KPI | 需求与供应计划考核什么指标（上）

整理书稿第二版的时候，我对内容都做了梳理和更新，接下来会在这里持续登载。如果发现是你熟悉的内容，也可以在评论里补充一句你掌握之后发挥的新实践，互相激发思考。

计划师的节奏，月头就是忙报表。月报就是我们跟踪KPI（Key Performance Indicator，关键绩效指标）表现的方法。那么在贸易型消费品企业中，一般看什么KPI呢？从哪些维度来分析企业需求与供应计划的好坏？

客户服务水平

Service Rate

客户第一，满足客户需求是立业之本。这个KPI的重点，是公司要做好定义，显示相对真实的客户订单满足率。常见疑问是对比客户原始订单还是我司确认好的订单呢？

看客户订单的满足率比较透明，但有可能因为客户的错误录入（输错数量、错订下市品）或对缺货品反复下单而被冤枉。

对比我司订单部门确认的订单能避免以上问题，却也留出了操纵的可能性。所以不管取用哪种算法，这都是又看数字又看解释的KPI。

解释必须要分类，以看出各类原因是不是在好转。常见的分类是：

• 超卖

• 下市（品类管理的问题，或为把尾箱卖完而圆整成最小订货量的少量缺货）

库存金额和天数

Stock value and days

做计划，守两头的底线。缺货的另一端，是不“爆仓”。通常说的还不是仓容，更多说的是库存金额要守住。预算中的月底库存金额和天数是多少，实际是多少，分析差距是来自什么原因。

• 金额：公司库存金额，用成本价计算

• 天数：库存金额可以支撑多少天的销售，或称天期。或采用库存周转率，道理类似，都是衡量库存相对高低的指标

单纯地讲库存天数，有“按过去计算”和“按将来计算”两种方向，也有“按平均计算”和“按月梯度计算”两种方法。

对于公司库存，因为我们有对将来的销量预测，一般按将来、按月梯度计算(by future by month-phasing)。这样可以考虑到季节性，衡量更为合理。

预算(budget)，是说在前一年做今年的年度计划时，根据当时的假设做的一版KPI目标，这不仅针对库存，还有其它各项KPI。就是先算好怎样的KPI是合理的。至于预算怎么做，在后面详细说来。

回到KPI分析，分析实际库存与预算有差距的原因是哪些。

金额差异的常见原因有：

• 超卖/低卖：实际销量跟预算版本相比的累计影响

• 供货短缺/工厂强推库存(Push stock)

• 因注册原因的多备货

• 因批次量(Batch size)原因的多备货

• 质量问题导致的额外备货/渠道库存召回等

天数差异的常见原因有：

• 库存金额差异

• 销售预测上升/下降：同样的库存金额，如果将来的销售预测的金额值上升，天数就会下降

预测准确率

Forecast Accuracy

行内有很多讨论，关于要不要考核这个过程指标。我认为对于成熟的高管理水准的公司，要考核。

常见考核M-3或者M-1的预测准确率，有考核才有负责，虽是过程指标，但比考核订单满足率和库存指标能更早发现问题。

＊M-3指每月做一版预测的公司，三个月前的版本

谁预测谁负责。

如果需求计划负责基线预测，市场和销售负责新品计划和促销计划，那么他们分别对那部分的准确率负责。总经理对总准确率负责，CEO要关注。

因为这是又保证销量又控制成本的过程指标，反映整个团队的计划力和执行力。

但考核也不代表着只看数字，更重要的是看解释。

因为预测时是有假设（Assumption）的，解释时就要去了解最终差异的原因是什么，从中得到经验，以后做更贴切的假设。

#考核哪一版？M-3，M-2，还是M-1

一者是看供货提前期和采购计划冻结期（Block horizon），二者是看公司目前的水平。

M-1做得怎么样了？是不是可以进一步通关打怪，要求到M-3了？一步一步，将解决短期问题的水平提升到解决中长期问题的水平。

相反也一样，如果M-3反正做不好，大家都“疲掉了”，是不是可以降低要求呢？

#一般的行业水平如何

如果公司的预测准确度用1-MAPE计算，MAPE即by SKU计算超卖低卖的绝对值之和，除以实际销量；目前消费品行业内的较好水平，是M-1做到70~80%, M-3做到60~70%。M-1<50%问题就很大。

＊MAPE: Mean Absolute Percentage Error, MAPE=∑｜X-Y｜)/∑X*100%

行业内对MAPE是误差的绝对值之和除以总预测值，还是除以实际值，一直有争议。我认为只是两种评估方法，没有对错。

SAP标准模块是除以实际值（Actual sales），这样是鼓励低估的，如果除以预测，其实是鼓励高估的。可能有人会通过故意做高预测而操纵KPI。

#可以做M-6吗

有药品代理公司，因为提前期是6个月，订货计划锁定期（Block horizon）也是6个月，所以都看M-6了，就要求6个月内预测不能改。

可以理解，因为订货计划锁定期（Block horizon）的期间供货能改的幅度不大，特别是大产线生产的公司，有低成本要求。

但不得不说，太有勇气了，M-6要做好很难。要持续验证，效果怎么样，带来的反馈是不是真正对业务有帮助。

6个月内预测不让改？要改还是得改，但是要沟通对库存的影响是什么，缺货和滞销要预警，“坏话说在前面”，解决方案可以提早准备起来。

因为有时候拦也没意义啊，比如竞争对手有动作，市场真变了，特别是电商市场瞬息万变；或者有计划清库存，还不让改预测啊？做预测其实是做计划，是为了反应，而不是为了不反应。

#结合BIAS做双KPI会更合适

预测准确率看的是偏差，高估低估都会以绝对值的形式计入，但是在管理维度，是否在总量上有偏离也需要衡量，所以常见用Forecast accuracy和Forecast BIAS双考核。

BIAS和MAPE的区别，就是正负相抵，而不是取绝对值相加。BIAS≤5%，也就是最终销售总数量是计划值的95%~105%，说明计划在总量上没有偏离。也可以用计划达成率，跟BIAS异曲同工。

#考核，但是否涉及奖金可酌情

有公司将预测准确率考核到销售身上，但不作为年终奖金考核因素。每个月的S&OP会议回顾，要求作出改善。

我很同意，写进销售和市场部的考核KPI已经很好了，即使对奖金影响比例不大。或许搞个比赛，争取总经理的预算支持，每月通报表扬领先和进步者，年终在年会上给予物质奖励更好。

他们要关注的KPI已经很多了，咱这个对他们来说不是生死线上的，是锦上添花的，奖励比惩罚要合适。

有人说不应考核预测准确率，是有时低准确率是因为客户进货从月底推迟到次月头，而这部分对实际业务并无影响。

确实有这种情况。我举个例子，比如考核M-3预测准确率，但屈臣氏活动没法在3个月之前确定该档期是否中标，但预测里必须要提前确认产品和大致力度，有了具体支数的计划才能保证供货。

可是实际出货从月底推到了次月头，量没有大变，这样的情况就是“不看数字看解释”，这个低准确率是低风险的。

但如果偏差中只有一部分是屈臣氏问题，剩下的是因为没有提前计划、临时加促销造成的，就能警醒S&OP中的各位相关方，后续会出现部分产品缺货、部分产品滞销。

这比缺货和滞销真正产生时再来叫，去反应，要早多了。

有人还提到，绩效考核都有其副作用。比如为了达成“准确度”指标，销售就习惯性地操纵渠道商，月末、季末、年末向渠道商压货，完成本期的指标，却给供应链带来诸多问题。

咱们这个指标对销售还没这么重要吧？销售的脑中大抵还是销量做到、客户攻克/维护和费用不超吧，压货那么不容易的事儿，一定不是冲着准确率要求。

一篇太长，下篇再续。

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