KPI | 需求与供应计划考核什么指标(上)

文摘   职场   2025-01-19 22:47   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。


计划师的节奏,月头就是忙报表。月报就是我们跟踪KPI(Key Performance Indicator,关键绩效指标)表现的方法。那么在贸易型消费品企业中,一般看什么KPI呢?从哪些维度来分析企业需求与供应计划的好坏?

客户服务水平
Service Rate


客户第一,满足客户需求是立业之本。这个KPI的重点,是公司要做好定义,显示相对真实的客户订单满足率。常见疑问是对比客户原始订单还是我司确认好的订单呢?


看客户订单的满足率比较透明,但有可能因为客户的错误录入(输错数量、错订下市品)或对缺货品反复下单而被冤枉。

对比我司订单部门确认的订单能避免以上问题,却也留出了操纵的可能性。以不管取用哪种算法,这都是又看数字又看解释的KPI。

解释必须要分类,以看出各类原因是不是在好转。常见的分类是:
  • 超卖
  • 下市(品类管理的问题,或为把尾箱卖完而圆整成最小订货量的少量缺货)



库存金额和天数
Stock value and days

做计划,守两头的底线。缺货的另一端,是不“爆仓”。通常说的还不是仓容,更多说的是库存金额要守住。预算中的月底库存金额和天数是多少,实际是多少,分析差距是来自什么原因。

  • 金额:公司库存金额,用成本价计算
  • 天数:库存金额可以支撑多少天的销售,或称天期。或采用库存周转率,道理类似,都是衡量库存相对高低的指标
单纯地讲库存天数,有“按过去计算”和“按将来计算”两种方向,也有“按平均计算”和“按月梯度计算”两种方法。

对于公司库存,因为我们有对将来的销量预测,一般按将来、按月梯度计算(by future by month-phasing)。这样可以考虑到季节性,衡量更为合理。

预算(budget),是说在前一年做今年的年度计划时,根据当时的假设做的一版KPI目标,这不仅针对库存,还有其它各项KPI。就是先算好怎样的KPI是合理的。至于预算怎么做,在后面详细说来。

回到KPI分析,分析实际库存与预算有差距的原因是哪些。

金额差异的常见原因有:
  • 超卖/低卖:实际销量跟预算版本相比的累计影响
  • 供货短缺/工厂强推库存(Push stock)
  • 因注册原因的多备货
  • 因批次量(Batch size)原因的多备货
  • 质量问题导致的额外备货/渠道库存召回等


天数差异的常见原因有:
  • 库存金额差异
  • 销售预测上升/下降:同样的库存金额,如果将来的销售预测的金额值上升,天数就会下降


预测准确率
Forecast Accuracy

行内有很多讨论,关于要不要考核这个过程指标。我认为对于成熟的高管理水准的公司,要考核。

常见考核M-3或者M-1的预测准确率,有考核才有负责,虽是过程指标,但比考核订单满足率和库存指标能更早发现问题。

*M-3指每月做一版预测的公司,三个月前的版本

谁预测谁负责。

如果需求计划负责基线预测,市场和销售负责新品计划和促销计划,那么他们分别对那部分的准确率负责。总经理对总准确率负责,CEO要关注。

因为这是又保证销量又控制成本的过程指标,反映整个团队的计划力和执行力。

但考核也不代表着只看数字,更重要的是看解释。

因为预测时是有假设(Assumption)的,解释时就要去了解最终差异的原因是什么,从中得到经验,以后做更贴切的假设。

#考核哪一版?M-3,M-2,还是M-1
一者是看供货提前期和采购计划冻结期(Block horizon),二者是看公司目前的水平。

M-1做得怎么样了?是不是可以进一步通关打怪,要求到M-3了?一步一步,将解决短期问题的水平提升到解决中长期问题的水平。

相反也一样,如果M-3反正做不好,大家都“疲掉了”,是不是可以降低要求呢?

#一般行业水平如何
如果公司的预测准确度用1-MAPE计算,MAPE即by SKU计算超卖低卖的绝对值之和,除以实际销量;目前消费品行业内的较好水平,是M-1做到70~80%, M-3做到60~70%。M-1<50%问题就很大。
*MAPE: Mean Absolute Percentage Error, MAPE=∑|X-Y|)/∑X*100%

行业内对MAPE是误差的绝对值之和除以总预测值,还是除以实际值,一直有争议。我认为只是两种评估方法,没有对错。

SAP标准模块是除以实际值(Actual sales),这样是鼓励低估的,如果除以预测,其实是鼓励高估的。可能有人会通过故意做高预测而操纵KPI。

#可以做M-6吗
有药品代理公司,因为提前期是6个月,订货计划锁定期(Block horizon)也是6个月,所以都看M-6了,就要求6个月内预测不能改。

可以理解,因为订货计划锁定期(Block horizon)的期间供货能改的幅度不大,特别是大产线生产的公司,有低成本要求。

但不得不说,太有勇气了,M-6要做好很难。要持续验证,效果怎么样,带来的反馈是不是真正对业务有帮助。

6个月内预测不让改?要改还是得改,但是要沟通对库存的影响是什么,缺货和滞销要预警,“坏话说在前面”,解决方案可以提早准备起来。

因为有时候拦也没意义啊,比如竞争对手有动作,市场真变了,特别是电商市场瞬息万变;或者有计划清库存,还不让改预测啊?做预测其实是做计划,是为了反应,而不是为了不反应。
 


#结合BIAS做双KPI会更合适
预测准确率看的是偏差,高估低估都会以绝对值的形式计入,但是在管理维度,是否在总量上有偏离也需要衡量,所以常见用Forecast accuracy和Forecast BIAS双考核。

BIAS和MAPE的区别,就是正负相抵,而不是取绝对值相加。BIAS≤5%,也就是最终销售总数量是计划值的95%~105%,说明计划在总量上没有偏离。也可以用计划达成率,跟BIAS异曲同工。

#考核,但是否涉及奖金可酌情
有公司将预测准确率考核到销售身上,但不作为年终奖金考核因素。每个月的S&OP会议回顾,要求作出改善。

我很同意,写进销售和市场部的考核KPI已经很好了,即使对奖金影响比例不大。或许搞个比赛,争取总经理的预算支持,每月通报表扬领先和进步者,年终在年会上给予物质奖励更好。

他们要关注的KPI已经很多了,咱这个对他们来说不是生死线上的,是锦上添花的,奖励比惩罚要合适。

有人说不应考核预测准确率,是有时低准确率是因为客户进货从月底推迟到次月头,而这部分对实际业务并无影响。

确实有这种情况。我举个例子,比如考核M-3预测准确率,但屈臣氏活动没法在3个月之前确定该档期是否中标,但预测里必须要提前确认产品和大致力度,有了具体支数的计划才能保证供货。

可是实际出货从月底推到了次月头,量没有大变,这样的情况就是“不看数字看解释”,这个低准确率是低风险的。

但如果偏差中只有一部分是屈臣氏问题,剩下的是因为没有提前计划、临时加促销造成的,就能警醒S&OP中的各位相关方,后续会出现部分产品缺货、部分产品滞销。

这比缺货和滞销真正产生时再来叫,去反应,要早多了。

有人还提到,绩效考核都有其副作用。比如为了达成“准确度”指标,销售就习惯性地操纵渠道商,月末、季末、年末向渠道商压货,完成本期的指标,却给供应链带来诸多问题。

咱们这个指标对销售还没这么重要吧?销售的脑中大抵还是销量做到、客户攻克/维护和费用不超吧,压货那么不容易的事儿,一定不是冲着准确率要求。

一篇太长,下篇再续。



END

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