怎么让销售预测不再成为组织发展的模糊边界?

世界经理人专栏

吴斌Lorenzo

香港管理专业协会专家成员，上海对外经贸大学工商管理学院特聘讲师。

20年MNC制造业外企营销高管，长期致力于制造业B2B营销实践和理论培训。

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销售 预测是对未来销售情况的预测，销售预测可以直接生成销售计划，而销售计划的中心任务之一就是销售预测，无论企业的规模大小、销售人员的多少，销售预测影响到包括计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作。

那么问题来了，该如何提高预测的准确度呢？有这样二个主要的想法存在于现实中，并一直困扰着我们的工作：

想法一：

销售离需求最近，最了解需求，所以处于最合适的地位做预测，自然也该对预测的准确度负责了。这种认为是相当错误的，销售的绩效主要看销售额，你可以把预测作为一个辅助指标，如果让预测的准确度成为该销售的主要绩效指标，那么一定会很大程度消耗销售人员的时间分配。并且除了汽车行业，其他行业的客户并不愿意分享他们的业务预测（如果大家有兴趣，我们可以另外展开讨论：销售员到底有多少工作要做？）

点评：预测的基本功是数据分析，而目前大多数制造业企业常用的预测方法还是销售人员预测法，它是将销售员上报的阶段预测数据进行简单的算术加法，有些也有添加一些简单的加权计算法后，就作为运营部门的物料准备数据上报，运营部门再按照 ERP 预先设定的算法得出库存或备料计划。

当下对数据处理要求掌握的技能已经不是简单的加减乘除了，数据分析 工具 日新月异，除了我们常用的轻数据处理工具如 Excel, MySQL, PowerBi ，有些业务已经开始使用大数据处理工具如 SPPS, Python 中的 Pandas ，还有 HiveSQL 。显而易见，销售员并不具备这些数据分析能力，哪怕是销售总监。提供好预测的基础数据固然是销售人员的职责，但显然他们的时间不应该大量浪费在这个上面，他们有更需要他们的战场。

想法二：

有人提出好的销售预测是 " 由事实开始，由判断结束 " ，建议预测的责任人应该是计划人员，他具备数据处理技能，应该由他和一线销售员密切接触获取销售数据，然后依靠数据分析工具进行数据判断，从而制定和修改物料计划。

点评：绩效驱动下的销售员往往会隐瞒或弱化销售预期，不在一线的计划人员对市场完全没有感觉，纯数据技术判断会和现实市场偏差很大。也就是说，他无法做到定量和定性的完美结合。

市场情况瞬息万变，既然上述两种方法都有缺点，因此放眼全球，销售预测无论如何也做不到精准，那么我们该有什么办法来应对呢？正确方法有以下几种：

1， 建立 敏捷 小组 CFT 机制

要有好的组织结构和绩效制度保障，才能使 CFT 发挥作用，不然， CFT 就会变成边界垃圾桶。怎么建立敏捷 CFT 小组？有兴趣的我们可以个案讨论。

2， 组建 柔性 采购体系

公司采购考察供应商的关键指标之一就是供应商的柔性程度，从产品研发到随时按需求交货，很大程度上是考验我们的系统协同能力，而不是销售的预测能力。那些死抱着销售预测是销售的事而不警醒的企业，事实会证明大多活不了一个客户生命周期就会被 kick out 。试想，除了垄断，谁会被一个供应商短板限制了自己的木桶容量。

3， 做好 精益 生产工时管理

面对激增的需求，有能力在短时间内组织提升生产力也是一个不错的办法。

4， 打造 应急 物流保障

做好了柔性采购体系，有了精益生产工时管理能力，当然接下来就是要交付，而应急物流能力可以帮助我们比竞争对手赢得宝贵的几天时间。要知道几天时间足以为生产和采购赢得喘息机会，为销售抢到订单。

在物联技术没有完善之前，当前尚没有任何数理模型能把预测的准确度把握在可控范围内，也就是在± 10% 之内。因此，销售预测的正确打开方式只有通过以上 4 种方法搭建起敏捷反应制度，打破各自为政的僵化官僚组织，从而真正对瞬息万变的业务起到真正的支撑作用。

单兵再厉害，终究抵挡不了海陆空导的系统部队协同进攻。只有打破组织的模糊边界，让系统作用发挥极致，才是真正的营销核武器。