需求计划 | 4 - Sell-in预测

文摘   职场   2024-06-10 23:50   上海  
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整理书稿第二版的时候,我对内容都做了梳理和更新,接下来会在这里持续登载。如果发现是你熟悉的内容,也可以在评论里补充一句你掌握之后发挥的新实践,互相激发思考。

前三篇都在讲Sell-out预测,现在我们来说最重要的也是不可少的Sell-in预测。

Sell-out预测是Sell-in预测的输入,有Sell-out和渠道库存数据的公司才能做Sell-out预测,但即使是不做Sell-out预测的公司,也得做Sell-in预测,因为它才是公司的直接销量,会直接影响补货计划和财务计划。
1.怎么做Sell-in预测
(1) 做SKU维度的Sell-in预测:        

最理想的方式是根据SKU维度的Sell-out预测和该SKU的经销商目标库存天数,推导出经销商补货计划,也就是Sell-in预测。

继续之前的实例,如图1-7所示,假设现在是1月。我们将做好的Sell-out预测放进去,12月底经销商库存(Dis. stock)更新好,就可以根据目标经销商库存35天,推导出Sell-in预测。
自己研究一下下图中的公式,此处的经销商库存天数(Dis. stock days)是按历史三个月(含当月)平均出货量来算的。

图1-7

事实上,这个最理想化的推演方法并不一定适合你的公司,因为它需要一系列的前提。

从经销商实际订货行为上想一想:

  • 经销商怎么订货,你们公司会做SKU维度的建议和管控吗?

  • 经销商订货,会看SKU维度库存天数吗,还是只根据经验看支数?他的天数是用历史销量还是将来的预测计算的,跟你的设定一致吗?

  • 经销商的单品库存水平,遵循你们公司的产品分类吗?


这三条有一条做不到,就很难用Sell-out向Sell-in的推演法。容易理解,我们预测的逻辑要跟实际补货行为的逻辑一致,才可解释,可追踪,可推导。
想往这个状态去靠近,也不是没办法。建立经销商库存管理职能和团队,设专人去管理经销商的库存,通过对客户订单的建议和管控,来将经销商库存控制到一个合理的范围。
通过“系统建议+苦口婆心”,逐渐教会经销商下单员根据天数和ABC分类备安全库存,还是可以慢慢往这个方向走的。

不过不得不说,现实中困难还挺大,光是给所有经销商上系统,就是个重投入,不适合所有公司的事儿。经销商小而多的,就没法做这么精细的管理了。


不能理想化推导,就单独做一版Sell-in预测,同时用Sell-out预测和经销商库存推导未来的经销商库存,来对Sell-in预测做异常校对。
这个单独做的思路,也有两种流派:
1) 用Sell-in数据跑统计模型。注意前提条件也要做Sell-in的历史数据清洗。

2) 用Sell-in=Sell-out的“平进平出”法,再对经销商库存水平太高或太低的做手工调整。经验丰富的需求计划喜欢用这种方法,初学者如果一头雾水,“”统计模型也是一条不太差的路。

 
跟Sell-out类似,新品和促销的Sell-in预测,也由其自己的流程生成,得到确认后再加到一起。

photo from Unsplash.
(2) 对照品牌的每月Sell-in目标、经销商库存目标和Sell-out目标 (统称Key figures),对by SKU做出的一版预测做适当调整。
这就是所谓的对“由下至上”的预测的“由上至下”调整(Top-down adjustment on bottom-up forecast)。

为什么这种调整是有意义的?

回归到你公司的Sell-in行为上来。比如一季度预测做出来比目标低,经销商会在三月策略性多囤货一些从而做到指标吗?不一定。

  • 如果公司对经销商季度性进货给与达量返利,经销商对接下来的出货有信心,适当多备货就可以拿到返利,它会愿意“多做Sell-in”;

  • 如果没有达量返利,或者即使有,但经销商进货离季度目标差得太远,资金压力又大,就可能放弃返利,宁愿守住相对健康的库存水平。

 

而这些不确定性根本就不是你一个需求计划或者供应链经理能搞定的,所以Sell-in预测的提案,需要在S&OP决策会议中呈现给管理层,给出选项,要求决策。呈现的关键点跟Sell-out完全一样:

  • 金额:管理层要看金额,不要单看支数;

  • 整个品牌的大数对比预算指标如何,差距绝对数和百分比;

  • 品牌大数和每个品类的同比增长如何,增长百分比;

  • 跟上一版(M-1)的主要变动,差异值;

  • 维度是全年,每半年,每季度和每月。

       

汇总表格也可套用这个格式如图1-8所示:

图1-8 (点开看大图)
总经理决策一般不会是承认差距,这个季度咱就留着缺口算了。但我们也绝不能接受他要求咱们把数字直接调上去,“自欺欺人”。
因为任何一个预测数据背后,都需要有商业计划支撑。商业计划背后,还要有资源支持。

在S&OP决策会议之前,我们就需要请市场部和销售部准备备选方案,在会议讨论的时候,由他们去讲计划,要资源。这样,我们也能了解备选计划实际上是怎么被拍板的,配以什么资源,为会后的最终版调整做准备。
同时,决策的结果也可能会直接调整目标。季度内的月间分布,往往是可调的,而年度总数的下调,要看公司的决策方式,跨国公司的最终决策往往还要涉及亚太区和总部的沟通。

以这种方式,Sell-in预测是在帮管理层预判未来几个月生意的风险。
管理层只要愿意在Sell-in预测的基础上做出决策,不管是去调整商业计划还是调整指标,都是对预测结果的极大信任。
要做到这样让人信服并不容易,也需要时间。我们一方面需要精进预测技术,更重要的是要了解消费者、渠道、产品特性和生意模式,这些不说需求计划员了,对供应链经理和总监来说,都是要不断修炼的功课。 


END

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