跨境电商边积压边断货，谁在为需求预测背锅？

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美国著名经济学家克里斯多夫曾提到，“真正的竞争不再是个别企业与企业的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。”

但在过去很长时间，大部分跨境电商卖家专注于选品、铺货、性价比等方面，对供应链的关注较为片面。随着近几年国际局势变动，行业增速放缓，市场不稳定因素增多，库存趋升、成本暴涨等问题频频出现，供应链管理的重要性逐渐被卖家认识到。

鉴于此，易仓科技「极客营」组织了两场亿级卖家私董会，就跨境电商供应链相关话题展开讨论。本文就讨论内容进行了整理提炼，并摘选了部分《进击的跨境人》往期内容，以供读者延伸阅读。

运营or计划专员，需求预测谁来做？

需求预测是目前跨境电商企业提及最多、也是最痛的难题，当出现断货或是库存积压，往往归咎于需求预测不准确。不过，在弄清如何提高需求预测准确率之前，先要解决谁来做的问题。

根据私董会的讨论，与会卖家基本分为以下几种情况：一，需求预测和补货计划由销售来定；二，公司设有专门的计划专员（PMC），销售先提出申购单，最终由计划专员调整并向采购下单；三，将计划专员和销售人员放在一个team，由双方共同商定。

过去，跨境电商很少会设计划专员岗位，一般交由前端的运营/销售人员来制定补货计划，或者是老板自己来决策。但随着行业发展，越来越多的卖家意识到计划专员的必要性。有卖家透露，一个好的计划专员一年给公司省下100万的头程费用。

于是，卖家们开始从传统行业挖人。但是有卖家反映，计划专员挖过来之后，在需求预测和补货计划方面与前端的运营/销售人员常常出现分歧，计划专员最终沦为鸡肋。

归根结底，计划人员和销售人员出现分歧与双方的能力属性及备货逻辑是相关的。对于销售人员的能力要求，一般是勤奋、细心、敏感，于他而言，备货越多越好，不能出现断货；但是对于计划人员，会要求他讲究数据逻辑，尽量不产生库存冗余。一个感性，一个理性；一个关注增量，一个关注存量；一个追求销售目标达成，一个追求运营成本最低。

当出现分歧时，各卖家的解决方案也不一。有卖家认为，销售人员更具业务体感，当二者出现分歧时，应让听见炮声的人做决策；也有卖家觉得，前端的销售人员不应过多插手后端，该听计划人员的；另外还有卖家老板自己来拍板。

辨证地看，无论让哪一方做决定，都存在一定的片面性。数据分析一定要结合业务，离远了判断，数据往往是没意义的，经不住业务推敲，分析的结果也是误导的。同理，缺乏数据的判断也成了感性经验的决断，存在极大的漏洞。

那么，如何在感性与理性，数据与经验之间达成平衡？

《进击的跨境人》（第一期）的供应链专题中有过一些阐述：“科学的需求预测应该是从数据开始，从判断结束。在历史数据分析的基础上，计划做出基准预测；根据销售等的反馈，做出适当调整，成为最终的需求预测。”

但二者也有侧重点，产品需求越不频繁，其数据量越少，越需要依赖销售、市场、产品管理等接近客户的职能，通过经验来判断备货计划；反之，需求越频繁，需求历史数据的作用越大，越可以依赖计划职能基于数据来预测。

如下图所示，在一个产品的生命周期中，越是在产品生命周期的两头，判断的成分越多；越是在成熟稳定时期，数据的成分越多。

来源：《供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行》，刘宝红、赵玲

全年计划总跑偏，需求预测怎么做？

私董会上，有卖家表示，每次对于下一年的预测都不准确，感觉没有必要，后来干脆就不做计划，根据前几个月的销售数据进行补货就好。可能有不少卖家也是这样，但显然，这种粗放的需求预测并不适应越来越精细化的运营要求。

想要提高需求预测的准确率，卖家首先要认识到，完全准确的需求预测是个伪命题。它是基于历史数据来对判断，因此不可能完全准确。需要在具体实施过程中，不断地复核纠偏，以提升其精准度。

而预测和复核纠偏的颗粒度一定程度决定了需求预测的精准度。这周预测下周大概率比今年预测明年要精准，每周复盘一次肯定比每月复盘一次的偏离度更低。当然，颗粒度越小，付出的时间和人工成本越多，卖家需要根据自身情况来平衡。

另外，对于某些SKU较多的卖家，若追求每个SKU的精细化需求预测，必将耗费大量精力，此时须懂得有的放矢，遵循“二八法则”来预测。

所谓“二八法则”，即企业的销售额或销量有80%是由其中20%的SKU所贡献，部分企业的比例可能更低。卖家只需对这部分SKU进行精细化预测，单独测算其准确率，及时复核调整。至于剩下80%的SKU，可采用相对简单粗放的预测方法。

至于具体的需求预测方法，市场上有很多预测模型，卖家可根据自身的产品周期、产品特性、市场情况等多个维度来选择。此处摘选《进击的跨境人》（第一期）中关于需求预测的定量分析法，供读者参考。

根据市场需求变化，跨境电商的产品通常可分为趋势型、季节型、离散型和平滑型，不同类型的产品对应不同的预测方法。

①　趋势型：线性回归法（y=ax+b），结合产品的生命周期管控，在拐点出现之前减少备货量。但只作为参考，与运营能力也有关。

②　季节型：同一季节时，以上一年环比与今年的增长结合做计划。不同季节时，要对季节性因子做降噪处理。

③　离散型：难以做计划，需要决策人拍板。一般来说，这类产品利润率可观，但销售频率低，占比大多在20%，决策错了也不会影响大局。有卖家按历史周出货量2-4倍计算，也有卖家按最高出货量做最高安全库存，按最低出货量做最低安全库存。

④　平滑型：简单平均法，（t+1）月预测量= 1到t月实际需求的平均数。

虽然定量分析统筹了大量数据进行判断，但也有其弊端。

其一，数据是具有欺骗性的，离消费端越远的数据真实性越低。虽然有很多系统和数学算法撑腰，但也不能盲目的依赖预测系统和算法，更不能完全依赖历史销售数据，需要纳入多种因素，综合分析。

其二，定量预测是建立在未来与过去的情况相同情况下做的统计分析，但这是理想状况，未来与过去必然不同，要预测未来，必须加入运营销售端的判断进行分析。

仓储成本压力大，安全库存如何设？

除了需求预测，库存管理也是很多卖家关心的议题。

库存管理对于跨境电商的重要性不言而喻，一方面，需求预测不可能完全准确，偏离的部分需要安全库存来对冲；另一方面，库存管理关乎成本和周转，库存冗余无疑会增加物流仓储成本和资金成本。

一般来说，库存可分为周转库存、安全库存和风险库存。风险库存是流程失效、决策失误产生的库存，这里主要谈谈周转库存和安全库存。

周转库存是维持运转必须的库存，跨境电商模式决定了其周转库存不会太轻。

以亚马逊为例，假设卖家1个月可卖出100件产品，该产品的生产周期为1个月，加上海运时长2个月，那么卖家需要至少备400件货，才能保证不会断货。

这种重资产模式无疑占用了大量的流动资金，况且这还没有算上提柜、上架、打包等环节的时间以及为应对需求不确定的安全库存。当然，通过采用快船、空运的物流方式，可以提高周转速度，减轻备货压力。但也意味着，物流成本的增加。

要快周转，还是要高毛利，需要卖家依据不同产品来抉择。对于产品周期比较长的卖家，需求波动较小，海运肯定是最划算的；而对于时效性较强的产品，则需要用更高的物流费用来换取更快的周转，前提是利润能够覆盖更高的物流成本。

安全库存是为应对不确定因素产生的库存。通俗点讲，安全库存就是当产品爆了之后，不至于断货。不同的产品，不同的物流方式都会影响安全库存的设定。

有卖家总结，安全库存的设定主要有三大不确定性：需求预测的准确度、海运周期的波动、生产端的交付率。需求预测偏离度越高，运输周期越长，波动性越大，工厂的准时交货率越低，备货就越困难。

通常来说，从下采购单到最终销售出去，时间越长，备的货越多，对卖家的资金要求越高。但这还不是最难的，各环节的时长波动才是关键。如果生产交期和物流时效时长时短，这个游戏就太难玩了。因此，工贸一体的卖家会有一些优势。

除了卖家总结的三个不确定性，客户服务水平也是影响安全库存的重要因素。所谓客户服务水平就是有货率，即客户来买的时候有没有货的概率。

有货率并不是越高越好，越高的有货率意味着需要越多的安全库存。对于卖家来说，这是库存成本与缺货成本的博弈，需要设置合理的缺货率来维持整体利润。

值得注意的是，安全库存与有货率并非线性关系，若追求100%的有货率，对于安全库存的要求将大幅提高。因此，企业一般将有货率设置在90-98%之间，具体依据产品而定。销量高、利润高的产品，有货率设置高一点，销量分散、利润率低的产品，有货率可以不同太高。

下图为计算安全库存的6种方法，卖家可作为参考。