案例：新品導入，首批訂貨訂多少？

這不，有一款新品在4月份推出，幾天賣完了三四千件，緊趕慢趕地返單，等第二批到貨時，都已經6月份了，爆款帶來的"熱氣"也快消散完了，又得重新預熱。有爆款，自然就有滯銷。比如有個產品，為了走量降成本，首批進貨幾千件，結果只賣掉幾百件，投入巨大的資源促銷也不管用，一旦過季，就只能等到第二年，呆滯風險就很高。

需求不確定性很高，首批訂貨風險大，需求預測的壓力就很大。預測風險高，沒人愿意承擔，*終就只能是老板拍板。

老板做預測，自然有老板做預測的原因：他是*有經驗、*有權威的那個人，而且*能承擔預測失敗的后果。但是，隨著業(yè)務連續(xù)翻番，新產品越來越多，事情越來越多，老板越來越忙，離消費者和一線運營越來越遠，能花在需求預測上的時間越來越少，很多時候就只能拍腦袋做預測，其弊端也就越來越明顯。"希望大boss理解科學的辦法和拍腦袋的差別，特別是一個或者是二個人的拍腦袋"，案例企業(yè)的一位員工在問卷調查中如是說。

老板當然理解科學決策和拍腦袋的差別。天底下沒有一個老板會說，科學決策糟糕，讓我來拍腦袋。但問題是，當我們缺乏有效的機制，沒法有效整合跨職能的智慧和信息，一幫人沒法有效決策的時候，老板不靠自己拍腦袋，還能靠什么？所以，這里的問題不是改變老板的行為，而是提高集體決策的能力，找到更好的方法論來整理數(shù)據(jù)，整合判斷，做出更準確的預測來。

這方法論就是德爾菲*決策法。當數(shù)據(jù)非常有限，未知因素非常多，決策的不確定性非常高的時候，德爾菲法是一種相當不錯的選擇。*早在二戰(zhàn)后期，美國空軍就用這種方法，召集相關領域的*們，判斷新技術的走向，指導新武器的研發(fā)。在上世紀50年代，蘭德公司進一步優(yōu)化這套方法論，比如預測使用核武的可能后果[1]。這套方法論有多種變種，但關鍵都差不多：*，匿名，多輪反饋和修正，直到*后達成共識，或者達到預先設定的門檻，比如重復了多少輪，如圖 1。

*：這是早期決策，數(shù)據(jù)非常有限，那就只能靠判斷。誰有判斷？*。但是，越是*，其接觸面反倒越窄----要想精通一個領域，就只能選擇一點深挖。而新產品、新技術的開發(fā)涉及面很廣，任何一個*都沒法全面覆蓋，那就請多方面的*來判斷，以增加預測的準確度。

匿名：這是為了避免權威、頭銜、職位、個性、名聲等的影響，以避免強勢職能影響弱勢職能、強勢人物影響弱勢人物。你知道，老板坐在那里，不管在多民主的企業(yè)，大家都會自覺不自覺地跟著老板的思路走。強勢職能在場，他們的胳膊*粗，拳頭*大，八成*后也是他們說了算。名人光環(huán)就更不用說了。在新品預測上，匿名就是匯總預測數(shù)據(jù)時，略去頭銜、姓名，有時候甚至是職能，這樣也讓大家更加放心、獨立地做出各自的判斷。

背靠背：這是為進一步減輕了職能與職能、人與人之間的博弈。大家坐在一起討論，各抒己見的過程其實是個博弈的過程：每個人都代表自己的職能，他講什么話，做出什么樣的判斷，很大程度上取決于別的職能、別的人采取什么立場，而且習慣性地藏著掖著，比如不愿意首先發(fā)言----發(fā)言就如談判，誰先亮牌，誰就在博弈中處于被動。大家背靠背地做出判斷，由專人搜集整理，有助于降低互相影響、互相博弈，讓大家更可能以*身份做出客觀判斷。

圖 1：德爾菲*決策法示意圖

來源：Delphi Method, Dr. Phil Davidson, University of Phoenix, https://research.phoenix.edu/content/research-methodology-group/delphi-method

德爾菲*決策法還有個重要特點，就是多輪循環(huán)：每個*匿名、背靠背做出判斷，由專人搜集整理匯總，提供給全體成員，成為下一輪判斷的基礎；在上輪信息的基礎上，*們調整自己的決策，一般會更加一致，表現(xiàn)在預測上，就是預測值的標準差更小、離散度更��；如此再三，*終達成一定程度的共識，比如以平均值或者中位數(shù)作為*終的預測[2]。

*判斷法本質并不難理解："三個臭皮匠，賽過諸葛亮"，這道理大家都懂；真正的挑戰(zhàn)在以下幾個方面，處理不好，會導致*判斷法流于形式，達不到期望的效果，而*終又回到老板做計劃、老板拍腦袋的老路上來。

其一，選擇了錯誤的*。就拿需求預測來說，*的定義是在某個方面深入了解這個產品。比如設計師熟悉這個產品是針對大眾還是小眾，產品經理在熟悉這個產品與別的產品的關系（替代還是互補、獨立），電商經理熟悉促銷計劃和消費者的嗜好，采購經理熟悉成本構成和*小起訂量----這些信息大都在具體的產品層面，能顯著影響產品的需求。但在實踐中，人們往往在專業(yè)層面確定*，那*團隊就變成了*技術官、營銷總監(jiān)、產品總監(jiān)等。這些人是各自領域的*沒錯（至少名義上沒錯），但往往并不是具體產品的*，對具體產品所知有限，并不是做出產品預測的*佳人選；他們職位高，責任重，沉湎于各種事務，往往也沒有足夠的精力投入到具體的新品預測中，對具體產品的判斷往往低于平均水平，反倒拉低了整體的判斷能力，也降低了決策效率[3]。

其二，把*判斷等同于*拍腦袋。*判斷還是得遵循"從數(shù)據(jù)開始，由判斷結束"的決策流程，只不過數(shù)據(jù)比較少，更加不結構化而已。對于產品層面的*，他們聚焦自己的領域，往往缺乏整體層面的信息。比如這個產品跟現(xiàn)有產品的關系，是競爭還是互補？現(xiàn)有相關產品的銷量如何？以前類似產品的需求預測、實際銷量如何？對于這個新品，企業(yè)的銷量目標是多少？我們不能簡單地把銷售目標當成需求預測，但前者的確是后者的一大考量因素。這些信息需要組織者統(tǒng)一整理，提供給每個領域的*，以盡量縮短他們的學習曲線，減少循環(huán)的次數(shù)，盡快達成共識。否則，德爾菲*判斷法無非就是把一個人拍腦袋變成多個人拍腦袋，沒有改變拍腦袋的本質，也沒法系統(tǒng)提高決策的質量。

圖 2：德爾菲法失敗的幾個原因

其三，缺乏反饋機制，有教訓沒經驗，沒法持續(xù)提高決策質量。*判斷法很容易被當成一錘子買賣，但其實不是：我們一直在導入新產品，一錘子買賣經常做，就變成了經常行為，需要不斷改進，提高新品預測的準確度。這里的關鍵是形成閉環(huán)反饋機制。新品上市了，有了銷量，我們要跟需求預測對比，跟每個具體*的預測比，看他們對是對在何處，錯又錯在哪里；某個*一直虛高，為什么？另一位*一直虛低，為什么？這是組織者的一項重要任務：他們需要把這些數(shù)據(jù)收集起來，建成數(shù)據(jù)庫，真正形成集體智慧和經驗，提高以后新品預測的準確度。但現(xiàn)實中，很多公司把*判斷法做成一錘子買賣，沒有反饋和總結，容易形成有教訓，沒經驗，隨意性大，準確度低，*后就又回到老板拍腦袋，或者強勢職能說了算的狀態(tài)。

對于案例企業(yè)，我們確定一個具體的產品來做試點，以導入德爾菲*判斷法。該產品正好處于開發(fā)后期，需要確定首批訂貨量。該產品也是案例企業(yè)重點開發(fā)對象，能夠得到*們（跨職能團隊）的重視。

找好了產品，我們圍繞這個產品，進一步確定了該新品預測的的*團隊，包括以下職位：

• 產品經理。該企業(yè)采取集成產品開發(fā)（IPD），由產品經理擔任項目經理，對產品全權負責，在新品上市中扮演關鍵角色，包括新品的需求預測。
• 設計師。該職位具體負責該產品的設計，熟悉產品的定位，比如是基礎款，還是大眾款，以及特定設計對需求的影響，比如顏色、輔料的選擇等。
• 門店經理。該職位負責主要網店的銷售，熟悉消費者的需求模式，有能力對不同產品做出橫向比較，也熟悉上新促銷計劃等。
• 數(shù)據(jù)工程師。實際上的計劃經理。該職位負責數(shù)據(jù)化，熟悉各種產品的需求歷史，能從歷史數(shù)據(jù)的基礎上幫助需求預測。
• 研發(fā)負責人。研發(fā)負責人特別熟悉產品，了解用戶。她在微信群、QQ等社區(qū)小組里非�；钴S，熟悉用戶需求，對用戶認知挺多。
• 銷售負責人。雖然直接參加新產品開發(fā)較少，但經驗豐富，熟悉客服團隊的反饋，能幫助做多個產品的橫向比較。
• 供應鏈負責人。熟悉產品的成本、*小起訂量、供應商的階梯報價等。也熟悉關鍵原材料的共用性和貨期，能夠從供應端幫助需求預測。
• 總經理。創(chuàng)始人不可替代，尤其在還處于小而美但快速發(fā)展階段的案例企業(yè)。總經理深度介入產品開發(fā)、企業(yè)運營、定價決策等，經驗豐富，歷來在新品的需求預測上扮演關鍵角色。

確定了產品和*團隊后，組織者把*團隊召集到一起，解釋德爾菲*判斷法，展示產品的樣品，啟動*團隊"從數(shù)據(jù)開始，由判斷結束"的新品預測流程。

首先，我們究竟要*團隊預測什么？在一個微信群看到這幅漫畫，醫(yī)生們在上街罷工游行，但舉起的牌子上，卻歪歪扭扭地寫著處方一樣的字，誰也看不清楚他們的訴求是什么。你知道，這是在戲謔那些開處方如同天書的醫(yī)生[4]。放在新品導入的*決策中，我們究竟要這些*預測什么？案例企業(yè)說，產品上新，預測首批訂單量唄。這不清楚，有兩個問題：

圖 3：訴求不清，是另一種垃圾進，垃圾出

其一，預測有數(shù)量和時間兩個維度，首批訂單量只有數(shù)量，沒有時間----這首批制造的產品，究竟預計在多少時間售完？我們把時間的口子開著，*成員就得做出自己的假定；對時間的假定不同，*成員的預測肯定不同，缺乏一致性，沒有可比性，成了垃圾進，垃圾出。

其二，"首批訂單量"問的是供應，即向供應商下多少訂單；而*團隊中，大部分人*熟悉的卻是需求，沒法針對供應做出很好的判斷：首批究竟生產多少貨，還受產能、采購周期、規(guī)模效益等影響，比如產能有限，可能得降低訂單量；供應周期越長，訂單量就越大；*小起訂量越高，首批訂單量可能越大。

跟案例企業(yè)討論以后，我們決定問*團隊兩個問題：（1）上新30天內，您認為可能銷售多少？（ 2）除此之外，您認為還可備多少產品的原材料（長周期物料），這樣一旦需要補單的話，我們可以快速反單？我們特別提醒，希望這些原材料能在3到6個月內消耗完畢，以期控制原材料的呆滯風險。

問題1其實問的是上新30天的需求預測，有時間、有數(shù)量，限定很清楚。在上新階段，*團隊里的銷售、設計、產品管理等職能深度介入，對過去的新品有一定的經驗，對下一個新品能夠做出一定的預判。

問題2問的其實是第二、第三個月的預測。案例公司的整個供應鏈周期大致是3個月：原材料采購1個月，加工成半成品1個月，加工成成品1個月。由于上新的不確定性非常高，案例企業(yè)通常采取長周期原材料統(tǒng)一采購，以獲取一定的規(guī)模效益，但只把部分加工成成品，以控制成品的庫存風險。上新一開始，*天的銷量就很有參考價值，決定是否要趕快把剩余的材料加工成品（這點后文還會講到）。

我們理解，*個問題相對更直觀，應該能得到不錯的判斷；第二個問題相對更難做判斷，*團隊需要更好地理解整個供應周期，以期提高對長周期物料的預測、管理（在具體案例中發(fā)現(xiàn)，*們對第二個問題判斷不是很好）。

確定了要問的具體問題，下一步是哪些信息是已知的，可以統(tǒng)一提供給*團隊，以縮短學習曲線和提高決策質量？要知道，*決策并不是拍腦袋；他們是在以往經驗的基礎上做判斷。而以往的經驗呢，其實很多已經凝聚在數(shù)據(jù)里，比如銷量，我們可以匯總這樣的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一給*團隊。這對那些不經常跟數(shù)據(jù)打交道的職能，比如設計和產品管理，特別有幫助。否則，他們就會純粹拍腦袋。

在案例中，我們決定提供兩類的信息：（1）類似產品的信息，比如不同時段的銷量；（2）該產品的特定信息，比如產品的定位，原材料的*小起訂量，供應商的階梯報價。

類似產品信息：去年有6個類似產品，分別是什么時候上市，首批生產了多少，上架30天賣掉多少，首月售罄率是多少，3個月、6個月累計賣掉多少，這讓*團隊有了更多的橫向比較的信息（如圖 4）。組織者原來還提供前年的類似產品，但有兩個問題：（1）時間較久了，上新期間的銷售數(shù)據(jù)不全；（2）兩年的產品太多了，容易造成信息過載，反倒影響*成員有效判斷。組織者也想提供每個產品的四象限分類（產量的高低與銷量的高低），以及退貨率等，同樣有信息過載的問題，就一并拿掉。

圖 4：可參照產品的歷史銷量（案例企業(yè)機密信息遮蓋掉了）

該產品的信息：產品定位是高價位、中價位還是基礎款（走量的）？跟已有產品的關系是互補，蠶食，還是獨立？這些都會影響產品的預測。此外，預測還需要采購相關的數(shù)據(jù)，比如主要材料的*小起訂量，供應商的階梯報價，有無特殊工藝，比如染色、表面處理等，以及相應的附加費用（跟*低起訂量有關）。

組織者把關鍵的背景信息準備好，編輯成一頁A4紙大小，就召集*會議，解釋了德爾菲*判斷法的方法論，展示產品樣品，把基本的背景信息分發(fā)給大家，就開始多輪的預測過程。

*輪，每一位*回到自己的辦公間，分析已有的數(shù)據(jù)，搜集更多的信息，獨立、背靠背地做出判斷，掃描二維碼，通過問卷星（www.wjx.com）在線填寫以下信息（如圖 5）：

（1）新品預測：上新30天內，銷量預測是多少？還應該備多少原材料的庫存；（2）所依據(jù)的理由；（3）進一步完善該方法論的建議，比如哪些有用的信息沒有被提供，哪些合適的人沒有被邀請到*團隊等。

在問卷*后，我們要求每位*填寫自己的姓名等信息。這主要是為督促*們認真完成任務，也幫助組織者跟蹤各個*的判斷結果，以期循環(huán)改進。在這里，組織者明確說明，填寫的結果會以匿名的方式反饋給*團隊，以便讓*們沒有后顧之憂，做出*好的判斷。

圖 5：首輪判斷的問卷設計

組織者匯總*輪的結果，比如8個跨職能*中，每個人做的預測分別是多少，其理由是什么，再附加額外可以提供的信息（根據(jù)*輪的*反饋），統(tǒng)一分發(fā)給*團隊。召集*團隊簡單會議，確保大家理解*輪的結果。注意，討論不是讓大家判斷誰對誰錯，應該怎么辦。否則，強勢職能可能影響弱勢職能，強勢人物可能影響弱勢人物，從而影響了第二輪預測的客觀性。

第二輪的方法論與*輪一樣，每個*成員獨立、背靠背地決定，是否修改自己在上一輪的預測結果，并寫明理由。

組織者匯總第二輪的結果。如果第二輪的結果分歧還比較大，就進入第三輪。希望*多三輪，*團隊在該新品的預測上，能夠達成相當?shù)墓沧R，組織者*終以取平均值或者中位數(shù)的方法，決定*終的新品預測。

對于上新30天的銷量預測，兩輪預測后，7位*（其中一位*度假，只做了*輪，就剔除了）的結果顯著趨同，表現(xiàn)在標準差和離散度上，就是這兩個數(shù)值明顯降低----離散度從*輪的xxx降為xxx，標準差從xxx降為xxx，如圖 6所示。

圖 6：兩輪預測后，*預測值的離散度大幅下降，預測值更加趨同

但是，對于額外備料的預測，兩輪*判斷后，預測的離散度卻依舊很大。

如圖 7所示，雖然左邊的圖片看上去更加"趨同"了，但這有誤導：*輪的預測是從0到3000的很多值，第二輪則主要集中在1000和3000上----3位*預測1000，另3位預測3000。這不應該是巧合，看上去更像相當一部分人心里沒底，就"扎堆"，看*輪預測中哪個人的理由充分，就隨那個人了：首輪預測3000的那位說，基于成本和此產品的差異化設計，該產品的目標應該是基礎款、高銷量；而首輪預測1000的那位則說，該款式設計上與別的"撞色"，"在夏天不討喜，預計只能在春秋兩季去推"，而且3到5月有多款類似產品上線----該款明顯是低銷量，沒后勁。這兩個理由看上去都很充分，大家就跟風變成了兩派。不過1000跟3000的差距可太大了，所以說*們在這個問題上并沒有達成一致。

當然，這也反映了在該產品的定位上，案例企業(yè)還沒有達成共識。

作為案例設計者，我認為我們問了錯誤的問題：*成員中的產品經理、設計師、研發(fā)負責人等等主要經驗在上新前后，至于上新完成，補單該補多少，他們其實沒有經驗，自然就沒法做出高質量的判斷。我的建議呢，就是以后不讓*組預測后續(xù)備料，而直接由供應鏈根據(jù)30天銷量的預測，來預估后續(xù)兩個月的需求----我們后面會講到，上新期間的銷量和后續(xù)正常銷量關聯(lián)度很高。

圖 7：兩輪預測后，額外備料的預測還是差異很大

這個案例還沒有結束。作為一個實習案例，等到產品的真實銷售數(shù)據(jù)出來后，我們還要進一步總結、分析，看預測的準確度如何，并總結經驗提高。比如獎勵*準確的*，小組分享成功經驗，總結失敗教訓等，讓更多的員工參與學習，比如產品經理們就應該深度介入，每個人都應該熟悉這套方法論。這才算閉環(huán)完成。

此外，作為方法論的一部分，企業(yè)還得決定（1）什么樣的產品適合于德爾菲法？（2）由哪個職能來負責、維護這一方法論，以及背后的流程？

德爾菲法需要跨職能參與，前后多輪，外加基本信息的準備和多輪數(shù)據(jù)分析，對資源的要求較多，屬于"重武器"，所以不能濫用。企業(yè)得定義適當?shù)漠a品，比如不確定性較大，新的功能較多，類似產品較少等。

同理，德爾菲法需要責任職能來維護�？傮w而言，這是個決策流程，是需求計劃的一部分，可以由計劃職能來維護。當然， 在很多企業(yè)，特別是小而美的企業(yè)，新品的需求計劃往往是產品經理的責任，這個流程也可以由產品管理來負責。但問題是產品管理相對分散，比如有多個產品經理，有些產品之間的搭接度不高，難以找到*的對接口，*佳實踐的難以固化、傳播。計劃職能呢，雖然天然是集中的，但往往影響有限，難以有效推動跨職能協(xié)作。或許可以這樣嘗試：德爾菲法作為新產品集成開發(fā)的一部分（IPD），由產品管理整體負責，但由計劃職能負責組織、執(zhí)行。這跟產品經理負責整個產品的開發(fā)，而由設計負責具體的設計工作是一個道理。