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销售人员的预测总是错的,为什么?

因为供应链充满不确定性,如果预测能精准计算出来,就不需要预测了,搞个模型,用计算机计算一下就OK了。

计算+判断是最好的预测,预测不准,恰恰是预测最大的魅力,本文值得参悟一下。

很多采购供应链从业人员经常抱怨销售给我们的需求预测不准,采购总是会遇到各种突发情况,预测不能做准点吗?

最近刚好也看到几篇写如何做好对需求的预测的文章,甚至有一些专家,运用欧美的一些理论,搞了一些数学模型,来教你如何用科学的方法做好预测。相信很多朋友和我一样,看的是云里雾里,那么这些数学模型,就一定能解决问题,一定能做好预测吗?

首先,我们必须要承认,中国的市场竞争环境,比欧美要复杂得多。

总体来说,中国的供应链,是世界上最复杂、最难做的供应链。

一个企业的订单是哪里来的?

有人说我有稳定的客户和稳定的需求。

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是的,有些行业确实是这样,比如说,垄断行业,中石油中石化,他们的需求应该很稳定。吃的和用的,一般也比较稳定,食盐和味精或者快速消费品行业,在人口稳定的情况下,老百姓的需求没有太大的波动,他们很稳定或者有季节性波动的规律。

那么,还有那么多的行业和企业,他们是不是有稳定的订单和客户呢?也许有一部分,但是不可能是全部,中国的市场竞争受各种各样的因素影响。

除了有稳定的客户订单,企业其他的订单是怎么来的呢?

我认为有三种。

一、抢来的订单

这一点很容易理解,很多公司培训销售要有狼性文化,狼行千里吃肉,订单是要抢的,没到最后一刻,谁也不知道是不是能抢到肉吃,就算到了最后一刻,你抢到嘴里的肉,也有可能被别人抢去。前几年,国内某大型光伏组件厂家,在选硅片供应商的时候,进行了招标,三家公司参与投标,价格最低的一家中标了,并签了合同。

第二天, 又来了一家供应商找到这家光伏客户,客户说招标已经结束了,供应商说没关系,如果你们可以跟我们合作的话,你们不需要付款,拿你的产品给我抵货款就可以了。

客户感到很意外,这简直不可思议,立即就决定与他们合作。

并马上通知中标的供应商取消合同。

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你看,这家供应商既是供应商,同时也是客户,这个优势瞬间秒杀其他同行竞争对手。这种情况你能预料到吗?

还有一件事,我之前工作过的一家公司,K公司,他们是国内也是全球轨道交通行业最大的零部件供应商。最近,西南地区某城市地铁公司有一个项目,销售没有重视,丢了订单,这个项目不大,只有几百万,订单被成都本地一家供应商拿去了,合同也已经签了。但是K公司的总经理听说此事,对销售非常不满意,连夜飞过去,找到该地铁公司领导,进行关门会议。

两个小时会议过后,地铁公司领导宣布取消原来与本地供应商签的合同。订单给K公司。

当然,我讲的这两件事情,仅仅是在我周围认识的朋友圈子发生的,那么,在中国,这种情况就太多了。如果你想对这些情况能够预测,那可能是另外一门课程,算命。

二、捡来的订单

有人说订单怎么可能有捡来的,是的,确实有,有些公司只有单一供应商。

单一供应商突然出了问题,比如由于环保问题造成停产,或者质量出现重大缺陷、或者说客户发现某供应商与公司内部人员勾结,损害公司利益,被公司列入黑名单,或者客户需求量突然增大。

这种情况太多太多,我就不举例了,做销售的人,一般都深有体会,很可能是因为不经意间在哪里发过一张名片,或者很久以前在网上发布过的广告,在毫无先兆的情况下,会接到客户主动找上门的电话,要求订购产品,而且要货很紧急。我们姑且把这种意料之外的、又紧急的订单,称为捡来的订单吧。

捡来的订单,你能预测到吗?

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三、塞来的订单

塞来的订单什么叫塞来的订单呢?

就是这个订单,供应商根本不想做,客户硬塞给你的订单。

怎么还会有这样的订单呢?

原因可能是客户给的价格太低了、或者供应商的产能已经饱和了、或者产品难度太大了等等各种原因,但客户又没有找到更好的供应商资源,好说歹说让你去做,看在多年的合作关系和交情上,供应商就勉为其难接了这个订单。客户硬塞给你的订单,你能预测到吗?

那么,预测就不要做了吗?也不是,但是有没有必要用那么复杂的数学模型去做预测呢?

有一本畅销全球的书叫《黑天鹅》,如果有时间,你可以看一下,书中第十章,预测之耻。

这一章提到了,斯派罗斯.马克利达基斯和米歇尔.海本经过多年的学术研究,得出了一个令人沮丧的结论——“统计学上高深复杂的模型不一定能比简单模型提供更为精确的预测”,他们认为,统计学家把精力放在建造高深的模型上,而不考虑这些模型是否能够更为准确的预测现实生活。

《黑天鹅》这本书的作者纳西姆.尼古拉斯.塔勒布根据他从事数理工作多年的体验,得出的结论是,整晚在计算机上进行复杂数学运算的科学家,很少能比使用最简单的预测方法的出租车司机预测的更准。

塔勒布认为,计划失败,是因为人们具有筛选性思维,即忽视计划之外的不确定性来源。

你看,这样的观点是不是让你大跌眼镜。

(文源网络,仅供学习和交流,侵删~)