把丟失的利潤找回來

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    許多企業(yè)沒有設定符合實際的成本和財務目標，結果導致重大虧損和現(xiàn)金流問題。利潤流失不僅僅是經濟滑坡造成的，它還反映出企業(yè)未投入必要的時間和精力，開展至關重要的銷售和需求預測活動。

    做好預測其實并不像聽起來那么難。正確地運用成熟的預測技術能顯著提高利潤。具體來說，在規(guī)則指導下用統(tǒng)計學方法進行預測，并制定更為動態(tài)的企業(yè)全面規(guī)劃，能夠去除運營決策中的一些猜測因素，讓預測的焦點重返優(yōu)化盈利，而非等事情發(fā)生了再去"救火".據Gartner Group稱，成功實施統(tǒng)一預測流程的企業(yè)至少可望獲得10%的收入增長。

    由于競爭對手和市場狀況變化莫測，許多高層經理人對預測的準確性表示懷疑。但許多大型企業(yè)如通用電氣和沃爾瑪已經找到可靠的預測方法，并在整個企業(yè)范圍加以運用。

    走出預測的誤區(qū)

    首先要淘汰無效技術。有些企業(yè)使用非常復雜的模型，卻沒有適當地把企業(yè)的供應商和分銷商網絡考慮在內，從而使結果不可靠。

    而在另一個極端，許多企業(yè)過分依賴銷售人員和經理的意見來產生結果。證據顯示，不管他們多么富有經驗，這些人員的意見可能導致不確切的結果。因為他們往往：

    混淆目標（希望）和預測（現(xiàn)實）；以為自己的個人判斷比統(tǒng)計預測更可靠；預測結論為本職能部門服務，不信任其他部門的預測；高估營銷攻勢以及其他收入管理行動的效果。

    不要依賴于公司單個部門的預測結論。例如，財務、制造和銷售等職能部門可能各自獨立地產生預測結論，但沒有一個部門監(jiān)控其他部門預測中的變動因素，并修正自身的預測結論以反映這些變動。

    有這些問題的企業(yè)必須解決若干技術事項，才能創(chuàng)建可靠的財務預測。所需要的數據通常分布在多個系統(tǒng)中，如財務、生產、銷售和供應鏈。在大多數企業(yè)中，獲取所有這些數據幾乎是一件無法完成的任務。但如果信息技術的構造能整合這些不同的系統(tǒng)，員工提取數據就會相對容易些。

    許多企業(yè)還需要進而解決流程問題，這就要實施系統(tǒng)的、跨部門的預測方法。還應考慮企業(yè)政治和信任問題。

    六種最佳預測實踐

    有些企業(yè)已經開始采取措施改善其預測能力。制造和零售領域的許多企業(yè)認識到，疏忽大意的預測標準導致了高庫存和低利潤。

    為解決這個困擾各方的問題，一些制造商和零售商聯(lián)合開發(fā)了一套標準，用于整個供應鏈規(guī)劃和預測。貿易伙伴運用"協(xié)作規(guī)劃、預測和補貨"（CPFR），就共同的經營目標和措施達成一致，攜手制定銷售和運作計劃，并通過電子化協(xié)作更新銷售預測和補貨計劃。參與各方還運用標準方法收集供應商和顧客的意見，并采用標準數據格式產生銷售預測結論。

    采用CPFR的企業(yè)包括伊斯曼柯達、貨物零售商 JC Penney、金佰利-克拉克（Kimberly-Clark）、凱馬特（Kmart）、那比斯科（Nabisco）和沃爾瑪。根據制造業(yè)咨詢公司 Industry Directions的調查，采用CPFR標準的企業(yè)，其預測準確率提高了約20%.例如，沃爾瑪的"網上零售鏈"系統(tǒng)向公司5，000多家供應商中的 3，500家提供每周預測數據。這些數據讓人觀測到沃爾瑪的零售活動，幫助供應商改進其預測，在正確的時機向零售商提供產品。然而，大多數企業(yè)對預測流程投資不力或者欠妥。

    根據零售和其他行業(yè)公司的經驗，現(xiàn)已出現(xiàn)由以下6種最佳預測實踐組成的一套方法：

    ●標準化輸入

    ●標準化預測方法

    ●預測頻率

    ●限制偏向

    ●測量績效

    ●采取協(xié)作式銷售和運營規(guī)劃

    盡管情形各異，遵循這些實踐的企業(yè)都將提高其預測能力。成功的原因遠不只是購買最精巧的軟件。收益來自于更好的數據、人員、流程和工具。

    首先要標準化輸入到銷售預測流程中的信息。如果你的銷售代表都遵守同樣的規(guī)則對商機加以分類，預測模型每次就能基于相似的數據標準運行。

    標準化就是要以統(tǒng)一的規(guī)則對銷售機會加以分類。首先，你要界定銷售周期的階段。然后，界定需要取得什么樣的進展才能進一步上升到下一階段。最后，根據標準規(guī)則，確定簽約的幾率?？偟膩碇v，輸入的信息應該基于事實而非主觀意見。

    最普遍的預測方法是時間序列模型，它依據的是將當前情形跟過去類似階段進行統(tǒng)計比較。它能讓人們觀察當前的活動，預見未來的結果。

    有了時間序列模型，你可以根據以往預測的準確度或偏差度，對預測結論加以調整，使得當前的預測更為可靠。譬如，你在新的季度開始前5周作預測，你回顧以往季度開始前5周所做的預測，將預測結論跟實際結果比較，然后相應地調整新的預測結論。

    認可數據而非直覺

    許多企業(yè)擁有收集數據點并運行預測模型的應用軟件。包括ERP和"供應鏈及需求規(guī)劃"軟件中的財務和預算模塊。

    時間序列模型最適合于短期預測。如果需要做中長期（即超過6個月）預測，時間序列方法就不能揭示出必須考慮的長期趨勢。

    大多數企業(yè)每季度或每個月產生預測結論。如果所要求的精確程度和回應速度較高，這樣往往是不夠的。在某些情況下，采用實時企業(yè)預測模型的公司每周就要做一次預測。你越早更新預測結論，就能越早知道哪些領域需要幫助，需要對生產層面做哪些調整，應該如何調整預算。

    預測頻率過低會導致預算和實際結果的嚴重脫節(jié)。當然，你不希望停頓業(yè)務，光做預測。但一般來說，預測頻率越高，其結論就越準確。

    盡管所有工具和研究顯示相反的結果，許多商務人士仍認為自己的判斷比成熟的統(tǒng)計技術更準確。這些偏向性難以預料，因為在不同的時間有不同人員參與預測流程。預測流程中混入個人偏向性，將削弱比較歷史數據的意義。

    最佳做法是限制個人主觀預測。總的來說，要相信數據和統(tǒng)計模型而非直覺。如果你必須加入個人判斷，也要等統(tǒng)計模型產生了預測結果之后，而不是在此之前。

    要持續(xù)改進任何舉措，績效測定都是至關重要的，預測流程也不例外。你需要系統(tǒng)的方法來評審預測失誤，不斷改進自己公司的流程和模型。最佳途徑是組建任務團隊，評審以往的預測。最好由高層經理組成委員會，其使命是改善數據、流程和執(zhí)行中的薄弱點。

    有效實施預測流程

    運用統(tǒng)一的輸入信息和標準模型做出更好的預測后，協(xié)作性規(guī)劃流程就要在全公司和所有供應商當中開始運作。該流程稱為"銷售與運營規(guī)劃"（S& OP），通常每周進行一次，涵括所有主要經營領域。它將基線預測跟供應鏈限制、資源可利用性、營銷-促銷信息以及其他相關運營信息結合在一起。

    結果就產生了整套供需計劃和財務計劃。這些計劃用來平衡供需，處理需求薄弱領域，并利用各種機會。要確保所有經營領域都追求相同的目標。下面是實施有效預測流程的若干建議：

    為當前運營樹立基準。將自己的預測方法跟行業(yè)和其他公司的最佳實踐相比較。對公司內部的預測人員做調查，然后將結果與行業(yè)調查作比較。

    教育預測人員和用戶。由于大多數商學院都不講授預測，許多經理人不懂得預測。要在方法、程序和應用方面對經理人進行教育。針對改進的可能性，解釋為何值得花時間去做。

    組建跨職能任務團隊。將中層預測人員和業(yè)務經理組成團隊，調查企業(yè)的基準，然后確定期望的方法和成果。這種討論會可以演化為常設任務團隊，實施所需要的全企業(yè)變革。

    評估數據質量。你的機會管理流程是全公司統(tǒng)一的嗎？是否始終如一地在每個領域為每個產品捕捉信息？員工們是否及時利用系統(tǒng)，使數據達到高質量？你很可能會發(fā)現(xiàn)許多不一致，關鍵在于找出并解決這些不一致的地方。要讓企業(yè)不同部門代表組成的控制委員會參與進來。

    實施溝通流程。設計糟糕的流程可能導致預測者和使用者之間的裂痕。這是預測中常見的陷阱。要避免這樣，必須確保仔細規(guī)劃自己傳達預測結論的流程。要確保預測者和使用者就數據的格式和數量達成一致意見。

    重新設計公司規(guī)劃流程。準確的預測應該成為公司規(guī)劃流程的關鍵驅動力，而這要求大多數企業(yè)完全改變其規(guī)劃方式。不應該只是每季度運用不同的假定，從各個領域推導出計劃，計劃應該更為動態(tài)，可依據預測的變化短期內進行調整。

    為實現(xiàn)這一點，就要引進標準，使得企業(yè)的各個領域一致并同步地調整其計劃。要考慮實施滾動計劃，使之適應不斷變化的需求并且能夠讓企業(yè)資源得到高效利用。

    所有這些舉措都要求你改變業(yè)務流程，獲得高層支持。你需要兼顧變革管理、流程、戰(zhàn)略和技術的綜合規(guī)劃。