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预测:理性与感性的思考

【万联导读】供应链规划没有对错,只有合适与不合适。当下合适的方法,可能环境变了,又变得不那么恰当了。预测方法的选择,是典型的供应链战术规划工作。需要考虑各种因素,结合具体的情境进行抉择,有时偏理性多一些,有时偏感性多一些。虽然复杂,也还是有一些规律可循的。

(2017年4月)关于预测,生活中有很多例子。炒股票、炒房子、买彩票、做生意,只要是对未知的事物提前进行判断,就会涉及到预测。有预测,就一定有风险。因为预测的第一条铁律就是:预测往往是不准的!然而,面对预测的不确定性,有的人相信数学工具,有的人凭经验做出判断。这两者之中,究竟孰对孰错?

在华尔街,有一家名为骑士公司的股票交易商,它是全球交易量最大的股票交易公司。很难想象,这家公司90%以上的股票交易都是通过计算机自动完成的。它的巨大成功,证明了依靠数学建模,采用纯理性预测分析的可行性。然而,在我们对理性预测的成功而欢呼雀跃的同时,它也暴露出了它脆弱的一面。2010年5月6日,道琼斯指数在五分钟之内突然大跌998点,这是道琼斯历史上最大的单日跌幅。事后的调查表明,计算机自动交易系统,可能是这次暴跌的最大元凶。

理性和感性,永远是一对爱打爱闹,却又割舍不弃的冤家。在理性和感性之间,我们要做的是合乎时宜。在本书早些章节中,我们曾经说过,供应链规划没有对错,只有合适与不合适。当下合适的方法,可能环境变了,又变得不那么恰当了。预测方法的选择,是典型的供应链战术规划工作。需要考虑各种因素,结合具体的情境进行抉择,有时偏理性多一些,有时偏感性多一些。虽然复杂,也还是有一些规律可循的。我们这里可以简单罗列一些:

1.  对近期的预测更趋于准确;

2.  对产品组合与服务组合的预测更趋于准确;

3.  对数值区间的预测准确率大于对单个数值的预测;

4.  合适的数学模型可以为预测提供参考。

这些规律不难理解,但如何运用呢?我们在前文中介绍了CFP:共识预测与计划流程。在达成预测共识前,需要先进行多重预测分析,即销售部门、计划部门、市场部门等从各自的角度进行独立的预测。其中,销售预测是典型的由下至上的预测,即从分散在各地的每个销售员手中获取预测数据,汇总后的出来总的预测值。我们通过一个案例,来看看这些规律是如何在实战中进行运用的。

案例:维护CRM是浪费时间?

刘鹏是某世界500强的销售区域经理,典型的鹰派风格,自信、好战、不惧怕任何阻力。然而,最近发生的一些事情让他陷入了深深的反思。

半年前,公司上了一套新的CRM客户关系管理系统。这是一套基于云端的定制化的CRM系统,用户可以随时随地地通过手机、笔记本电脑等工具进行实时的更新和查看。刘鹏对新兴事物并不排斥,但对这套系统一直抱着抵触的情绪,原因是数据维护的工作量太大,连那些八字都还没有一撇的单子也要维护进系统,压根就是在浪费时间。刘鹏是一个爱才之人,对于自己的部下体恤有加。他能深刻体会每个奔波在外的销售人员的艰辛,由于自己在行业内深耕多年,又是从一线摸爬滚打起来的,对于每个客户都非常的了解,销售人员一个简单的汇报,他就知道这单成不成,根本不需要那些看上去花里胡哨的工具的帮忙。并且,销售员如果把什么数据都录入到这系统里,拿得到的订单还好说,如果丢单了,上面要是追究问责下来,这些当初录入系统的数据不是在给自己找麻烦吗?因此,他对下属敷衍了事的CRM数据维护工作,也是抱着睁一只眼闭一只眼的态度。虽然公司高层一再三令五申督促各区域总监要认真严肃地使用新系统,他也只是当成耳边风,没有真心抓过落实。

作为全国八个大区里,业务能力最强,绩效最好的销售总监,每次到总部开会,刘鹏都高人一头。然而,最近一次的全国销售季度会议上,刘鹏被当头泼了盆凉水。毋庸置疑,刘鹏的团队依然占据订单量的榜首,然而订单的履约率,却从过去的头名降到了倒数第三名。刘鹏一直认为,这是后端供应链部门在搞鬼。因此,总部开会的第一天,刘鹏就借着机会狠狠地指责公司的运营总监:“市场不断攀升,产品却交不出来,让一线销售的兄弟怎么向客户交代?”然而,还没等运营总监反驳,总经理在一旁冷冷地说了一句:“刘鹏,你的CRM系统是怎么维护的?谁的责任,回去反思一下!”。刘鹏一时语塞,也不好意思反驳,堵着气回到了下榻的酒店。到了晚上,刘鹏辗转反侧地睡不着,只好爬起来,准备到楼下的茶吧坐坐。还真是冤家路窄,刚一出门,就撞上了刚刚返回酒店的运营总监肖劲。刘鹏也是大大咧咧,嗯了一声,准备自顾自地下楼。没想到肖劲却不依不饶,“刘总,生啥气呢?”“没有,太热了,我到楼下吃点冰消消暑。”刘鹏爱理不理地,可是肖劲却格外热情,眯着个眼睛笑道:“刘总,不然我请你吧,正好有事找你聊聊”。“行,奉陪到底!”刘鹏心想,也好,白天没有算清的帐,晚上继续。

没想到,这一聊,就是一整夜。起初,肖劲借着请教的名义,咨询刘鹏,什么是销售漏斗理论。作为营销高手,这点问题还是难不倒刘鹏的。于是他要了笔纸,画了一张简图来解释。如图1所示。做销售,特别是大额产品的项目型销售,从潜在客户到最终成交,永远没有办法一蹉而就,这个过程就像漏斗一样。漏斗的顶端,潜在的客户多,但是成交的概率低;随着与客户接触的深度增加,有些客户逐渐被过滤掉了,而留下来的客户的成交概率越来越高;这样一层一层,当到达漏斗的底部,所留下来的客户就是最终成交的客户。

图1  销售漏斗模型

肖劲接着问道,“销售漏斗理论有什么用处?”,刘鹏哈哈一笑,“用处可大了。销售漏斗理论将过去只专注于结果导向的销售管理,变革为销售的过程管理,控制了过程才能得到希望的结果。”肖劲摇摇头,乐着说,“刘总说的不够全面啊。这销售漏斗其实还有一个作用”。刘鹏眉头一皱,感觉这里面有文章,心想,你小子原来是在套我话呢,于是冷冷地说道“愿闻其详”。

肖劲不慌不忙地拿出了手机,进入了CRM的APP,将一个真实的销售漏斗图展现在了刘鹏的面前。“刘总,每一位销售员所维护的数据,汇总成为了销售漏斗里每个产品的总的销售几率,它是我们后端运营预测的源头,依据这个数字,我们可以生成13周的产品销售滚动预测,以此来指导我们的采购、生产和物流部门进行提前规划,确保订单实际成交时的达成率。”接下来,肖劲又详细展示了CRM系统中的其它一些功能,如潜在客户管理、销售预测模型、销售协作管理、报表汇总和展开、数据仪表盘等。这一夜,过得很快,也让刘鹏从心底里开始慢慢地领悟了公司高层上这套系统的良苦用心。

    预测的方法很多,大体上可以分为定量预测和定性预测两类。如图2所示。这里面涉及数理统计和建模等知识,不是本书的重点。建议大家可以参考理查德?蔡斯的《运营管理》,或ISM出版的CPSM的教材,里面有较为详细的分析。我们在选用预测方法时,可以遵循一个基本的思路,即:能定量分析,则首选定量分析;无法进行定量分析,则采用定性分析;有条件的情况下,定量和定性最好同时做,最后做综合判断。

图2  选择合适的预测方法

举个例子,新产品上市阶段,我们由于缺乏历史销售数据,因此通常只能采用定性分析来进行预测,根据市场调查等方法,预估新产品的销量。对于成熟稳定的产品,由于已经有了历史销售数据,因此可以采用数学建模的方式,可以参考专家的意见自己建立,也可以参考市场上一些成熟的软件产品,主要目的是可以让计划员选择不同的定量方法对历史数据进行清洗和拟合,分析出不同方式下拟合的差异度。例如,我们可以分别选择移动平均法或指数平滑法来对过去一年的销售数据进行拟合,根据拟合的结果,选择差异度最小的定量方法对未来三个月的销量进行预测。在这个过程中,计划员还可以结合产品的季节因子(根据历史数据推算出的销量随季节变化的因素)、客户需求的服务水平、突发事件导致的历史数据奇异点、计划员的个人经验、市场分析报告等,对拟合值和预测值进行人为的调整。最终得出的预测值,是基于定量和定性两种方法的综合考量做出的。

还是那句话,无所谓对错,重要的是在这个过程中不断进行数据的拟合分析和预测经验的累积,这也是计划员这个岗位的价值所在,也是人工之所以无法被机器完全取代的原因。

 

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作者简介:施云,畅销书《供应链架构师——从战略到运营》作者,高级经济师、工程师,厦门大学MBA,CPSM美国供应管理专业人士认证,中国物流与采购联合会—专家委员,厦门大学—中国供应链管理研究中心核心专家,厦门大学管理学院EDP卓越供应链总裁班讲师,厦门大学MBA供应链管理俱乐部会长,上海交通大学“互联网+物流”EMBA总裁班讲师,上海大学需求链研究院资深专家,世界500强亚太区部门负责人、全球流程负责人,是多家供应链相关杂志的特约撰稿人,多个产业研究院的顾问以及企业的内训讲师。

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