销售预测是供应链的核心

    由于数据采集是核心问题的核心，所以应该有非常强力的措施来推行。这是销售总监要做的，推动销售部门强力进行数据采集工作是销售总监的应尽职责。可以采取什么措施呢？数据采集工作与奖金发放挂钩(不采集完成数据不发奖金等等)，对数据采集制定奖励惩罚措施。这一定要强力推行，否则任何供应链问题的解决都是一句空话。作为公司管理层应当树立这样一个信念：就是用纸和笔抄写，也要把数据收集上来！

    Nike中国公司就采取过类似做法。在实施渠道信息系统之前，Nike中国公司已经进行了四年多的手工数据采集，后来实施的渠道管理系统，只不过把手工数据工作电子化了，这样系统实施的风险也很大程度上有所降低。

    渠道当前数据是数据采集的重点，但是企业的眼光不可局限于此，还可以建立数据仓库，从企业自身历年的销售数据中去发现需求规律，用于销售预测，这也是企业非常值得去做的一件事情。

    进一步的行动

    没有供应链上的信息流，任何其他的供应链管理的优化都是巧妇难为无米之吹。数据采集是解决问题的第一步，是最艰难的一个起点，并不是解决问题的全部。只是解决了数据采集问题，其他步骤都相对容易推动。

    接下来，我们需要利用数据，建立对数据的感觉。

    在数据采集之后，要做两件事情：第一：要形成数据分析处理的流程方法。供应链部门如何分析利用各种渠道数据，如何根据渠道数据做出销售预测。第二要逐渐形成对数据的敏感性，找到对于数据的感觉。同样的数据，有经验的人能够发现很多问题，而没有经验的人可能觉得数据一文不值。业务部门需要对数据找到感觉，不断挖掘数据的利用价值。比较好的做法是定期组织对数据的分析讨论，或者建立专门的数据分析岗位。

    第三步就是要让供应链长期持续优化，建立经营分析体系。经营分析体系是一个业务优化机制，它包括四个部分：①一套反应业务运作情况的指标。②定期分析指标值、指标差异原因以及提出解决差异的措施，形成分析报告。③定期组织跨部门会议讨论报告，形成解决差异的行动方案。④对行动方案的执行进行跟踪确保落实。建立了经营分析体系，就相当于定期对企业进行体检，及时发现问题采取行动。

    愿景展望

    不妨对企业变化的轨迹做一个展望：由于每周都能够采集到经销商的进销存数据(假设85%)以及零售终端数据(假设50%)，销售部门在此基础上形成了销售预测的方法，并能够提供比原来准确得多的预测数据(假设可达到60%的准确度)。产销协调会上能够讨论未来两周或者一个月内可执行的销售预测以及第二月的销售分析，指导供应链短期以及中期的行动。供应链部门从库存导向逐步变化为市场导向。渠道信息数据向上游供应商传递，企业自身以及供应商的反应速度加快。未来根据这种运作模式建立信息系统支撑，供应链反应速度可以进一步加快，库存以及缺货都显著降低。

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