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      案例谁的预测更准销售还是计划

      企业常见的挑战是胡子眉毛一把抓管理方法上缺乏差异化
      世界经理人专栏

      刘宝红 西斯国?#25163;?#34892;总监

      在采购和供应链管理领域有十几年的丰富经历主要集中在高科技和小批量行业 畅销书采购与供应链管理一个?#23548;?#32773;的角度和供应链管理高成本高库存重资产的解决方案作者

      西斯国际CSCS International总部美国硅谷专注供应链运营采购和计 划领域的培训与咨询帮助本土企业提高国际竞争水平

      http://www.scm-blog.com

      在需求计划的发展历?#35752;У?#38144;售兼职计划即一线销售提需求是常见的一个阶段

      要求一线销售提需求的逻辑呢一方面是业务缺少重复性比如项目驱动另一方面是销售更加接近客户因而处于更好的位置做预测其实这都是误区企业习惯性地低估业务的重复性即使是项目驱动的业务虽然项目本身的可重复性?#31995;停?#20294;不同客户不同项目需要同类产品的重复性还是相当高销售离客户更近只是说他们有更好的判断并不意味着他们有更好的数据没有人知道得比数据更多即使简单的数据分析也可以给我们很多信息那些销售没有能力提供的信息

      在下面案例里我们来对比两种需求预测的方法一种是一线销售提需求案例公司在用的方法另一种是计划单纯依赖需求历史?#30473;?#21333;的指数平滑法做预测通过对比6个月的累计预测误差我们发现对于需求频繁的产品计划?#30473;?#21333;的指数平滑法就能打败销售提需求?#27426;?#20110;需求不频繁客户集中度高的产品销售的需求预测准确度更高我们的建议是按照需求的特点对产?#20961;?#21697;分类区别?#28304;?#20998;别由?#40092;?#30340;职能计划或销售来主导需求预测

      案例背景

      案例公司的客户虽然遍?#32423;?#20010;行业但有个共性就是脉动很快产品生命周期越来越短需求变化也很频繁导致需求预测准确度低紧急需求频发

      更为挑战的是客户的定制化需求多有三分之一的产品是独家客户独特需求多需求变化快系统地增加了该企业的管理?#35759;取?#20316;为应对该企业就采取一线销售提需求的做法让每个销售每月预测未来三个月的需求通过信息系统提交驱动供应链采购补货其初?#38405;أ?#26159;把决策权下放给一线最熟悉的情况的人就像让一线呼唤炮火让听得见炮声的人决策一样

      但是一线销售提需求自然有一线销售提需求的问题那就是预测准确度低特别是那些需求频繁且相对稳定的产品对该企业?#27492;?#27492;类产品大致占料号总数的10%左右却占公司40%的风险库存[1]根本原因呢就是一线销售的需求预测质量差按理说这些料号的需求相对稳定可预测性好不应该造?#21830;?#22810;的风险库存

      为了进一步分析我们导入13周频率的概念来量化每个产品的需求频繁度按照需求频繁度来把产品分成几大类13周频?#25163;?#22312;过去的13周里1个季度有多少周?#34892;?#27714;比如13周频率为5表明在过去13周里有5个星期?#34892;?#27714;这里的判断标准很简单在特定的一周如果?#34892;?#27714;那就是1如果没有那就是0把13周的?#36947;?#35745;起来就得到该产品的13周频率13周频?#35797;?#39640;表明需求越频繁需求越频繁需求的稳定性也越好26周频率12月频率的概念类似为我们分析产品的需求特性提供了一个独特的视角

      根据需求的频繁度我们把该企业的产品分为三类

                  第一类是可以预测的短尾在这里定义为13周频?#35797;?或以上短尾?#20960;?#20844;司总产品的10%左右需求频繁而且稳定

                  第二类是难以预测的中尾在这里定义为13周频?#24335;?#20110;3和8之间中尾?#20960;?#20844;司总产品的40%左右需求相对频繁但不稳定

                  第三类是不可预测的长尾在这里定义为13周频?#35797;?或以下长尾?#20960;?#20844;司总产品的50%左右需求非常不频繁而且很不稳定

      长尾难预测为什么短尾也计划不好

      图1长尾难预测为什么短尾也计划不好

      在很多人眼里我们的最大挑战是不可预测的长尾产品因为需求不频繁而且很不稳定很难?#19994;z鲜?#30340;需求预测与库存计划方法可以预测的短尾应该好对付造成的库存问题应该最少就案例公司?#27492;?#24773;况不是这样就如图1中所示短尾需求占总料号的10%却造成40%的风险库存意味着销售提需求的需求预测方法可能有根本缺陷

      预测准确度对比

      我们拿该公司的一个客户为例来评估销售提需求的预测准确度这个客户有多个分公司共向案例公司采购几百个产品另有几十个产品因为数据不全而排除在这个案例分析之外针对该客户案例公司有几个一线销售由一个大户经理领导每个一线销售每个月提一次需求结合客户提供的预测和自己的计算判断确定未来三个月的预测?#30475;?#30001;几个销售预测各自分公司的需求轮流由其中一个整合起来形成该客户的总预测录入信息系?#24120;?#39537;动供应链来采购和补货

      对于该客户我们提取半年的销售预测2016年11月到2017年4月计算6个月来的累计误差下称销售的预测同时我们用指数平滑法[2]完全基于需求历史做预测计算6个月的累计误差下称计划的预测两者的决策都不可逆意味着做过的预测不能调整下过的订单不能取消但可调整新增月份的预测需求预测的准确度用绝对值用6个月的累计误差的绝对值除以6个月的?#23548;?#38656;求这里比较的是?#26696;?#20934;还是?#26696;?#19981;准比如某个产品的?#23548;?#38656;求是100销售的预测是140计划的预测是150销售与计划的预测都不准但销售?#26696;?#20934;

      我们根据13周频率把这个客户采购的几百个产品分类13周频率为0表明过去一个季度13周没有?#23548;?#38656;求这类产品的需求频率最低13周频率为13表明过去一个季度每周?#21152;行?#27714;这类产品的需求频率最高针对每个需求类别我们对比两个预测的准确度发现需求频?#35797;?#20302;销售的预测准确度相对越高需求频?#35797;?#39640;计划的预测指数平滑法更准确

      具体而言对于慢动产品13周频率

      谁的预测更准销售还是计划

      图2需求越频繁计划的预测越准需求越不频繁销售预测越有优势

      我们进一步从销货成本的角度来分析这里的逻辑是你可以把一个产品预测得很准但如果这个产品没什么销售额那么对企业的影响也没什么在这里我们按照需求13周频率计算每一个门类在统计期间半年的销货成本即产品的单位成本乘以销量转化成金额发现计划的预测准确度优势更?#29992;?#26174;比如?#22303;?#21495;数而言销售在55%的料号上不比计划的预测准确度低但就销货成本而言计划在70%的金额上比销售的预测准确度更高

      这有点拗口用直白的语言讲就是销售虽然在更多的料号上预测更准但从营业额销货成本的角度看那些料号的业务量并不大我们的猜想是那些产品是处于某种过渡阶段比如导入或者导出引起销售的重视因而销售的预测准确度较高此类产品的需求历史可重复性低基于需求历史的指数平滑法计划的预测就不甚理想但是正是因为此类产品处于过渡阶段?#27426;?#23569;业务所以在金额上?#27426;?#22823;影响

      ?#36865;?#38144;售更在意的是增量而非存量或许也是部分原因一般情况下需求频?#35797;?#39640;业务也是越稳定也越是存量而非增量销售就越是不在意这或许从另一个角度解释了?#38405;?#20123;需求频繁稳定的产品为什么销售的预测质量不如计划人员的

      谁的预测更准销售还是计划

      图3转化成销货成本计划的预测优势就更?#29992;?#26174;

      但?#36824;?#26159;基于料号数还是销货成本有一点是清楚的那就是对于需求频繁的产品这里定义为13周频率>=9销售的预测准确度明显不如一个简单的指数平滑法也就是说在那些预测性最高的短尾需求上销售做的需求预测反倒没有优势一般情况下销售提需求数据分析?#36824;?#20174;判断开始由判断结束对于这些需求相对稳定的料号没有人知道得比需求历史更多这就是为什么一个简单的指数平滑法就能轻而易举地打败了一线销售

      这就是说需求越不频繁判断的成分越多越得依赖销售市场产品管理等接近客户的职能需求越频繁需求历史数据的作用越大越可以依赖计划职能基于数据来预测对于需求频?#23454;?#30340;产品也就是那些长尾中尾产品企业的自然反应是依赖销售以销售为主设计了需求预测机制那就是销售提需求但是企业把那些短尾产品也不加区别地给销售造成短尾产品的诸多问题

      所以对于企业?#27492;?#25105;们不能被那些不可预测的长尾所蒙蔽而忽视了短尾问题我们不能光围绕长尾问题设计解决方案而导?#30053;ڡ?#30701;尾上制造更多的问题放在这个案例中就是为应?#38405;?#20123;客户集中度高需求不频繁的产品就让一线销售提需求做预测但不加区分地让一线销售负责所有的产品却造成对需求频繁稳定的产品预测准确度低导致更多的短缺和库存问题

      销售是怎么做需求预测的

      跟负责这个客户的大户经理谈他说这个大客户有?#30473;?#20010;分公司每个分公司有专门的销售负责对接每个销售负责自己的需求预测要么是客户提供要么是自己算最后汇总到一起成为这个大客户的需求预测问谁在负责汇总?#30475;w?#20960;个销售人员轮流这是典型的兼职行为?#22909;?#20010;月都是不同的销售来整合增加了历史经验传承的?#35759;x?#22240;为自下而上地汇总预测并不是简单地加起来而是有一定的调整但轮流坐庄时这次汇总预测的销售并不能从上次上上次的调整经验中学到多少东西因为上次上上次是别人做的至于别人如何调整不知道再看看每个销售是怎么做自己的预测的他们主要是依赖客户的各分公司提需求一般一个月一次由销售人员每个月两次修正客户提的是3个月需求他们根据生产计划乘以单机用量加上安全库存扣掉手头的数量乘以份额就是给销售的预测问客户的什么人做预测?#30475;w?#23458;户的采购自己做又是兼职做计划销售也会按照客户的方法来验算?#36824;?#38144;售更加远离客户需求自己算的准确度有多高值得怀疑客户的采购加上该公司的销售都是兼职做计划数据分析不足职业判断有余或许部分解释了为什么需求预测不理想

      无巧不成书案例公司的这个客户也来参加我们的公开课培训其中有一位学?#26412;?#26159;负责流程优化他的老大难就是需求预测听他讲起种种挑战让人联想到的第一个词就是一地鸡毛整体绩效也是让人一声叹息营收达?#30473;?#30334;亿净资产收益?#25163;?#26377;2%多一点不如把门关了把钱存银行这并不是偶然过去10年间该客户只有3年的净资产收益率超过3%印象中银行的定期存款利息都在3个点以上盈利这么低根本原因是管理水平低?#36824;?#29702;水平低需求预测库存计划等自然做不好直接影响到供应商

      在这个案例中案例公司和客户?#21363;?#20110;需求预测的第二个发展阶段兼职做预测客户的是采购案例公司的是销售兼职兼职做预测根本问题除了资源投入不足就是数据分析?#36824;?#34920;现在业务?#30475;?#30340;产品上兼职预测的质量远不如简单的预测模型比如指数平滑法

      那解决方案就可以考虑区别?#28304;?#38024;对产品的特性需求不稳定客户集中度高的由销售主导需求预测需求频繁稳定客户较分散的由计划人员来主导企业常见的挑战是胡子眉毛一把抓管理方法上缺乏差异化围绕长尾需求设计了销售提需求的解决方案不加区分地用在所有的产品上结果造成短尾需求上更多的问题那些本来可以避免的问题

      本文系刘宝红授权世界经理人发布并经世界经理人编辑文章内容仅代表作者独立观点不代表世界经理人立场如需转载请联系原作者获取授权并请附上出处(世界经理人)及本页链接http://www.95059711.com/manufacturing/ma/8800098813/01/推荐关注微信公众号IDCEC_GLOBALSOURCES

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