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案例:新品導入,首批訂貨訂多少?

來源:上海先韻自動化科技有限公司  發布時間:2019/12/11 15:10:45  點擊次數:1128

案例企業有著強大的粉絲團體,傳統上走的是粉絲經濟,雖然在向品牌經濟過渡,但粉絲經濟還是營收的重要構成。為了*大化粉絲收益,案例企業就不斷推出新品,基本上是每周都推出一款新品。

該企業走的是中高端、差異化路線,品種多,批量小,首批推出一般也就幾百到幾千件。多種少量的挑戰是預測很難做,要么過剩,要么短缺,在案例企業得到充分體現。

這不,有一款新品在4月份推出,幾天賣完了三四千件,緊趕慢趕地返單,等第二批到貨時,都已經6月份了,爆款帶來的"熱氣"也快消散完了,又得重新預熱。有爆款,自然就有滯銷。比如有個產品,為了走量降成本,首批進貨幾千件,結果只賣掉幾百件,投入巨大的資源促銷也不管用,一旦過季,就只能等到第二年,呆滯風險就很高。

需求不確定性很高,首批訂貨風險大,需求預測的壓力就很大。預測風險高,沒人愿意承擔,*終就只能是老板拍板。

老板做預測,自然有老板做預測的原因:他是*有經驗、*有權威的那個人,而且*能承擔預測失敗的后果。但是,隨著業務連續翻番,新產品越來越多,事情越來越多,老板越來越忙,離消費者和一線運營越來越遠,能花在需求預測上的時間越來越少,很多時候就只能拍腦袋做預測,其弊端也就越來越明顯。"希望大boss理解科學的辦法和拍腦袋的差別,特別是一個或者是二個人的拍腦袋",案例企業的一位員工在問卷調查中如是說。

老板當然理解科學決策和拍腦袋的差別。天底下沒有一個老板會說,科學決策糟糕,讓我來拍腦袋。但問題是,當我們缺乏有效的機制,沒法有效整合跨職能的智慧和信息,一幫人沒法有效決策的時候,老板不靠自己拍腦袋,還能靠什么?所以,這里的問題不是改變老板的行為,而是提高集體決策的能力,找到更好的方法論來整理數據,整合判斷,做出更準確的預測來。

這方法論就是德爾菲*決策法。當數據非常有限,未知因素非常多,決策的不確定性非常高的時候,德爾菲法是一種相當不錯的選擇。*早在二戰后期,美國空軍就用這種方法,召集相關領域的*們,判斷新技術的走向,指導新武器的研發。在上世紀50年代,蘭德公司進一步優化這套方法論,比如預測使用核武的可能后果[1]。這套方法論有多種變種,但關鍵都差不多:*,匿名,多輪反饋和修正,直到*后達成共識,或者達到預先設定的門檻,比如重復了多少輪,如圖 1。

*:這是早期決策,數據非常有限,那就只能靠判斷。誰有判斷?*。但是,越是*,其接觸面反倒越窄----要想精通一個領域,就只能選擇一點深挖。而新產品、新技術的開發涉及面很廣,任何一個*都沒法全面覆蓋,那就請多方面的*來判斷,以增加預測的準確度。

匿名:這是為了避免權威、頭銜、職位、個性、名聲等的影響,以避免強勢職能影響弱勢職能、強勢人物影響弱勢人物。你知道,老板坐在那里,不管在多民主的企業,大家都會自覺不自覺地跟著老板的思路走。強勢職能在場,他們的胳膊*粗,拳頭*大,八成*后也是他們說了算。名人光環就更不用說了。在新品預測上,匿名就是匯總預測數據時,略去頭銜、姓名,有時候甚至是職能,這樣也讓大家更加放心、獨立地做出各自的判斷。

背靠背:這是為進一步減輕了職能與職能、人與人之間的博弈。大家坐在一起討論,各抒己見的過程其實是個博弈的過程:每個人都代表自己的職能,他講什么話,做出什么樣的判斷,很大程度上取決于別的職能、別的人采取什么立場,而且習慣性地藏著掖著,比如不愿意首先發言----發言就如談判,誰先亮牌,誰就在博弈中處于被動。大家背靠背地做出判斷,由專人搜集整理,有助于降低互相影響、互相博弈,讓大家更可能以*身份做出客觀判斷。

 

0422-1.png圖 1:德爾菲*決策法示意圖

來源:Delphi Method, Dr. Phil Davidson, University of Phoenix, https://research.phoenix.edu/content/research-methodology-group/delphi-method

德爾菲*決策法還有個重要特點,就是多輪循環:每個*匿名、背靠背做出判斷,由專人搜集整理匯總,提供給全體成員,成為下一輪判斷的基礎;在上輪信息的基礎上,*們調整自己的決策,一般會更加一致,表現在預測上,就是預測值的標準差更小、離散度更小;如此再三,*終達成一定程度的共識,比如以平均值或者中位數作為*終的預測[2]。

*判斷法本質并不難理解:"三個臭皮匠,賽過諸葛亮",這道理大家都懂;真正的挑戰在以下幾個方面,處理不好,會導致*判斷法流于形式,達不到期望的效果,而*終又回到老板做計劃、老板拍腦袋的老路上來。

其一,選擇了錯誤的*。就拿需求預測來說,*的定義是在某個方面深入了解這個產品。比如設計師熟悉這個產品是針對大眾還是小眾,產品經理在熟悉這個產品與別的產品的關系(替代還是互補、獨立),電商經理熟悉促銷計劃和消費者的嗜好,采購經理熟悉成本構成和*小起訂量----這些信息大都在具體的產品層面,能顯著影響產品的需求。但在實踐中,人們往往在專業層面確定*,那*團隊就變成了首席技術官、營銷總監、產品總監等。這些人是各自領域的*沒錯(至少名義上沒錯),但往往并不是具體產品的*,對具體產品所知有限,并不是做出產品預測的*佳人選;他們職位高,責任重,沉湎于各種事務,往往也沒有足夠的精力投入到具體的新品預測中,對具體產品的判斷往往低于平均水平,反倒拉低了整體的判斷能力,也降低了決策效率[3]。

其二,把*判斷等同于*拍腦袋。*判斷還是得遵循"從數據開始,由判斷結束"的決策流程,只不過數據比較少,更加不結構化而已。對于產品層面的*,他們聚焦自己的領域,往往缺乏整體層面的信息。比如這個產品跟現有產品的關系,是競爭還是互補?現有相關產品的銷量如何?以前類似產品的需求預測、實際銷量如何?對于這個新品,企業的銷量目標是多少?我們不能簡單地把銷售目標當成需求預測,但前者的確是后者的一大考量因素。這些信息需要組織者統一整理,提供給每個領域的*,以盡量縮短他們的學習曲線,減少循環的次數,盡快達成共識。否則,德爾菲*判斷法無非就是把一個人拍腦袋變成多個人拍腦袋,沒有改變拍腦袋的本質,也沒法系統提高決策的質量。

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圖 2:德爾菲法失敗的幾個原因

其三,缺乏反饋機制,有教訓沒經驗,沒法持續提高決策質量。*判斷法很容易被當成一錘子買賣,但其實不是:我們一直在導入新產品,一錘子買賣經常做,就變成了經常行為,需要不斷改進,提高新品預測的準確度。這里的關鍵是形成閉環反饋機制。新品上市了,有了銷量,我們要跟需求預測對比,跟每個具體*的預測比,看他們對是對在何處,錯又錯在哪里;某個*一直虛高,為什么?另一位*一直虛低,為什么?這是組織者的一項重要任務:他們需要把這些數據收集起來,建成數據庫,真正形成集體智慧和經驗,提高以后新品預測的準確度。但現實中,很多公司把*判斷法做成一錘子買賣,沒有反饋和總結,容易形成有教訓,沒經驗,隨意性大,準確度低,*后就又回到老板拍腦袋,或者強勢職能說了算的狀態。

對于案例企業,我們確定一個具體的產品來做試點,以導入德爾菲*判斷法。該產品正好處于開發后期,需要確定首批訂貨量。該產品也是案例企業重點開發對象,能夠得到*們(跨職能團隊)的重視。

找好了產品,我們圍繞這個產品,進一步確定了該新品預測的的*團隊,包括以下職位:

  • 產品經理。該企業采取集成產品開發(IPD),由產品經理擔任項目經理,對產品全權負責,在新品上市中扮演關鍵角色,包括新品的需求預測。
  • 設計師。該職位具體負責該產品的設計,熟悉產品的定位,比如是基礎款,還是大眾款,以及特定設計對需求的影響,比如顏色、輔料的選擇等。
  • 門店經理。該職位負責主要網店的銷售,熟悉消費者的需求模式,有能力對不同產品做出橫向比較,也熟悉上新促銷計劃等。
  • 數據工程師。實際上的計劃經理。該職位負責數據化,熟悉各種產品的需求歷史,能從歷史數據的基礎上幫助需求預測。
  • 研發負責人。研發負責人特別熟悉產品,了解用戶。她在微信群、QQ等社區小組里非常活躍,熟悉用戶需求,對用戶認知挺多。
  • 銷售負責人。雖然直接參加新產品開發較少,但經驗豐富,熟悉客服團隊的反饋,能幫助做多個產品的橫向比較。
  • 供應鏈負責人。熟悉產品的成本、*小起訂量、供應商的階梯報價等。也熟悉關鍵原材料的共用性和貨期,能夠從供應端幫助需求預測。
  • 總經理。創始人不可替代,尤其在還處于小而美但快速發展階段的案例企業。總經理深度介入產品開發、企業運營、定價決策等,經驗豐富,歷來在新品的需求預測上扮演關鍵角色。

確定了產品和*團隊后,組織者把*團隊召集到一起,解釋德爾菲*判斷法,展示產品的樣品,啟動*團隊"從數據開始,由判斷結束"的新品預測流程。

首先,我們究竟要*團隊預測什么?在一個微信群看到這幅漫畫,醫生們在上街罷工游行,但舉起的牌子上,卻歪歪扭扭地寫著處方一樣的字,誰也看不清楚他們的訴求是什么。你知道,這是在戲謔那些開處方如同天書的醫生[4]。放在新品導入的*決策中,我們究竟要這些*預測什么?案例企業說,產品上新,預測首批訂單量唄。這不清楚,有兩個問題:

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圖 3:訴求不清,是另一種垃圾進,垃圾出

其一,預測有數量和時間兩個維度,首批訂單量只有數量,沒有時間----這首批制造的產品,究竟預計在多少時間售完?我們把時間的口子開著,*成員就得做出自己的假定;對時間的假定不同,*成員的預測肯定不同,缺乏一致性,沒有可比性,成了垃圾進,垃圾出。

其二,"首批訂單量"問的是供應,即向供應商下多少訂單;而*團隊中,大部分人*熟悉的卻是需求,沒法針對供應做出很好的判斷:首批究竟生產多少貨,還受產能、采購周期、規模效益等影響,比如產能有限,可能得降低訂單量;供應周期越長,訂單量就越大;*小起訂量越高,首批訂單量可能越大。

跟案例企業討論以后,我們決定問*團隊兩個問題:(1)上新30天內,您認為可能銷售多少?( 2)除此之外,您認為還可備多少產品的原材料(長周期物料),這樣一旦需要補單的話,我們可以快速反單?我們特別提醒,希望這些原材料能在3到6個月內消耗完畢,以期控制原材料的呆滯風險。

問題1其實問的是上新30天的需求預測,有時間、有數量,限定很清楚。在上新階段,*團隊里的銷售、設計、產品管理等職能深度介入,對過去的新品有一定的經驗,對下一個新品能夠做出一定的預判。

問題2問的其實是第二、第三個月的預測。案例公司的整個供應鏈周期大致是3個月:原材料采購1個月,加工成半成品1個月,加工成成品1個月。由于上新的不確定性非常高,案例企業通常采取長周期原材料統一采購,以獲取一定的規模效益,但只把部分加工成成品,以控制成品的庫存風險。上新一開始,第一天的銷量就很有參考價值,決定是否要趕快把剩余的材料加工成品(這點后文還會講到)。

我們理解,第一個問題相對更直觀,應該能得到不錯的判斷;第二個問題相對更難做判斷,*團隊需要更好地理解整個供應周期,以期提高對長周期物料的預測、管理(在具體案例中發現,*們對第二個問題判斷不是很好)。

確定了要問的具體問題,下一步是哪些信息是已知的,可以統一提供給*團隊,以縮短學習曲線和提高決策質量?要知道,*決策并不是拍腦袋;他們是在以往經驗的基礎上做判斷。而以往的經驗呢,其實很多已經凝聚在數據里,比如銷量,我們可以匯總這樣的數據,統一給*團隊。這對那些不經常跟數據打交道的職能,比如設計和產品管理,特別有幫助。否則,他們就會純粹拍腦袋。

在案例中,我們決定提供兩類的信息:(1)類似產品的信息,比如不同時段的銷量;(2)該產品的特定信息,比如產品的定位,原材料的*小起訂量,供應商的階梯報價。

類似產品信息:去年有6個類似產品,分別是什么時候上市,首批生產了多少,上架30天賣掉多少,首月售罄率是多少,3個月、6個月累計賣掉多少,這讓*團隊有了更多的橫向比較的信息(如圖 4)。組織者原來還提供前年的類似產品,但有兩個問題:(1)時間較久了,上新期間的銷售數據不全;(2)兩年的產品太多了,容易造成信息過載,反倒影響*成員有效判斷。組織者也想提供每個產品的四象限分類(產量的高低與銷量的高低),以及退貨率等,同樣有信息過載的問題,就一并拿掉。

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圖 4:可參照產品的歷史銷量(案例企業機密信息遮蓋掉了)

該產品的信息:產品定位是高價位、中價位還是基礎款(走量的)?跟已有產品的關系是互補,蠶食,還是獨立?這些都會影響產品的預測。此外,預測還需要采購相關的數據,比如主要材料的*小起訂量,供應商的階梯報價,有無特殊工藝,比如染色、表面處理等,以及相應的附加費用(跟*低起訂量有關)。

組織者把關鍵的背景信息準備好,編輯成一頁A4紙大小,就召集*會議,解釋了德爾菲*判斷法的方法論,展示產品樣品,把基本的背景信息分發給大家,就開始多輪的預測過程。

第一輪,每一位*回到自己的辦公間,分析已有的數據,搜集更多的信息,獨立、背靠背地做出判斷,掃描二維碼,通過問卷星(www.wjx.com)在線填寫以下信息(如圖 5):

(1)新品預測:上新30天內,銷量預測是多少?還應該備多少原材料的庫存;(2)所依據的理由;(3)進一步完善該方法論的建議,比如哪些有用的信息沒有被提供,哪些合適的人沒有被邀請到*團隊等。

在問卷*后,我們要求每位*填寫自己的姓名等信息。這主要是為督促*們認真完成任務,也幫助組織者跟蹤各個*的判斷結果,以期循環改進。在這里,組織者明確說明,填寫的結果會以匿名的方式反饋給*團隊,以便讓*們沒有后顧之憂,做出*好的判斷。

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圖 5:首輪判斷的問卷設計

組織者匯總第一輪的結果,比如8個跨職能*中,每個人做的預測分別是多少,其理由是什么,再附加額外可以提供的信息(根據第一輪的*反饋),統一分發給*團隊。召集*團隊簡單會議,確保大家理解第一輪的結果。注意,討論不是讓大家判斷誰對誰錯,應該怎么辦。否則,強勢職能可能影響弱勢職能,強勢人物可能影響弱勢人物,從而影響了第二輪預測的客觀性。

第二輪的方法論與第一輪一樣,每個*成員獨立、背靠背地決定,是否修改自己在上一輪的預測結果,并寫明理由。

組織者匯總第二輪的結果。如果第二輪的結果分歧還比較大,就進入第三輪。希望*多三輪,*團隊在該新品的預測上,能夠達成相當的共識,組織者*終以取平均值或者中位數的方法,決定*終的新品預測。

對于上新30天的銷量預測,兩輪預測后,7位*(其中一位*度假,只做了第一輪,就剔除了)的結果顯著趨同,表現在標準差和離散度上,就是這兩個數值明顯降低----離散度從第一輪的xxx降為xxx,標準差從xxx降為xxx,如圖 6所示。

0422-6.png圖 6:兩輪預測后,*預測值的離散度大幅下降,預測值更加趨同

但是,對于額外備料的預測,兩輪*判斷后,預測的離散度卻依舊很大。

如圖 7所示,雖然左邊的圖片看上去更加"趨同"了,但這有誤導:第一輪的預測是從0到3000的很多值,第二輪則主要集中在1000和3000上----3位*預測1000,另3位預測3000。這不應該是巧合,看上去更像相當一部分人心里沒底,就"扎堆",看第一輪預測中哪個人的理由充分,就隨那個人了:首輪預測3000的那位說,基于成本和此產品的差異化設計,該產品的目標應該是基礎款、高銷量;而首輪預測1000的那位則說,該款式設計上與別的"撞色","在夏天不討喜,預計只能在春秋兩季去推",而且3到5月有多款類似產品上線----該款明顯是低銷量,沒后勁。這兩個理由看上去都很充分,大家就跟風變成了兩派。不過1000跟3000的差距可太大了,所以說*們在這個問題上并沒有達成一致。

當然,這也反映了在該產品的定位上,案例企業還沒有達成共識。

作為案例設計者,我認為我們問了錯誤的問題:*成員中的產品經理、設計師、研發負責人等等主要經驗在上新前后,至于上新完成,補單該補多少,他們其實沒有經驗,自然就沒法做出高質量的判斷。我的建議呢,就是以后不讓*組預測后續備料,而直接由供應鏈根據30天銷量的預測,來預估后續兩個月的需求----我們后面會講到,上新期間的銷量和后續正常銷量關聯度很高。

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圖 7:兩輪預測后,額外備料的預測還是差異很大

這個案例還沒有結束。作為一個實習案例,等到產品的真實銷售數據出來后,我們還要進一步總結、分析,看預測的準確度如何,并總結經驗提高。比如獎勵*準確的*,小組分享成功經驗,總結失敗教訓等,讓更多的員工參與學習,比如產品經理們就應該深度介入,每個人都應該熟悉這套方法論。這才算閉環完成。

此外,作為方法論的一部分,企業還得決定(1)什么樣的產品適合于德爾菲法?(2)由哪個職能來負責、維護這一方法論,以及背后的流程?

德爾菲法需要跨職能參與,前后多輪,外加基本信息的準備和多輪數據分析,對資源的要求較多,屬于"重武器",所以不能濫用。企業得定義適當的產品,比如不確定性較大,新的功能較多,類似產品較少等。

同理,德爾菲法需要責任職能來維護。總體而言,這是個決策流程,是需求計劃的一部分,可以由計劃職能來維護。當然, 在很多企業,特別是小而美的企業,新品的需求計劃往往是產品經理的責任,這個流程也可以由產品管理來負責。但問題是產品管理相對分散,比如有多個產品經理,有些產品之間的搭接度不高,難以找到*的對接口,*佳實踐的難以固化、傳播。計劃職能呢,雖然天然是集中的,但往往影響有限,難以有效推動跨職能協作。或許可以這樣嘗試:德爾菲法作為新產品集成開發的一部分(IPD),由產品管理整體負責,但由計劃職能負責組織、執行。這跟產品經理負責整個產品的開發,而由設計負責具體的設計工作是一個道理。

 



[1] Avella, J. R. (2016). Delphi panels: Research design, procedures, advantages, and challenges. International

Journal of Doctoral Studies, 11, 305-321. Retrieved from http://www.informingscience.org/Publications/3561

[2] 之所以用中位數,是為了避免極端值對平均數的影響。比如我跟蓋茨的平均財富是490億美金,但你知道那都是蓋茨的錢。這也是為減少博弈,比如某個職能有意虛高。當然,當數據的離散度較小時,平均值應該比中位數更接近真相,在數理統計上更有意義。

[3] 我問一個企業,為什么返單的周期長?答曰主要是決策慢和物料采購周期長。長周期物料容易理解。決策慢,當然是慢在那些決策者:越是職位高的人,越缺乏產品層面的信息,要他們做產品層面的決策,比如需求預測,他們當然不放心,于是拖延癥就占了上風,導致遲遲做不出預測;預測錯了,也沒法盡快糾偏。

[4] 我在英國的《今日電訊》(The Telegraphs)上看到相關的醫生罷工,以及這位憤怒的醫生舉牌子的另一幅照片,上面倒是寫得很清楚,就知道微信群里的這幅圖是PS過的。原文:Doctors' strike: the NHS exists to serve patients, not keep doctors happy,作者JAMES KIRKUP,www.telegraph.co.uk。

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