計(jì)劃的大錯(cuò)特錯(cuò)，主要是因?yàn)殇N售和運(yùn)營協(xié)調(diào)流程沒打通，做生意的和做運(yùn)營的嚴(yán)重脫節(jié)，組織博弈導(dǎo)致信息嚴(yán)重不對(duì)稱， 導(dǎo)致預(yù)測準(zhǔn)確度太低。簡單地把銷售目標(biāo)當(dāng)成需求預(yù)測，沒法群策群力整合跨職能智慧，層層博弈導(dǎo)致的“牛鞭效應(yīng)”，都可能造 成需求預(yù)測的大錯(cuò)特錯(cuò)，以及嚴(yán)峻的庫存和交付問題。

1 不能把銷售目標(biāo)當(dāng)需求預(yù)測
把銷售目標(biāo)當(dāng)需求預(yù)測，在管理粗放的企業(yè)相當(dāng)普遍。
公司小，快速成長的時(shí)候，歷史數(shù)據(jù)的可參考性較低，就只能主要靠判斷，而沒有人比老總經(jīng)驗(yàn)更豐富，更能預(yù)判未來。于是老總做計(jì)劃，銷售目標(biāo)成為需求預(yù)測。業(yè)務(wù)快速增長下，人有多大膽，地有多大產(chǎn)，多高的銷售目標(biāo)都實(shí)現(xiàn)了，預(yù)測準(zhǔn)與不準(zhǔn)影響不但。
等企業(yè)到了一定規(guī)模，業(yè)務(wù)復(fù)雜到一定地步，就沒有人知道真相——真相在數(shù)據(jù)里。如果繼續(xù)沿用老總拍腦袋，把銷售目標(biāo)當(dāng)需求預(yù)測，一旦業(yè)務(wù)增長出現(xiàn)拐點(diǎn)，行業(yè)陷入低谷，就容易出現(xiàn)大錯(cuò)特錯(cuò)，庫存、產(chǎn)能問題就大了。
比如一個(gè)百億級(jí)的工程機(jī)械企業(yè)，長期以來把老總的銷售目標(biāo)當(dāng)做需求預(yù)測。2008年的金融危機(jī)后，國家投入數(shù)萬億經(jīng)濟(jì)刺激方案，其后幾年間，工程建設(shè)遍地開花，對(duì)工程機(jī)械的需求節(jié)節(jié)拔高。等到刺激方案結(jié)束了，工程機(jī)械的需求銳減，
該企業(yè)的過剩庫存數(shù)以十億元計(jì)，成了大問題。
多高的目標(biāo)都能達(dá)成。等到了一定體量，增量市場突變?yōu)榇媪渴袌?，銷售目標(biāo)做預(yù)測，承載老總太多的主觀愿望，客觀性不足的問題就更加凸顯。低端產(chǎn)品的需求計(jì)劃沒問題，因?yàn)槔峡偛粎⑴c；中端產(chǎn)品還可以，因?yàn)轶w量大；高端產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)最大，預(yù)測準(zhǔn)確度相當(dāng)?shù)停驗(yàn)槔峡偧挠杼叩钠谕?，高度參與需求預(yù)測。結(jié)果呢，高端產(chǎn)品的庫存壓力最大。
銷售目標(biāo)一般是金額，層層分解到產(chǎn)品、渠道、客戶等能夠考核銷售的地方，準(zhǔn)確度注定不高。離開了自下而上的驗(yàn)證，銷售目標(biāo)就變成了硬性攤派，沒什么計(jì)劃可談。于是，渠道就成了重災(zāi)區(qū)：為了達(dá)到銷售目標(biāo)，銷售們就在月末、季末、年末一輪輪地壓貨。渠道壓貨，導(dǎo)致整體庫存偏高，庫齡問題惡化，影響產(chǎn)品的美譽(yù)度，又反過來影響品牌。此外，渠道壓貨人為造成需求的不平穩(wěn)，給供應(yīng)鏈造成更高的運(yùn)營成本，產(chǎn)能利用率的問題也更嚴(yán)峻。

2 群策群力，多人智慧勝一人
不確定性大，歷史數(shù)據(jù)不足，我們就習(xí)慣性地向銷售、產(chǎn)品、客戶經(jīng)理們“要”計(jì)劃。于是就看到銷售經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、客戶經(jīng)理等拍腦袋，提需求，做計(jì)劃。如果這些人都承擔(dān)不了預(yù)測準(zhǔn)確度低的風(fēng)險(xiǎn)，老總就不得不做計(jì)劃。
老總做計(jì)劃，準(zhǔn)確度的問題照舊，甚至更糟糕。有位供應(yīng)鏈總監(jiān)抱怨說，你得給我們老總講講，讓他不要做預(yù)測。我說，你們老總做預(yù)測，是他喜歡嗎？當(dāng)然不是。你們老總做預(yù)測，是因?yàn)樾枨箢A(yù)測怎么做的問題沒有解決，預(yù)測準(zhǔn)確度太低，沒人愿意承擔(dān)預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)，最終就由最能承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的人做計(jì)劃。
不管是需求部門提需求，還是老總做預(yù)測，都是寄希望于那個(gè)看上去最厲害的人。但是，一個(gè)人的智慧，總是沒法跟多人智慧相比，導(dǎo)致大錯(cuò)特錯(cuò)頻頻?！冻A(yù)測：預(yù)見未來的藝術(shù)和科學(xué)》一書中說到，（在預(yù)測上）一個(gè)人要打敗多個(gè)人，需要有很強(qiáng)的能力和相當(dāng)?shù)挠?xùn)練（也意味著交了很多學(xué)費(fèi)，試了很多錯(cuò)）；一群人要打敗一個(gè)人，則不需要多少專業(yè)知識(shí)和訓(xùn)練。
群策群力，整合團(tuán)體的智慧，是應(yīng)對(duì)高度不確定性，避免大錯(cuò)特錯(cuò)的有效舉措。常見的就是德爾菲專家判斷法。其基本邏輯是，對(duì)于同一判斷對(duì)象，不同人從不同角度有認(rèn)識(shí)，這些認(rèn)識(shí)整合到一起，便形成更全面、更準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)。三個(gè)臭皮匠，能頂一個(gè)諸葛亮，就是德爾菲法的通俗解釋。
我在美國參加一些會(huì)議，經(jīng)常看到組織者在入口處放一大罐巧克力，讓與會(huì)者有獎(jiǎng)競猜。幾十幾百人猜的平均值，跟真實(shí)值非常非常接近。比如有一次實(shí)際值是296個(gè)，競猜的平均值為292個(gè)。我后來在上海、深圳多次重復(fù)這個(gè)實(shí)驗(yàn)，只是把巧克力換成糖，也得到類似的結(jié)果。
有的人猜得多，有的人猜得少，兩者會(huì)互相抵消。在數(shù)理統(tǒng)計(jì)上，這叫“大數(shù)定律”，就是說樣本越大，其平均值越接近真實(shí)值。群眾的智慧不可忽視。多份研究表明，職場流言有70%到90%的是準(zhǔn)確的。我們的經(jīng)驗(yàn)也表明，無風(fēng)不起浪，職場流言是有群眾基礎(chǔ)的。德爾菲法就是用結(jié)構(gòu)化的方式，來整合群體的智慧，以避免大錯(cuò)特錯(cuò)。
德爾菲法形成于二戰(zhàn)后期，主要是幫助美國空軍的新武器開發(fā)。因?yàn)槭切挛淦?，沒有多少可參考的數(shù)據(jù)，美國空軍就請(qǐng)來相關(guān)方面的專家，每個(gè)專家在各自領(lǐng)域?qū)π挛淦饔幸欢ǖ恼J(rèn)識(shí)，讓他們背靠背，獨(dú)立作出判斷，匿名匯總后反饋給大家，

進(jìn)行第二輪的判斷，如此這般，不斷改進(jìn)，直到達(dá)成共識(shí)（如達(dá)不成，則表明德爾菲法不合適）
德爾菲專家判斷法的具體做法，我在《需求預(yù)測和庫存計(jì)劃：一個(gè)實(shí)踐者的角度》有詳細(xì)的描述和案例。這里我想講一下，跟我們常見的會(huì)議討論相比，德爾菲法有什么不同。
需求預(yù)測的精髓是“客觀”二字，而常見的會(huì)議呢，人與人之間互相影響、博弈，往往難以得到客觀信息。比如不管老總多么民主，他坐在那里，大家總是自覺不自覺地跟著他的思路走。職能之間也互相博弈，一個(gè)職能說什么，往往取決于別的職能說什么。級(jí)別高的人影響級(jí)別低的人，經(jīng)驗(yàn)豐富的人影響經(jīng)驗(yàn)不足的人，強(qiáng)勢職能影響弱勢職能，這些都影響了群策群力的效果。
德爾菲專家判斷法正好完美避免了會(huì)議的問題。其一，獨(dú)立，專家們背靠背做判斷，這樣避免了相互影響和博弈。其二，匿名，這樣讓大家暢所欲言，沒有后顧之憂（當(dāng)然，為了約束信口開河，專家們要羅列判斷依據(jù)和假設(shè)）。其三，多輪循環(huán)，上輪的判斷整合起來后，組織者以匿名的方式提供給專家團(tuán)隊(duì)，幫助下一輪改進(jìn)判斷。這些都有助于盡可能發(fā)掘客觀信息，讓信息變對(duì)稱，幫助我們做出更好的決策。
3 避免“牛鞭效應(yīng)”造成的多重計(jì)劃
“牛鞭效應(yīng)”也叫“長鞭效應(yīng)”，指需求變動(dòng)沿著供應(yīng)鏈層層放大，造成多重需求預(yù)測和相應(yīng)的庫存問題。越是遠(yuǎn)離需求，看到變動(dòng)就越大，庫存問題也就越多。這后面的問題呢，是組織博弈帶來的信息不對(duì)稱。

公司內(nèi)部也有“牛鞭效應(yīng)”。比如客戶說預(yù)測是100個(gè)，銷售人員不信任客戶，說萬一需求更多怎么辦？那就變成120。計(jì)劃人員想，銷售人員不知道他們是干什么的，萬一需求更多怎么辦？那就變成140。同樣的邏輯，到了采購人員就變成160，到了供應(yīng)商就變成180。
在“牛鞭效應(yīng)”的作用下，短缺的時(shí)候，需求會(huì)層層放大，最后會(huì)形成過剩；過剩的時(shí)候，需求會(huì)層層縮小，最后造成短缺。供應(yīng)鏈越長，需求失真的情況越明顯；越在供應(yīng)鏈后端，離需求越遠(yuǎn)，看到的需求變動(dòng)也越大。短缺與過剩交替，帶來業(yè)務(wù)的周期性變動(dòng)，都是“牛鞭效應(yīng)”在作祟。
如果在供應(yīng)鏈的后端的話，比如芯片制造，終端市場的微小變動(dòng)就會(huì)變得很大，導(dǎo)致嚴(yán)重的短缺和過剩問題。2010年前后是極度過剩，存儲(chǔ)芯片都賣成白菜價(jià)了；2020年前后是極端短缺，有些芯片的交貨周期都超過一年了，都離不開牛鞭效應(yīng)導(dǎo)致的需求預(yù)測的大錯(cuò)特錯(cuò)。
信息不對(duì)稱下，層層博弈，就造成多重需求預(yù)測。大家知道，真實(shí)的需求最終只有一個(gè)，這N重預(yù)測中，至少有N-1個(gè)是錯(cuò)的，最后都造成過剩和短缺問題。多重預(yù)測下，就相當(dāng)于銷
售念的是佛經(jīng)，計(jì)劃念的是圣經(jīng)，采購念的是道德經(jīng)，大家念的經(jīng)都不一樣，供應(yīng)鏈怎么能協(xié)同呢？
“牛鞭效應(yīng)”的根源是信息不對(duì)稱。那解決方案呢，就是讓信息變對(duì)稱。
在公司內(nèi)部，我們要從數(shù)據(jù)開始，由判斷結(jié)束：有數(shù)據(jù)的職能選擇合適的預(yù)測模型，制定基準(zhǔn)預(yù)測；有判斷的職能拿出那些可能顯著改變需求的計(jì)劃，比如促銷、活動(dòng)、上新，以及其后的假設(shè)；兩者結(jié)合，讓信息變對(duì)稱，并且達(dá)成共識(shí)，從而得到準(zhǔn)確度最高的預(yù)測。放到更大范圍，就是銷售與運(yùn)營計(jì)劃（S&OP），核心目的也是達(dá)成“同一個(gè)計(jì)劃”。
在公司之間，就是推動(dòng)協(xié)同計(jì)劃、預(yù)測和補(bǔ)貨，亦即CPFR（即：Collaborative Planning Forecasting and Replenishment，協(xié)同式供應(yīng)鏈庫存管理）。比如銷售終端數(shù)據(jù)直接傳遞給制造商，就避免了在零售商內(nèi)部層層匯總、層層調(diào)整（大家知道，人的天性是看到數(shù)據(jù)就做點(diǎn)調(diào)整，不然覺得自己沒增加價(jià)值似的）。再比如渠道商跟品牌商用同一個(gè)系統(tǒng)，所有的進(jìn)出存都在系統(tǒng)里，品牌商能看得到，供品牌商來做補(bǔ)貨，那渠道商就沒法博弈，人為調(diào)整下單量。