供应链预测管理：促成用户交易，减少企业风险
这两天突然想到个有意思的点，供应链的目标和我们追求爱情的目标似乎有些相似，在用户需要的时间和地点为用户提供他所需要的货品。
不早不晚，不多不少，就像爱情一样，需要在对的时间和场景下，用对的方式遇到那个对的人；一旦有一项不对，可能就是毕生遗憾。爱情往往是错过了就没有了。我们应该庆幸，在供应链管理中，我们可以做“预测”，通过预测去减少这种“遗憾”。
所以，今天我们就来聊聊预测吧。
一、什么是预测（WHAT）
预测是指对目标值未来进行预计，在供应链这个场景下，比较核心的目标值是销售量（或者是用户需求）。有了销量预测后才可以对采购、仓间调拨、仓库人员配置、安全库存等进行决策，以达成企业降低运营成本的同时提高交付率目标。
对于预测，有三个很经典的定律：
- 预测往往都是不准的；
- 越远的预测越不准；
- 越细分的预测越不准。
基于预测的数据进行后续的运营或分析行为时，都需要对以上的定律有所认知；否则可能由于过于乐观的期望，而另自己大失所望，并在后续对预测抱有怀疑的态度。
二、为什么需要预测（WHY）
这个问题可以从预测的重要性和价值来看，只有有价值的事才有投入的意义。也就是说预测可以帮企业解决什么问题？
1. 满足用户需求
企业可以持续生存并发展的基础在于可以完成和用户之间的交易，即满足用户需求。
因此需要对用户需求有最基础的了解，用户喜欢什么类型的商品，什么类型的商品无法满足市场期望，都需要有一定的认知；否则将可能落入生产了没有销路，热销的商品没有生产的尴尬境地。
那么我们一味的只生产用户喜欢的商品不就可以了吗，对于热销的商品还有预测的必要吗？
当然，市场是瞬息万变的，今天的热销在下个月的时候是否还会是热销呢？
只考虑当前的销量很可能在企业投入大量生产资源后，产品生产完成的时候市场已经冷静了。
那么企业付出的成本由谁来买单呢？
2. 降低企业运营成本
企业运营成本中，有很大一部分都是属于看不见的成本：库存占用的资金导致的机会成本损失、库存占用的存储成本、管理成本、过期损失成本等。而这些都是因为企业为了能够随时满足用户而不得已多采购、多生产导致的。
只有通过销量预测，提高预测准确度，建立拉动生产才是库存降低的同时不造成缺货成为可能（这个过程中会涉及到企业安全库存水位的降低，关于安全库存的设立下次我们也会单独进行展开）。与此同时也可以加快企业的资金周转。
此外，企业中（生产/人工）资源对于企业本身来说也是非常宝贵的资产。通过预测，在合理的时间安排合理的生产以达成更高的销量也是预测的达成目标之一。
总结以上就是说预测的价值是通过科学的方法在促成用户交易（获取利润）和减少企业风险（降低损失）之间获取平衡点。
三、谁负责预测（WHO）
在传统的观念中，预测的行为是由计划部分来全权负责，是属于计划的一部分。
因此计划部门通常很容易成为滞销或者缺货时第一个被职责的部门，最常听到的就是“都怪他们，计划做的这么不准”。但是仔细想来，计划真的是由计划部门可以独立决定的吗？
我们来看看预测过程中主要涉及到什么要素再来回答这个问题。
1. 竞争对手的动向
这点比较好理解，从短期看市场的整体规模是固定的，因此市场上同类竞争对手近期的动向：他们的新品、营销等均会对己方的需求造成很大的影响。
2. 历史销量
历史销量是预测中最基础的因子，许多常态的商品都会通过销量的加权平均或者正态分布预测近期的销量。
也是因为这个原因，很多公司最初的预测都是由销售部门提供的，因为他们拥有“第一手数据”（而不是单独设立计划部门）。
但是随着互联网中各类大促的活跃，许多商品的常规销量也是会受到波动。
3. 营销策略
营销策略中主要包含大促活动、新品、新组合销售、近期的广告投放等促销方式。而这些均会对销售量产生影响。
比如用户在知道马上要618之后会尽量减少不急需的购物，而将需求统一累计到大促时进行爆发。实际上，这种超级大促对商家预测造成的难度还是非常大的。所以近两年很多商家也开始引入了预售的模式以减少这种模式带给销售的直接冲击。
而日常销量相近的两款商品，极有可能由于活动时的促销方式不同而导致呈现出完全不同的销量。
此外，新品的发售对于相近定位老品的销量会造成一定的冲击。其他的就不在此处展开赘述了。
以上也都是销售预测中需要考虑的，而营销策略往往是由运营部门来确认的。
4. 生产力（产能）
在考虑到销量的同时，还需要结合企业实际的生产能力（对于销售平台来说，则是供应商在指定期间内的供货能力）。
笔者印象比较深的是每次大促前，采购部门都需要去找很多经销商抢货，主要是针对爆款的，这类商品往往是供大于求的，最终的销量取决于采购可采的商品量。
而对于制造型企业来说，很多关键部件的采购或核心工序的生产也是制约销量的瓶颈之一。
除了以上列举的因素，还有季节、政策等影响因素。因此，销量的预测实际上并不是哪一个单独的部门可以独立完成的，而是一个协同的过程。
四、如何预测（HOW)
上文中，我们已经对预测的因子进行了简单的介绍，也了解到这其实是一个协同的工作，所以对预测来说各部门的共同参与、数据获取、以及达成对预测的共识是提高预测准确性十分重要的手段。
在接下来的这部分内容中，我分享一个流程工具CFP:共识预测与计划。
这是一套系统化的流程（同时也是SO&P中的重要工具），此部分内容中主要侧重于预测和计划的流程而非数据层面的分析预测。
从流程图上可以看出，整个预测的流程是针对约束条件的拆解，在各步骤中实现对约束的确认和管理。主要可以拆解为以下五步：
1. 商业运营假设
这个环节主要是通过收集市场、产品情报和分析，制定商业运营假设。此结果需要同步给销售、运营等部门以进行辅助决策。
主要的内容包含：价格走势、竞争态势、促销和广告、新旧品汰换等。
2. 多重预测
这个过程中各部门根据实际可以获取的关键信息进行分别的预测，主要的核心部门为计划、销售、营销：
1）计划/销售部门：根据日常销量进行常态的分析预测，
2）销售部门：根据销售人员实际的分布及当前的潜在客户数量进行预测（此项主要是针对线下销售的类型）；
3）营销部门：根据营销策略进行预测；
3. 预测共识
核心部门之间共享各自的预测结果，针对预测结果进行讨论和确认，最终对预测结果达成一致。为什么不在最初直接共同预测呢？
先单独预测再达成共识的方式可以确保预测过程中独立部门的信息是经过充分分析（避免部分部门考虑到已经有其他部门在预测了就开始划水），同时也可以保证最终的结果是经过充分讨论的。
4. 可行性分析
可行性分析中主要需要确认采购或生产是否会成为。一旦发现预测销量超过产能/供应，则需要判断以下内容看是否需要加大产量或对预测进行调整：
- 充分的市场调查；
- 增加产能/采购的成本预估；
- 增加产能/采购的可行性。
核心的点在于机会成本和风险之间的权衡，此类问题有时甚至需要升级处理。
5. 最终确认（财务）
经过以上四个步骤，我们的预测结果基本就已经确定，最终由于采购、生产、营销等所有的费用均需由财务部门进行统一统筹。
因此最后的结果也需要经过财务的确认。以确保预测结果在后续支持计划的过程中可以进行落地。
五、总结
以上就是今天想要分享的内容了。
主要介绍了预测对供应链的重要性以及介绍了企业内部协同预测的工具CFP，通过协同的方式达到更准确的预测。
最后我想强调的是，在文章的最初我们就提到了“预测往往都是不准的”，因此为了提升预测的准确率，我们需要针对每次的预测进行预测结果的差异分析。这才是完整的预测闭环。
希望今天的分享可以给你带来帮助。
作者：麋鹿产品，公众号：麋鹿产品手册
本文作者 @麋鹿产品手册 。
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