应对，慢慢就成了没有意愿，低下的预测准确度就成了必要之恶。

最后，我再强调一下：我更倾向于通过考核客户服务水平、库存周转、呆滞库存等结果性指标，来倒逼预测准确度的提升，也就是通过考核结果来督促改进过程。毕竟，客户买我们的产品，股东买我们的股票，没有一个是因为我们的预测准确度高，而是因为我们的客户服务水平、资产周转效率高。

【实践者问】我的一个朋友在一个做塑料管材的工厂就职。他告诉我，他们会统计销售需求预测的准确度。我不知道是否他们会分析偏差，采取纠正措施等，但他们采取的一个措施是，会优先给销售需求预测准确度高的销售员的客户发货。我原来一直觉得这个方法也不错的，但看了你文章后，我有些困惑这到底是不是个好办法了？

虽然我大体上理解了你的"统计但不考核"的观点， 但是该工厂的这个做法不是也能将压力传导到销售员那里，进而促进他们做出纠偏措施嘛？对于你文末提到的种种考核的弊端，我在想任何指标不都会有副作用吗？那么是否我们仍然可以考核销售需求预测的准确度，但可以给予不同的权重来处理呢？即给予库存、交货率等高权重， 而给予准确率以低权重。让销售员在一对矛盾的指标中，自己做取舍，来平衡呢？

【刘宝红答】优先给预测准确度高的销售员发货，会正面激励销售员更用心做预测。但是，这改变不了一线销售提需求，预测准确度低的根本问题，比如预测颗粒度小，责任机制缺失等，我有好几文章谈这些。

给予权重是种考量。但是，销售有很多指标，比如营收、毛利、回款、客户满意度等，林林总总一长串。现在加上一个预测准确度，比如占绩效考核的5%，会如何改变他们的行为呢？我跟一位销售总监电话会议，问预测准确度占销售的绩效考核比例，连他自己也说不出来是多少，你能期望一般的销售知道多少呢？不知道的话，他们能在乎吗？毕竟，你听说过几个销售因为预测不准被开掉的？