我們經(jīng)常說，供應(yīng)鏈要么是訂單驅(qū)動（拉），要么是預測驅(qū)動（推）。其實不管是訂單驅(qū)動還是預測驅(qū)動，從整個供應(yīng)鏈的角度來看，最終都是預測驅(qū)動，因為一個人的訂單注定是另一個人的預測。比如小姑娘在網(wǎng)上買衣服，她得給商家下訂單，是基于她預測未來會穿這衣服。不過到她的衣櫥里看看，有多少件衣服買來后就再也沒碰過？很簡單，小姑娘的預測失敗了唄。

我們之所以關(guān)注需求預測，就是因為預測是供應(yīng)鏈的原始驅(qū)動力。

預測和訂單也不是說沒有區(qū)別，其實是圍繞預測風險博弈，最終由哪一方來承擔預測風險。博弈的結(jié)果是，在公司之間，預測風險由弱勢一方來承擔；在公司內(nèi)部，則是由最能承擔預測風險的強勢職能承擔，表現(xiàn)在一線銷售或用戶提需求（老總做預測是表現(xiàn)形式之一）。

對于弱勢一方承擔預測風險，相信大家深有體會：當你是個大客戶時，你的胳膊粗，給供應(yīng)商一個預測，供應(yīng)商就開始備料、備產(chǎn)能，預測失敗的話，往往是供應(yīng)商買單；當你是個小客戶時，就不得不給供應(yīng)商下訂單，預測失敗的話，你的倉庫里多了一堆沒用的東西。但問題是，這種力量博弈下，弱勢一方被迫承擔預測風險，但往往因為能力更差，沒法把預測做得更好，最后造成積壓或短缺，不但害了自己，而且害了強勢的一方。

比如在有些行業(yè)，作為鏈主企業(yè)的品牌商習慣性地向渠道壓貨，迫使渠道商、門店提前幾周、幾個月下訂單。渠道、門店不可能提前那么久拿到消費者的訂單，就只能做預測；但因為預測顆粒度非常小[1]，渠道、門店的預測準確度也就更低，造成渠道庫存積壓，占用了渠道自己有限的資金，同時也造成庫存的呆滯，反過來影響到鏈主企業(yè)的品牌——當你發(fā)現(xiàn)你剛才吃了一塊五個月前的點心，你首先問候的是誰的至親？當然是品牌商的：你買這東西，就是沖著他們的品牌去的，你當然會把這帳算在他們的頭上。

服裝行業(yè)的訂貨會也是類似的例子。

幾年前的夏天，驕陽如火，據(jù)說是當?shù)貧v史上最熱的一天，我到浙江拜訪一個女裝品牌商，發(fā)現(xiàn)他們在忙著開訂貨會。訂什么時候的貨？冬天的。什么人來訂貨？幾百個經(jīng)銷商、加盟店。那都是些小公司，有的甚至是夫妻老婆店，何德何能預測到天氣最冷的那一天，女孩子們喜歡什么樣的款式、顏色？那就只能拍腦袋，預測準確度可想而知，結(jié)果是積壓與短缺并存：就如網(wǎng)上有人形容的，服裝行業(yè)三年不生產(chǎn)，庫存也賣不完；但女孩子們早晨起來，發(fā)愁的第一件事還是今天穿什么衣服。

品牌商已經(jīng)拿到錢了，這些問題看似跟他們無關(guān)？其實不是：老庫存清不掉，經(jīng)銷商、門店資金短缺，就沒錢買下季的新品，品牌商的后續(xù)業(yè)務(wù)受影響；庫存也不能一直壓著啊，壓到一定地步，渠道、門店就開始“跳樓”大甩賣；而一旦頻繁地跟打折聯(lián)系在一起，品牌商辛辛苦苦建立的品牌形象也就給毀了。

那該怎么辦？在品牌商處做預測，預測全國、全球的需求，預測的顆粒度大，預測的準確度更高；品牌商一般規(guī)模更大，專業(yè)度更高，有專門的人員了解市場動向、消費者嗜好、競品信息，可以把預測做得更準。品牌商做好整體預測，把好總量，生產(chǎn)出合適數(shù)量的產(chǎn)品；經(jīng)銷商、加盟店要多少，提多少就行了——他們要做預測的話，也是預測未來的一周兩周的提貨計劃，即便預測錯了，影響也有限，糾正也容易；更簡單的做法是設(shè)好訂貨點，賣掉幾個，補幾個就是，甚至不需要做預測[2]。

那為什么不這么做呢？存在的都是有原因的。渠道壓貨和訂貨會錯綜復雜，有著深刻的原因，比如產(chǎn)品的生命周期短，產(chǎn)品的供應(yīng)鏈長，庫存風險高；對渠道、加盟商缺乏有效控制，不搶占渠道的倉庫、生米做成熟飯的話，又怕輸給競爭對手[3]。但這些都制造了一個共性問題，那就是在顆粒度小的地方做預測。要知道，在錯誤的地方，由錯誤的人做預測，是預測準確度不高的兩大根本原因，我們在后文還會詳細探討。

講完了公司間的博弈，我們接著講公司內(nèi)部的。

在公司內(nèi)部，如何預測的問題沒有解決，需求預測準確度不高，短缺和過剩的風險就高；風險太大，誰都不愿做預測，博弈的結(jié)果就是最能承擔預測風險，誰就做預測。就這樣，一線銷售、內(nèi)部用戶、老總就成了需求預測者。但內(nèi)部用戶和一線銷售做預測，除非是客戶定制化程度高的長尾產(chǎn)品，幾十、幾百個人每人預測整體需求的幾十、幾百分之一，就又面臨預測顆粒度太小、預測準確度太低的問題。

那為什么不在更大的顆粒度，比如公司層面做預測？

剛開始，企業(yè)一般是這么做的，但隨著業(yè)務(wù)的成長，情況越來越復雜，跨職能博弈也越來越嚴重，銷售和內(nèi)部用戶對預測失敗的容忍度越來越低，而且動不動就以沒有合適的庫存（預測不準）作為沒有完成業(yè)績指標的理由，給總部和供應(yīng)鏈很大的壓力；以老總為代表的總部力量就讓一線銷售“提需求”，理由也很“冠冕堂皇”，因為一線人員最接近市場、客戶需求；一線銷售做預測，提需求，每個人的顆粒度都挺小，預測準確度當然更低，但因為他們現(xiàn)在是自己做飯自己吃，不好吃也不會到老總那里去告自己。

這不，老總的耳根是清凈了很多，銷售的責任機制也更“明確”了，但預測準確度低的問題并沒有解決，最終還是得供應(yīng)鏈以更多的庫存、更高的運營成本來解決。

這后面也有風險承擔“能力”問題：一線銷售的預測做砸了，她可以推到客戶和市場競爭的頭上，市場永遠在變，客戶的需求也是，而誰又能把客戶和市場競爭怎么樣呢。就這樣，一線銷售處于“最佳”的位置來承擔預測風險，一線銷售提需求也就成了普遍現(xiàn)象。

我們之所以談這些，是想表述一個基本概念：預測怎么做的問題沒解決，需求預測準確度低，預測風險就大，大家都不愿意承擔風險，需求預測就成了企業(yè)與企業(yè)、職能與職能之間博弈的一大焦點；而博弈的結(jié)果呢，一方面讓錯誤的人在做預測，一方面也助長了信息不對稱，都無助于預測準確度的改善，我們在后面還會詳細談及。

[1]顆粒度的概念會在本書中多次出現(xiàn)，簡單地說，就是在什么層面做預測。比如全國的顆粒度要比省市大，產(chǎn)品線的顆粒度要比具體產(chǎn)品、具體型號大等。一般來說，顆粒度越大，需求的聚合效應(yīng)越明顯，預測準確度也越高。比如預測全公司的需求，一般比幾十、幾百個一線銷售每人提需求，匯總起來的準確度要高。

[2]當然嚴格地講，設(shè)置再訂貨點時也要做預測的，不過當業(yè)務(wù)比較穩(wěn)定的時候，我們一般用過去一段時間的平均需求作為預測。

[3]渠道的資金有限，進了這家的貨就沒錢進那家的，在同質(zhì)化嚴重的行業(yè)尤甚。于是，有些品牌商就習慣性地向渠道壓貨，美其名曰“占領(lǐng)經(jīng)銷商的倉庫”，還振振有詞，說他們也是給逼的——都說競爭會驅(qū)使企業(yè)向善，而我看到的更多是作惡，給渠道壓貨算是其一。