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  劉寶紅

以前大家談到，一線銷售做預測，顆粒度太小，準確度不高；責任考核機制缺失（沒見過哪個銷售丟了工作，是因為預測準 確度低的原因），而沒有考核機制的事情是做不好的。既然如此，為什么那么多的企業都還是由一線銷售在做預測呢？本文節選 自《供應鏈的三道防線：需求預測、庫存計劃、供應鏈執行》一書，劉寶紅著。

上面這個問題的簡單答案是，存在的就有其合理性——企業 的行為是理性的，它做什么、不做什么、怎么做、由誰做 …… 都是基于現有能力的理性選擇。一線銷售提需求（做預測）也 是一樣，是企業在組織、流程和系統能力不足的情況下的一種 理性選擇。要改變這種現狀，得通過提高系統、流程的能力， 而不是簡單地采取組織措施。

銷售端

我們先看銷售端的問題。

企業從本能地知道，在公司層面做預測，顆粒度更大， 要比每個銷售兼職預測的準確度更高。一些企業也往往這么做 了。總部做計劃的知道，光從數據開始是不夠的，必須還得由 判斷結束。他們做好了基準預測，就發給銷售，但一幫銷售并不提供什么反饋意見。于是總部就只能完全按照需求歷史做了 預測，結果當然是“死得”很慘。被坑過幾次后，總部做計劃 的就告到老總那里，老總的解決方案一般很簡單：既然銷售不 愿幫助做預測，那就讓他們自己提需求好了，畢竟他們離需求 更近嘛，最有可能知道客戶要什么。

就這樣，需求預測就從一個極端的單一職能行為，變成 了另一個極端的單一職能行為，也從一個悲劇轉向另一個悲 劇。這背后的根本問題是，銷售與運營沒法有效對接，完成需 求預測的“從數據開始，由判斷結束”流程，最后就陷入單一 職能做預測的境地。客觀上講，由一線銷售、內部用戶分散做 預測，因為顆粒度小，對跨職能協作的要求也最低，因而操作 起來最簡單，其實也是粗放管理下，跨職能協作不足，業務端 和供應鏈各行其是的理性應對。

還有就是預測風險問題。怎么做的問題沒解決，需求預 測的風險太高，公司里誰都承擔不起，最后只能由最能承擔風 險者來做預測。大公司里銷售提需求，小公司里老總做計劃， 就成了一種普遍現象。
對總部和供應鏈運營來說，一線銷售提需求是個“很好” 的免責機制。就如以前我們講過，一線銷售做預測，預測準確   度注定不高，從一開始就處于“輸了”的地位：自己做飯自己   吃，錯了也只能怪自己；他們再也不能拿預測不準為借口，來   抱怨拿不到貨、完不成銷售目標了。老總的耳根清凈了很多，  供應鏈運營也“安全”多了，但預測的風險完全轉移給一線銷   售，根本問題還是沒解決，最后還是人人有份：預測準確度   低，還得供應鏈來加急趕工；呆滯庫存多，還得由公司來買   單；該做到的生意沒做到，企業盈利降低，誰都沒有好結果。
當然，一線銷售提需求，對約束銷售行為的隨意性，還 是有一定的效果。在有些管理粗放的企業里，銷售端在促銷、 活動、壓貨等顯著改變需求的行為上沒條理、沒計劃，想到就 做，給供應鏈沒有足夠的響應周期，制造了太多的問題，那就 讓他們做預測，自己做飯、自己吃。至于說在銷售指標當預測 的企業里，一線銷售提需求有其原因： 自上而下的銷售目標分 解，自下而上的層層承諾，都決定了由銷售端資源投入的力度 來影響需求，但這樣做的結果是，渠道商就成了重災區，又造 成諸多別的問題。
還有，行業在快速發展、企業在快速擴張的過程中，速度 要求更快，信息更難以對稱，一線做決策，比如銷售提需求， 有其客觀意義，畢竟更可能避免大錯特錯（同理，對于業務 端不斷導入需求變動的產品，如果銷售與運營沒法有效對接的 話，我會更加傾向于一線銷售提需求，因為兩害相權取其輕， 那比計劃人員閉門造車更可能避免大錯、特錯）。但是，行業 一旦轉為存量市場，效率至上的時候，客觀上就要求集中，它 的一大表現就是集中做計劃、數據驅動、追求精益求精。

供應鏈端

講完了銷售端的原因，我們再看一下供應鏈端的問題。
一提到銷售與運營沒法有效對接，供應鏈想到的就是銷 售不幫計劃做預測。讓我們再想想，銷售不幫忙，做不好需 求預測，把計劃和供應鏈“坑死”，順便也把銷售自己“害 死”，符合銷售的利益嗎？答案當然是否定的。也就是說， 銷售“不愿意”支持需求預測是說不通的。既然不是“不愿
意”，那問題就在能力上——事情做不好，只有兩個原因，要 么是不愿意，要么是沒能力。而這里的能力問題，相當一部分 是計劃的數據分析能力不足，數據分析不到位，不能提煉出真 正需要判斷的，導致銷售在“由判斷結束”上沒法有的放矢。

讓我們舉例來說明。
有一次，我為一家跨國企業的銷售和供應鏈團隊做培 訓，在當談到銷售不支持需求預測時，我就問他們的計劃經 理，你們每月給銷售的基準預測，就是通過email給他們的 Excel表格中總共有多少行？答曰：幾十上百行。然后問他們 一幫銷售經理：你們看到這么長的一個清單，能做什么判斷？ 答曰：做不了什么判斷——人的判斷能力有限，幾十上百條的 清單，根本不知道從哪里下手，“賬多不愁”，如果你是一個 好銷售的話，會回復一句：沒什么調整；如果你是一個不合 格的銷售人員的話，可能不但不予理睬，而且順手就把那封 email給刪了。
看看這個企業的產品，大部分產品的需求分散到多個客 戶，每個客戶只占總需求的三幾個百分點，東邊不亮西邊亮， 需求變動往往會互相抵消，其實是不用任何一個客戶對應的銷 售幫忙判斷的（當然，如果是大范圍的促銷活動，渠道政策的 改變等，需要對接這些變動的驅動者，往往是有限的幾個渠道 經理、銷售經理或產品經理來做整體的判斷）。真正需要判斷 的，是那些客戶集中度高的產品，特別是歷史上需求變動比較 大的，這些產品的數量一般很少。
計劃團隊“胡子眉毛一把抓”，給銷售人員一大堆數據； 信息量太大，銷售人員無從下手，就草草了事。計劃人員制定 產品層面的預測，而沒有分解到客戶、渠道、地域層面；銷售 人員是以客戶、渠道、地域等來劃分，沒法有效地判斷產品的 整體需求：缺乏共同語言，銷售與運營就沒法有效對接。而問 題的關鍵，是總部的計劃沒有做到位，包括：把數據分析做到 客戶、渠道、地域層面，找到真正需要判斷的產品，以及適合 判斷的人。這需要計劃人員更具體、深入、有針對性地管理需 求，對接需求端。
很多企業都有類似的問題。比如有個百億級的制造商， 原來是供不應求，所以就沒有需求預測可言——可著勁兒生 產，有多少賣多少。你知道，所有的短缺都是以過剩結束：后 來，行業產能過剩，盲目生產造成的庫存問題開始凸顯，這個 企業就不得不開始推行需求預測。他們的計劃總監認識到“從 數據開始，由判斷結束”的重要性，就做好產品層面的預測，

分解到二十幾個大區，近百個產品型號，總共1000到2000行 數據，通過一個簡單的信息系統，發送給各大區的銷售經理。 對于這么多數據，大區銷售經理當然無從下手，就交給手下的 銷售助理來對付。銷售助理能有什么更好的辦法呢？就只能不 作為，調整很少，回復給計劃了事。
銷售與運營沒法有效對接，即便在績效考核下，銷售也 是出工不出力。讓我們再看個例子。
一次，我在對一個本土企業做培訓，有好幾十個銷售大 區的總監參加。他們也是計劃發數據給銷售，問他們的銷售人 員，你們接到的單子有多長？答曰：30到70行不等（每行對 應一個產品）。再問其中的一個銷售總監：你的那些一線銷 售每月接到這個單子，花多長時間來“判斷”，或是給計劃反 饋？他遲疑良久，說：每個人總得花十幾二十幾分鐘吧；幾十 個產品，分攤到一個產品上的時間平均就幾十秒，銷售人員能 做什么判斷呢？這又跟上面的“帳多不愁”一樣，只是隨便敷 衍了事而已——你不就是要個數字嘛，那就給你個數字。
由于該公司在考核銷售大區的預測準確度，所以得到了 大區銷售經理的重視；到了銷售主管層面，對預測的重視度就 明顯不夠；一到那幾百上千個具體的銷售人員，就根本沒人理睬了。

順便提及，我問這個企業的計劃經理：拿到幾百上千個 銷售的預測后，你該怎么辦？他說先把預測匯總起來，然后再 分兩種情況來處理：
1. 如果產品的歷史需求比較穩定，他就“參考”銷售提的 需求，根據需求歷史來調整預測。你知道，顆粒度那么小，一線 銷售做的預測注定準確度不高；一堆很爛的數字，加到一起，整 體的準確度當然不會高到哪里去，其實是沒有什么“參考”價值 的，這也意味著計劃經理是完全基于需求歷史來做預測。
2. 如果產品的歷史需求不夠穩定，他就完全依據銷售的 數據，把各個銷售的預測匯總起來，作為最后的預測。基于同 樣的原因，這預測的準確度也高不到哪里去。與第一種情況類 似，需求不穩定的情況下，最后也是單一職能做預測，只不過 是由計劃變為銷售了。
這也是很多一線銷售做預測的現狀：對那些需求集中度 低、需求相對穩定或可預見的產品（比如趨勢、季節性），一 線銷售花了時間，卻不增加多少價值；大部分的時間浪費在不 增加價值的產品上，反倒沒有時間來投入到那些真正需要判斷 的產品上。