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2022-07-13
预测管理B2B和B2C有什么不同?
发布时间:2022-09-29 11:17:04 来源:乐米体育app 作者:m6官网 返回列表

  刚开始学习供应链的时候,在乔普拉《供应链管理》(当当的购买链接如下)里面看到时间序列等一系列预测模型。我当时就觉得很诧异,我感觉我所在的公司完全不能用。这是什么老古董方法?

  后来在edx上学习MITx供应链课程的时候,又认真学习了一遍预测模型。仍然没有明白这个模型到底有什么用。

  近期看了公众号“收音机小姐”关于B2C企业的需求计划工作内容的一系列文章之后,终于明白了。这些预测模型是给B2C企业用的,而我现在的企业是B2B,真心用不上。不要笑话,真的才反应过来。

  在阅读完“收音机小姐”的文章后,我对二者的差异做了一些比较和思考,也分享下B2B预测管理中的问题。

  B2C基本都是自己靠统计模型+市场计划自己生成一份需求预测,而B2B则属于“拿来主义”,由下游客户给到我们预测+按照个人理解填写。以我所在的公司(手机零件厂商)为例,手机品牌商(客户)一般会给到我们2~3个月的预测,而公司运营需要12个月的预测,那么就有9~10个月的预测需要销售自己做。怎么做呢?

  一般是客户会给一个整年的手机销量预测,比如2亿只手机销量,但是通常都有20%的吹牛水分,这个不是吐槽或贬义。而是各个公司一般都会给自己定一个较高的目标,其实主要是为了激励自己,而不是忽悠供应商。当然,有一些企业也存在夸大自己忽悠供应商获取利益的。所以,一句话,不能完全相信。

  然后第三方市场咨询机构,比如SA,Gartner也会给出一些预测。我和销售都会拿过来参考。但是值得吐槽的是,第三方市场咨询机构其实预测的也不准,经常看走眼,很多时候还不如我们自己估得准。所以,无论是B2C和B2B,Demand Planner这个角色都极具行业经验性。

  有了客户的整机量,公司会给一个市场份额目标,然后销售根据这份目标以及市场部门提供的产品roadmap,制定销售方案,预估一个价格走势,最后便可以算出SKU级别的目标销售额和销售量了。这个过程在现实执行过程中存在一个问题,即公司目标的合理性。由于公司的目标往往较为激进,这就导致很多销售人为虚拟需求或份额,以凑到一般销售额目标拆解。但是客户的需求是现实,目标是目标,企业经常不愿意面对现实导致销售硬把目标当需求。

  B2C夸大预测或做小预测的动机应该是没有的,或者是较小的。这点我不太了解,未在“收音机小姐”的公众号中看到。但是B2B则是家常便饭,夸大为了给运营和研发压力,争取资源,早做准备,吸引关注。因此,越是有供应风险的产品,预测做得越是水分十足。

  另一方面,预测做高,意味着你比公司的目标做的好高,管理层看到后就会觉得,不错啊,那么给你目标加1个亿吧。资深的销售早已了然于心,他们把无交付风险的产品的需求预测调低。这样综合一看,还在原始目标附近。所以,往往缺货时,发现需求暴涨,未来几个月都缺。但是往往这个月大家万众齐心,各种增加产能,终于赶上需求之后,下个月需求就暴跌。牛鞭效应尚且存在于自己企业里,就不要谈这对我们供应商的影响了,更不敢去看整个供应链了。

  怎么解决?你说那就考核销售的预测准确率。那么问题来了,10个人中,另外9个人预测做高,你老老实实做,资源你抢不到,你连货都拿不到,销售额都没有,预测准确率第一有什么用?公司考核销售的指标的权重中,销售额目标达成率会没有预测准确率重要?

  现实中,我们每次收集销售的预测都非常困难,各种拖延。为什么?一个优秀的销售应当是在客户端,而不是在办公室里做excel。你要一个销售能文能武,真的是有点苛求。另一方面,他们天天伺候客户,客户说多少就是多少,这个很容易受客户的影响,而失去自己的判断。这就是为什么刘宝红老师单独写了篇文章解释需求预测准确率是否应该考核销售。

  让销售做预测,还有个问题就是,如果销售稳定性高,还好,稳定性差的话,每个人对这个客户的理解,对公司产品竞争力的理解,以及对行业的理解的差异很大,就会造成需求预测的质量差异很大。

  基于以上原因,我们的生产部门已经彻底失去了对销售预测的信任,甚至出现了生产决定自己和客户沟通预测数据的局面。

  解决方案也是有的,一定要设立专门的需求计划岗,能够直接拿到客户发过来的预测数据,这既解脱了销售做数据的痛苦,也能彻底撇去预测中的人为水分。

  DP拿到客户的一手数据之后,就结束了吗?没有。在“收音机小姐”的文章里,我似乎没有看到B2C统计“偏差(bias)”这个指标。误差是要统计和管理的,偏差是要消除的,不应该存在的。

  B2B企业内部设立DP只是完成了内部偏差的校正。但是客户的采购也会留有buffer,我们需要统计偏差。但是这个偏差是否具有历史参考性呢?

  答案是要详细了解。同一个客户不同的采购员留的buffer也可能不一样,这就造成的偏差也可能不一样。当然,这里说的偏差往往是虚高。理论中的完美解决方案是与客户合作,要求其分享第一手需求数据。而现实中,系统对接是一个难题,而信任度又是另一个难题。

  在实际工作中,DP不仅需要理解客户,还需要理解竞争对手和我司产品的研发进度。才能十分清楚这一版版预测中目标份额实现的可能性有多大。因为真正要安排资源的时候,往往还是需要面对现实的,尽管目标定了10亿,但是如果DP评估只能完成6亿,那也只能将6亿版本的数据给到运营端去采购长期设备(Lead Time往往在3~6个月)。

  所以,只有深入到研发产品的项目细节中以及时刻关注竞争对手,并且对全局有深刻理解的能力前提下,才能做出一版真正的能够指导各个部门的B2B需求预测。

  我没有做过B2C的需求计划,但是B2B企业没有做到Sr Mgr或Director,基本没有办法胜任需求计划的职能。

  最后,B2C和B2B在DP这部分我认为最大的相同点在于,都要有自己独立的判断。

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