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探讨:计划供应链如何平衡销售和库存?

物流指闻   |   来源: 来自星星的tina   |   2022-11-30   |   0 0

1个亿的销售任务压下来了,咋备货?

来源/来自星星的tina(ID:gh_45f09510099e)

作者/tina,毕业于香港理工大学。深耕供应链和解决方案。


01

任务压下来,怎么办?

前一段时间群里供应链的小伙伴们在讨论销售与计划问题。

有一个小伙伴提出:销售说这个月做1个亿,按照过往记录月均几千万,咋备货呢?政治任务压下来。

其他小伙伴也提出了中肯的建议:

  • 不全信销售,看记录上浮。

  • 能被压下来,做不到这个销售后面将军他。

  • 如果说做到多少,摆个细分出来,每天多少,卖不到就邮件抄送通顶。

  • 天天都在质疑销售,事实证明,80%以上的质疑都是对的,但依旧还得备货。不看好的SKU打8折,没有消耗压力的备吧。

  • 这个场景很常见,背了吧,回过头来还得收拾呆料的残局;少备吧,销售还真接了单,交不上货就轮到计划背锅。

  • 找你们部门老大,他点头了,就干。

  • 分类备,让他们说故事,有历史记录波动小的备,没有的让他们讲故事。

  •  一个亿,肯定是产品构成的吧。


02

传统行业,计划供应链如何平衡?

受到小伙伴们的启发,今天就写一写如何平衡销售和备货(库存),从3大方面分别说一下。

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图1:传统计划供应链从3方面平衡销售和备货

(1) 备货前多管齐下:3种供给策略的组合应用;Risk Buy(风险购买);VMI (供应商管理库存);Top down和Bottom up盘货匹配。

(2) 备货中/后的过程管理:销售过程监控和管理;采购计划和销售计划调整。

(3) 销售后复盘:多部门协同,结果复盘,明确清货计划。

抛砖引玉,欢迎留言一起探讨。

(1) 备货前3种供给策略组合应用,降低备货风险。

制造业的3种供给策略的组合应用,并且对应了电商的3种供货策略和物流链路。这在我之前的文章里也说过。个人觉得这3种供给策略很有用,也在很多场合可以应用到。

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图2: 制造业的3种供给策略、Risk Buy, VMI的组合应用

  • 备货生产即Make to Stock (MTS).没有订单提前准备生产或采购,提前准备库存。适用于爆品,长交期的材料。

  • 根据订单生产即Make to Order (MTO).有了明确订单后再采购或者生产。适用于长尾品;或者交期短的所有商品。

  • 根据订单组装即Assemble to order(ATO).先准备原材料,有了明确订单以后再组装。

这3种组合策略主要适用于制造业,对于快消、时尚等行业可能无法100%匹配,但是仍然可以根据不同品类来制定类似的采购和供给策略。举个例子,衬衫的款式都是一样的,但是有大、中、小件的区别,还有就是有些潮牌需要定制花纹和图案等,那么:

  • 提前采购和准备布料是MTS;

  • 根据历史销售结合营销计划生产出不同尺寸的成衣是ATO;

  • 而最后接到订单后再印花纹或图案则是MTO.

(2) 备货前的top down和bottom up盘货匹配,将需求数字化。

Top down的任务下来以后,需要从上往下拆解(disaggregate)到各个product portfolio(产品线、或者行业线)的目标。需要有数据的支持,根据历史占比,结合品类趋势、区域趋势变化,让BI和销售一起得出一个大家认可的目标。

最重要的top down目标要和Bottom up也就是从下往上聚合(aggregate),进行匹配。电商的语言是“盘货”。让行业给出清单,包括:重点品类、重点客户、重点SKU、新品新客的历史和成交目标等数据。供应链计划部门可以给出格式,让销售填写,然后计划部分需要进行数据核实。

有的销售可能填的数字离谱,与历史数据和趋势相差太远,那就是前面小伙伴说的“让销售说故事”。因为也确实会有一些看起来不靠谱,但最后真的能卖出去的情况。之前见某国际知名美妆品亚太区电商总裁,他有一句话让我印象很深刻,大概是这么说的:做护肤和美妆,一定要把一张脸的故事讲完整,五官和皮肤都要说清楚。虽然这句话在不同的场景下说出来的,但有时候我们确实要相信故事的力量。计划也不能完全依赖数字,有时候需要相信一些专业厉害的销售的判断。

(3) 备货前的Risk Buy,多部门共担备货风险。

Risk Buy即风险购买,在订单还没有正式确认前或者项目、投标还没有拿下来时,为了明确采购成本或生产成本、库存风险,而启动的预先购买或生产流程。

特别是对于一些特殊的商品或材料,在下采购单或者排产单之前,供应链计划部门需要正式通知各方(采购、销售、市场、财务、客户),确认成本和风险,各方要清楚知悉并且要各部门的老大签字画押。

在Risk buy中需要明确备货用于哪个(些)项目、采购数量、对应的金额、对应的销售负责人、供应链计划负责人、预计到货日期。明确由此造成的呆滞库存和损失,有些需要客户支付原材料成本,有些需要有专门的财务预算来覆盖这些风险。

Risk buy不仅要在公司内部,而且有些还要和客户、供应商之间也有有类似的协议。

(4) 备货前的VMI,供应商源头的共享库存。

VMI (Vendor Management Inventory)供应商管理库存。供应商管理库存。VMI管理模式是从QR(快速响应,Quick Response)和ECR(有效客户响应,Efficient Customer Response)基础上发展而来,其核心思想是供应商通过共享用户企业的当前库存和实际耗用数据,按照实际的消耗模型、消耗趋势和补货策略进行有实际根据的补货。VMI不是把库存压力转嫁给供应商,而是供应商的原材料可以向他所有的客户进行库存共享,从而降低存货压力和备货风险。

(5) 备货中和备货后的过程监控和管理,调整采购和销量计划。

备货前的各个动作的做了,风险也有人认了。是否计划就可以撒手不管了呢?肯定不是的。我一直在说,没有库存就没有计划,计划的首要任务要保证库存的健康,而不是共担风险。过程监控和管理非常重要,因为市场的变化有可能是瞬间的,比如头部主播的那几场直播没谈下来销量骤减,或者制造业一些基于项目的投标没拿到整个订单都要取消,或者突然多了几场主播销量上升等… 或者,并没有特别大的变化,即使持续的数据显示销量达不到预期或者会上升。

计划要建立日常的销售监控机制,同时对市场的变化要反应敏捷。订单丢了或者销量不如预期,部分的备货仍然可以取消或者让供应商延迟交货;销量高于预期,可以紧急加单,有时候可以让物流部门安排加急。当然,前提是,这些是在SA(Schedule Agreement计划协议)中的free zone和trade off zone内。

(6) 销售后的复盘。

复盘的内容主要有几部分:销售表现 VS.预计;缺货、滞销等计划指标;是否有物流加急造成的物流费率上升。

如果销售不如预期,那么需要制定滞销库存的清理计划,销售明确接下来是否有别的促销或者提升销量消耗库存的活动。物流加急,是因为计划部门没有按时按量备货,还是销量的上升导致备货不及时等。

计划的复盘,不只是在计划部门内部,也需要看与销售、物流的协同。


03

电商的物流计划供应链如何做?

在做平台电商的物流供应链计划时,也会面临同样的问题,不过不是库存滞销或者不足。而是:准备多了,仓容、货架、流水线、车子,造成了资源的浪费和成本的上升,还有会有仓库WMS和OMS等系统对接的成本浪费;准备少了,爆仓、货发不出去,引来一堆的投诉。

很多销售或者行业(在电商平台,行业类似于传统行业的销售和市场)的伙伴们,经常会凭感觉,说看了哪些品类在哪些市场卖得很好,我也要卖,会说有“很多”的客户要进来,你一定要给我准备多少的仓。

因为物流跟着商流走,物流的收入主要靠单量的累积。在电商平台特别是比较大的电商平台,有时候物流经常不敢挑战行业,行业说什么就准备什么,结果可能是浪费了大把的资源。

供应链的逻辑是相通的。以上传统行业销售与计划之间的平衡备货方法也适用于电商。除此之外,电商的物流供应链还需要注意以下3个方面:

(1) 行业得给出具体的数字。

其实也就是前面的“top down和bottom up盘货匹配”。再说,是因为真的很重要。有的BU可以做得很好,有的BU的行业会乱来。行业说有很多客户,那么请把客户清单列出来,包括客户名字、品牌分类、主营商品、历史销售情况、承诺GMV和单量、爬坡计划。有的时候,行业要你做这做那,一追问到底,“很多客户”变成了连一个客户名字也给不出来。

(2) 物流给出投入成本,协同财务计算出损益。

物流要先给出投入的成本,和财务一起计算:多少单量才能break even(持平), 多少单量可以开始盈利。在前期的多长时间内可以容忍亏损,但是什么时候开始必须开始持平和盈利。不仅要考虑物力的投入,还要考虑人力的投入,因为和仓、配相关的技术资源的成本也是很高的。

同时,收入和利润不仅与单量有关系,还和品类相关。比如,通常情况下,大件就没有中小件赚钱。很重要的一点,必须把物流的成本和收入也计算进BU生意的P&L中。

(3) 专业大于情面。

前几年电商平台行情好,这里亏损的可能那里可以弥补,东边不亮西边亮,做出来了一两次没有产出也没有太多人追究。现在市场情况都不好,大家都不赚钱,所以物流投入之前一定要有ROI, 拿数据说话,没有确定产出的,可以连一次情面也不用给。用结果说话,如果一次投入没有产出,就不会有第二次了。


04

计划要不要自己打个折?

当所有的动作都做了,计划仍然觉得销售做不到,对备货没有信心怎么办?

根据情况,有时候可以自己打个折。比如我的好朋友Ayan,那一年她做超过1亿件备货、支持几十亿GMV的物流预测。虽然最后实际GMV是没有达到预期,但是她的单量预测准确率高达99.7%。她和我说,她自己实在是觉得GMV目标做不到,所以她在做GMV转化成单量的预测时,自己默默地下调了几个点,结果她心里的这几个点实际真的就是那几个点。还有,她和菩萨签定了对赌协议,在拜拜的时候悄悄给菩萨塞了两百块钱。她一直强调是运气好赌对了,还有菩萨保佑了她。但是我知道,她也付出了很多的努力。

运气和敢,是基于对实际情况很了解的前提下。不仅要了解大盘还要清楚所有的细节。如果还没有摸清楚所有的情况,不建议自行打折或者加码。

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